IU - User contributions [en]

All:Schedule

2026-04-19T06:03:12Z

M.sokolovskii: Changes requested by @Viktoria_M8 on Apr 17, 2026

== Current Schedules ==

{| class="wikitable" style="width:50%; vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
|- style="text-align:center; background-color:#EAECF0; color:#202122; font-weight:bold;"
| style="width:10%" | Level
| style="width:60%" | Programs
|-
| style="text-align:center;" rowspan="4" | BS
| style="text-align:left;" | BS1: [https://disk.yandex.ru/i/y9uXEklGAQwsyw CSE], [https://disk.yandex.ru/i/Hq4yvO9eFTUt1g DSAI], [https://disk.yandex.ru/i/MgyfaU8QSnDgjQ BSRO], [https://disk.yandex.ru/i/zEjk_1rBmTDWPQ AI360], [https://disk.yandex.ru/i/aczYb7WVpklwtw МОИИ]
|-
| style="text-align:left;" | BS2: [https://disk.yandex.ru/i/cwsh44II9IshPQ CSE], [https://disk.yandex.ru/i/hoH_C3agGg-mEg DSAI], [https://disk.yandex.ru/i/TBCsS6H3fKssXQ BSRO], [https://disk.yandex.ru/i/zF0m_p9eE2-2JQ AI360], [https://disk.yandex.ru/i/Hri4t6PH1zj_gA МОИИ]
|-
| style="text-align:left;" | BS3: [https://disk.yandex.ru/i/oSNEtaDEw05h3Q CSE], [https://disk.yandex.ru/i/hmlD7MrGUaPmlw DSAI]
|-
| style="text-align:left;" | BS4: [https://disk.yandex.ru/i/vaHFgNYXHLio5Q ИиВТ], [https://disk.yandex.ru/i/epOG_8Hh6pIYjg DSAI] (no classes, internships)
|-
| style="text-align:center;" rowspan="3" | MS
| style="text-align:left;" | MS1: [https://disk.yandex.ru/i/ipsahUYhpel2eg AIDE], [https://disk.yandex.ru/i/8LHXZfLEt4kihA ROCV], [https://disk.yandex.ru/i/y3x7LaJ6-SWfIA SE], [https://disk.yandex.ru/i/DSlotvGYoc1wKw SNE], [https://disk.yandex.ru/i/pATg-3WESQIk1A TE]
|-
| style="text-align:left;" | MS1 (online): [https://disk.yandex.ru/i/UugXjkvWTyGmjg CS(09.04.01)], [https://disk.yandex.ru/i/MFt-O2146P9_lw CS(10.04.01)], [https://disk.yandex.ru/i/CJaaB8YQaDDmdg GD], [https://disk.yandex.ru/i/m40j_476MHWWkg УЦП], [https://disk.yandex.ru/i/s6rQF2iIaVs8cg УнОД]
|-
| style="text-align:left;" | MS2: [https://disk.yandex.ru/i/8bxqsgZ6olQYpA AIDE], [https://disk.yandex.ru/i/vMDZmBYCOUawjw CS], [https://disk.yandex.ru/i/Ka9bt9_X1xaiEA GD], [https://disk.yandex.ru/i/YAymnPRZ8KSaJg ITE], [https://disk.yandex.ru/i/3tRjMFhBgaKLcg MSRO], [https://disk.yandex.ru/i/o1IMDx0VqkQjLQ ROCV], [https://disk.yandex.ru/i/fhMMW8Q9Z2CqvA SE], [https://disk.yandex.ru/i/lGMMJ7HjVtJEEw SNE], [https://disk.yandex.ru/i/JIbELs5CwnZ6qA УнОД], [https://disk.yandex.ru/i/b97QuQD0VkrP6w УЦП]
|-
| style="text-align:center;" | PhD
| style="text-align:left;" | [https://drive.google.com/file/d/1HloUzY-jqa9ibbhX6mvCVImIPG05TvDi/view?usp=drive_link PhD]
|}

Main Page

2026-01-19T18:13:05Z

M.sokolovskii: Changes requested by @Inno_DoE_Specialist on Jan 19, 2026

<h1>Educational Wiki Knowledgebase</h1>

Schedule, Calendar, and Faculty
* [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/All:Schedule Schedule of the classes]
* [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/ALL:StudyPlan Study Plans]
* [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/AcademicCalendar Academic Calendar]

* [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/OverallRegulations Overall Regulations]

Resources for faculty
* [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/ProfessorInformationPage Professor information page]
* [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/Newcomer's Tools and resources for teaching online]
* [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/HowToMoodle How To Moodle]
* [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/HowToMoodlerus How To Moodle on Russian language (in progress)]
* [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/FAQInstructors FAQ for instructors]
* [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/FAQ_for_offering_an_elective FAQ for offering an elective course]
* [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/Newsboard Newsboard]

Resources for students
* [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/Exchange Exchange programs]
* [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/Winter_School Winter Schools]
* [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/Summer_School Summer Schools]
* [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/AcademicLeave Academic Leave]
* [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/WhatifIfailed What if I failed]
* [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/Scientificsourcesandmaterial Scientific sources and material]
* [https://docs.google.com/document/d/1V41lifNZIfVq2XyEFZKIeBPHedl15iA7t1DpnByURH8/ Thesis guidelines]

Alumni and career at UI
* [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/Employment_Supports_and_Educational_opportunities_for_alumni Employment supports]

ALL:StudyPlan

2026-01-14T12:02:29Z

M.sokolovskii: Changes requested by @Viktoria_M8 on Jan 12, 2026

== Current Study Plans==

=== Bachelor's degree ===
{| class="wikitable"
|- style="font-weight:bold; text-align:center;"
! style="text-align:center;" | Year
| style="text-align:center;"| Computer science
| style="text-align:center;"| Mechatronics and Robotics
|-
! style="text-align:center;"| 2022-2026 CSE
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/nEHJoT7SjHNIJQ BS4]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2022-2026 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/lhROyvNZz86eCA BS4]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2023-2027 CSE
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/hAqeMoQOT8iV7Q BS3]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2023-2027 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/lB_jhaYya0wkOg BS3]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 AI360
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/2YfnXyIttMIwgA BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 RO
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/E1HcbHmRzrDxDQ BS2]
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 CSE
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/A7mIAon0Yq4C4w BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/cWnu0ZM-dSpUFQ BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 MFAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/gg-Q4CZSBCe6-Q BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 AI360
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/5RbZj-FKacmgyA BS1]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 RO
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/3GB-rMx-gIGrkA BS1]
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 CSE
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/WWKrd2_vIYUnhQ BS1]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/aGr8OxqhaJOC2Q BS1]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 MFAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/NTokCm4MVVcm_A BS1]
| style="text-align:center;"|
|}

=== Master's degree ===
{| class="wikitable"
! rowspan="2" | Year
! colspan="9" | Computer Science
! colspan="3" | Business Informatics
! Mechatronics and Robotics
! Cybersecurity
|- style="font-weight:bold; text-align:center;"
| style="text-align:center;"| AIDE
| style="text-align:center;"| SE
| style="text-align:center;"| SNE
| style="text-align:center;"| ROCV
| style="text-align:center;"| TE
| style="text-align:center;"| CBS (09.04.01)
| style="text-align:center;"| GD
| style="text-align:center;"| DPM
| style="text-align:center;"| DDM
| style="text-align:center;"| DPM
| style="text-align:center;"| DDM
| style="text-align:center;"| TE
| style="text-align:center;"| RO
| style="text-align:center;"| CBS (10.04.01)
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2026
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/UjP61ueptP_jbw MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/T49tECfMCSzttQ MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/TDQBXgoUCZo8lQ MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/uYUrInMyQnk1sg MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/l6VH2_pz0sKQ6Q MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/VTCdAVNHFZKabg MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/bk9R9DBX6-RHqw MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/2b3fWn1Or9cEgw MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/_LRaAKxtFnZpKA MS2]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/dUP1mBo0fn2mUw MS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2027
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/F98Bs_T1ghMRQA MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/jIRT68weM41y3w MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/Oyyr__SJ7dMaGw MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/_cFgeLTd2EuTBQ MS1]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/pKIHA6CeEUIvuQ MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/eEcejHd2j3soGw MS1]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/xfRpUM-fTzbnKA MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/3z3f-WaZxs8u1w MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/6FpCV2cnHu6aRQ MS1]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/nLnQ4Rp4uqzE7Q MS1]
|}

=== PhD program ===
{| class="wikitable"
|- style="font-weight:bold; text-align:center;"
! style="text-align:center;" | Year
| style="text-align:center;"| Computer science
| style="text-align:center;"| Mathematical modeling, numerical analysis and software systems
|-
! style="text-align:center;"| 2021-2025
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/bw85TV6C41Ft9A PhD4]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2023-2024
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/26CqL5Z05KJJZg PhD3]
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2025
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/hNIyxSOGs_CZ5w PhD2]
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2026
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/cGq_7peJ6v1SHw PhD1]
|}

ExamSchedule

2025-12-10T10:26:07Z

M.sokolovskii: Changes requested by @Inno_DoE_Specialist on Dec 10, 2025

== Exam schedule==

=== Bachelor's degree ===
{| class="wikitable"
|- style="font-weight:bold; text-align:center;"
! style="text-align:center;" | Year
| style="text-align:center;"| Computer science
| style="text-align:center;"| Mechatronics and Robotics
|-
! style="text-align:center;"| 2022-2026 CS
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/vzP2GPkZ6ZVDGg BS4]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2022-2026 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/vzP2GPkZ6ZVDGg BS4]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2023-2027 CSE
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/q4_eYF3dyky8gQ BS3]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2023-2027 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/q4_eYF3dyky8gQ BS3]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 AI360
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/VmPppuCkRu6_jg BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 RO
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/V9Xbc9GZZayIow BS2]
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 CSE
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/mNazwTvYRq87kA BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/RdRx1a3y9z4lvg BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 MFAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/VE7U7zb2o6fz5w BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 AI360
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/7UdPBRagfdoSAQ BS1]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 RO
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/K9HS5lwzSOki8g BS1]
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 CSE
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/-lfLo9Agno1I7g BS1]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/32Oa1KJPYBvKFA BS1]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 MFAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/JnsYKzljZ6TXXg BS1]
| style="text-align:center;"|
|}

=== Master's degree ===
{| class="wikitable"
! rowspan="2" | Year
! colspan="9" | Computer Science
! colspan="3" | Business Informatics
! Mechatronics and Robotics
! Cybersecurity
|- style="font-weight:bold; text-align:center;"
| style="text-align:center;"| AIDE
| style="text-align:center;"| SE
| style="text-align:center;"| SNE
| style="text-align:center;"| ROCV
| style="text-align:center;"| TE
| style="text-align:center;"| CBS (09.04.01)
| style="text-align:center;"| GD
| style="text-align:center;"| DPM
| style="text-align:center;"| DDM
| style="text-align:center;"| DPM
| style="text-align:center;"| DDM
| style="text-align:center;"| TE
| style="text-align:center;"| RO
| style="text-align:center;"| CBS (10.04.01)
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2026
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/mEA-9JvCiyxFNg MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/GdKiAldvJfdZeA MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/T_07Isdf2kl6xg MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/CS9qUygHZMAMGA MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/rmk1NkYqr7XmSw MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/FwgKa2cWV4LIvA MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/IAVY_pT10GNA6w MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/M6JDCtGSX9aNWQ MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/WJyvH-ZyCBXtaA MS2]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/CS9qUygHZMAMGA MS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2027
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/Xlm38QUkEp99aw MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/lOWjFiuhU96Eog MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/AxopkQUrwF2xaw MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/MOq9ybonC-17Iw MS1]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/iGGQVXUVFojIIw MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/fziEwgoszI2OEw MS1]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/g8FFegmqE0nD2w MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/yzQlz-m6lXpEVQ MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/o3YJqLdnyy_svw MS1]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/iGGQVXUVFojIIw MS1]
|}

ExamSchedule

2025-12-08T15:01:19Z

M.sokolovskii: small fix

== Exam schedule==

=== Bachelor's degree ===
{| class="wikitable"
|- style="font-weight:bold; text-align:center;"
! style="text-align:center;" | Year
| style="text-align:center;"| Computer science
| style="text-align:center;"| Mechatronics and Robotics
|-
! style="text-align:center;"| 2022-2026 CS
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/vzP2GPkZ6ZVDGg BS4]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2022-2026 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/vzP2GPkZ6ZVDGg BS4]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2023-2027 CSE
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/q4_eYF3dyky8gQ BS3]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2023-2027 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/q4_eYF3dyky8gQ BS3]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 AI360
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/VmPppuCkRu6_jg BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 RO
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/V9Xbc9GZZayIow BS2]
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 CSE
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/mNazwTvYRq87kA BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/RdRx1a3y9z4lvg BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 MFAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/VE7U7zb2o6fz5w BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 AI360
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/7UdPBRagfdoSAQ BS1]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 RO
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/K9HS5lwzSOki8g BS1]
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 CSE
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/-lfLo9Agno1I7g BS1]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/32Oa1KJPYBvKFA BS1]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 MFAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/JnsYKzljZ6TXXg BS1]
| style="text-align:center;"|
|}

=== Master's degree ===
{| class="wikitable"
! rowspan="2" | Year
! colspan="9" | Computer Science
! colspan="3" | Business Informatics
! Mechatronics and Robotics
! Cybersecurity
|- style="font-weight:bold; text-align:center;"
| style="text-align:center;"| AIDE
| style="text-align:center;"| SE
| style="text-align:center;"| SNE
| style="text-align:center;"| ROCV
| style="text-align:center;"| TE
| style="text-align:center;"| CBS (09.04.01)
| style="text-align:center;"| GD
| style="text-align:center;"| DPM
| style="text-align:center;"| DDM
| style="text-align:center;"| DPM
| style="text-align:center;"| DDM
| style="text-align:center;"| TE
| style="text-align:center;"| RO
| style="text-align:center;"| CBS (10.04.01)
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2026
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/mEA-9JvCiyxFNg MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/GdKiAldvJfdZeA MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/T_07Isdf2kl6xg MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/CS9qUygHZMAMGA MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/rmk1NkYqr7XmSw MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/FwgKa2cWV4LIvA MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/IAVY_pT10GNA6w MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/M6JDCtGSX9aNWQ MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/WJyvH-ZyCBXtaA MS2]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/CS9qUygHZMAMGA MS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2027
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/Xlm38QUkEp99aw MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/lOWjFiuhU96Eog MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/AxopkQUrwF2xaw MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/MOq9ybonC-17Iw MS1]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/iGGQVXUVFojIIw MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/fziEwgoszI2OEw MS1]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/o3YJqLdnyy_svw MS1]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/iGGQVXUVFojIIw MS1]
|}

ExamSchedule

2025-12-05T13:46:54Z

M.sokolovskii: small fix

== Exam schedule==

=== Bachelor's degree ===
{| class="wikitable"
|- style="font-weight:bold; text-align:center;"
! style="text-align:center;" | Year
| style="text-align:center;"| Computer science
| style="text-align:center;"| Mechatronics and Robotics
|-
! style="text-align:center;"| 2022-2026 CS
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/vzP2GPkZ6ZVDGg BS4]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2022-2026 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/vzP2GPkZ6ZVDGg BS4]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2023-2027 CSE
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/q4_eYF3dyky8gQ BS3]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2023-2027 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/q4_eYF3dyky8gQ BS3]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 AI360
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/VmPppuCkRu6_jg BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 RO
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/V9Xbc9GZZayIow BS2]
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 CSE
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/mNazwTvYRq87kA BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/RdRx1a3y9z4lvg BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 MFAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/VE7U7zb2o6fz5w BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 AI360
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/7UdPBRagfdoSAQ BS1]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 RO
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/K9HS5lwzSOki8g BS1]
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 CSE
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/-lfLo9Agno1I7g BS1]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/32Oa1KJPYBvKFA BS1]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 MFAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/JnsYKzljZ6TXXg BS1]
| style="text-align:center;"|
|}

=== Master's degree ===
{| class="wikitable"
! rowspan="2" | Year
! colspan="9" | Computer Science
! colspan="3" | Business Informatics
! Mechatronics and Robotics
! Cybersecurity
|- style="font-weight:bold; text-align:center;"
| style="text-align:center;"| AIDE
| style="text-align:center;"| SE
| style="text-align:center;"| SNE
| style="text-align:center;"| ROCV
| style="text-align:center;"| TE
| style="text-align:center;"| CBS (09.04.01)
| style="text-align:center;"| GD
| style="text-align:center;"| DPM
| style="text-align:center;"| DDM
| style="text-align:center;"| DPM
| style="text-align:center;"| DDM
| style="text-align:center;"| TE
| style="text-align:center;"| RO
| style="text-align:center;"| CBS (10.04.01)
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2026
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/mEA-9JvCiyxFNg MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/GdKiAldvJfdZeA MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/T_07Isdf2kl6xg MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/CS9qUygHZMAMGA MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/rmk1NkYqr7XmSw MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/FwgKa2cWV4LIvA MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/IAVY_pT10GNA6w MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/M6JDCtGSX9aNWQ MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/WJyvH-ZyCBXtaA MS2]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/CS9qUygHZMAMGA MS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2027
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/Xlm38QUkEp99aw MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/lOWjFiuhU96Eog MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/AxopkQUrwF2xaw MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/MOq9ybonC-17Iw MS1]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/iGGQVXUVFojIIw MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/fziEwgoszI2OEwV MS1]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/o3YJqLdnyy_svwss MS1]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/iGGQVXUVFojIIw MS1]
|}

ExamSchedule

2025-12-05T13:41:12Z

M.sokolovskii: small fix

== Exam schedule==

=== Bachelor's degree ===
{| class="wikitable"
|- style="font-weight:bold; text-align:center;"
! style="text-align:center;" | Year
| style="text-align:center;"| Computer science
| style="text-align:center;"| Mechatronics and Robotics
|-
! style="text-align:center;"| 2022-2026 CS
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2022-2026 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/vzP2GPkZ6ZVDGg BS4]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2023-2027 CSE
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/q4_eYF3dyky8gQ BS3]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2023-2027 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/q4_eYF3dyky8gQ BS3]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 AI360
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/VmPppuCkRu6_jg BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 RO
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/V9Xbc9GZZayIow BS2]
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 CSE
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/mNazwTvYRq87kA BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/RdRx1a3y9z4lvg BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 MFAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/VE7U7zb2o6fz5w BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 AI360
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/7UdPBRagfdoSAQ BS1]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 RO
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/K9HS5lwzSOki8g BS1]
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 CSE
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/-lfLo9Agno1I7g BS1]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/32Oa1KJPYBvKFA BS1]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 MFAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/JnsYKzljZ6TXXg BS1]
| style="text-align:center;"|
|}

