Университет Иннополис

Два столпа профиля — это компьютерные науки и математика. Студенты изучат основы программирования, компьютерную архитектуру, проектирование, логику, дискретную математику, математический анализ, линейную алгебру.

Три специализации в рамках профиля:

• Анализ данных и машинное обучение: для тех, кто хочет научиться разрабатывать и улучшать искусственный интеллект с помощью данных. Студенты будут изучать машинное обучение, обучать модели компьютерного зрения и нейронные сети.
• Прикладной искусственный интеллект: позволяет погрузиться в применение технологий ИИ для создания программных решений, которые будут менять жизнь людей к лучшему.
• Робототехника: предполагает изучение аспектов мехатроники, теории контроля, применение ИИ в робототехнике. 

Профессиональные дисциплины:

Анализ данных и машинное обучение:

• Introduction to Machine Learning / Введение в машинное обучение
• Networks / Компьютерные сети
• Databases / Проектирование баз данных
• Distributed and Network Programming / Распределенное и сетевое программирование
• Statistical Techniques / Статистические методы
• Information Retrieval / Информационный поиск
• Introduction to Computer Vision / Введение в компьютерное зрение
• Natural Language Processing / Обработка естественных языков
• Practical Machine Learning and Deep Learning / Прикладные технологии машинного и глубокого обучения
• Data Mining / Интеллектуальный анализ данных
• Data and Knowledge Representation / Представление данных и знаний
• Big Data / Супермассивы данных Game
• Theory / Теория игр.

Прикладной искусственный интеллект:

• Introduction to Machine Learning / Введение в машинное обучение
• Networks / Компьютерные сети
• Databases / Проектирование баз данных
• Reinforcement Learning / Обучение с подкреплением
• Nature Inspired Computing / Бионические вычисления
• Information Retrieval / Информационный поиск
• Introduction to Computer Vision / Введение в компьютерное зрение
• Natural Language Processing / Обработка естественных языков
• Practical Machine Learning and Deep Learning / Прикладные технологии машинного и глубокого обучения
• Human-AI Interaction Design / Проектирование систем человеко-машинного взаимодействия для искусственного интеллекта
• Explainable and Fair AI / Объяснимый и справедливый искусственный интеллект
• Big Data / Супермассивы данных
• Game Theory / Теория игр.

Робототехника:

• Introduction to Machine Learning / Введение в машинное обучение
• Physics II (Electrical Engineering) / Физика II (Электротехника)
• Control Theory / Теория автоматического управления
• Theoretical Mechanics / Теоретическая механика
• Fundamentals of Robotics / Основы робототехники
• Introduction to Computer Vision / Введение в компьютерное зрение
• Practical Machine Learning and Deep Learning / Прикладные технологии машинного и глубокого обучения
• Mechanics & Machines / Механика и механизмы
• Mechatronics / Мехатроника
• Autonomous Robotics / Автономная робототехника
• Robotic Systems / Робототехника
• Sensors & Sensing / Датчики и считывание
• Signals and Systems / Сигналы и системы.

Цель программы — заложить прочный фундамент из компьютерных наук и математики. Студенты изучают программирование, архитектуру компьютера, математическую логику, дискретную математику, математический анализ и линейную алгебру, что позволяет в будущем с умом осваивать и применять инструменты, а не использовать их «вслепую».

Язык обучения - английский.

Профессиональные дисциплины:

• Безопасность жизнедеятельности
• Fundamentals of Computer Architecture / Основы компьютерной архитектуры
• Mathematical Analysis / Математический анализ
• Analytical Geometry and Linear Algebra / Аналитическая геометрия и линейная алгебра
• Introduction to Programming / Введение в программирование
• Data Structures and Algorithms / Алгоритмы и структуры данных
• Theoretical Computer Science / Теоретические основы компьютерных наук
• Software Systems Analysis and Design / Проектирование и анализ программных систем
• Software Project / Разработка программного продукта (проектная работа)
• Introduction to Al / Введение в искусственный интеллект
• Probability and Statistics / Теория вероятности и статистика
• Physics (Mechanics) / Физика (Механика)
• Operating Systems / Операционные системы
• Networks / Компьютерные сети
• Introduction to Practical Artifiaal Intelligence/ Введение в практические приложения технологий искусственного интеллекта
• System and Network Administration / Системное и сетевое администрирование
• Databases / Проектирование баз данных
• Practicum Project / Прикладной проект
• Information Retrieval / Информационный поиск
• Academic Research and Writing Culture / Практика подготовки и написания научных работ на иностранном языке.

