Кафедра когнитивных технологий

Кафедра когнитивных технологий
Тип	базовая
Факультет	Факультет инноваций и высоких технологий
Заведующий кафедрой	[[Заведующий кафедрой::[Арлазаров Владимир Львович]https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%90%D1%80%D0%BB%D0%B0%D0%B7%D0%B0%D1%80%D0%BE%D0%B2,_%D0%92%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D1%80_%D0%9B%D1%8C%D0%B2%D0%BE%D0%B2%D0%B8%D1%87%7C[Арлазаров Владимир Львович]https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%90%D1%80%D0%BB%D0%B0%D0%B7%D0%B0%D1%80%D0%BE%D0%B2,_%D0%92%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D1%80_%D0%9B%D1%8C%D0%B2%D0%BE%D0%B2%D0%B8%D1%87]]
Базовая организация	Smart Engines
Сайт кафедры
Курсы:

Объявления

Презентация Кафедры когнитивных технологий состоится 18 марта 2019 г.

Время и место проведения презентации уточняется. Следите за нашими объявлениями!

Приглашаем всех желающих!

Описание

Кафедра когнитивных технологий производит подготовку бакалавров и магистров по направлениям - 010400 Прикладная математика и информатика и 010900 Прикладные математика и физика. Руководитель кафедры член-корреспондент РАН, д.т.н., профессор Арлазаров Владимир Львович.

Учебная программа кафедры включает две основные компоненты, нацеленные на проектирование и разработку интеллектуального программного обеспечения.

Первая компонента – это изучение, исследование и разработка математических моделей и методов, обеспечивающих наполнение компьютерных систем функциями анализа и интеллектуальной обработки больших массивов данных, функциями принятия решений. Это относится к таким темам как цифровая обработка изображений и сигналов, распознавание образов, классификация данных, техническое зрение, анализ и машинный перевод текстов на естественном языке и другим областям искусственного интеллекта.

Вторая компонента – это освоение классических и современных инструментальных средств, методов и приемов программирования, позволяющих создавать технологические модули, а из модулей – законченные прикладные системы. Это системы, которые функционируют уже не в университетской лаборатории, а в условиях реальной жизни. Например, распознают платежные документы, считывают номера вагонов, обеспечивают биометрическую идентификацию и контроль доступа посетителей и т.п.

Базовая организация – разработчик технологий распознавания Smart Engines. Здесь студенты проходят стажировку, совмещая учебу с участием в научно-исследовательских проектах компании.

Курсы

Бакалавриат

• «Эффективные структуры данных и алгоритмы»
• «Построение и анализ алгоритмов в программировании»
• «Современные языки и платформы программирования»
• «Индустриальные распознающие системы»
• «Информационная безопасность»
• «Геометрия камеры в задачах восстановления сцены»
• «Распознавание образов и классификация данных»
• «Моделирование колесных роботов»

Магистратура

• «Обучение машин и распознавание образов»
• «Интеллектуальные информационные системы»
• «Комбинаторные алгоритмы оптимизации»
• «Технология синтеза и распознавания речи»
• «Обработка и анализ изображений»
• «Оптимизация вычислений на современных процессорных архитектурах»
• «Техническое зрение»
• «Управление IT-проектами»

Примерные темы дипломных работ

• «Обобщение алгоритмов шаблонного поиска плоских объектов в трехмерном пространстве за счет использования характерных отрезков»
• «Модели и методы контекстного распознавания в видеопотоке»
• «Детектирование движущихся объектов, анализ траектории и оценка возможности столкновения»
• «Сравнение производительности графических и центральных процессоров современных мобильных устройств в задачах обработки изображения и распознавания общего вида»
• «Исследование методов реализации иерархических автоматических классификаторов текста»
• «Устойчивые алгоритмы детектирования появления/исчезновения объекта в неконтролируемых условиях»
• «Исследование и классификация современных и классических методов бинаризации документов»
• «Распознавание алмазов путем анализа их рентгеновских снимков»
• «Обобщение алгоритмов шаблонного поиска плоских объектов в трехмерном пространстве за счет использования характерных отрезков»
• «Определение движения камеры с помощью изображений видеопотока»
• «Использование быстрого преобразования Фурье для поиска оптимального положения бинарного изображения»

Контакты

По вопросам обучения на кафедре:

к.ф.-м.н. Чукалина Марина Валерьевна, [email protected], +7 916 806‒67‒35

По вопросам посещения ФИЦ ИУ ИСА РАН:

Секретарь кафедры Власова Наталья Петрова, [email protected], +7 916 701‒13‒80

Комментарии:

Loading comments...