=== Master's degree ===
{| class="wikitable"
! rowspan="2" | Year
! colspan="9" | Computer Science
! colspan="3" | Business Informatics
! Mechatronics and Robotics
! Cybersecurity
|- style="font-weight:bold; text-align:center;"
| style="text-align:center;"| AIDE
| style="text-align:center;"| SE
| style="text-align:center;"| SNE
| style="text-align:center;"| ROCV
| style="text-align:center;"| TE
| style="text-align:center;"| CBS (09.04.01)
| style="text-align:center;"| GD
| style="text-align:center;"| DPM
| style="text-align:center;"| DDM
| style="text-align:center;"| DPM
| style="text-align:center;"| DDM
| style="text-align:center;"| TE
| style="text-align:center;"| RO
| style="text-align:center;"| CBS (10.04.01)
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2026
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/mEA-9JvCiyxFNg MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/GdKiAldvJfdZeA MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/T_07Isdf2kl6xg MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/CS9qUygHZMAMGA MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/rmk1NkYqr7XmSw MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/FwgKa2cWV4LIvA MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/IAVY_pT10GNA6w MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/M6JDCtGSX9aNWQ MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/WJyvH-ZyCBXtaA MS2]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/CS9qUygHZMAMGA MS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2027
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/Xlm38QUkEp99aw MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/lOWjFiuhU96Eog MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/AxopkQUrwF2xaw MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/MOq9ybonC-17Iw MS1]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/iGGQVXUVFojIIw MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/fziEwgoszI2OEwV MS1]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/o3YJqLdnyy_svwss MS1]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/iGGQVXUVFojIIw MS1]
|}

ExamSchedule

2025-12-05T13:37:55Z

M.sokolovskii: Changes requested by @Inno_DoE_Specialist on Dec 01, 2025

== Exam schedule==

=== Bachelor's degree ===
{| class="wikitable"
|- style="font-weight:bold; text-align:center;"
! style="text-align:center;" | Year
| style="text-align:center;"| Computer science
| style="text-align:center;"| Mechatronics and Robotics
|-
! style="text-align:center;"| 2022-2026 CS
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2022-2026 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/vzP2GPkZ6ZVDGg BS4]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2023-2027 CSE
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/q4_eYF3dyky8gQ BS3]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2023-2027 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/q4_eYF3dyky8gQ BS3]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 AI360
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/VmPppuCkRu6_jg BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 RO
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/V9Xbc9GZZayIow BS2]
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 CSE
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/mNazwTvYRq87kA BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/RdRx1a3y9z4lvg BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 MFAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/VE7U7zb2o6fz5w BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 AI360
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/7UdPBRagfdoSAQ BS1]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 RO
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/K9HS5lwzSOki8g BS1]
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 CSE
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/-lfLo9Agno1I7g BS1]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/32Oa1KJPYBvKFA BS1]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 MFAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/JnsYKzljZ6TXXg BS1]
| style="text-align:center;"|
|}

=== Master's degree ===
{| class="wikitable"
! rowspan="2" | Year
! colspan="9" | Computer Science
! colspan="3" | Business Informatics
! Mechatronics and Robotics
! Cybersecurity
|- style="font-weight:bold; text-align:center;"
| style="text-align:center;"| AIDE
| style="text-align:center;"| SE
| style="text-align:center;"| SNE
| style="text-align:center;"| ROCV
| style="text-align:center;"| TE
| style="text-align:center;"| CBS (09.04.01)
| style="text-align:center;"| GD
| style="text-align:center;"| DPM
| style="text-align:center;"| DDM
| style="text-align:center;"| DPM
| style="text-align:center;"| DDM
| style="text-align:center;"| TE
| style="text-align:center;"| RO
| style="text-align:center;"| CBS (10.04.01)
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2026
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/mEA-9JvCiyxFNg MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/GdKiAldvJfdZeA MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/T_07Isdf2kl6xg MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/CS9qUygHZMAMGA MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/rmk1NkYqr7XmSw MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/FwgKa2cWV4LIvA MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/IAVY_pT10GNA6w MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/M6JDCtGSX9aNWQ MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/WJyvH-ZyCBXtaA MS2]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2027
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/Xlm38QUkEp99aw MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/lOWjFiuhU96Eog MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/AxopkQUrwF2xaw MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/MOq9ybonC-17Iw MS1]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/iGGQVXUVFojIIw MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/fziEwgoszI2OEwV MS1]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/o3YJqLdnyy_svwss MS1]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/iGGQVXUVFojIIw MS1]
|}

Main Page

2025-12-05T13:36:47Z

M.sokolovskii: Changes requested by @Inno_DoE_Specialist on Dec 01, 2025

<h1>Educational Wiki Knowledgebase</h1>

Schedule, Calendar, and Faculty
* [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/All:Schedule Schedule of the classes]
* [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/ALL:StudyPlan Study Plans]
* [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/AcademicCalendar Academic Calendar]
* [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/ExamSchedule Exam Schedule]
* [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/OverallRegulations Overall Regulations]

Resources for faculty
* [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/ProfessorInformationPage Professor information page]
* [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/Newcomer's Tools and resources for teaching online]
* [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/HowToMoodle How To Moodle]
* [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/HowToMoodlerus How To Moodle on Russian language (in progress)]
* [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/FAQInstructors FAQ for instructors]
* [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/FAQ_for_offering_an_elective FAQ for offering an elective course]
* [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/Newsboard Newsboard]

Resources for students
* [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/Exchange Exchange programs]
* [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/Winter_School Winter Schools]
* [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/Summer_School Summer Schools]
* [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/AcademicLeave Academic Leave]
* [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/WhatifIfailed What if I failed]
* [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/Scientificsourcesandmaterial Scientific sources and material]
* [https://docs.google.com/document/d/1V41lifNZIfVq2XyEFZKIeBPHedl15iA7t1DpnByURH8/ Thesis guidelines]

Alumni and career at UI
* [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/Employment_Supports_and_Educational_opportunities_for_alumni Employment supports]

ALL:StudyPlan

2025-11-19T09:55:09Z

M.sokolovskii: Changes requested by @Tatiana11022021 on Nov 18, 2025

== Current Study Plans==

=== Bachelor's degree ===
{| class="wikitable"
|- style="font-weight:bold; text-align:center;"
! style="text-align:center;" | Year
| style="text-align:center;"| Computer science
| style="text-align:center;"| Mechatronics and Robotics
|-
! style="text-align:center;"| 2022-2026 CS
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/nEHJoT7SjHNIJQ BS4]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2022-2026 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/lhROyvNZz86eCA BS4]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2023-2027 CSE
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/qqyUdCw-GkmXbA BS3]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2023-2027 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/7dlSVDpHcFQhig BS3]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 AI360
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/FYP0FcR2-9HBSQ BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 RO
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/uz6NZhsHAMSKIQ BS2]
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 CSE
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/5LOh4giSf78nVA BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/NxHpRoxBYUjpBA BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 MFAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/05o05jIWQMOxLQ BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 AI360
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/5rh286cRzIhkmw BS1]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 RO
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/UWzu0PPKzVXHbg BS1]
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 CSE
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/Ac7L9Hjm8i_qLQ BS1]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/3k-TBhiuH5EDGw BS1]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 MFAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/JgEvXa8Hf_4ECg BS1]
| style="text-align:center;"|
|}

=== Master's degree ===
{| class="wikitable"
! rowspan="2" | Year
! colspan="9" | Computer Science
! colspan="3" | Business Informatics
! Mechatronics and Robotics
! Cybersecurity
|- style="font-weight:bold; text-align:center;"
| style="text-align:center;"| AIDE
| style="text-align:center;"| SE
| style="text-align:center;"| SNE
| style="text-align:center;"| ROCV
| style="text-align:center;"| TE
| style="text-align:center;"| CBS (09.04.01)
| style="text-align:center;"| GD
| style="text-align:center;"| DPM
| style="text-align:center;"| DDM
| style="text-align:center;"| DPM
| style="text-align:center;"| DDM
| style="text-align:center;"| TE
| style="text-align:center;"| RO
| style="text-align:center;"| CBS (10.04.01)
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2026
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/d0j0ZmUmu_t7Pw MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/T49tECfMCSzttQ MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/TDQBXgoUCZo8lQ MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/yt7Y_YBVs-Eo2Q MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/ZSAFDGqEd-gU2A MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/M33VO0SHTdYBbg MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/bk9R9DBX6-RHqw MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/POjG1Igoe4eFOw MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/_LRaAKxtFnZpKA MS2]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/g7k86zIgw94s1Q MS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2027
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/F98Bs_T1ghMRQA MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/jIRT68weM41y3w MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/Oyyr__SJ7dMaGw MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/_cFgeLTd2EuTBQ MS1]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/pKIHA6CeEUIvuQ MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/eEcejHd2j3soGw MS1]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/BQRWYv6Jqw68TA MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/TjiJOYtE5itqjQ MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/z1iMynGIYTMS0A MS1]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/nLnQ4Rp4uqzE7Q MS1]
|}

=== PhD program ===
{| class="wikitable"
|- style="font-weight:bold; text-align:center;"
! style="text-align:center;" | Year
| style="text-align:center;"| Computer science
| style="text-align:center;"| Mathematical modeling, numerical analysis and software systems
|-
! style="text-align:center;"| 2021-2025
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/bw85TV6C41Ft9A PhD4]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2023-2024
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/26CqL5Z05KJJZg PhD3]
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2025
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/hNIyxSOGs_CZ5w PhD2]
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2026
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/cGq_7peJ6v1SHw PhD1]
|}

AcademicCalendar

2025-10-27T12:21:23Z

M.sokolovskii: Changes requested by @Viktoria_M8 on Oct 28, 2025

{| class="wikitable"
|- style="font-weight:bold; text-align:center;"
! colspan="2" | Academic Calendar
|-
| [https://disk.yandex.ru/i/ap3xnj8B0SJFdQ BS 2025/2026]
|-
| [https://disk.yandex.ru/i/QmhaYHiR4ENagg MS 2025/2026]
|-
| [https://disk.yandex.ru/i/A3wRZvat_XWtqg PhD 2025/2026]
|}

ALL:StudyPlan

2025-10-13T06:47:47Z

M.sokolovskii: Changes requested by @Viktoria_M8 on Oct 13, 2025

== Current Study Plans==

=== Bachelor's degree ===
{| class="wikitable"
|- style="font-weight:bold; text-align:center;"
! style="text-align:center;" | Year
| style="text-align:center;"| Computer science
| style="text-align:center;"| Mechatronics and Robotics
|-
! style="text-align:center;"| 2022-2026 CS
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/nEHJoT7SjHNIJQ BS4]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2022-2026 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/lhROyvNZz86eCA BS4]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2023-2027 CSE
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/qqyUdCw-GkmXbA BS3]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 AI360
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/FYP0FcR2-9HBSQ BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 RO
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/uz6NZhsHAMSKIQ BS2]
|-
! style="text-align:center;"| 2023-2027 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/7dlSVDpHcFQhig BS3]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 CSE
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/AryTfbSGmNmgtg BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/CMRs2pTWgW7v7w BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 MFAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/05o05jIWQMOxLQ BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 AI360
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/5rh286cRzIhkmw BS1]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 RO
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/UWzu0PPKzVXHbg BS1]
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 CSE
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/nKioBQRVuEzzuA BS1]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/pazOtYclAHG80w BS1]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 MFAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/JgEvXa8Hf_4ECg BS1]
| style="text-align:center;"|
|}

=== Master's degree ===
{| class="wikitable"
! rowspan="2" | Year
! colspan="9" | Computer Science
! colspan="3" | Business Informatics
! Mechatronics and Robotics
! Cybersecurity
|- style="font-weight:bold; text-align:center;"
| style="text-align:center;"| AIDE
| style="text-align:center;"| SE
| style="text-align:center;"| SNE
| style="text-align:center;"| ROCV
| style="text-align:center;"| TE
| style="text-align:center;"| CBS (09.04.01)
| style="text-align:center;"| GD
| style="text-align:center;"| DPM
| style="text-align:center;"| DDM
| style="text-align:center;"| DPM
| style="text-align:center;"| DDM
| style="text-align:center;"| TE
| style="text-align:center;"| RO
| style="text-align:center;"| CBS (10.04.01)
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2026
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/d0j0ZmUmu_t7Pw MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/T49tECfMCSzttQ MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/TDQBXgoUCZo8lQ MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/yt7Y_YBVs-Eo2Q MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/ZSAFDGqEd-gU2A MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/M33VO0SHTdYBbg MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/bk9R9DBX6-RHqw MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/POjG1Igoe4eFOw MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/_LRaAKxtFnZpKA MS2]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/g7k86zIgw94s1Q MS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2027
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/F98Bs_T1ghMRQA MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/jIRT68weM41y3w MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/Oyyr__SJ7dMaGw MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/_cFgeLTd2EuTBQ MS1]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/pKIHA6CeEUIvuQ MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/eEcejHd2j3soGw MS1]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/BQRWYv6Jqw68TA MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/TjiJOYtE5itqjQ MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/z1iMynGIYTMS0A MS1]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/nLnQ4Rp4uqzE7Q MS1]
|}

=== PhD program ===
{| class="wikitable"
|- style="font-weight:bold; text-align:center;"
! style="text-align:center;" | Year
| style="text-align:center;"| Computer science
| style="text-align:center;"| Mathematical modeling, numerical analysis and software systems
|-
! style="text-align:center;"| 2021-2025
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/bw85TV6C41Ft9A PhD4]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2023-2024
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/26CqL5Z05KJJZg PhD3]
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2025
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/hNIyxSOGs_CZ5w PhD2]
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2026
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/cGq_7peJ6v1SHw PhD1]
|}

ALL:StudyPlan

2025-10-08T10:37:15Z

M.sokolovskii: Changes requested by @Viktoria_M8 on Oct 08, 2025

== Current Study Plans==

=== Bachelor's degree ===
{| class="wikitable"
|- style="font-weight:bold; text-align:center;"
! style="text-align:center;" | Year
| style="text-align:center;"| Computer science
| style="text-align:center;"| Mechatronics and Robotics
|-
! style="text-align:center;"| 2022-2026 CS
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/nEHJoT7SjHNIJQ BS4]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2022-2026 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/lhROyvNZz86eCA BS4]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2023-2027 CSE
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/qqyUdCw-GkmXbA BS3]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 AI360
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/FYP0FcR2-9HBSQ BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 RO
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/uz6NZhsHAMSKIQ BS2]
|-
! style="text-align:center;"| 2023-2027 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/7dlSVDpHcFQhig BS3]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 CSE
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/AryTfbSGmNmgtg BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/CMRs2pTWgW7v7w BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 MFAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/05o05jIWQMOxLQ BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 AI360
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/5rh286cRzIhkmw BS1]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 RO
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/UWzu0PPKzVXHbg BS1]
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 CSE
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/nKioBQRVuEzzuA BS1]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/pazOtYclAHG80w BS1]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 MFAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/JgEvXa8Hf_4ECg BS1]
| style="text-align:center;"|
|}

=== Master's degree ===
{| class="wikitable"
! rowspan="2" | Year
! colspan="9" | Computer Science
! colspan="3" | Business Informatics
! Mechatronics and Robotics
! Cybersecurity
|- style="font-weight:bold; text-align:center;"
| style="text-align:center;"| AIDE
| style="text-align:center;"| SE
| style="text-align:center;"| SNE
| style="text-align:center;"| ROCV
| style="text-align:center;"| TE
| style="text-align:center;"| CBS (09.04.01)
| style="text-align:center;"| GD
| style="text-align:center;"| DPM
| style="text-align:center;"| DDM
| style="text-align:center;"| DPM
| style="text-align:center;"| DDM
| style="text-align:center;"| TE
| style="text-align:center;"| RO
| style="text-align:center;"| CBS (10.04.01)
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2026
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/d0j0ZmUmu_t7Pw MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/T49tECfMCSzttQ MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/TDQBXgoUCZo8lQ MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/yt7Y_YBVs-Eo2Q MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/ZSAFDGqEd-gU2A MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/M33VO0SHTdYBbg MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/bk9R9DBX6-RHqw MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/POjG1Igoe4eFOw MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/_LRaAKxtFnZpKA MS2]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/g7k86zIgw94s1Q MS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2027
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/F98Bs_T1ghMRQA MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/jIRT68weM41y3w MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/Oyyr__SJ7dMaGw MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/_cFgeLTd2EuTBQ MS1]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/pKIHA6CeEUIvuQ MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/eEcejHd2j3soGw MS1]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/BQRWYv6Jqw68TA MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/TjiJOYtE5itqjQ MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/z1iMynGIYTMS0A MS1]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/nLnQ4Rp4uqzE7Q MS1]
|}

=== PhD program ===
{| class="wikitable"
|- style="font-weight:bold; text-align:center;"
! style="text-align:center;" | Year
| style="text-align:center;"| Computer science
| style="text-align:center;"| Mathematical modeling, numerical analysis and software systems
|-
! style="text-align:center;"| 2021-2025
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/bw85TV6C41Ft9A PhD4]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2023-2024
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/bMkOinQ9dmmSgw PhD3]
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2025
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/SJvkb2N4c4oEwQ PhD2]
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2026
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/8J4s-Z2lX2gkbw PhD1]
|}

ALL:StudyPlan

2025-10-08T08:49:15Z

M.sokolovskii: Changes requested by @Viktoria_M8 on Oct 08, 2025

== Current Study Plans==

=== Bachelor's degree ===
{| class="wikitable"
|- style="font-weight:bold; text-align:center;"
! style="text-align:center;" | Year
| style="text-align:center;"| Computer science
| style="text-align:center;"| Mechatronics and Robotics
|-
! style="text-align:center;"| 2022-2026 CS
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/nEHJoT7SjHNIJQ BS4]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2022-2026 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/lhROyvNZz86eCA BS4]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2023-2027 CSE
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/qqyUdCw-GkmXbA BS3]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 AI360
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/FYP0FcR2-9HBSQ BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 RO
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/uz6NZhsHAMSKIQ BS2]
|-
! style="text-align:center;"| 2023-2027 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/7dlSVDpHcFQhig BS3]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 CSE
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/AryTfbSGmNmgtg BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/CMRs2pTWgW7v7w BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 MFAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/05o05jIWQMOxLQ BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 AI360
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/5rh286cRzIhkmw BS1]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 RO
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/UWzu0PPKzVXHbg BS1]
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 CSE
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/nKioBQRVuEzzuA BS1]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/pazOtYclAHG80w BS1]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 MFAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/JgEvXa8Hf_4ECg BS1]
| style="text-align:center;"|
|}