Вариативная часть:

• Compilers Construction / Разработка компиляторов
• Distributed and Network Programming / Распределенное и сетевое программирование
• DevOps Engineering / Интеграция и автоматизация процесса разработки ПО
• Applied Software Architecture / Архитектура программного обеспечения
• Software Quality, Reliability and Security / Качество, надежность и безопасность программного обеспечения.

Дисциплины по выбору:

• Applied Economics: Introduction to IT Entrepreneurship / Прикладная экономика: введение в IT-предпринимательство
• Introduction to Career Development for IT-specialist / Введение в развитие карьеры IT-специалиста
• Personal Efficiency Skills of IT-specialist / Навыки личной эффективности IT-специалисга
• Reading Skills for ГГ-specialist / Навыки чтения для IT специалиста
• Social Adaptation and Professional Rehabilitation of People with Disabilities in the IT Industry/ Социальная адаптация и реабилитация инвалидов и лиц с ограниченными возможностями здоровья в сфере IT
• Social Security and Legal Protection of Persons with Disabilities or Physical Conditions in the IT Industry / Социально-правовые гарантии инвалидов и лиц с ограниченными возможностями здоровья в сфере ГТ.
• Computer Vision and Deep Learning / Компьютерное зрение и глубокое обучение
• Distributed Systems and Middleware: Patterns and Frameworks / Распределенные системы и связующее ПО: паттерны и фрэймворки
• Introduction to Neurosaences / Введение в нейронауки
• Foundation of Design Thinking for IT Product Creation / Основы дизайн-мышления для создания ГГ-продуктов
• Critical Thinking for ГГ-specialist / Критическое мышление для ГГ-специалиста
• Introduction to IT Entrepreneurship / Введение в IT предпринимательство
• Tech Startup Design / Создание технологического стартапа
• Venture Capital Hacks in IT Industry: From Zero to Negotiating and Investment Deal / Венчурные инвестиции в сфере информационных технологий: стратегии привлечения и переговоров
• Computer Graphics in Game Development / Компьютерная графика в разработке игр
• Human and Animal Brain Representation in Neurosaences / Представление мозга человека и животных в нейронауках
• Introduction to Human Computer Interaction Design for Al / Введение в проектирование систем человеко-машинного взаимодействия для искусственного интеллекта
• Software Product Development and Analysis / Анализ и разработка продукта программного обеспечения
• Programming Paradigms / Парадигмы программирования
• Advanced Linux: Understanding and Programming / Продвинутый Линукс: теория и практика
• Lean Software Development / Бережливая разработка ПО
• Security / Безопасность систем и сетей хранения, обработки и передачи информации
• Total Virtualization / Средства виртуализации
• Network and Cyber Security / Сетевая и кибербезопасность
• Advanced Compilers Construction and Program Analysis / Разработка компиляторов и анализ программ (углубленный курс)
• Secure System Development / Разработка безопасных систем
• Advanced Topics in Software Testing and Quality Management / Тестирование ПО и управление качеством (углубленный курс)
• Reverse Engineering / Реверсивная инженерия.

Структура обучения

Программа рассчитана на 1 год обучения, в течение которого, как правило, первая половина дня посвящена лекциям, а вторая - выполнению практических заданий и лабораторных работ.

Длительность: 2 года. 1 год академического очного обучения + 1 год стажировки в ИТ-проекте

Основные (core) курсы:

• Основные навыки разработки безопасности сетей
• Классические веб-приложения
• Технологии взлома
• Безопасность систем и сетей
• Распределенные системы
• Углубленный курс по компьютерной безопасности
• Внедрение масштабируемых систем
• Киберпреступления и компьютерная криминалистика
• Углубленный курс сетей

Курсы по выбору:

• Обработка цифровых сигналов
• Основы информационной безопасности
• Распределенные системы и связующее ПО: паттерны и фрэймворки
• Использование гибких методологий разработки (Agile) для высоконадежных и критических систем
• Технологии криптовалют и Биткоин
• Ядро Windows: архитектура и драйвера
• Разработка децентрализованных систем с использованием платформы Ethereum
• Методы выпуклой оптимизации
• Функциональное программирование и язык Scala
• Промышленное программирование на Java
• Развитие карьеры
• Введение в коммуникации
• Философия информации

Итоговый проект:

Студенты приобретают такие навыки, как программирование промышленных и мобильных роботов, разработка алгоритмов управления роботизированными системами, работа с датчиками, встроенными системами и системами видения, моделирование и прогнозирование поведения роботов.

