Содержание этой программы не является классическим. Эта программа подготавливает ИТ-специалистов в области применения технологий будущего"

Специализированная магистратура в области исследований в сфере инноваций в информационно-коммуникационных технологиях развивает узкоспециализированное видение, которое позволит студентам сосредоточиться на передовых технологических проектах, используя самые инновационные технологии соответствующим образом, создавая дифференцированную добавленную стоимость за счет их правильного использования и применения.

Непосредственное применение полученных знаний в области умных городов, блокчейна, IoT, цифровых двойников и искусственного интеллекта в реальных проектах – это дополнительная профессиональная ценность, которую могут предложить очень немногие специалисты, специализирующиеся в области информационно-коммуникационных технологий.

Специалисты, успешно завершившие эту программу, будут иметь глобальное представление о применении различных технологий, связанных с глобальной цифровизацией, и смогут применять их, пройдя обучение у аккредитованных специалистов, которые используют их в своей повседневной работе.

Кроме того, студенты имеют доступ к лучшей методике 100% онлайн-обучения, что избавляет их от необходимости посещать занятия лично или соблюдать заранее установленное расписание. Таким образом, всего за 12 месяцев вы получите глубокое понимание сферы применения каждой технологии, осознаете конкурентные преимущества, которые они обеспечивают, сможете позиционировать себя на технологическом фронте и руководить амбициозными проектами в настоящем и будущем.

Программа рассматривает 6 новейших технологий с практической и инновационной точки зрения бизнеса"

Данная Специализированная магистратура в области исследований в сфере инноваций в информационно-коммуникационных технологиях содержит наиболее полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разработка практических кейсов, представленных экспертами в области исследований в сфере инноваций в информационно-коммуникационных технологиях
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание курса предоставляет информацию и практику по тем дисциплинам, которые необходимы для профессиональной практики
• Практические упражнения для самооценки, контроля и улучшения успеваемости
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям
• Теоретические занятия, вопросы эксперту, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет

В ней рассматриваются новейшие технологии и области изучения, а также самые революционные и неожиданные практические применения, которые можно найти в сфере информации и коммуникации"

В преподавательский состав программы входят профессионалы отрасли, признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов, которые привносят в обучение опыт своей работы.

Мультимедийное содержание, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит профессионалам проходить обучение в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, основанный на обучении в реальных ситуациях.

В центре внимания этой программы – проблемно-ориентированное обучение, с помощью которого специалисты должны попытаться решить различные ситуации профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. В этом специалисту поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными экспертами.

В программе рассматриваются две области с наибольшими прогнозами развития в мире искусственного интеллекта – NLP и компьютерное зрение"

В ней исследуются цифровые двойники – высококонкурентная область с высоким спросом, для которой существует очень большой дефицит квалифицированных специалистов"

Основная цель данной Специализированной магистратуры — обеспечить техническое погружение в наиболее актуальные технологии, которые будут играть важную роль в технологическом прогрессе ближайших лет. Учебные материалы этой программы не является классическими предметами, эта программа специализируется на применении технологий будущего, но с реальным применением в настоящем, генерируя специализированные знания в профессиональном катализаторе технологий будущего с настоящего момента. По этой причине TECH устанавливает ряд общих и конкретных целей для большего удовлетворения будущего выпускника.

Что делает эту программу уникальной на рынке, так это то, что ИТ-специалисты, которые ее освоят, станут уникальными профессионалами в своей области"

Общие цели

• Освоить основы для создания правильного фундамента в среде IoT, EIoT & IIoT
• Овладеть глобальным видением проекта IoT, поскольку весь проект в целом обеспечивает большую добавленную стоимость
• Проанализировать современный обзор цифровых двойников и связанных с ними технологий
• Сформировать специализированные знания по технологии блокчейн
• Развивать специализированные знания в области NLP и NLU
• Изучить, как работает векторное представление слов
• Проанализировать механизм трансформаторов
• Разработать сценарии использования, в которых может быть применено NLP
• Продемонстрировать различия между квантовыми и классическими вычислениями, проанализировав их математические основы
• Разработать и продемонстрировать преимущества квантовых вычислений при решении прикладных примеров (игры, примеры, программы)

Конкретные цели

Модуль 1. Инновации в сфере коммуникаций с использованием облачных вычислений

• Изучить различные поставщики облачных услуг и конкретное предложение Microsoft Azure
• Проанализировать шесть способов, с помощью которых MS Azure предоставляет доступ к управлению и настройке своих служб
• Изучить различные вычислительные услуги, предлагаемые Azure
• Сформулировать экспертные знания по платформам веб-служб Azure
• Ознакомиться с возможностями и преимуществами “On cloud Storage”, предлагаемого Azure
• Определить, какие варианты хранения наиболее выгодны в каждом конкретном случае
• Иметь глубокое представление об облачных сервисах Azure для IoT и сервисах искусственного интеллекта MS Azure
• Иметь глубокое представление о функциях безопасности Azure и получить передовые знания для обеспечения безопасности данных в облаке