=== Master's degree ===
{| class="wikitable"
! rowspan="2" | Year
! colspan="10" | Computer Science
! colspan="3" | Business Informatics
! Mechatronics and Robotics
|- style="font-weight:bold; text-align:center;"
| style="text-align:center;"| AIDE
| style="text-align:center;"| SE
| style="text-align:center;"| SNE
| style="text-align:center;"| ROCV
| style="text-align:center;"| TE
| style="text-align:center;"| CBS (09.04.01)
| style="text-align:center;"| CBS (10.04.01)
| style="text-align:center;"| GD
| style="text-align:center;"| DPM
| style="text-align:center;"| DDM
| style="text-align:center;"| DPM
| style="text-align:center;"| DDM
| style="text-align:center;"| TE
| style="text-align:center;"| RO
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2026
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/d0j0ZmUmu_t7Pw MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/T49tECfMCSzttQ MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/TDQBXgoUCZo8lQ MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/yt7Y_YBVs-Eo2Q MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/ZSAFDGqEd-gU2A MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/M33VO0SHTdYBbg MS2]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/bk9R9DBX6-RHqw MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/POjG1Igoe4eFOw MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/_LRaAKxtFnZpKA MS2]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/g7k86zIgw94s1Q MS2]
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2027
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/F98Bs_T1ghMRQA MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/jIRT68weM41y3w MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/Oyyr__SJ7dMaGw MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/_cFgeLTd2EuTBQ MS1]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/pKIHA6CeEUIvuQ MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/nLnQ4Rp4uqzE7Q MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/eEcejHd2j3soGw MS1]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/BQRWYv6Jqw68TA MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/TjiJOYtE5itqjQ MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/z1iMynGIYTMS0A MS1]
| style="text-align:center;"|
|}

=== PhD program ===
{| class="wikitable"
|- style="font-weight:bold; text-align:center;"
! style="text-align:center;" | Year
| style="text-align:center;"| Computer science
| style="text-align:center;"| Mathematical modeling, numerical analysis and software systems
|-
! style="text-align:center;"| 2021-2025
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/bw85TV6C41Ft9A PhD4]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2023-2024
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/bMkOinQ9dmmSgw PhD3]
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2025
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/SJvkb2N4c4oEwQ PhD2]
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2026
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/8J4s-Z2lX2gkbw PhD1]
|}

ALL:StudyPlan

2025-10-08T08:40:33Z

M.sokolovskii: Changes requested by @Viktoria_M8 on Oct 08, 2025

== Current Study Plans==

=== Bachelor's degree ===
{| class="wikitable"
|- style="font-weight:bold; text-align:center;"
! style="text-align:center;" | Year
| style="text-align:center;"| Computer science
| style="text-align:center;"| Mechatronics and Robotics
|-
! style="text-align:center;"| 2022-2026 CS
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/nEHJoT7SjHNIJQ BS4]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2022-2026 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/lhROyvNZz86eCA BS4]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2023-2027 CSE
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/qqyUdCw-GkmXbA BS3]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 AI360
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/FYP0FcR2-9HBSQ BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 RO
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/uz6NZhsHAMSKIQ BS2]
|-
! style="text-align:center;"| 2023-2027 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/7dlSVDpHcFQhig BS3]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 CSE
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/AryTfbSGmNmgtg BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/CMRs2pTWgW7v7w BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 MFAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/05o05jIWQMOxLQ BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 AI360
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/5rh286cRzIhkmw BS1]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 RO
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/UWzu0PPKzVXHbg BS1]
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 CSE
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/nKioBQRVuEzzuA BS1]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/pazOtYclAHG80w BS1]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 MFAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/JgEvXa8Hf_4ECg BS1]
| style="text-align:center;"|
|}

=== Master's degree ===
{| class="wikitable"
! rowspan="2" | Year
! colspan="10" | Computer Science
! colspan="3" | Business Informatics
! Mechatronics and Robotics
|- style="font-weight:bold; text-align:center;"
| style="text-align:center;"| AIDE
| style="text-align:center;"| SE
| style="text-align:center;"| SNE
| style="text-align:center;"| ROCV
| style="text-align:center;"| TE
| style="text-align:center;"| CBS (09.04.01)
| style="text-align:center;"| CBS (10.04.01)
| style="text-align:center;"| GD
| style="text-align:center;"| DPM
| style="text-align:center;"| DDM
| style="text-align:center;"| DPM
| style="text-align:center;"| DDM
| style="text-align:center;"| TE
| style="text-align:center;"| RO
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2026
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/d0j0ZmUmu_t7Pw MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/T49tECfMCSzttQ MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/TDQBXgoUCZo8lQ MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/yt7Y_YBVs-Eo2Q MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/ZSAFDGqEd-gU2A MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/M33VO0SHTdYBbg MS2]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/bk9R9DBX6-RHqw MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/POjG1Igoe4eFOw MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/_LRaAKxtFnZpKA MS2]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/g7k86zIgw94s1Q MS2]
|-
! style="text-align:center;"| 2027-2027
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/F98Bs_T1ghMRQA MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/jIRT68weM41y3w MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/Oyyr__SJ7dMaGw MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/_cFgeLTd2EuTBQ MS1]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/pKIHA6CeEUIvuQ MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/nLnQ4Rp4uqzE7Q MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/eEcejHd2j3soGw MS1]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/BQRWYv6Jqw68TA MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/TjiJOYtE5itqjQ MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/z1iMynGIYTMS0A MS1]
| style="text-align:center;"|
|}

=== PhD program ===
{| class="wikitable"
|- style="font-weight:bold; text-align:center;"
! style="text-align:center;" | Year
| style="text-align:center;"| Computer science
| style="text-align:center;"| Mathematical modeling, numerical analysis and software systems
|-
! style="text-align:center;"| 2021-2025
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/bw85TV6C41Ft9A PhD4]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2023-2024
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/bMkOinQ9dmmSgw PhD3]
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2025
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/SJvkb2N4c4oEwQ PhD2]
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2026
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/8J4s-Z2lX2gkbw PhD1]
|}

ALL:StudyPlan

2025-10-08T08:24:56Z

M.sokolovskii: Changes requested by @Viktoria_M8 on Sep 05, 2025

== Current Study Plans==

=== Bachelor's degree ===
{| class="wikitable"
|- style="font-weight:bold; text-align:center;"
! style="text-align:center;" | Year
| style="text-align:center;"| Computer science
| style="text-align:center;"| Mechatronics and Robotics
|-
! style="text-align:center;"| 2022-2026 CS
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/nEHJoT7SjHNIJQ BS4]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2022-2026 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/lhROyvNZz86eCA BS4]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2023-2027 CSE
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/qqyUdCw-GkmXbA BS3]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 AI360
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/FYP0FcR2-9HBSQ BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 RO
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/uz6NZhsHAMSKIQ BS2]
|-
! style="text-align:center;"| 2023-2027 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/7dlSVDpHcFQhig BS3]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 CSE
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/AryTfbSGmNmgtg BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/CMRs2pTWgW7v7w BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 MFAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/05o05jIWQMOxLQ BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 AI360
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/5rh286cRzIhkmw BS1]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 RO
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/UWzu0PPKzVXHbg BS1]
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 CSE
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/nKioBQRVuEzzuA BS1]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/pazOtYclAHG80w BS1]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 MFAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/JgEvXa8Hf_4ECg BS1]
| style="text-align:center;"|
|}

=== Master's degree ===
{| class="wikitable"
! rowspan="2" | Year
! colspan="10" | Computer Science
! colspan="3" | Business Informatics
! Mechatronics and Robotics
|- style="font-weight:bold; text-align:center;"
| style="text-align:center;"| AIDE
| style="text-align:center;"| SE
| style="text-align:center;"| SNE
| style="text-align:center;"| ROCV
| style="text-align:center;"| TE
| style="text-align:center;"| CBS (09.04.01)
| style="text-align:center;"| CBS (10.04.01)
| style="text-align:center;"| GD
| style="text-align:center;"| DPM
| style="text-align:center;"| DDM
| style="text-align:center;"| DPM
| style="text-align:center;"| DDM
| style="text-align:center;"| TE
| style="text-align:center;"| RO
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2026
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/d0j0ZmUmu_t7Pw MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/T49tECfMCSzttQ MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/TDQBXgoUCZo8lQ MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/yt7Y_YBVs-Eo2Q MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/ZSAFDGqEd-gU2A MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/M33VO0SHTdYBbg MS2]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/bk9R9DBX6-RHqw MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/POjG1Igoe4eFOw MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/_LRaAKxtFnZpKA MS2]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/g7k86zIgw94s1Q MS2]
|-
! style="text-align:center;"| 2027-2027
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/F98Bs_T1ghMRQA MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/jIRT68weM41y3w MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/Oyyr__SJ7dMaGw MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/_cFgeLTd2EuTBQ MS1]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/pKIHA6CeEUIvuQ MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/nLnQ4Rp4uqzE7Q MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/eEcejHd2j3soGw MS1]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/BQRWYv6Jqw68TA MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/TjiJOYtE5itqjQ MS1]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
|}

=== PhD program ===
{| class="wikitable"
|- style="font-weight:bold; text-align:center;"
! style="text-align:center;" | Year
| style="text-align:center;"| Computer science
| style="text-align:center;"| Mathematical modeling, numerical analysis and software systems
|-
! style="text-align:center;"| 2021-2025
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/bw85TV6C41Ft9A PhD4]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2023-2024
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/bMkOinQ9dmmSgw PhD3]
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2025
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/SJvkb2N4c4oEwQ PhD2]
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2026
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/8J4s-Z2lX2gkbw PhD1]
|}

ALL:StudyPlan

2025-10-08T08:20:06Z

M.sokolovskii: Changes requested by @Viktoria_M8 on Aug 20, 2025

== Current Study Plans==

=== Bachelor's degree ===
{| class="wikitable"
|- style="font-weight:bold; text-align:center;"
! style="text-align:center;" | Year
| style="text-align:center;"| Computer science
| style="text-align:center;"| Mechatronics and Robotics
|-
! style="text-align:center;"| 2022-2026 CS
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/nEHJoT7SjHNIJQ BS4]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2022-2026 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/lhROyvNZz86eCA BS4]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2023-2027 CSE
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/qqyUdCw-GkmXbA BS3]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 AI360
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/FYP0FcR2-9HBSQ BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 RO
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/uz6NZhsHAMSKIQ BS2]
|-
! style="text-align:center;"| 2023-2027 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/7dlSVDpHcFQhig BS3]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 CSE
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/AryTfbSGmNmgtg BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/CMRs2pTWgW7v7w BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2028 MFAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/05o05jIWQMOxLQ BS2]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 AI360
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/5rh286cRzIhkmw BS1]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 RO
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/UWzu0PPKzVXHbg BS1]
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 CSE
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/nKioBQRVuEzzuA BS1]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 DSAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/pazOtYclAHG80w BS1]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2025-2029 MFAI
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/JgEvXa8Hf_4ECg BS1]
| style="text-align:center;"|
|}

=== Master's degree ===
{| class="wikitable"
! rowspan="2" | Year
! colspan="10" | Computer Science
! colspan="3" | Business Informatics
! Mechatronics and Robotics
|- style="font-weight:bold; text-align:center;"
| style="text-align:center;"| AIDE
| style="text-align:center;"| SE
| style="text-align:center;"| SNE
| style="text-align:center;"| ROCV
| style="text-align:center;"| TE
| style="text-align:center;"| CBS (09.04.01)
| style="text-align:center;"| CBS (10.04.01)
| style="text-align:center;"| GD
| style="text-align:center;"| DPM
| style="text-align:center;"| DDM
| style="text-align:center;"| DPM
| style="text-align:center;"| DDM
| style="text-align:center;"| TE
| style="text-align:center;"| RO
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2026
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/d0j0ZmUmu_t7Pw MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/T49tECfMCSzttQ MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/TDQBXgoUCZo8lQ MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/yt7Y_YBVs-Eo2Q MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/ZSAFDGqEd-gU2A MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/M33VO0SHTdYBbg MS2]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/bk9R9DBX6-RHqw MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/POjG1Igoe4eFOw MS2]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/_LRaAKxtFnZpKA MS2]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/g7k86zIgw94s1Q MS2]
|-
! style="text-align:center;"| 2027-2027
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/F98Bs_T1ghMRQA MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/jIRT68weM41y3w MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/Oyyr__SJ7dMaGw MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/_cFgeLTd2EuTBQ MS1]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/pKIHA6CeEUIvuQ MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/nLnQ4Rp4uqzE7Q MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/eEcejHd2j3soGw MS1]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/BQRWYv6Jqw68TA MS1]
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/TjiJOYtE5itqjQ MS1]
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"|
|}

=== PhD program ===
{| class="wikitable"
|- style="font-weight:bold; text-align:center;"
! style="text-align:center;" | Year
| style="text-align:center;"| Computer science
| style="text-align:center;"| Mathematical modeling, numerical analysis and software systems
|-
! style="text-align:center;"| 2021-2025
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/bw85TV6C41Ft9A PhD4]
| style="text-align:center;"|
|-
! style="text-align:center;"| 2022-2025
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/mF4ilA4R7ugRfg PhD3]
|-
! style="text-align:center;"| 2023-2026
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/5X3kGtL1PbZRnw PhD2]
|-
! style="text-align:center;"| 2024-2027
| style="text-align:center;"|
| style="text-align:center;"| [https://disk.yandex.ru/i/51v0I9i8K_h7aA PhD1]
|}

BSc: DifferentialAndPartialDifferentialEquations

2025-08-27T15:05:30Z

M.sokolovskii: Changes requested by @ivankonyukhov on Aug 22, 2025

'''РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ (МОДУЛЯ)'''

'''Б1.О.14 Дифференциальные уравнения'''

{| class="wikitable"
|-
! style="text-align: left;"| Направление подготовки
! style="text-align: left;"| '''09.03.01 Информатика и вычислительная техника'''
|-
! style="text-align: left;"| Квалификация выпускника
! style="text-align: left;"| '''бакалавр'''
|-
! style="text-align: left;"| Направленность (профиль) образовательной программы
! style="text-align: left;"| '''Математические основы искусственного интеллекта'''
|-
! style="text-align: left;"| Язык обучения
! style="text-align: left;"| '''русский'''
|-
! style="text-align: left;"| Год набора
! style="text-align: left;"| '''2025'''
|}

{| class="wikitable"
|-
! rowspan="3" style="text-align: center;"| '''Форма обучения'''
! rowspan="3" style="text-align: center;"| '''Семестр'''
! rowspan="2" colspan="2" style="text-align: center;"| '''Трудоемкость дисциплины в'''
! colspan="2" style="text-align: center;"| '''Контактная работа'''
! rowspan="3" style="text-align: center;"| '''Контроль,'''

'''час.'''

! rowspan="3" style="text-align: center;"| '''Самостоятельная работа,'''

'''час.'''

! rowspan="3" style="text-align: center;"| '''Форма промежуточной аттестации'''

'''(экз./диф. зач./зач.)'''

|-
! rowspan="2" style="text-align: center;"| '''Лекции,'''

'''час.'''

! rowspan="2" style="text-align: center;"| '''Семинарские (практические) занятия,'''

'''час.'''

|-
! style="text-align: center;"| '''зачетных единицах'''
! style="text-align: center;"| '''академических'''

'''часах'''

|-
! style="text-align: center;"| очная
! style="text-align: center;"| 1
! style="text-align: center;"| 4
! style="text-align: center;"| 144
! style="text-align: center;"| 60
! style="text-align: center;"| 30
! style="text-align: center;"| 36
! style="text-align: center;"| 18
! style="text-align: center;"| экзамен
|}

'''Разделы рабочей программы:'''
# Краткая характеристика дисциплины (модуля).
# Перечень планируемых результатов обучения.
# Место дисциплины (модуля) в структуре основной профессиональной образовательной программы высшего образования (ОПОП ВО).
# Объем, структура и содержание дисциплины (модуля).
# Учебно-методическое обеспечение.
# Материально-техническое обеспечение.
# Оценочные и методические материалы.
# Дополнительные сведения.

<blockquote>Программа составлена в соответствии с требованиями ОПОП ВО Университета Иннополис по данному направлению подготовки.
</blockquote>
'''Программу разработал:'''

<blockquote>Доцент Центра образовательных программ топ-уровня в сфере искусственного интеллекта

Конюхов И.В.
</blockquote>
# '''КРАТКАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ДИСЦИПЛИНЫ (МОДУЛЯ)'''

Изучение дисциплины (модуля) «Дифференциальные уравнения» (ДУ) обеспечивает формирование и развитие естественнонаучных и общеинженерных знаний, методов математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования в профессиональной деятельности, способностей применять современную теоретическую математику для разработки новых алгоритмов и формулирования перспективных задач ИИ, классических алгоритмов машинного обучения с пониманием их математических основ и областей применения, современных архитектур генеративных глубоких сетей, а также применения языка программирования Python для решения задач в области ИИ.

В ходе освоения дисциплины обучающиеся рассматривают фундаментальные вопросы теории дифференциальных уравнений, а также темы, относящиеся к применению современных, основанных на технологиях искусственного интеллекта, методов решения прикладных задач,.

Для успешного освоения дисциплины студент должен обладать знаниями математического анализа, линейной алгебры, основ теории вероятностей и математической статистики, а именно обладать навыками дифференцирования и интегрирования функций одной и нескольких переменных, понимать ряды Тейлора и Фурье, частные производной и градиенты, знать операции с матрицами и векторами, уметь находить собственные значения и собственные векторы, решать системы линейных уравнений, понимать, что такое случайные величины, математическое ожидание, дисперсия, нормальное распределение, владеть языком Python на базовом уровне.

<ol start="2" style="list-style-type: decimal;">
<li>'''ПЕРЕЧЕНЬ ПЛАНИРУЕМЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ ОБУЧЕНИЯ'''</li></ol>

'''Целью освоения дисциплины (модуля)''' является формирование у будущих специалистов в области искусственного интеллекта и машинного обучения целостное представление о дифференциальных уравнениях как о фундаментальном инструменте для моделирования динамических, эволюционирующих во времени процессов и систем, а также дать практические навыки применения классического и современного аппарата ДУ для анализа, построения и улучшения алгоритмов МО.

'''Задачами освоения дисциплины''' являются формирование:

'''Знаний''' основных классов дифференциальных уравнений и методов их аналитического решения, математических основ теории устойчивости Ляпунова и ее значения для анализа сходимости алгоритмов и стабильности динамических систем, методов приближенного решения дифференциальных уравнений, а также современные парадигм, связывающих дифференциальные уравнения и машинное обучение;

'''Умений''' формализовывать прикладные задачи из различных областей науки и техники в терминах дифференциальных уравнений, проводить качественный анализ систем ДУ: строить фазовые портреты, определять точки равновесия, исследовать их устойчивость, реализовывать на языке Python численные методы решения детерминированных и стохастических ДУ, применять преобразование Лапласа для анализа и решения линейных ДУ.