Длительность: Длительность: 2 года академического очного обучения + 1 год стажировки в ИТ-компании

Основные (core) курсы:

• Углубленный курс манипулирования с помощью роботов
• Промышленная робототехника
• Научные открытия и их восприятие 
• Машинное (компьютерное) зрение
• Проектирование и программирование встроенных систем
• Виртуальная реальность
• Взаимодействие человека и робота
• Идентификация и моделирование
• Развитие нелинейных систем
• Интеллектуальная мобильная робототехника
• Искусственный интеллект
• Введение в исследования

Курсы по выбору:

• Проектирование систем человеко-машинного взаимодействия для ИИ
• Практические приложения технологий искусственного интеллекта
• Процессы переговоров по содействию сотрудничества и правам человека в истории международных режимов
• Этические проблемы в сфере информационных технологий
• Продвинутые алгоритмы для разработки систем искусственного интеллекта
• Разработка креативных решений и ноу-хау
• Промышленное тестирование ПО
• Основы международной торговли. Ключевые принципы импорта и экспорта
• Основы предпринимательства

Итоговый проект: Итоговый проект: в конце обучения студенты готовят дипломную работу - проводят научное исследование и защищают его.

Основная цель программы – обучить студентов всем навыкам Data Science, востребованным в индустрии: от принятия у заказчика бизнес-проблемы до презентации результатов, внедрения и отчетности. При этом фокусом программы является машинное обучение. 

Обучение будет интересно кандидатам, которые хотят заниматься R&D (исследованием и разработкой), с фундаментальными знаниями в математике, с навыками поиска и представления информации.

По окончании программы студенты становятся специалистами в управлении большими данными и имеют навыки предварительной обработки массивов данных, применения алгоритмов машинного обучения, анализа данных и представления результатов.

Изучаемые дисциплины:

• Иностранный язык в профессиональной деятельности
• История и методология науки и техники
• Математические методы анализа и моделирования в технических системах
• Психология и педагогика высшей школы
• Суперкомпьютерное моделирование технических устройств и процессов
• Технологии разработки программного продукта
• Философия технических наук
• Интеллектуальный анализ моделей
• Компьютерные системы обработки и анализа данных
• Криптографические методы защиты информации
• Математические методы анализа данных
• Интеллектуальные системы
• Методы и средства проектирования нейронных сетей
• Методы обработки данных при создании интеллектуальных средств измерения
• Численное моделирование нелинейных систем и объектов
• Исследование операций в условиях неполных и динамически изменяющихся данных
• Методы обработки сигналов
• Математическое моделирование сложных процессов
• Эволюционные вычисления
• Методы решения неустойчивых задач математической физики
• Основы теории машинного обучения
• Нелинейные математические модели техники и технологии
• Проблемы принятия решений в условиях нечеткой исходной информации.

Программа создана на основе оригинальной программы Университета Карнеги-Меллон (США), входящего в ТОП-5 университетов мира в категории Компьютерные науки и Информационные системы. Обучение проходит очно в Университете Иннополис, проводит его команда преподавателей, сертифицированных Университетом Карнеги-Меллон и имеющих опыт работы в в ИТ-сфере, и приглашенные эксперты в узких областях, соотносящихся с курсами данной программы.

Академическая программа длится 12 месяцев и поделена на 3 семестра, в течение которых студенты изучают 7 основных курсов и 4 курса по выбору. В качестве итоговой работы студенты реализуют реальный проект с компаниями-партнерами Университета. Это предоставляет студентам возможность продемонстрировать навыки, которые они получили, при решении практических задач. Проектные группы работают под наблюдением менторов. Наличие менторов позволяет студентам самостоятельно принимать решения и вести проект, в то же время получать помощь от практикующих специалистов индустрии.

Программа преподается полностью на английском языке.