Модуль 2. IoT. Приложения в сфере услуг и I 4.0 (Индустрии 4.0)

• Разработать правильные критерии, с помощью которых можно начинать и управлять IoT-проектом 
• Проанализировать наиболее актуальные методы архитектуры IoT 
• Развить навыки мышления от начала до конца. Методология (CRISP_DM)
• Подробно изучить существующие свободные ПО 
• Изучить все области, в которых технологии могут быть добавлены к подключенным объектам
• Осуществить мониторинг проектов с помощью дашборда 
• Приобрести способность количественно оценивать не только ценностный вклад IoT в общество, но и экономическую ценность таких технологий

Модуль 3. Цифровые двойники. Инновационные решения

• Получить подробное представление о влиянии цифровых двойников на будущее развитие продуктов и услуг 
• Осуществить применение цифровых двойников 
• Продемонстрировать полезность цифровых двойников в цепочке создания стоимости 
• Определить конкретные области применения цифровых двойников 
• Оценить целесообразность создания цифрового двойника 
• Определить конкретные примеры применения цифровых двойников 
• Обосновать использование и модели цифровых двойников 
• Сформировать интерес к внедрению моделей

Модуль 4. Умные города как инструменты для инноваций

• Проанализировать технологическую платформу 
• Определить, что такое цифровой город-двойник (виртуальная модель) 
• Определить, какие слои являются объектами мониторинга: плотность, движение, потребление, вода, ветер, солнечная радиация и т.д.
• Провести сравнительный анализ переменных 
• Интегрировать различные сети датчиков (IoT/M2M), а также поведенческие параметры жителей города (рассматриваемые как человеческие датчики)
• Разработать детальное видение того, как умные города повлияют на будущее людей
• Сформулировать интересы по внедрению моделей умного города

Модуль 5. НИОКР в сложных ПО. Блокчейн. Публичные и частные узлы

• Анализировать требования для определения решений 
• Разработать решения на основе технологий блокчейн (C# / Go) 
• Оптимизировать работу уже внедренных решений 
• Создать основу для обеспечения масштабируемости таких решений 
• Обосновать применение различных инструментов, алгоритмов, фреймворков или платформ в реализации решений блокчейн

Модуль 6. Операции с данными в блокчейне. Инновации в информационном управлении

• Выявить точки улучшения в существующих архитектурах 
• Оценить затраты на реализацию улучшений, которые необходимо внедрить 
• Обосновать применение различных инструментов при внедрении решений блокчейн

Модуль 7. НИОКР и искусственный интеллект. NLP/NLU. Векторное представление и трансформаторы

• Развить специализированные знания в области NLP. Natural Language Procesing 
• Определить, что такое NLU Natural Languge Understanding 
• Различать NLP / NLU 
• Понять использования векторное представление слов и примеры с использованием Word2vec 
• Проанализировать трансформаторы
• Изучить примеры различных прикладных трансформаторов 
• Углубить знания в области NLP/NLU с помощью общих примеров использования

Модуль 8. НИОКР и искусственный интеллект. Компьютерное зрение. Идентификация и отслеживание объектов

• Проанализировать, что такое компьютерное зрение 
• Определить типичные задачи компьютерного зрения 
• Проанализировать шаг за шагом, как работает свертка и как работает Transfer Learning 
• Определить, какими механизмами мы располагаем для создания модифицированных изображений из наших собственных, чтобы иметь больше данных для обучения
• Составить типичные задачи, которые могут быть выполнены с помощью компьютерного зрения 
• Изучить коммерческие варианты использования компьютерного зрения

Модуль 9. Квантовые вычисления. Новая модель вычислений

• Проанализировать необходимость квантовых вычислений и определить различные типы квантовых компьютеров, доступных в настоящее время
• Изложить основы квантовых вычислений и их особенности
• Изучить области применения квантовых вычислений, преимущества и недостатки
• Определить базовые основы квантовых алгоритмов и их внутреннюю математику
• Изучить 2n-мерное гильбертово пространство, состояния n-кубитов, квантовые ворота и их обратимость
• Продемонстрировать квантовую телепортацию
• Проанализировать алгоритм Дойча, алгоритм Шора и алгоритм Гровера
• Разработать примеры приложений с квантовыми алгоритмами

Модуль 10. Квантовое машинное обучение. Искусственный интеллект (ИИ) будущего

• Проанализировать парадигмы квантовых вычислений, имеющие отношение к машинному обучению
• Изучить различные алгоритмы машинного обучения, доступные в квантовых вычислениях, как контролируемые, так и неконтролируемые
• Определить различные алгоритмы глубокого обучения доступные в квантовых вычислениях
• Разработать чисто квантовые алгоритмы для решения оптимизационных задач
• Сформировать специализированные знания о гибридных алгоритмах (квантовые и классические вычисления) для решения проблем обучения
• Внедрять алгоритмы обучения на квантовых компьютерах
• Определить текущий статус квантового машинного обучения и его ближайшее будущее