'''Навыков:''' перевода задачи из предметной области на язык дифференциальных уравнений, выбора адекватного математического аппарата (аналитический, численный, стохастический) для решения поставленной задачи, анализа не только результата работы модели, но и динамики процесса ее обучения и поведения, используя аппарат теории устойчивости, написания современных научных статей на стыке машинного обучения и дифференциальных уравнений.

'''Компетенции, формируемые в результате освоения дисциплины (модуля) при проведении учебных занятий в форме контактной работы обучающихся с педагогическими работниками Университета и в форме самостоятельной работы обучающихся:'''

{| class="wikitable"
|-
! style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

! style="text-align: center;"| '''Код'''

'''компетенции'''

! style="text-align: center;"| '''Наименование компетенции'''
! style="text-align: center;"| '''Индикаторы компетенций'''
! style="text-align: center;"| '''Методы и технологии обучения, способствующие формированию компетенции'''
|-
! style="text-align: center;"| 1.
! style="text-align: center;"| ОПК-1
! style="text-align: left;"| Способен применять естественнонаучные и общеинженерные знания, методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования в профессиональной деятельности
! style="text-align: left;"| ОПК-1.1 Применяет методы теоретического и экспериментального исследования, а также моделирования объектов и явлений различной природы, включая социальные, физические и биологические системы.

ОПК-1.2 Знает основы высшей математики (математический анализ, линейная алгебра, дискретная математика, теория вероятностей и статистика, численные методы, методы оптимизации), основы информатики (теория алгоритмов, теория информации, формальные модели), основы программирования.

Решает стандартные профессиональные задачи с использованием естественнонаучных и инженерных знаний, методов математического анализа и моделирования.

! style="text-align: center;"| Метод дискуссии;

Метод контрольных вопросов;

Информационно – коммуникационная технология;

Технология проблемного обучения

|-
! style="text-align: center;"| 2.
! style="text-align: center;"| ПК-1
! style="text-align: left;"| Способен применять современную теоретическую математику для разработки новых алгоритмов и формулирования перспективных задач ИИ;

современные методы оптимизации для обучения моделей машинного обучения, настройки гиперпараметров и решения задач искусственного интеллекта;

статистические методы для анализа данных, валидации моделей машинного обучения и проведения экспериментов в области ИИ.

! style="text-align: left;"| ПК - 1.1 Обосновывает выбор и адаптацию методов современной математики для анализа и проектирования структур искусственных нейронных сетей, описания динамики сложных систем, а также для исследования их сходимости, устойчивости и управляемости.

Применяет продвинутый математический аппарат для работы в бесконечномерных пространствах, характерных для данных сложной природы, моделирования эволюции систем во времени, динамики обучения нейросетей и распространения сигналов, анализа надежности и робастности ИИ-систем, решения задач обработки изображений и анализа частотных характеристик, оптимизации представления данных и проектирования эффективных алгоритмов, анализа пропускной способности, сжатия данных и оценки сложности моделей ИИ.. Рассматривает и адаптирует концепции квантовых вычислений как потенциальную основу для принципиально новых вычислительных моделей и алгоритмов ИИ.

Разрабатывает и исследует комплексные математические модели, синтезируя новые, основанные на применении технологий искусственного интеллекта, методы решения задач в различных прикладных областях. Создает модели искусственных нейронных сетей, учитывающие аспекты устойчивости и управляемости.

ПК - 1.2 Обосновывает способы применения методов и моделей искусственного интеллекта, включая их модификацию и адаптацию к специфике задачи.

Применяет аппарат теории вероятностей, математической статистики и теории информации для формулирования и анализа задач ИИ и исследования методов машинного обучения; методы оптимизации для разработки и настройки алгоритмов, включая grid search, random search и байесовскую оптимизацию; статистические методы для построения предсказательных моделей, анализа и прогнозирования временных рядов, моделирования нестационарных процессов, оценки качества моделей (метрики для регрессии, классификации, кластеризации) и проведения статистических тестов для сравнения моделей.

! style="text-align: center;"| Метод дискуссии;

Метод контрольных вопросов;

Информационно – коммуникационная технология;

Технология проблемного обучения

|-
! style="text-align: center;"| 4.
! style="text-align: center;"| ПК-4
! style="text-align: left;"| Способен применять и (или) разрабатывать архитектуры глубоких нейронных сетей;

современные архитектуры генеративных глубоких сетей;

алгоритмы, методы и технологии компьютерного зрения;

алгоритмы, методы и технологии обработки естественного языка.

! style="text-align: left;"| ПК-4.1. Объясняет и применяет математические основы нейронных сетей, включая расчет градиентов, методы оптимизации и алгоритм обратного распространения ошибки, для эффективного обучения моделей; современные архитектуры глубоких сетей для решения различных задач, понимая их внутреннюю структуру и особенности обучения; известные архитектуры генеративных глубоких нейронных сетей для решения прикладной задачи (генерация текста, генерация изображений по тексту, синтез речи и т.д.), при необходимости проводя дообучение на наборах данных.

Разрабатывает и оптимизирует специализированные архитектуры для работы с изображениями, учитывая их уникальные свойства.

Разрабатывает, адаптирует и внедряет генеративные нейронные сети для решения практических задач, трансформерные архитектуры для решения задач обработки последовательностей, включая создание новых моделей, оптимизацию обучения и промышленное развертывание моделей.

Имплементирует известные архитектуры генеративных сетей, реализует пайплайны их обучения на датасетах и вывод генеративных моделей в продуктивную среду, алгоритмы, архитектуры и модели компьютерного зрения на реальных данных, строит пайплайны обучения моделей и развертывания сервисов компьютерного зрения в продуктивной среде.

ПК-4.2. Применяет оптимизаторы к функции потерь для избежания проблемных ситуаций на ландшафте функции потерь (например, овраги, седловые точки и т.п.); визуализирует ландшафт функции потерь; внедряет пакетную нормализацию в архитектуру нейронной сети; применяет для обучения нейронных сетей методы оптимизации второго порядка; разрабатывает байесовские нейронные сети и применяет вариационный вывод для их обучения. Регулирует поток вычисления градиента в глубоких нейронных сетях.

Понимает математические основы прямой и обратной диффузии и способен управлять ими. Предлагает решения для фундаментальных проблем генерации.

Знает математические основы представления поверхностей, диффузионные модели для генерации изображений и видео.

! style="text-align: center;"| Метод дискуссии;

Метод контрольных вопросов;

Информационно – коммуникационная технология;

Технология проблемного обучения

|-
! style="text-align: center;"| 5.
! style="text-align: center;"| ПК-5
! style="text-align: left;"| Способен применять язык программирования Python и С/С++ для решения задач в области ИИ.
! style="text-align: left;"| ПК-5.1. Разрабатывает и отлаживает прикладные и многопоточные решения разной сложности и для разного круга конечных пользователей с использованием языка программирования Python, C++ , тестирует, испытывает и оценивает качество таких решений.

Осуществляет выбор инструментов разработки на Python, приемлемых для создания прикладной системы обработки научных данных, машинного обучения и визуализации с заданными требованиями. ПК-5.2. Использует особенности виртуальной машины Python, разрабатывает библиотечный код общего пользования, а также документацию к нему. Профилирует и оптимизирует приложения на Python, используя встроенные инструменты; знает и применяет библиотеки машинного обучения, в том числе глубокого обучения, такие как scikit-learn, PyTorch и TensorFlow, оптимизирует код с использованием библиотек для научных вычислений.

! style="text-align: center;"| Метод дискуссии;

Метод контрольных вопросов;

Информационно – коммуникационная технология;

Технология проблемного обучения

|}

<ol start="3" style="list-style-type: decimal;">
<li>'''МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ (МОДУЛЯ) В СТРУКТУРЕ ОСНОВНОЙ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ПРОГРАММЫ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ (ОПОП ВО)'''</li></ol>

Данная учебная дисциплина (модуль) включена в «Блок 1. Дисциплины (модули)» образовательной программы по направлению подготовки 09.03.01 Информатика и вычислительная техника, направленность (профиль) образовательной программы «Математические основы искусственного интеллекта» и относится к обязательной части программы, обеспечивает формирование общепрофессиональных и профессиональных компетенций. Дисциплина (модуль) «Дифференциальные уравнения» позволяет обучающимся получить знания, умения и навыки для успешной профессиональной деятельности в области программного обеспечения компьютерных вычислительных систем и сетей, автоматизированных систем обработки информации и управления. Дисциплина осваивается студентами при обучении в очной форме на 2 курсе в 1 семестре.

<ol start="4" style="list-style-type: decimal;">
<li>'''ОБЪЕМ, СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ (МОДУЛЯ)'''</li></ol>

'''Объем дисциплины (модуля) составляет''':

4 зачетные единицы, 144 академических часа, объем контактной работы — 90 академических часов.

'''Структура дисциплины (модуля):'''

{| class="wikitable"
|-
! rowspan="4" style="text-align: center;"| '''№ раздела'''
! rowspan="4" style="text-align: center;"| '''Наименование'''

'''раздела дисциплины (модуля)'''

! colspan="4" style="text-align: center;"| '''Трудоемкость, академические часы'''
|-
! colspan="4" style="text-align: center;"| '''Очная форма'''
|-
! colspan="2" style="text-align: center;"| '''Контактная работа'''
! rowspan="2" style="text-align: center;"| '''Контроль,'''

'''час.'''

! rowspan="2" style="text-align: center;"| '''Самостоятельная работа, час.'''
|-
! style="text-align: center;"| '''Лекции,'''

'''час.'''

! style="text-align: center;"| '''Семинарские (практические) занятия,'''

'''час.'''

|-
! style="text-align: center;"| 1.
! style="text-align: left;"| Введение в ДУ. Уравнения 1-го порядка.
! style="text-align: center;"| 8
! style="text-align: center;"| 4
! style="text-align: center;"| 0
! style="text-align: center;"| 2
|-
! style="text-align: center;"| 2.
! style="text-align: left;"| Уравнения высших порядков.
! style="text-align: center;"| 8
! style="text-align: center;"| 4
! style="text-align: center;"| 0
! style="text-align: center;"| 2
|-
! style="text-align: center;"| 3.
! style="text-align: left;"| Системы ОДУ.
! style="text-align: center;"| 8
! style="text-align: center;"| 4
! style="text-align: center;"| 0
! style="text-align: center;"| 2
|-
! style="text-align: center;"| 4.
! style="text-align: left;"| Устойчивость нелинейных систем.
! style="text-align: center;"| 8
! style="text-align: center;"| 4
! style="text-align: center;"| 0
! style="text-align: center;"| 2
|-
! style="text-align: center;"| 5.
! style="text-align: left;"| Приближенные методы решения ДУ: численные методы и нейро дифференциальные уравнения.
! style="text-align: center;"| 8
! style="text-align: center;"| 4
! style="text-align: center;"| 0
! style="text-align: center;"| 2
|-
! style="text-align: center;"| 6.
! style="text-align: left;"| Решение ДУ с помощью степенных рядов.
! style="text-align: center;"| 6
! style="text-align: center;"| 3
! style="text-align: center;"| 0
! style="text-align: center;"| 2
|-
! style="text-align: center;"| 7.
! style="text-align: left;"| Преобразование Лапласа. Введение в теорию управления.
! style="text-align: center;"| 6
! style="text-align: center;"| 3
! style="text-align: center;"| 0
! style="text-align: center;"| 2
|-
! style="text-align: center;"| 8.
! style="text-align: left;"| Введение в стохастические дифференциальные уравнения.
! style="text-align: center;"| 8
! style="text-align: center;"| 4
! style="text-align: center;"| 0
! style="text-align: center;"| 4
|-
! style="text-align: center;"|
! style="text-align: center;"| '''Промежуточная аттестация - экзамен'''
! style="text-align: center;"|
! style="text-align: center;"|
! style="text-align: center;"| 36
! style="text-align: left;"|
|-
! colspan="2" style="text-align: center;"| '''ИТОГО:'''
! style="text-align: center;"| '''60'''
! style="text-align: center;"| '''30'''
! style="text-align: center;"| '''36'''
! style="text-align: center;"| '''18'''
|}

'''Содержание дисциплины (модуля):'''

{| class="wikitable"
|-
! style="text-align: center;"| '''№ раздела'''
! style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
! style="text-align: center;"| '''Содержание дисциплины (модуля) по 
темам'''
! style="text-align: center;"| '''Формируемые компетенции'''
|-
! #

! style="text-align: left;"| Введение в ДУ. Уравнения 1-го порядка.
! style="text-align: left;"| Формулировка задач физики, химии, экономики, социологии в терминах дифференциальных уравнений. Связь с методами оптимизации и основами машинного обучения. 
 
Основные понятия (порядок, решение, общее/частное решение, задача Коши). Разделяющиеся переменные. Линейные уравнения первого порядка. Метод Бернулли. Другие типы уравнений первого порядка (опционально)
! style="text-align: center;"| ОПК-1, ПК-1
|-
! <ol start="2" style="list-style-type: decimal;">
<li></li></ol>

! style="text-align: left;"| Уравнения высших порядков.
! style="text-align: left;"| Моделирование сложных физических процессов, приводящее в уравнениям высших порядков. Приложения в робототехнике (например, трекинг объектов). 
 
Линейные ОДУ n-го порядка. Общее решение однородных и неоднородных уравнений. Метод неопределенных коэффициентов и вариации произвольных постоянных.
! style="text-align: center;"| ОПК-1, ПК-1
|-
! <ol start="3" style="list-style-type: decimal;">
<li></li></ol>

! style="text-align: left;"| Системы ОДУ.
! style="text-align: left;"| Классическая модель “хищник-жертва” и ее интерпретации. Рекуррентнее нейронные сети и проблема “исчезающих” и “взрывающихся” градиентов. 
 
Линейные системы ОДУ. Матричная запись. Собственные значения и собственные векторы. Решение систем с постоянными коэффициентами. Фазовые портреты.
! style="text-align: center;"| ОПК-1, ПК-1, ПК-4
|-
! <ol start="4" style="list-style-type: decimal;">
<li></li></ol>

! style="text-align: left;"| Устойчивость нелинейных систем.
! style="text-align: left;"| Понятие устойчивости по Ляпунову. Линеаризация нелинейных систем. Теоремы Ляпунова об устойчивости по первому приближению. Понятие функции Ляпунова. 
 
Связь функции Ляпунова с функцией потерь. Анализ сходимости оптимизации, устойчивость обученных моделей, GAN как динамическая система двух агентов .
! style="text-align: center;"| ОПК-1, ПК-1, ПК-4
|-
! <ol start="5" style="list-style-type: decimal;">
<li></li></ol>

! style="text-align: left;"| Приближенные методы решения ДУ: численные методы и нейро дифференциальные уравнения.
! style="text-align: left;"| Классические методы Эйлера, Рунге-Кутты, Адамса. Анализ устойчивости и погрешности. 
 
Нейронные сети как универсальные аппроксиматоры. Нейро-дифференциальные уравнения. Алгоритм обратного распространения. Анализ погрешности.
! style="text-align: center;"| ОПК-1, ПК-1, ПК-4, ПК-5
|-
! style="text-align: center;"| <blockquote>6.
</blockquote>
! style="text-align: left;"| Решение ДУ с помощью степенных рядов.
! style="text-align: left;"| Решение линейных ОДУ с переменными коэффициентами с помощью рядов. Особые точки.
! style="text-align: left;"| ОПК-1, ПК-1
|-
! style="text-align: center;"| <blockquote>7.
</blockquote>
! style="text-align: left;"| Преобразование Лапласа. Введение в теорию управления.
! style="text-align: left;"| Определение и свойства преобразования Лапласа. Решение линейных ОДУ и систем с помощью преобразования Лапласа. Передаточная функция. Понятие о частотной характеристике. Основы теории управления: обратная связь, ПИД-регулятор. ИИ-версия ПИД-регулятора.
! style="text-align: center;"| ОПК-1, ПК-1, ПК-4, ПК-5
|-
! style="text-align: center;"| <blockquote>8.
</blockquote>
! style="text-align: left;"| Введение в стохастические дифференциальные уравнения.
! style="text-align: left;"| Винеровский процесс. Стохастический интеграл Ито. Формула Ито. Решение линейных СДУ. Метод Эйлера-Маруямы для численного решения. 
 
Введение в байесовские методы глубокого обучения и диффузионные модели.
! style="text-align: center;"| ОПК-1, ПК-1, ПК-4, ПК-5
|}

'''5. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ'''

Университет Иннополис обеспечен необходимым комплектом лицензионного и свободно распространяемого программного обеспечения, в том числе отечественного производства.

Каждый обучающийся в течение всего периода обучения обеспечен индивидуальным неограниченным доступом к электронно-библиотечной системе (электронной библиотеке) и к электронной информационно-образовательной среде Университета ([https://my.university.innopolis.ru/ https://my.university.innopolis.ru]). Электронно-библиотечная система и электронная информационно-образовательная среда обеспечивают возможность доступа, обучающегося из любой точки, в которой имеется доступ к информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» (далее — сеть «Интернет»), как на территории Университета, так и вне его.

Также обучающимся обеспечен доступ (удаленный доступ) к современным профессиональным базам данных и информационным справочным системам.

'''Перечень учебно-методического обеспечения дисциплины (модуля):'''

Основная литература:

# Н. Х. Ибрагимов, - Практический курс дифференциальных уравнений и математического моделирования, Н. Н., 2007.
# Егоров, А. И. Обыкновенные дифференциальные уравнения с приложениями : учебное пособие / А. И. Егоров. — 2-е изд. — Москва : ФИЗМАТЛИТ, 2007. — 448 с. — ISBN 978-5-9221-0785-3. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/59460.
# Филиппов, А. Ф. Сборник задач по дифференциальным уравнениям / А. Ф. Филиппов. — М.: Наука, 2000. — 176 с..
# Стохастические дифференциальные уравнения: Введение в теорию и приложения / Б. Оксендаль. – Перевод с 5-го испр., англ. изд. – М. : Мир, 2003. – 408 с. – (Лучший зарубежный учебник). – ISBN 5-03-003477-3.