Длительность: 2 года. 1 год академического очного обучения + 1 год стажировки в ИТ-индустрии

Основные (core) курсы:

• Введение в индивидуальный процесс разработки ПО
• Модели программных систем
• Методы проектирования
• Управление разработкой ПО
• Архитектура программных систем
• Анализ компонентов ПО
• Коммуникация для разработчиков ПО 1, 2

Курсы по выбору

• Основы разработки интерфейса пользователя и взаимодействия с пользователем
• Разработка мобильных приложений
• Динамическое тестирование ПО
• Java: продвинутый уровень
• Образно-ориентированная разработка
• С++: продвинутый уровень
• Простая разработка ПО
• Оценка проектов по разработке ПО
• Введение в веб-разработку
• Полная виртуализация
• Распределенные системы
• Отдельные аспекты разработки ПО: продвинутый уровень
• Облачные вычисления
• Реновация неразработанных зон
• Практически ориентированный подход к данным
• Независимое исследование

Итоговый проект:

Цель программы: предоставление фундаментальных и современных прикладных знаний и формирование навыков в области генерации инновационных высокотехнологических бизнес-идей, принятия управленческих решений, управления проектами в сфере информационных технологий; формирования требований и составления технико-экономического обоснования проектных решений; управления программно-техническими, технологическими и человеческими ресурсами в процессе разработки программных средств и продуктов; коммерциализации результатов разработки программных средств и продуктов.

Профессиональные дисциплины:

• IT Business Start / Запуск IT-бизнеса
• Zero-Code Development / Разработка без кода
• Unit Economics in IT Business / Юнит-экономика для ИТ-бизнеса
• IT Product Development / Разработка ИТ -продукта
• Marketing and Sales for IT Business / Маркетинг и продажи в ИТ-бизнесе
• СТО Toolkit / Инструментарий СТО
• СЕО Toolkit / Инструментарий СЕО
• Venture and Growth Hacking / Венчурные инвестиции и методы масштабирования бизнеса
• Founder Project / Прикладной проект по созданию ИТ продукта.

Вариативная часть:

• Advanced Software Architecture / Архитектура программного обеспечения (углубленный курс)
• Advanced Total Virtualization / Средства виртуализации (углубленный курс)
• Foundations of Software Verification / Формальная семантика и верификация программного обеспечения
• R&D Performance Management / Управление эффективностью НИОКР
• Communication for Startups: From Bootstrap to Global Markets / Коммуникации для стартапов: от раскрутки до глобальных рынков
• Development Phases of a Startup: from Idea Statement to Launch / Этапы разработки технологических компаний: от идеи до коммерческого запуска
• Economics of Entrepreneurship in IT Industry / Введение в экономику предпринимательства в IT-сфере
• Social Adaptation and Professional Rehabilitation of People with Disabiities in the ГТ Industry / Социальная адаптация и реабилитация инвалидов и лиц с ограниченными возможностями здоровья в сфере ГГ
• Soda! Security and Legal Protection of Persons with Disabilities or Physical Conditions in the IT Industry / Социально-правовые гарантии инвалидов и лице ограниченными возможностями здоровья в сфере IT
• Formally-Verified Operating Systems / Формально-верифицированные операционные системы
• Formal Verification of Distributed Algorithms and Cryptografic Protocols / Формально-верифицированные криптографические протоколы
• Functional Programming with Haskell / Функциональное программирование на языке Haskel.

Основная задача программы - подготовка менеджеров, способных решать задачи бизнеса, управлять бизнесом с помощью информационных технологий. Деятельность выпускников программы связана с поддержкой принятия решений, организацией корпоративных систем, реорганизацией и оптимизацией бизнеса.

Изучаемые дисциплины:

• Основы управления
• Дизайн-мышление для создания продуктовой концепции
• Управление проектами
• Soft Skills для проектной работы
• Управление разработкой
• Наука о данных для бизнеса
• Совершенствование архитектуры предприятия
• Продуктовая аналитика, эксперименты и исследования
• UX/UI-дизайн
• Развитие цифрового продукта на основе данных и метрик
• Цифровые бизнес-модели
• Прикладные методы сбора, анализа и визуализации данных
• Машинное обучение и анализ больших данных
• Маркетинговые коммуникации и каналы продвижения в цифровой среде
• Инвестиционная оценка
• Продуктовый копирайтинг.

Магистранты будут изучать базовые курсы в области аналитики данных, стратегического управления компанией на базе data-driven подхода. Предусмотрены элективные курсы, которые сформируют индивидуальный план обучения в соответствии со спецификой деятельности текущего или будущего работодателя. Помимо сугубо-профессионального обучения, студенты смогут посещать дисциплины, которые совершенствуют актуальные soft-skills.

Студенты второго курса магистратуры будут под руководством менторов применять полученные знания на практике с трудоустройством в компании партнеры или продолжать свою трудовую деятельность. Также студенты будут иметь возможность приоритетного трудоустройства в компании партнеры.