Кафедра когнитивных технологий: различия между версиями

Материал из ВикиФизтех
Перейти к навигации Перейти к поиску
imported>API Smart Engines
imported>Дмитрий Русланович Гончар
 
(не показано 48 промежуточных версий 2 участников)
Строка 8: Строка 8:
 
== Объявления ==
 
== Объявления ==
  
Презентация '''Кафедры когнитивных технологий''' состоится '''18 марта 2019 г.''' в '''18-35''' в Актовом зале Лабораторного корпуса
+
Активных объявлений нет.
 
 
Приглашаем всех желающих!
 
  
 
== Описание ==
 
== Описание ==
Строка 60: Строка 58:
 
По вопросам обучения на кафедре:  
 
По вопросам обучения на кафедре:  
  
к.ф.-м.н. Чукалина Марина Валерьевна, chukalinamarina@gmail.com, +7 916 806‒67‒35
+
к.ф.-м.н. Чукалина Марина Валерьевна, m.chukalina@smartengines.ru, +7 916 806‒67‒35
  
 
По вопросам посещения ФИЦ ИУ ИСА РАН:
 
По вопросам посещения ФИЦ ИУ ИСА РАН:
  
 
Секретарь кафедры Власова Наталья Петрова, [email protected], +7 916 701‒13‒80
 
Секретарь кафедры Власова Наталья Петрова, [email protected], +7 916 701‒13‒80
 +
 +
== Ссылки ==
 +
* [https://ru.wikipedia.org/wiki/Арлазаров,_Владимир_Львович Арлазаров, Владимир Львович] // Википедия
 +
 +
{{Преподаватели кафедры}}
 
{{комментарии}}
 
{{комментарии}}

Текущая версия от 15:08, 8 июня 2021

Кафедра когнитивных технологий
Тип базовая
Факультет Факультет инноваций и высоких технологий
Заведующий кафедрой Арлазаров Владимир Львович
Базовая организация Smart Engines
Сайт кафедры
Курсы:


Объявления[править | править код]

Активных объявлений нет.

Описание[править | править код]

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[править | править код]

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[править | править код]

  • «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[править | править код]

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

Ссылки[править | править код]

Преподаватели кафедры[править код]


Бывшие преподаватели кафедры[править код]


Комментарии:

Loading comments...