Дополнительная литература'':''

# William F. Trench. Elementary Differential Equations. Brooks/Cole-Thomson Learning, 2001. ISBN 9780534263287. URL 
http://ramanujan.math.trinity.edu/wtrench/texts/TRENCH_FREE_DIFFEQ_I.PDF
# Chasnov Jeffrey R. Introduction to Differential Equations, Lecture notes. The Hong Kong University of Science and Technology, 2009. 
URL https://www.math.ust.hk/$\sim$machas/differential-equations.pdf
# Paul Selick. Differential Equations I, Lecture notes. University of Toronto, 2011. URL http://www.math.toronto.edu/selick/B44.pdf

A* статьи:

# M. Raissi, P. Perdikaris, G.E. Karniadakis. Physics-Informed Neural Networks: A Deep Learning Framework for Solving Forward and Inverse Problems Involving Nonlinear Partial Differential Equations. Journal of Computational Physics, 2019. 
DOI:10.1016/j.jcp.2018.10.045
# L. Lu, P. Jin, G. Pang, Z. Zhang, G.E. Karniadakis. Learning nonlinear operators via DeepONet based on the universal approximation theorem of operators. Nature Machine Intelligence, 2021. 
DOI:10.1038/s42256-021-00302-5
# R. T. Q. Chen, Y. Rubanova, J. Bettencourt, D. Duvenaud. Neural Ordinary Differential Equations. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2018. 
arXiv:1806.07366
# J. Spielberg, A. Gopaluni, R. Loewen. Deep reinforcement learning for process control: A primer for beginners. Journal of Process Control, 2021. 
DOI:10.1016/j.jprocont.2021.06.001
# X. Li, T. K. Wong, R. T. Q. Chen, D. Duvenaud. Scalable Gradients for Stochastic Differential Equations. International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2020. 
arXiv:2001.01328

'''Дистанционная поддержка дисциплины (модуля)'''

Для дистанционной поддержки дисциплины используется система управления образовательным контентом Moodle, развернутая на портале АНО ВО «Университет Иннополис». Во время обучения все студенты получают индивидуальные пароли для входа в систему, в которой размещаются: программа курса, контрольные вопросы, задания, темы лекций с презентационными материалами и т. д.

'''6. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ'''

# Университет располагает материально-технической базой, соответствующей действующим противопожарным правилам и нормам и обеспечивающей проведение всех видов дисциплинарной и междисциплинарной подготовки, практической и научно-исследовательской работ обучающихся, предусмотренных учебным планом.
# Помещения, которые представляют собой учебные аудитории для проведения занятий лекционного типа, занятий семинарского (практического) типа, курсового проектирования (выполнения курсовых работ), групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации, а также помещения для самостоятельной работы и помещения для хранения и профилактического обслуживания учебного оборудования. Помещения укомплектованы специализированной мебелью и техническими средствами обучения, служащими для представления учебной информации большой аудитории.

Изучение дисциплины обеспечивается в учебных аудиториях, оснащенных:

- столами и стульями;

- компьютерной техникой;

- специализированным оборудованием, включая демонстрационное оборудование.

Перечень материально-технического оснащения учебных аудиторий конкретизируется приказом директора или уполномоченного им лица ежегодно и размещается на официальном сайте Университета в информационно-коммуникационной сети «Интернет» в подразделе «Материально-техническое обеспечение и оснащенность образовательного процесса. Доступная среда» раздела «Сведения об образовательной организации» по ссылке: [https://innopolis.university/sveden/objects https://innopolis.university/sveden/objects].

<ol start="3" style="list-style-type: decimal;">
<li>Для проведения занятий лекционного и семинарского (практического) типа предлагаются наборы демонстрационного оборудования и учебно-наглядных пособий, обеспечивающие тематические иллюстрации, соответствующие программе дисциплины (модуля).</li>
<li>Лаборатории Университета оснащены лабораторным и специализированным оборудованием.</li>
<li>Помещения для самостоятельной работы обучающихся, в том числе приспособленные для использования инвалидами и лицами с ограниченными возможностями здоровья, оснащены компьютерной техникой с возможностью подключения к сети «Интернет» и обеспечением доступа к в электронную информационно-образовательную среду Университета.</li>
<li>Обучающимся предоставляется доступ (в том числе удаленный) к ресурсам информационно-телекоммуникационной сети «Интернет», электронным ресурсам (в том числе электронным библиотечным системам, современным профессиональным базам данных и информационным справочным системам):</li></ol>

{| class="wikitable"
|-
! style="text-align: center;"| '''№'''
! style="text-align: center;"| '''Ссылка на информационный ресурс'''
! style="text-align: center;"| '''Наименование разработки в электронной форме'''
! style="text-align: center;"| '''Доступность'''
|-
! colspan="4" style="text-align: left;"| <blockquote>'''Электронно-библиотечные системы:'''
</blockquote>
|-
! #

! style="text-align: left;"| [http://www.iprbookshop.ru http://www.iprbookshop.ru]
! Русскоязычная ЭБС на платформе «IPR Smart». Учебники и учебные пособия для университетов издательства «IPRbooks». Учебники и учебные пособия для лиц с ОВЗ
! style="text-align: left;"| Индивидуальный неограниченный доступ
|-
! <ol start="2" style="list-style-type: decimal;">
<li></li></ol>

! style="text-align: left;"| [http://e.lanbook.com http://e.lanbook.com]
! Русскоязычная ЭБС на платформе «Лань». Учебники и учебные пособия для университетов издательства «Лань». Учебники и учебные пособия для лиц с ОВЗ
! style="text-align: left;"| Индивидуальный неограниченный доступ
|-
! colspan="4" style="text-align: left;"| <blockquote>'''Профессиональные базы данных:'''
</blockquote>
|-
! <ol start="3" style="list-style-type: decimal;">
<li></li></ol>

! style="text-align: left;"| [http://search.ebscohost.com http://search.ebscohost.com]
! Платформа EBSCOHost.

Доступ к англоязычным полнотекстовым книгам

! style="text-align: left;"| Индивидуальный неограниченный доступ
|-
! <ol start="4" style="list-style-type: decimal;">
<li></li></ol>

! style="text-align: left;"| [https://portal.university.innopolis.ru/reading_hall https://portal.university.innopolis.ru/reading_hall]
! Электронный каталог научно-технической библиотеки АНО ВО «Университет Иннополис»
! style="text-align: left;"| Для студентов, зарегистрированных в системе
|-
! <ol start="5" style="list-style-type: decimal;">
<li></li></ol>

! style="text-align: left;"| [https://habr.com https://habr.com]
! База данных для IT-специалистов
! style="text-align: left;"| Доступ свободный
|-
! <ol start="6" style="list-style-type: decimal;">
<li></li></ol>

! style="text-align: left;"| [https://www.sciencedirect.com https://www.sciencedirect.com]
! База данных ScienceDirect
! style="text-align: left;"| Доступ свободный
|-
! <ol start="7" style="list-style-type: decimal;">
<li></li></ol>

! style="text-align: left;"| [https://elibrary.ru https://elibrary.ru]
! Научная электронная библиотека
! style="text-align: left;"| Доступ свободный
|-
! <ol start="8" style="list-style-type: decimal;">
<li></li></ol>

! style="text-align: left;"| [https://link.springer.com/ https://link.springer.com]
! Полнотекстовая англоязычная БД Springer
! style="text-align: left;"| Доступ из локальной сети УИ. Для удаленного доступа требуется регистрация из локальной сети УИ
|-
! <ol start="9" style="list-style-type: decimal;">
<li></li></ol>

! style="text-align: left;"| [https://ar.cnki.net https://ar.cnki.net]
! База Данных Academic Reference. База данных полнотекстовых англоязычных ресурсов по всем академическим дисциплинам, опубликованных в Китае
! style="text-align: left;"| Доступ из локальной сети УИ
|-
! <ol start="10" style="list-style-type: decimal;">
<li></li></ol>

! style="text-align: left;"| [https://www.ams.org/journals https://www.ams.org/journals]
! База данных англоязычных полнотекстовых журналов AMS Journals (2017–2022 гг.)
! style="text-align: left;"| Доступ из локальной сети УИ
|-
! <ol start="11" style="list-style-type: decimal;">
<li></li></ol>

! style="text-align: left;"| [https://www.dl.begellhouse.com/collections/6764f0021c05bd10.html https://www.dl.begellhouse.com/collections/6764f0021c05bd10.html]
! База данных англоязычных полнотекстовых журналов Begell
! style="text-align: left;"| Доступ из локальной сети УИ
|-
! <ol start="12" style="list-style-type: decimal;">
<li></li></ol>

! style="text-align: left;"| [https://saemobilus.sae.org/ https://saemobilus.sae.org/]
! База данных англоязычных полнотекстовых журналов SAE International SAE eJournals eBooks
! style="text-align: left;"| Доступ из локальной сети УИ
|-
! <ol start="13" style="list-style-type: decimal;">
<li></li></ol>

! style="text-align: left;"| [https://www.worldscientific.com/ https://www.worldscientific.com]
! База данных англоязычных полнотекстовых журналов WorldScientific 2001–2022 гг.
! style="text-align: left;"| Доступ из локальной сети УИ
|-
! <ol start="14" style="list-style-type: decimal;">
<li></li></ol>

! style="text-align: left;"| [https://pubs.aip.org/ https://pubs.aip.org/]
! AIPP Ebook Collections – полнотекстовые коллекции книг издательства American Institute of Physics Publishing в области прикладной и химической физики, биологии, энергетики, оптики, фотоники, материаловедения и нанотехнологий и др.
! style="text-align: left;"| Доступ из локальной сети УИ
|-
! <ol start="15" style="list-style-type: decimal;">
<li></li></ol>

! style="text-align: left;"| [https://ufn.ru/ https://ufn.ru/]
! Автономная некоммерческая организация Редакция журнала "Успехи физических наук". Электронный журнал на русском языке.
! style="text-align: left;"| Доступ из локальной сети УИ
|-
! <ol start="16" style="list-style-type: decimal;">
<li></li></ol>

! style="text-align: left;"| [https://sk.sagepub.com/books/discipline https://sk.sagepub.com/books/discipline]
! SAGE Publications Ltd eBook Collections. Англоязычная База данных полнотекстовых электронных книг
! style="text-align: left;"| Доступ из локальной сети УИ
|-
! <ol start="17" style="list-style-type: decimal;">
<li></li></ol>

! style="text-align: left;"| [https://onlinelibrary.wiley.com/ https://onlinelibrary.wiley.com/]
! The Wiley Journals Database Англоязычная База данных полнотекстовых электронных журналов
! style="text-align: left;"| Доступ из локальной сети УИ
|-
! <ol start="18" style="list-style-type: decimal;">
<li></li></ol>

! style="text-align: left;"| https://www.mathnet.ru/
! Полнотекстовая коллекция русскоязычных электронных математических журналов
! style="text-align: left;"| Доступ из локальной сети УИ
|-
! <ol start="19" style="list-style-type: decimal;">
<li></li></ol>

! style="text-align: left;"| https://quantum-electron.lebedev.ru/arhiv/
! Электронная версия журнала «Квантовая электроника»
! style="text-align: left;"| Доступ из локальной сети УИ
|-
! <ol start="20" style="list-style-type: decimal;">
<li></li></ol>

! style="text-align: left;"| [http://journals.rcsi.science/ http://journals.rcsi.science/]
! Полнотекстовая коллекция журналов Российской академии наук включает 140 наименований журналов, охватывающих различные научные специальности.
! style="text-align: left;"| Доступ из локальной сети УИ
|-
! <ol start="21" style="list-style-type: decimal;">
<li></li></ol>

! style="text-align: left;"| https://www.orbit.com/
! База данных патентного поиска, объединяющая информацию о более чем 122 миллионах патентных публикаций, полученную из 120 международных патентных ведомств, включая РосПатент, Всемирную организацию интеллектуальной собственности (ВОИС), Европейскую патентную организацию.
! style="text-align: left;"| Доступ из локальной сети УИ
|-
! colspan="4" style="text-align: left;"| <blockquote>'''Информационные справочные системы:'''
</blockquote>
|-
! <ol start="22" style="list-style-type: decimal;">
<li></li></ol>

! style="text-align: left;"| https://minobrnauki.gov.ru/
! Официальный сайт [http://xn--80abucjiibhv9a.xn--p1ai/ Министерства науки и высшего образования Российской Федерации]
! style="text-align: left;"| Доступ свободный
|-
! <ol start="23" style="list-style-type: decimal;">
<li></li></ol>

! style="text-align: left;"| https://www.edu.ru/
! [http://www.edu.ru/ Федеральный портал «Российское образование»]
! style="text-align: left;"| Доступ свободный
|-
! <ol start="24" style="list-style-type: decimal;">
<li></li></ol>

! style="text-align: left;"| [https://www.consultant.ru/ https://www.consultant.ru/]
! «КонсультантПлюс»: справочно-правовая система
! style="text-align: left;"| Доступ из локальной сети УИ
|}

<ol start="7" style="list-style-type: decimal;">
<li>Университет Иннополис обеспечен необходимым комплектом лицензионного и свободно распространяемого программного обеспечения, в том числе отечественного производства, в который входят:</li></ol>

{| class="wikitable"
|-
! style="text-align: center;"| '''Наименование ПО'''
! style="text-align: center;"| '''Производство'''
! style="text-align: center;"| '''Лицензионное / свободно распространяемое'''
|-
! style="text-align: left;" colspan="3"| '''Операционные системы:'''
|-
! style="text-align: left;"| Microsoft Imagine (Windows Client, Server)
! зарубежное
! лицензионное
|-
! style="text-align: left;"| Astra Linux
! отечественное
! лицензионное
|-
! style="text-align: left;" colspan="3"| '''Браузеры:'''
|-
! style="text-align: left;"| Яндекс.Браузер
! отечественное
! свободно распространяемое
|-
! style="text-align: left;"| Google Chrome
! зарубежное
! свободно распространяемое
|-
! style="text-align: left;" colspan="3"| '''Офисные приложения:'''
|-
! style="text-align: left;"| Microsoft Imagine (Visio, OneNote)
! зарубежное
! лицензионное
|-
! style="text-align: left;"| LibreOffice
! зарубежное
! свободно распространяемое
|-
! style="text-align: left;"| TeXstudio
! зарубежное
! свободно распространяемое
|-
! style="text-align: left;"| Adobe Acrobat Reader
! зарубежное
! свободно распространяемое
|-
! style="text-align: left;" colspan="3"| '''Программное обеспечение для планирования и учета времени:'''
|-
! style="text-align: left;"| Toggle app
! зарубежное
! свободно распространяемое
|-
! style="text-align: left;" colspan="3"| '''Системы управления проектами:'''
|-
! style="text-align: left;"| Microsoft Imagine (Project)
! зарубежное
! лицензионное
|-
! style="text-align: left;" colspan="3"| '''Системы управления базами данных:'''
|-
! style="text-align: left;"| Microsoft Imagine (SQL Server)
! зарубежное
! лицензионное
|-
! style="text-align: left;" colspan="3"| '''Системы''' '''управления бизнес-процессами:'''
|-
! style="text-align: left;"| 1С-Битрикс
! отечественное
! лицензионное
|-
! style="text-align: left;" colspan="3"| '''Системы управления содержимым:'''
|-
! style="text-align: left;"| Microsoft Imagine (SharePoint Server)
! зарубежное
! свободно распространяемое
|-
! style="text-align: left;" colspan="3"| '''Системы резервного копирования (backup):'''
|-
! style="text-align: left;"| Acronis Backup Advanced for HyperV
! зарубежное
! лицензионное
|-
! style="text-align: left;" colspan="3"| '''Системы математического и имитационного моделирования:'''
|-
! style="text-align: left;"| MATLAB Academic new Product From 5 to 9 Individual Licenses
! зарубежное
! лицензионное
|-
! style="text-align: left;" colspan="3"| '''Системы управления обучением:'''
|-
! style="text-align: left;"| Система LMS Moodle
! зарубежное
! свободно распространяемое
|-
! style="text-align: left;" colspan="3"| '''Средства антивирусной защиты''':
|-
! style="text-align: left;"| Kaspersky Endpoint Security для бизнеса Стандартный Russian Edition
! отечественное
! лицензионное
|-
! style="text-align: left;" colspan="3"| '''Среды разработки:'''
|-
! style="text-align: left;"| Visual Studio Code
! зарубежное
! свободно распространяемое
|-
! style="text-align: left;"| Bash (Unix shell)
! зарубежное
! свободно распространяемое
|-
! style="text-align: left;"| Anaconda
! зарубежное
! свободно распространяемое
|-
! style="text-align: left;"| Robotic Operating System
! зарубежное
! свободно распространяемое
|-
! style="text-align: left;"| CopelliaSim
! зарубежное
! свободно распространяемое
|-
! style="text-align: left;"| Google Colab
! зарубежное
! свободно распространяемое
|-
! style="text-align: left;" colspan="3"| '''Пакеты программных средств и библиотек:'''
|-
! style="text-align: left;"| OpenCV
! зарубежное
! свободно распространяемое
|-
! style="text-align: left;"| AutoPsy
! зарубежное
! свободно распространяемое
|-
! style="text-align: left;"| Interactive Disassembler (IDA)
! зарубежное
! свободно распространяемое
|-
! style="text-align: left;" colspan="3"| '''Системы управления библиографической информацией:'''
|-
! style="text-align: left;"| Zotero
! зарубежное
! свободно распространяемое
|-
! style="text-align: left;" colspan="3"| '''Сервисы и службы:'''
|-
! style="text-align: left;"| Bind
! зарубежное
! свободно распространяемое
|-
! style="text-align: left;"| Docker
! зарубежное
! свободно распространяемое
|-
! style="text-align: left;" colspan="3"| '''Конференцсвязь:'''
|-
! style="text-align: left;"| Контур. Толк
! отечественное
! лицензионное
|-
! style="text-align: left;"| Яндекс Телемост
! отечественное
! свободно распространяемое
|-
! style="text-align: left;"| МТС Линк
! отечественное
! лицензионное
|-
! style="text-align: left;" colspan="3"| '''Специализированное программное обеспечение:'''
|-
! style="text-align: left;"| КОМПАС-3D
! отечественное
! лицензионное
|}

'''7. МЕТОДИЧЕСКИЕ И ОЦЕНОЧНЫЕ МАТЕРИАЛЫ'''

'''Задания для семинарских (практических) занятий:'''

{| class="wikitable"
|-
! style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

! style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
! style="text-align: center;"| '''Перечень рассматриваемых тем (вопросов)'''
|-
! 1.
! Введение в ДУ. Уравнения 1-го порядка.
! style="text-align: left;"|
# Решите уравнение: dy/dx = e^(x-y). Найдите частное решение, проходящее через точку (0, ln(2)).
# Решите задачу Коши: x * y' + 2y = x³, y(1) = 1.
# Скорость охлаждения процессора пропорциональна разности его температуры и температуры окружающей среды (Закон Ньютона). Пусть температура среды равна 25°C. Решите уравнение и найдите, через какое время температура процессора упадет со 100°C до 40°C, если известно, что за первые 5 минут он остыл до 80°C.
# Решите уравнение: y' + y = x * y³. *Подсказка: проведите замену z = y^(1-3) = y^(-2)`.
# Градиентный спуск в непрерывном времени можно описать как dw/dt = -∇L(w), где w - параметры модели, L - функция потерь. Пусть L(w) = (w - 5)². Решите это уравнение и найдите закон изменения параметра w(t) с начальным условием w(0)=0. Сравните с дискретным градиентным спуском.
# Представьте, что новый сервис на основе ИИ привлекает пользователей. Скорость прироста пользователей пропорциональна как их текущему количеству, так и доли оставшегося потенциала рынка (логистическая модель). Пусть максимально возможное число пользователей (емкость рынка) составляет N = 1 000 000 человек. Скорость прироста составляет 10% в месяц. В начальный момент тестовую версию используют 1000 пользователей.Задание:

<blockquote>а) Составьте дифференциальное уравнение для числа пользователей P(t).

б) Найдите аналитическое решение этого уравнения с заданным начальным условием.

в) Определите, через какое время аудитория сервиса достигнет 90% от максимальной.
</blockquote>
<ol start="7" style="list-style-type: decimal;">
<li>В процессе обучения RL-агента в буфере воспроизведения опыта (replay buffer) накапливаются данные. Скорость поступления новых данных (траекторий) постоянна и равна α = 1000 записей в час. Одновременно происходит процесс "забывания" – удаление устаревших данных для экономии памяти. Скорость удаления пропорциональна текущему объему данных с коэффициентом β = 0.2 1/час.</li></ol>

<blockquote>а) Составьте дифференциальное уравнение для объема данных M(t) (в Мб) в буфере.

б) Найдите равновесный объем данных (стационарную точку) и определите, является ли он устойчивым.

в) Решите уравнение, если в начальный момент времени буфер пуст M(0) = 0.

г) Постройте примерный график M(t).
</blockquote>
<ol start="8" style="list-style-type: decimal;">
<li>В социальной сети алгоритм рекомендует новый виральный контент. Скорость распространения (количество новых просмотров в час) пропорциональна корню квадратному от текущего количества просмотров √V (так как наиболее активные пользователи увидели контент первыми). В начальный момент V(0) = 100.</li></ol>

<blockquote>а) Составьте и решите дифференциальное уравнение для V(t).

б) Найдите, через сколько часов контент наберет 10 000 просмотров.
</blockquote>
|-
! 2.
! Уравнения высших порядков.
! style="text-align: left;"|
# Найдите общее решение: y'' - 6y' + 9y = 0.
# Решите методом неопределенных коэффициентов: y'' + 4y = 8x².
# Решите методом вариации произвольных постоянных: y'' + y = sec(x).
# Решите: y''' - y' = 0, y(0)=0, y'(0)=1, y''(0)=0.
# Уравнение движения маятника с трением: θ'' + 2βθ' + ω²θ = 0. Пусть β=0.5, ω=2. Решите уравнение для начальных условий θ(0)=0.1, θ'(0)=0. Определите тип затухания (критическое, перезатухание и т.д.).
# В некоторых алгоритмах оптимизации (например, с инерцией) траектория параметра может описываться уравнением второго порядка: w'' + γw' + ∇L(w)=0. Для простейшего случая L(w)=w²/2 уравнение становится линейным: w'' + γw' + w = 0. Проанализируйте решения для случаев γ=0.5, γ=2, γ=2.1. Как инерция влияет на процесс "оптимизации"?

|-
! 3.
! Системы ОДУ.
! style="text-align: left;"|
# Решите систему: x' = x + 2y, y' = 4x + 3y. Постройте фазовый портрет.
# Для системы из задачи 1 запишите решение в матричном виде с использованием матричной экспоненты.
# Дана модель Лотки-Вольтерра: dx/dt = x(1 - y), dy/dt = -y(1 - x).

а) Найдите все точки равновесия.

б) Линеаризуйте систему вокруг ненулевой точки равновесия.

в) Найдите собственные значения линеаризованной системы и определите тип этой точки.

<ol start="4" style="list-style-type: decimal;">
<li>Рассмотрим скрытый слой h в упрощенной рекуррентной сети: h'(t) = -h(t) + σ(W * h(t) + U * x(t)). Пусть вход x(t)=0, функция активации σ - линейная, а веса W=0.5. Тогда уравнение упрощается до h' = -h + 0.5h = -0.5h. Решите это уравнение с h(0)=1. Проанализируйте, не приводит ли это к проблеме затухающих градиентов.</li>
<li>Найдите точки равновесия нелинейной системы: x' = x - y², y' = x - y.</li></ol>

|-
! 4.
! Устойчивость нелинейных систем.
! style="text-align: left;"|
# Для системы x' = x - y², y' = x - y линеаризуйте систему вокруг точки равновесия (1, 1).
# Используя линеаризацию, определите устойчивость точки (1,1) из предыдущей задачи.
# Для системы x' = -x³ + y, y' = -x - y³ предложите кандидата в функцию Ляпунова V(x, y) = x² + y². Покажите, что производная dV/dt отрицательно определена, и сделайте вывод об устойчивости начала координат.
# Рассмотрим динамику параметра w при использовании тяжелого шарика: w'' + γw' + ∇L(w)=0. Для простого случая L(w)=w²/2 система имеет вид: w' = v, v' = -γv - w. Найдите точки равновесия и проанализируйте их устойчивость в зависимости от параметра γ > 0.
# Покажите, что начало координат для системы x' = x + y³, y' = -y неустойчиво, несмотря на наличие отрицательного собственного значения.
# Рассмотрим систему:

x' = y + x(1 - x² - y²)

y' = -x + y(1 - x² - y²)

Перейдите к полярным координатам (x = r cosθ, y = r sinθ) и получите уравнения для r' и θ'. Найдите предельный цикл и определите его устойчивость.

|-
! 5.
! Приближенные методы решения ДУ: численные методы и нейро дифференциальные уравнения.
! style="text-align: left;"|
# Для уравнения y' = x - y, y(0)=1 вычислите вручную значение y(0.2), используя РК4 с шагом h=0.1.
# Реализуйте на Python методы Эйлера, Рунге-Кутты 2-го и 4-го порядка для уравнения y' = -2y, y(0)=1 на интервале [0, 2]. Сравните ошибку относительно аналитического решения на последнем шаге для разных шагов h.
# Рассмотрим задачу регрессии: даны точки t=[0, 1, 2], y=[1, 0.5, 0.25]. Мы подозреваем, что они описываются экспоненциальным decay. Мы хотим обучить Neural ODE dy/dt = -a * y, где a - learnable parameter. Инициализируйте a=0.1. Рассчитайте предсказание модели для t=1 при шаге h=0.5 (два шага Эйлера). Функция потерь - MSE между предсказанием и истинным значением. Рассчитайте градиент dL/da вручную для одного шага обновления.
# Напишите на PyTorch код для обучения параметра a из предыдущей задачи. Используйте встроенный солвер torchdiffeq.odeint.
# . Попробуйте аппроксимировать решение y' = x - y, y(0)=1 на [0,1] с помощью нейронной сети с одним скрытым слоом (например, torch.nn.Tanh). Используйте коллокационный метод: минимизируйте сумму квадратов невязки (y'_pred(x_i) - (x_i - y_pred(x_i)))² в нескольких случайных точках x_i из интервала и квадрата ошибки начального условия (y_pred(0) - 1)².

|-
! 6.
! Преобразование Лапласа. Введение в теорию управления.
! style="text-align: left;"|
# Найдите преобразование Лапласа для функции: f(t) = t² + 3e^(-2t) * cos(4t).
# Решите с помощью преобразования Лапласа: y'' + 3y' + 2y = 0, y(0)=1, y'(0)=0.
# Для системы, описываемой передаточной функцией H(s) = 1/(s² + 3s + 2), найдите установившееся значение отклика на единичный ступенчатый сигнал (u(t)=1).
# Передаточная функция ПИД-регулятора: C(s) = K_p + K_i/s + K_d * s. Запишите дифференциальное уравнение, связывающее вход регулятора e(t) и его выход u(t).
# Рассмотрим систему y' = -a*y + b*u. Мы хотим, чтобы она отслеживала заданное состояние y_d. Предложите простой закон управления u (например, u = k_p * (y_d - y)). Подберите k_p так, чтобы замкнутая система была устойчива. Как можно было бы адаптивно подстраивать параметры a и b, если они неизвестны?
# Для системы H(s) = 1/(s+1) постройте схематично АЧХ (амплитудно-частотную характеристику). Какой фильтр она напоминает?

|-
! 7.
! Решение ДУ с помощью степенных рядов.
! style="text-align: left;"|
# Найдите решение в виде степенного ряда y = Σ a_n x^n для уравнения y' - y = 0. Сравните с известным аналитическим решением.
# Решите уравнение 2x²y'' + xy' - y = 0 вблизи точки x=0 (регулярной особой точки).
# Для найденного в задаче 1 ряда определите радиус сходимости, используя формулу Даламбера.
# Почему метод степенных рядов неприменим для уравнения y'' + (1/x)y' + y = 0 в окрестности x=0 напрямую?
# Найдите решение уравнения Бесселя порядка ноль: x²y'' + xy' + x²y = 0 в виде степенного ряда.

|-
! 8.
! Введение в стохастические дифференциальные уравнения.
! style="text-align: left;"|
# Вычислите математическое ожидание и дисперсию приращения винеровского процесса: E[W(t) - W(s)], Var[W(t) - W(s)] для t > s.
# Вычислите интеграл Ито: ∫₀ᵗ W(s) dW(s).
# Используя формулу Ито, найдите дифференциал процесса Y(t) = W(t)².
# Решите линейное СДУ: dX(t) = -μX(t)dt + σdW(t) (процесс Орнштейна-Уленбека). Указание: примените формулу Ито к процессу Y(t)=X(t)e^(μt).
# Запишите схему Эйлера-Маруямы для СДУ dX(t) = aX(t)dt + bX(t)dW(t) (геометрическое броуновское движение).
# Прямой процесс диффузии в диффузионных моделях часто задается СДУ: dx = -0.5β(t)x dt + sqrt(β(t)) dW. Для простоты пусть β(t)=β - константа. Решите это СДУ аналитически. Указание: это вариант процесса Орнштейна-Уленбека. Как выглядит распределение x(t) при заданном x(0)?

|}

'''Текущий контроль успеваемости обучающихся по дисциплине (модулю):'''

{| class="wikitable"
|-
! style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

! style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
! style="text-align: center;"| '''Форма текущего контроля'''
! style="text-align: center;"| '''Материалы текущего контроля'''
|-
! style="text-align: center;"| <blockquote>1.
</blockquote>
! Введение в ДУ. Уравнения 1-го порядка.
! style="text-align: center;"| Проверка выполнения домашних заданий; Устный / письменный опрос; Коллоквиум
! style="text-align: left;"|
# Объясните, как дифференциальное уравнение первого порядка может моделировать процесс обучения нейронной сети (например, градиентный спуск)
# В чем принципиальная разница между общим и частным решением? Что задает начальное условие в физической или машинной интерпретации?
# Когда уместно использовать разделение переменных, а когда — линейную замену? Проиллюстрируйте на примерах.
# Что означает «интегрирующий множитель»? Какую проблему он решает для линейных уравнений?
# Приведите пример задачи из ИИ (например, из динамики робота или моделирования роста данных), которая естественным образом описывается ДУ с разделяющимися переменными.
# Что такое особое решение? Можете ли вы привести гипотетический пример в задаче оптимизации, где оно могло бы возникнуть?

|-
! style="text-align: center;"| <blockquote>2.
</blockquote>
! Уравнения высших порядков.
! style="text-align: center;"| Проверка выполнения домашних заданий; Устный / письменный опрос; Коллоквиум
! style="text-align: left;"|
# Почему решение линейного однородного уравнения n-го порядка представляет собой n-мерное линейное пространство? Как это связано с понятием базиса в линейной алгебре?
# Объясните принцип суперпозиции. Почему он не работает для нелинейных уравнений?
# Как метод неопределенных коэффициентов для подбора частного решения использует идею «угадывания»? В чем его ограничения?
# В чем заключается основная идея метода вариации произвольных постоянных (Лагранжа)? Какая новая функция «варируется»?
# Как можно свести уравнение высшего порядка к системе уравнений первого порядка? Зачем это делать с вычислительной точки зрения?
# Если характеристическое уравнение имеет комплексные корни, что представляют собой мнимая и действительная части в решении? (Например, в модели затухающих колебаний).

|-
! style="text-align: center;"| <blockquote>3.
</blockquote>
! Системы ОДУ.
! style="text-align: center;"| Проверка выполнения домашних заданий; Устный / письменный опрос; Коллоквиум
! style="text-align: left;"|
# Как записать общее решение системы линейных однородных ОДУ с постоянными коэффициентами в матричной форме? Какую роль играют собственные значения и собственные векторы матрицы системы?
# Объясните, что такое фундаментальная матрица системы и как она связана с понятием операторной экспоненты (матричной экспоненты).
# В чем геометрическая интерпретация фазового портрета системы? Что такое точка равновесия и фазовая траектория?
# Как выглядит общее решение, если матрица системы имеет кратные собственные значения? Почему в этом случае возникают полиномиальные компоненты?
# Приведите пример системы ОДУ из области ИИ (например, описание RNN с двумя слоями или простой динамической системы).
# Зачем нам нужен метод исключения для решения систем? Когда он может быть предпочтительнее матричного метода?

|-
! style="text-align: center;"| <blockquote>4.
</blockquote>
! Устойчивость нелинейных систем.
! style="text-align: center;"| Проверка выполнения домашних заданий; Устный / письменный опрос; Коллоквиум
! style="text-align: left;"|
# Дайте определение устойчивости по Ляпунову и асимптотической устойчивости точки покоя. Проиллюстрируйте разницу на фазовых портретах.
# В чем заключается метод линеаризации? Как по собственным значениям матрицы Якоби можно сделать вывод об устойчивости исходной нелинейной системы?
# Что такое функции Ляпунова? В чем их основное преимущество перед методом линеаризации?
# Объясните на примере, как понятие устойчивости критически важно для сходимости алгоритмов оптимизации в машинном обучении (например, SGD).
# Что такое «предельный цикл»? Можете ли вы привести пример из области, смежной с ИИ (нейродинамика, теория колебаний)?
# Чем точка типа «седло» отличается от узла или фокуса с точки зрения устойчивости?

|-
! style="text-align: center;"| <blockquote>5.
</blockquote>
! Приближенные методы решения ДУ: численные методы и нейро дифференциальные уравнения.
! style="text-align: center;"| Проверка выполнения домашних заданий; Устный / письменный опрос; Коллоквиум
! style="text-align: left;"|
# В чем основная идея метода Эйлера? Объясните его геометрическую интерпретацию и главный недостаток.
# Сравните методы Рунге-Кутты и метод Эйлера. За счет чего первые достигают более высокой точности?
# Что такое «нейронные дифференциальные уравнения» (Neural ODE)? Какова принципиальная разница в их подходе к решению ДУ по сравнению с классическими численными методами?
# В чем основное преимущество Neural ODE с точки зрения потребления памяти при обратном распространении ошибки?
# Когда использование численных методов предпочтительнее поиска аналитического решения? А когда — наоборот?
# Что такое «жесткие» системы уравнений и почему для них нужны специальные численные методы?

|-
! style="text-align: center;"| <blockquote>6.
</blockquote>
! Преобразование Лапласа. Введение в теорию управления.
! style="text-align: center;"| Проверка выполнения домашних заданий; Устный / письменный опрос; Коллоквиум
! style="text-align: left;"|
# Как преобразование Лапласа превращает дифференциальное уравнение в алгебраическое? Какую роль играют начальные условия?
# Объясните, что такое передаточная функция динамической системы. Как она связана с импульсной характеристикой?
# Как с помощью преобразования Лапласа и теоремы о конечном значении можно проанализировать установившуюся ошибку системы управления?
# Проведите параллель между блок-схемой системы управления (с обратной связью) и архитектурой нейронной сети с обратным распространением (например, с регуляризацией).
# Что такое полюса передаточной функции и как они определяют устойчивость и динамику системы?
# Для решения каких типов ДУ преобразование Лапласа наиболее эффективно?

|-
! style="text-align: center;"| <blockquote>7.
</blockquote>
! Решение ДУ с помощью степенных рядов.
! style="text-align: center;"| Проверка выполнения домашних заданий; Устный / письменный опрос; Коллоквиум
! style="text-align: left;"|
# В чем основная идея метода решения ДУ с помощью степенных рядов? Какая функция «угадывается» в качестве решения?
# Что такое особые точки дифференциального уравнения? Почему решение в окрестности особой точки ищут в обобщенном виде (метод Фробениуса)?
# Как определяется радиус сходимости полученного степенного ряда? Почему это важно для практических вычислений?
# В каких случаях, типичных для задач ИИ (например, в анализе сложных нелинейных динамик), метод степенных рядов может быть единственно применимым аналитическим методом?
# Какая связь существует между методом степенных рядов и представлением функций в скрытых слоях некоторых типов нейронных сетей?
# Объясните, чем точка обыкновенная отличается от регулярной особой точки.

|-
! style="text-align: center;"| <blockquote>8.
</blockquote>
! Введение в стохастические дифференциальные уравнения.
! style="text-align: center;"| Проверка выполнения домашних заданий; Устный / письменный опрос; Коллоквиум
! style="text-align: left;"|
# Чем стохастическое дифференциальное уравнение принципиально отличается от обычного? Что такое винеровский процесс (броуновское движение)?
# Объясните на интуитивном уровне, что означает стохастический интеграл Ито.
# Сформулируйте лемму Ито. Для чего она используется?
# Приведите примеры из машинного обучения и AI, где процессы естественным образом описываются СДУ (например, диффузионные модели, стохастическая оптимизация, финансы для algorithmic trading).
# Почему решение СДУ является случайным процессом, а не детерминированной функцией?
# В чем основная сложность численного решения СДУ по сравнению с ОДУ?

|}

'''Контрольные вопросы для подготовки к промежуточной аттестации:'''

{| class="wikitable"
|-
! style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

! style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
! style="text-align: center;"| '''Наименование вопроса'''
|-
! style="text-align: center;"| 1.
! Введение в ДУ. Уравнения 1-го порядка.
! style="text-align: left;"|
# Определение ДУ. Порядок. Общее, частное и особое решения. Задача Коши.
# Уравнения с разделяющимися переменными: Метод решения. Примеры приложений (модели роста, радиоактивный распад).
# Однородные уравнения: Определение однородной функции и однородного уравнения. Метод замены.
# Линейные уравнения первого порядка: Метод решения (интегрирующий множитель). Важность для моделирования линейных систем.
# Уравнение Бернулли: Приведение к линейному. Пример нелинейности, допускающей аналитическое решение.
# Уравнения в полных дифференциалах: Критерий полноты. Метод решения. Связь с потенциальными функциями.

|-
! style="text-align: center;"| 2.
! Уравнения высших порядков.
! style="text-align: left;"|
# Задача Коши для уравнения n-го порядка.
# Однородные линейные уравнения. Структура общего решения. Принцип суперпозиции.
# Линейные уравнения с постоянными коэффициентами: Метод характеристического уравнения. Действительные, комплексные и кратные корни.
# Неоднородные линейные уравнения. Структура общего решения.
# Метод неопределенных коэффициентов. Подбор частного решения для специальной правой части.
# Метод вариации произвольных постоянных (Лагранжа): Алгоритм нахождения частного решения для произвольной правой части.

|-
! style="text-align: center;"| 3.
! Системы ОДУ.
! style="text-align: left;"|
# Нормальная форма системы. Запись системы в матрично-векторной форме.
# Сведение одного уравнения n-го порядка к системе n уравнений 1-го порядка.
# Однородные линейные системы с постоянными коэффициентами: Матричная экспонента и ее роль в решении.
# Метод решения через собственные значения и векторы матрицы системы: Построение фундаментальной системы решений для случаев с действительными различными, комплексными и кратными собственными числами.
# Фазовый портрет: Геометрическая интерпретация решений для систем 2x2. Точки покоя, фазовые траектории.
# Неоднородные системы: Метод вариации постоянных для систем.

|-
! style="text-align: center;"| 4.
! Устойчивость нелинейных систем.
! style="text-align: left;"|
# Понятие устойчивости: Устойчивость по Ляпунову, асимптотическая устойчивость, неустойчивость.
# Исследование устойчивости точек покоя: Классификация точек покоя линейных систем 2x2 (узел, фокус, седло, центр).
# Метод линеаризации: Матрица Якоби. Теоремы Ляпунова об устойчивости по первому приближению.
# Прямой метод Ляпунова: Функции Ляпунова. Теоремы об устойчивости и асимптотической устойчивости.
# Предельные циклы: Понятие, примеры.
# Устойчивость алгоритмов оптимизации (градиентный спуск), обучение рекуррентных сетей (RNN).

|-
! style="text-align: center;"| 5.
! Приближенные методы решения ДУ: численные методы и нейро дифференциальные уравнения.
! style="text-align: left;"|
# Численные методы: Мотивация. Постановка задачи Коши для численного решения.
# Метод Эйлера: Вывод, геометрическая интерпретация, погрешность.
# Методы Рунге-Кутты: Идея повышения порядка точности. Наиболее распространенные схемы (РК4).
# Нейросетевые методы (Neural ODE): Основная идея: представление производной с помощью нейронной сети. Обратное распространение через ODE-солвер.
# Сравнение подходов: Когда использовать аналитические, классические численные и нейросетевые методы.

|-
! style="text-align: center;"| 6.
! Преобразование Лапласа. Введение в теорию управления.
! style="text-align: left;"|
# Определение и свойства: Прямое и обратное преобразование Лапласа. Свойства (линейность, теорема о запаздывании, дифференцирование оригинала).
# Решение линейных ОДУ с постоянными коэффициентами: Алгоритм решения с использованием преобразования Лапласа. Учет начальных условий.
# Теория управления: Основные понятия (вход, выход, система, обратная связь).
# Передаточная функция: Определение, связь с дифференциальным уравнением и импульсной характеристикой.
# Устойчивость: Критерий устойчивости по полюсам передаточной функции.
# PID-регуляторы. Применение технологий ИИ.

|-
! style="text-align: center;"| 7.
! Решение ДУ с помощью степенных рядов.
! style="text-align: left;"|
# Метод степенных рядов: Идея решения в виде ряда. Алгоритм разложения.
# Ряды Тейлора: Решение задач Коши разложением в ряд Тейлора.
# Обобщенный метод степенных рядов (Фробениуса): Решение в окрестности регулярной особой точки. Определяющее уравнение.
# Связь с специальными функциями: Примеры (функции Бесселя), их важность в физике и инженерии.

|-
! style="text-align: center;"| 8.
! Введение в стохастические дифференциальные уравнения.
! style="text-align: left;"|
# Стохастические процессы: Винеровский процесс (броуновское движение). Его основные свойства.
# Стохастический интеграл Ито: Определение и основные свойства.
# Стохастические дифференциальные уравнения (СДУ): Определение, запись. Смысл "диффузии" и "сноса".
# Формула Ито: Аналог цепного правила для стохастического исчисления.
# Приложения в ИИ: Диффузионные модели генеративного ИИ, стохастическая оптимизация, моделирование финансовых рисков.

|}

'''Вопросы/Задания к промежуточной аттестации в устной/письменной форме:'''

Выберите правильный вариант ответа.

1. Какое из следующих уравнений является дифференциальным уравнением с разделяющимися переменными?

a) y' + y = x

'''b) y' = x * y'''

c) y' = sin(x + y)

d) y'' + y' = x

2. Каков закон изменения параметра w во времени, если его динамика описывается уравнением непрерывного градиентного спуска для функции потерь L(w) = w²: dw/dt = -∇L(w)?

a) w(t) = w₀ * e^(-t)

b) w(t) = w₀ * e^(-2t)

c) w(t) = w₀ - 2t

d) w(t) = w₀ * cos(2t)

3. Дано уравнение: xy' + y = x². Какой метод наиболее эффективен для его решения?

a) Разделение переменных

b) Метод Бернулли

'''c) Метод вариации постоянной'''

d) Замена, приводящая к однородному уравнению

4. Чему равно приближенное значение y(0.2) для уравнения y' = y с условием y(0)=1, полученное методом Эйлера с шагом h=0.1?

a) 1.1

'''b) 1.2'''

c) 1.21

d) 1.221

5. Какой вид имеет общее решение линейного однородного дифференциального уравнения y'' - 4y' + 4y = 0?

'''a) y = (C₁ + C₂x) * e^(2x)'''

b) y = C₁e^(2x) + C₂e^(-2x)

c) y = C₁cos(2x) + C₂sin(2x)

d) y = e^(2x)(C₁cos(2x) + C₂sin(2x))

6. Для моделирования затухающих колебаний в системе управления роботом-манипулятором используется уравнение y'' + 4y' + 13y = 0. Какой характер имеет решение этого уравнения?

a) Апериодическое затухание

'''b) Колебательное затухание'''

c) Неограниченный рост

d) Незатухающие гармонические колебания

7. Каким методом следует решать неоднородное уравнение y'' + 3y' + 2y = e^(-x)?

a) Метод вариации произвольных постоянных

'''b) Метод неопределенных коэффициентов'''

c) Метод понижения порядка

d) Метод Лагранжа

8. Решение задачи Коши для уравнения y'' - y = 0 с условиями y(0)=0, y'(0)=1 имеет вид:

'''a) y(x) = sinh(x)'''

b) y(x) = cosh(x)

c) y(x) = e^x

d) y(x) = e^(-x)

9. Дана система линейных ОДУ: x' = x + 2y, y' = 4x + 3y. Как найти ее общее решение?

a) Методом исключения

b) Сведением к уравнению высшего порядка

c) С помощью нахождения собственных значений и векторов матрицы системы

'''d) Все перечисленные методы применимы'''

10. Точка равновесия (0,0) системы x' = -x + y, y' = -x - y является:

'''a) Устойчивым узлом'''

b) Неустойчивым узлом

c) Седлом

d) Центром

11. Фазовый портрет системы из вопроса 10 представляет собой:

a) Расходящиеся спирали

'''b) Сходящиеся спирали'''

c) Замкнутые эллипсы

d) Прямые линии, сходящиеся к началу координат

12. Упрощенная динамика скрытого состояния в RNN может описываться системой h₁' = -h₁ + 0.5h₂, h₂' = -h₂. Собственные значения матрицы этой системы:

'''a) λ₁ = -1, λ₂ = -1'''

b) λ₁ = -1, λ₂ = -0.5

c) λ₁ = -1, λ₂ = 0.5

d) λ₁ = -0.5, λ₂ = 0.5

13. Для анализа устойчивости точки равновесия нелинейной системы в первую очередь используется:

a) Построение фазового портрета

b) Метод функций Ляпунова

'''c) Линеаризация системы в окрестности этой точки'''

d) Численное интегрирование системы

14. Функция Ляпунова V(x,y) = x² + y² для системы x' = -x³ + y, y' = -x - y³ является:

'''a) Знакоопределенной положительной'''

b) Знакоопределенной отрицательной

c) Знакопеременной

d) Знакопостоянной отрицательной

15. Производная функции Ляпунова V(x,y) = x² + y² по времени для системы из вопроса 14:

'''a) dV/dt = 2x(-x³+y) + 2y(-x-y³) = -2x⁴ - 2y⁴'''

b) dV/dt = 2x + 2y

c) dV/dt = (-x³+y) + (-x-y³)

d) dV/dt = 0

16. Какой вывод об устойчивости нулевого положения равновесия можно сделать на основе анализа функции Ляпунова в вопросах 14 и 15?

'''a) Положение равновесия асимптотически устойчиво'''

b) Положение равновесия неустойчиво

c) Положение равновесия устойчиво, но не асимптотически

d) Теоремы Ляпунова не применимы

17. Какой численный метод решения ОДУ имеет глобальную погрешность порядка O(h)?

'''a) Метод Эйлера'''

b) Метод Рунге-Кутты 2-го порядка

c) Метод Рунге-Кутты 4-го порядка

d) Метод Адамса

18. В чем заключается основная идея Neural ODE (Нейросетевых ОДУ)?

a) Использование нейронной сети для аппроксимации решения ДУ в точке

'''b) Использование нейронной сети для аппроксимации правой части ДУ dy/dt = f(t, y)'''

c) Использование ДУ для описания процесса обучения нейронной сети

d) Решение ДУ с помощью нейронных сетей коллокационным методом

19. Для уравнения y' = -100y + 100, y(0)=0 с большим параметром (жесткая система) явный метод Эйлера:

a) Будет устойчив при любом шаге

b) '''Будет неустойчив при слишком большом шаге'''

c) Всегда даст точное решение

d) Требует только одного шага

20. Преобразование Лапласа используется для решения дифференциальных уравнений, чтобы:

a) Снизить порядок уравнения

'''b) Преобразовать линейное ДУ в алгебраическое уравнение'''

c) Сделать нелинейное уравнение линейным

d) Найти численное решение

21. Передаточная функция H(s) = 1/(s+1) описывает:

a) Идеальное усиление

b) Колебательное звено

'''c) Апериодическое звено (инерционное звено 1-го порядка)'''

d) Интегрирующее звено

22. Закон управления ПИД-регулятора в терминах преобразования Лапласа имеет вид:

a) U(s) = K_p * E(s)

'''b) U(s) = (K_p + K_i/s + K_d*s) * E(s)'''

c) U(s) = K_d * s * E(s)

d) U(s) = E(s) / (K_p + K_i/s)

23. Решение в виде степенного ряда y = Σ a_n x^n наиболее эффективно для решения ДУ:

'''a) В окрестности обыкновенной точки'''

b) В окрестности существенно особой точки

c) На всей числовой прямой

d) Для любых нелинейных уравнений

25. Для решения уравнения y'' + x*y = 0 с начальными условиями y(0)=1, y'(0)=0 используется:

a) Метод Фробениуса

'''b) Стандартное разложение в ряд Тейлора вокруг x=0'''

c) Метод вариации произвольных постоянных

d) Преобразование Лапласа

26. Уравнение Бесселя x²y'' + xy' + (x² - ν²)y = 0 решается вокруг регулярной особой точки x=0 с помощью:

a) Ряда Фурье

b) Метода неопределенных коэффициентов

'''c) Метода Фробениуса'''

d) Метода Эйлера

27. Радиус сходимости степенного ряда решения ДУ часто определяется:

a) Шагом численного метода

'''b) Расположением особых точек функции в комплексной плоскости'''

c) Начальными условиями

d) Порядком уравнения

28. Стохастическое дифференциальное уравнение (СДУ) в общей форме записывается как:

a) dX_t = a(t, X_t) dt

'''b) dX_t = a(t, X_t) dt + b(t, X_t) dW_t'''

c) dX_t = b(t, X_t) dW_t

d) dX_t = a(t, X_t) dW_t

29. Для численного решения СДУ используется:

a) Метод Рунге-Кутты 4-го порядка

'''b) Метод Эйле-Маруямы'''

c) Метод Эйлера

d) Метод Адамса-Башфорта

30. Процесс Орнштейна-Уленбека dX_t = -θ(X_t - μ)dt + σdW_t используется в машинном обучении для моделирования:

a) Детерминированного градиентного спуска

'''b) Стохастического градиентного спуска с шумом'''

c) Динамики в диффузионных моделях

d) Скорости обучения

31. Формула Ито для процесса Y_t = f(t, X_t), где X_t - решение СДУ dX_t = a(t, X_t)dt + b(t, X_t)dW_t, имеет вид:

a) dY_t = f_t dt + f_x dX_t

'''b) dY_t = f_t dt + f_x dX_t + (1/2) f_{xx} b² dt'''

c) dY_t = f_x dX_t

d) dY_t = f_t dt + (1/2) f_{xx} dt

'''Критерии оценивания сформированности компетенций'''

Оценивание уровня учебных достижений, обучающихся по дисциплине (модулю), осуществляется в виде текущего контроля успеваемости и промежуточной аттестации.

В рамках внутренней системы оценки качества образовательной деятельности по программе обучающимся предоставляется возможность оценивания условий, содержания, организации и качества образовательного процесса по данной дисциплине (модулю).

'''Промежуточная аттестация''' по дисциплине (модулю) осуществляется в форме экзамена, при этом проводится оценка компетенций, сформированных по дисциплине.

<blockquote>'''Система оценивания результатов обучения по дисциплине (модулю)'''
</blockquote>
Знания, умения и навыки обучающихся при промежуточной аттестации определяются в следующей форме: «отлично» (A), «хорошо» (B), «удовлетворительно» (C), «неудовлетворительно» (D).

'''Критерии оценивания результатов обучения по дисциплине (модулю)'''

{| class="wikitable"
|-
! style="text-align: center;"| '''Результат обучения по дисциплине (модулю)'''
! style="text-align: center;"| '''Общая характеристика результата обучения по дисциплине'''

'''(модулю)'''

|-
! style="text-align: center;"| A «Отлично»
! style="text-align: left;"| Обучающийся владеет знаниями предмета в полном объеме рабочей программы, достаточно глубоко осмысливает дисциплину; самостоятельно, в логической последовательности и исчерпывающе отвечает на все вопросы, подчеркивая при этом самое существенное, умеет анализировать, сравнивать, классифицировать, обобщать, конкретизировать и систематизировать изученный материал, выделять в нем главное: устанавливать причинно-следственные связи; четко формирует ответы, свободно читает результаты анализов и других исследований и решает ситуационные задачи повышенной сложности; хорошо знаком с основной литературой и методами исследования большого объема, необходимым для практической деятельности; увязывает теоретические аспекты предмета с задачами практического значения.
|-
! style="text-align: center;"| B «Хорошо»
! style="text-align: left;"| Обучающийся владеет знаниями предмета практически в полном объеме рабочей программы; самостоятельно, в логической последовательности и исчерпывающе отвечает на все вопросы, подчеркивая при этом самое существенное, умеет анализировать, сравнивать, классифицировать, обобщать, конкретизировать и систематизировать изученный материал, выделять в нем главное: устанавливать причинно-следственные связи; четко формирует ответы, свободно читает результаты анализов и других исследований и решает ситуационные задачи повышенной сложности; хорошо знаком с основной литературой и методами исследования большого объема, необходимым для практической деятельности; увязывает теоретические аспекты предмета с задачами практического значения.
|-
! style="text-align: center;"| C «Удовлетворительно»
! style="text-align: left;"| Обучающийся владеет основным объемом знаний по дисциплине; проявляет затруднения в самостоятельных ответах, оперирует неточными формулировками; в процессе ответов допускаются ошибки по существу вопросов. Студент способен решать лишь наиболее легкие задачи, владеет только обязательным минимумом методов исследований.
|-
! style="text-align: center;"| D «Неудовлетворительно»
! style="text-align: left;"| Обучающийся не освоил обязательного минимума знаний предмета, не способен ответить на вопросы даже при дополнительных наводящих вопросах преподавателя.
|}

'''Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины (модуля)'''

{| class="wikitable"
|-
! style="text-align: center;"| '''Вид учебных занятий/деятельности'''
! style="text-align: center;"| '''Деятельность обучающегося'''
|-
! style="text-align: center;"| Лекция
! style="text-align: left;"| Написание конспекта лекций: кратко, схематично, последовательно фиксировать основные положения лекции, выводы, формулировки, обобщения; помечать важные мысли, выделять ключевые слова, термины. Обозначить вопросы, термины или другой материал, который вызывает трудности, пометить и попытаться найти ответ в рекомендуемой литературе. Если самостоятельно не удается разобраться в материале, необходимо сформулировать вопрос и задать преподавателю на консультации, во время семинарского (практического) занятия.
|-
! style="text-align: center;"| Практическое (семинарское) занятие
! style="text-align: left;"| При подготовке к семинарскому (практическому) занятию необходимо проработать материалы лекций, основной и дополнительной литературы по заданной теме. На основании обработанной информации постараться сформировать собственное мнение по выносимой на обсуждение тематике. Обосновать его аргументами, сформировать список источников, подкрепляющих его.

Во время семинарского (практического) занятия активно участвовать в обсуждении вопросов, высказывать аргументированную точку зрения на проблемные вопросы. Приводить примеры из источниковой базы и научной и/или исследовательской литературы.

|-
! style="text-align: center;"| Семинарское занятие с ИТ-практикой
! style="text-align: left;"| При подготовке к семинарскому (практическому) занятию необходимо проработать материалы лекций, основной и дополнительной литературы по заданной теме. Кроме того, необходимо дополнительно просмотреть дополнительные материалы: видео-лекции, статьи в профессиональных блогах (например, на Habr), документации к технологиям, которые будут использоваться (например, официальная документация Python, Microsoftи т.д.). Если было задано конкретное задание (напр., написать код, спроектировать базу данных, создать макет интерфейса), студент выполняет его заблаговременно. Это позволяет вовремя обнаружить сложности и задать вопросы на семинаре.

Также необходимо уточнить, будет ли занятие в компьютерном классе или необходимо брать свой ноутбук. Если необходимо брать свой ноутбук, то нужно проверить, что на устройстве (ноутбуке) обучающегося установлены и корректно работают все необходимые программы такие как, например, среда разработки (IDE), системы управления базами данных, специализированное ПО, компиляторы и интерпретаторы языков программирования. Также хорошо бы проверить работоспособность установленного ПО, например, запустив код или проект с прошлого занятия, чтобы убедиться, что ничего не "сломалось" после обновлений системы.

Во время семинарского (практического) занятия активно участвовать в обсуждении вопросов, высказывать аргументированную точку зрения на проблемные вопросы, приводить примеры из источниковой базы и научной и/или исследовательской литературы, анализировать различные подходы к решению задач, объяснять алгоритмы, блок-схемы и архитектурные решения. Получив задание от преподавателя (индивидуальное или в группе), студент: пишет код/скрипты в соответствующей IDE, создает запросы к базам данных (SQL), проектирует интерфейсы в графических редакторах (Figma, Adobe XD), строит модели и проводит вычисления в специализированных пакетах, тестирует получившееся решение на ошибки, отлаживает код, используя инструменты отладки среды разработки, использует (если применимо) системы контроля версий (Git), чтобы работать над одним проектом с другими студентами при совместном проектировании решений. Также необходимо продемонстрировать работающий код выполненного проекта преподавателю для получения обратной связи и оценки, а также вносить правки в свою работу на основе комментариев преподавателя.Все написанные коды, созданные файлы проектов, скрипты должны быть сохранены. Также необходимо конспектировать советы преподавателя, лучшие практики, которые не были очевидны до занятия.

|-
! style="text-align: center;"| Устный/письменный опрос
! style="text-align: left;"| Отвечать, максимально полно, логично и структурировано, на поставленный вопрос. Основная цель – показать всю глубину знаний по конкретной теме или ее части.
|-
! style="text-align: center;"| Подготовка к промежуточной аттестации
! style="text-align: left;"| При подготовке к промежуточной аттестации необходимо проработать вопросы по темам, которые рекомендуются для самостоятельной подготовки. При возникновении затруднений с ответами следует ориентироваться на конспекты лекций, семинаров, рекомендуемую литературу, материалы электронных и информационных справочных ресурсов, статей.

Если тема вызывает затруднение, четко сформулировать проблемный вопрос и задать его преподавателю.

|-
! style="text-align: center;"| Практические (лабораторные) занятия
! style="text-align: left;"| Практические занятия предназначены прежде всего для разбора отдельных сложных положений, тренировки аналитических навыков, а также для развития коммуникационных навыков. Поэтому на практических занятиях необходимо участвовать в тех формах обсуждения материала, которые предлагает преподаватель: отвечать на вопросы преподавателя, дополнять ответы других студентов, приводить примеры, задавать вопросы другим выступающим, обсуждать вопросы и выполнять задания в группах. Работа на практических занятиях подразумевает домашнюю подготовку и активную умственную работу на самом занятии. Работа на практических занятиях в форме устного опроса заключается прежде всего в тренировке навыков применять теоретические положения к самому разнообразному материалу. В ходе практических занятий студенты работают в группах для обсуждения предлагаемых вопросов.
|-
! style="text-align: center;"| Самостоятельная работа
! style="text-align: left;"| Самостоятельная работа состоит из следующих частей: 1) чтение учебной, справочной, научной литературы; 2) повторение материала лекций; 3) составление планов устных выступлений; 4) подготовка видеопрезентации. При чтении учебной литературы нужно разграничивать для себя материал на отдельные проблемы, концепции, идеи. Учебную литературу можно найти в электронных библиотечных системах, на которые подписан АНО Университет Иннополис.
|-
! style="text-align: center;"| Дискуссия
! style="text-align: left;"| Публичное обсуждение спорного вопроса, проблемы. Каждая сторона должна оппонировать мнение собеседника, аргументируя свою позицию.
|-
! style="text-align: center;"| Тестирование (устное/письменное)
! style="text-align: left;"| При подготовке к тестированию необходимо проработать материалы лекций, семинаров, основной и дополнительной литературы по заданной теме. Основная цель тестирования – показать уровень сформированности знаний по конкретной теме или ее части.
|-
! style="text-align: center;"| Выполнение домашних заданий и групповых проектов
! style="text-align: left;"| Для выполнения домашних заданий и групповых проектов необходимо получить формулировку задания от преподавателя и убедиться в понимании задания. При выполнение домашних заданий и групповых проектов необходимо проработать материалы лекций, основной и дополнительной литературы по заданной теме.
|}

Для подготовки к занятиям рекомендуется использовать представленные источники в электронных форматах и дополнительную литературу.

'''8. ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ СВЕДЕНИЯ'''

Данная программа и/или ее фрагменты не могут быть использованы другими образовательными организациями без соответствующего разрешения АНО ВО «Университет Иннополис».

AcademicCalendar

2025-07-07T07:36:15Z

M.sokolovskii: Changes requested by @Tatiana11022021 on Jul 07, 2025

{| class="wikitable"
|- style="font-weight:bold; text-align:center;"
! colspan="2" | Academic Calendar
|-
| [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1QKNKi9mjZiCJiY_5syHjDSbPgVWHBr_8 BS 24/25]
| [https://disk.yandex.ru/i/ap3xnj8B0SJFdQ BS 2025/2026]
|-
| [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1yBwHfCemdbNk27ucF7FaOZjPfWbwGhE9 MS 24/25]
| [https://disk.yandex.ru/i/QmhaYHiR4ENagg MS 2025/2026]
|-
| [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1425_uBJXX2FXbad2oduyJlpKgjlBjdW9 PhD 24/25]
| [https://disk.yandex.ru/i/A3wRZvat_XWtqg PhD 2025/2026]
|}

BSc: B1.O.27 MFAI 2024 AI applied project B

2025-06-18T11:27:40Z

M.sokolovskii: Changes requested by @Viktoria_M8 on Jun 03, 2025

= '''ИИ прикладной проект''' =

<blockquote>'''Квалификация выпускника''': бакалавр

'''Направление подготовки''': 09.03.01 Информатика и вычислительная техника

'''Направленность (профиль) образовательной программы''': Математические основы искусственного интеллекта

'''Программу разработал(а)''': Холодов Я. А., Конюхов И. В.
</blockquote>

== 1. Краткая характеристика дисциплины ==

Изучение дисциплины (модуля) «ИИ прикладной проект» обеспечивает формирование и развитие компетенций обучающихся в области в области разработки, тестирования, внедрения и сопровождения программного обеспечения и решения проблем на этапе пост-разработки, их применение для решения различных прикладных задач в рамках профессиональной деятельности. В ходе освоения дисциплины обучающиеся выстраивают этапы научно-исследовательской и проектной деятельности.


== 2. Перечень планируемых результатов обучения ==

'''Целью освоения дисциплины (модуля)''' является формирование знаний, умений и навыков в рамках профессиональной деятельности, позволяющих успешно работать в избранной отрасли, а также обладать компетенциями, способствующими социальной мобильности, устойчивости и конкурентоспособности обучающегося в условиях современных рыночных отношений.

'''Задачами дисциплины''' являются формирование навыков в области проектной деятельности, сетевого анализа, календарного планирования, контроля хода реализации проекта, разработки, тестирования, внедрения и сопровождения ПО.


=== '''Общая характеристика результата обучения по дисциплине''' ===

'''Знания:''' сформированы систематические знания предмета в полном объеме рабочей программы.

'''Умения:''' сформированы умения анализировать, сравнивать, классифицировать, обобщать, конкретизировать и систематизировать изученный материал, выделять в нем главное: устанавливать причинно-следственные связи.

'''Навыки (владения):''' сформировано владение навыками формулировки ответов; навыками свободного чтения результатов анализов и других исследований и решения ситуационных задач повышенной сложности; навыками работы с основной литературой и методами исследования большого объема, необходимого для практической деятельности; навыками соединения теоретических аспектов предмета с задачами практического значения.


== 3. Структура и содержание дисциплины ==

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№ раздела'''
| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Содержание дисциплины (модуля) по темам'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Календарное планирование ИТ-проектов
| style="text-align: left;"| Иерархическая структура работ и структура

ответственности ИТ-проектов.

Сетевые модели ИТ-проектов.

Методы управления временными параметрами ИТ-проектов.

Целеполагание. Формулировка целей.

Документ, утверждающий цели проекта.

Календарное планирование и организация системы

контроля проекта.

Последовательность шагов календарного

планирования.

Определение длительности проекта при

неопределенном времени выполнения операций.

Разработка расписания проекта.

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Определение нефункциональных требований в ИТ-проектах
| style="text-align: left;"| Основные модели и фреймворки качества ПО: ISO25010

Атрибуты качества ИТ-проектов, их взаимосвязь с архитектурными и дизайн решениями.

Разработка «плана качества».

|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Определение тех. долга ИТ-проектов
| style="text-align: left;"| Классификации тех. долга по McConnell.

Классификации тех. долга по Chin.

Определение тех. долга и разработка плана для ее устранения, статический анализатор SonarQube.

|}


== 4. Методические и оценочные материалы ==

'''Задания для практических занятий:'''

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Перечень рассматриваемых тем (вопросов)'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Календарное планирование ИТ-проектов
| style="text-align: left;"| Основы календарного планирования в ИТ-проектах: понятия и принципы.

Методы составления графиков и календарей для ИТ-проектов.

Управление ресурсами и временем в календарном планировании ИТ-проектов.

Оценка и управление рисками в календарном планировании ИТ-проектов.

Применение программного обеспечения для календарного планирования ИТ-проектов.

Применение Agile методологий в календарном планировании ИТ-проектов: особенности и преимущества.

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Определение нефункциональных требований в ИТ-проектах
| style="text-align: left;"| Введение в нефункциональные требования: определение, классификация, значение.

Методы сбора и анализа нефункциональных требований в ИТ-проектах.

Основные категории нефункциональных требований: производительность, надежность, безопасность, масштабируемость и т.д.

Техники документирования нефункциональных требований: использование шаблонов, диаграмм, матриц и т.д.

Влияние нефункциональных требований на процесс разработки и тестирования ИТ-проектов.

Управление изменениями в нефункциональных требованиях: стратегии и методы.

|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Определение тех. долга ИТ-проектов
| style="text-align: left;"| Понятие технического долга в ИТ-проектах: определение, причины возникновения, последствия.

Методы оценки и измерения технического долга в проекте разработки ПО.

Влияние технического долга на процесс разработки, сроки и качество продукта.

Стратегии управления техническим долгом в ИТ-проектах: предотвращение, минимизация, погашение.

Взаимосвязь между техническим долгом и нефункциональными требованиями проекта.

Роль команды разработчиков, менеджмента проекта и заказчика в управлении техническим долгом.

|}

'''Текущий контроль успеваемости обучающихся по дисциплине:'''

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Форма текущего контроля'''
| style="text-align: center;"| '''Материалы текущего контроля'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Календарное планирование ИТ-проектов
| style="text-align: center;"| Проверка выполнения домашних заданий; Устный / письменный опрос; Доклад; Защита проекта; Коллоквиум
| style="text-align: left;"| Тематика докладов:

1. Матрица отчетности.

2. Вехи проекта.

3. Сетевая модель.

Групповая практическая работа студентов с последующей защитой перед группой:

1. Построение сетевых моделей ИТ-проекта.

2. Презентация на тему "Определение бизнес-проблем, на

решение которых направлен данный проект".

3. Презентация на тему "Формирование календарного плана проекта в Microsoft Project 2010".

Вопросы по теме:

Разработка базовых планов управления проектом. Виды планов и их назначение.

Формирование расписания проекта.

Управление сроками проекта.

Задания, в том числе, для групповых проектов:

1. Планирование проекта по разработке информационной системы учета посещаемости спортивного клуба.

2. Планирование проекта по разработке информационной системы учета расхода материалов в типографии.

3. Планирование проекта по разработке информационной системы учета услуг по созданию и развитию сайтов.

4. Планирование проекта по разработке информационной системы контроля качества продуктов, поступающих в ресторан.

5. Планирование проекта по разработке информационной системы учета постояльцев в гостинице.

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Определение нефункциональных требований в ИТ-проектах
| style="text-align: center;"| Проверка выполнения домашних заданий; Устный / письменный опрос; Доклад; Защита проекта; Коллоквиум
| style="text-align: left;"| Тематика докладов:

1. Фреймворки качества ПО.

2. Определение и работа с атрибутами качества ИТ-проектов.

Групповая практическая работа студентов с последующей защитой перед группой:

Разработка «плана качества».

Вопросы по теме:

1. Существующие фреймворки для определения и описания нефункциональных требований.

<blockquote>Задания, в том числе, для групповых проектов:
</blockquote>
1. Определение нефункциональных требований и планирование активностей по контролю качества проекта по разработке тендерной площадки.

2. Определение нефункциональных требований и планирование активностей по контролю качества проекта по разработке бота для сервиса тех. поддержки.

3. Определение нефункциональных требований и планирование активностей про контроль качества проекта по разработке сервиса распознавания документов.

|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Определение тех. долга ИТ-проектов
| style="text-align: center;"| Проверка выполнения домашних заданий; Устный / письменный опрос; Доклад; Коллоквиум
| style="text-align: left;"| Тематика докладов:

1. Классификации тех. долга по McConnell.

2. Классификации тех. долга по Chin.

3. Определение тех. долга и разработка плана для ее устранения.

Статические анализаторы для оценки тех. долга.

Оценка и планирование мероприятий работы с тех. долгом.

|}

'''Контрольные вопросы для подготовки к промежуточной аттестации:'''

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Вопросы'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Календарное планирование ИТ-проектов
| style="text-align: left;"| Разработка базовых планов управления проектом, виды планов и их назначение.

Формирование расписания проекта.

Оценивание трудоемкости на основании моделей оценки трудоемкости.

Восходящий и нисходящий подходы к оцениванию трудоемкости, подход с числом вариантов использования.

Управление содержанием проекта и формирование иерархической структуры работ (ИСР) проекта.

Определение степени детализации ИСР

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Определение нефункциональных требований в ИТ-проектах
| style="text-align: left;"| Фреймворки качества ПО.

Определение и работа с атрибутами качества ИТ-проектов.

Разработка «плана качества».

|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Определение тех. долга ИТ-проектов
| style="text-align: left;"| Статический анализатор для оценки тех. долга SonarQube.

Классификации тех. долга по McConnell.

Классификации тех. долга по Chin.

Определение тех. долга и разработка плана для ее устранения.

|}

'''Вопросы/Задания к промежуточной аттестации в устной/письменной форме:'''

# Операционная деятельность. Проектная деятельность.
# Управление программными проектами.
# Стейкхолдеры и организационная структура управления проектами.
# Отличия управления проектами от традиционного менеджмента. Субъекты управления проектами.
# Ключевые заинтересованные стороны проекта.
# Основные и вспомогательные процессы в управлении проектами.
# Понятие инициации, планирования, выполнения, контроля и закрытия проекта.
# Функции управления проектами: управление интеграцией, управление предметной областью, управление временем, управление стоимостью, управление рисками, управление коммуникациями, управление человеческими ресурсами, управление качеством, управление контрактами и поставками.
# Основы управления ИТ-проектами. Структура жизненного цикла ИТ-проектов.
# Иерархическая структура работ и структура ответственности ИТ-проектов.
# Сетевые модели ИТ-проектов.
# Основы управления ИТ-проектами. Структура жизненного цикла ИТ- проектов.
# Иерархическая структура работ и структура ответственности IT-проектов.
# Сетевые модели ИТ-проектов.
# Методы управления временными параметрами ИТ-проектов.
# Целеполагание. Формулировка целей. Документ, утверждающий цели проекта.
# Календарное планирование и организация системы контроля проекта. Последовательность шагов календарного планирования.
# Определение длительности проекта при неопределенном времени выполнения операций.
# Разработка расписания проекта.
# Основные модели и фреймворки качества ПО: ISO25010.
# Атрибуты качества ИТ-проектов, их взаимосвязь с архитектурными и дизайн решениями.
# Разработка «плана качества».
# Классификации тех. долга по McConnell.
# Классификации тех. долга по Chin.
# Определение тех. долга и разработка плана для ее устранения, статический анализатор SonarQube.


=== '''Перечень учебно-методического обеспечения дисциплины''' ===

Основная литература:

1. Коваленко, С. П. Управление проектами: практическое пособие / С. П. Коваленко. — Минск: ТетраСистемс, Тетралит, 2013. — 192 c. — Режим доступа: [http://www.iprbookshop.ru/28269.html http://www.iprbookshop.ru/28269.html] — ЭБС «IPRbooks».

2. Сухорукова, М. В. Введение в предпринимательство для ИТ-проектов: учебное пособие / М. В. Сухорукова, И. В. Тябин. — 4-е изд. — Москва: Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2024. — 123 c. — Режим доступа: https://www.iprbookshop.ru/133931.html — ЭБС «IPRbooks».

Дополнительная литература'':''

1. Zhukov, S. Crisis Management for Software Development and Knowledge Transfer. — Publishing House: Springer, 2016. — 455 р. — Режим доступа: https://portal.university.innopolis.ru/reading_hall/detail.php?ID=90832 — Электронный каталог научно-технической библиотеки АНО ВО «Университет Иннополис».


=== '''Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины''' ===

{| class="wikitable"
|-
! style="text-align: center;"| '''Вид учебных занятий/деятельности'''
! style="text-align: center;"| '''Деятельность обучающегося'''
|-
| style="text-align: center;"| Лекция
| Написание конспекта лекций: кратко, схематично, последовательно фиксировать основные положения лекции, выводы, формулировки, обобщения; помечать важные мысли, выделять ключевые слова, термины. Обозначить вопросы, термины или другой материал, который вызывает трудности, пометить и попытаться найти ответ в рекомендуемой литературе. Если самостоятельно не удается разобраться в материале, необходимо сформулировать вопрос и задать преподавателю на консультации, во время семинарского (практического) занятия.
|-
| style="text-align: center;"| Практическое (семинарское) занятие
| При подготовке к семинарскому (практическому) занятию необходимо проработать материалы лекций, основной и дополнительной литературы по заданной теме. На основании обработанной информации постараться сформировать собственное мнение по выносимой на обсуждение тематике. Обосновать его аргументами, сформировать список источников, подкрепляющих его.

Во время семинарского (практического) занятия активно участвовать в обсуждении вопросов, высказывать аргументированную точку зрения на проблемные вопросы. Приводить примеры из источниковой базы и научной и/или исследовательской литературы.

|-
| style="text-align: center;"| Устный/письменный опрос
| Отвечать, максимально полно, логично и структурировано, на поставленный вопрос. Основная цель – показать всю глубину знаний по конкретной теме или ее части.
|-
| style="text-align: center;"| Подготовка к промежуточной аттестации
| При подготовке к промежуточной аттестации необходимо проработать вопросы по темам, которые рекомендуются для самостоятельной подготовки. При возникновении затруднений с ответами следует ориентироваться на конспекты лекций, семинаров, рекомендуемую литературу, материалы электронных и информационных справочных ресурсов, статей.

Если тема вызывает затруднение, четко сформулировать проблемный вопрос и задать его преподавателю.

|-
| style="text-align: center;"| Практические (лабораторные) занятия
| Практические занятия предназначены прежде всего для разбора отдельных сложных положений, тренировки аналитических навыков, а также для развития коммуникационных навыков. Поэтому на практических занятиях необходимо участвовать в тех формах обсуждения материала, которые предлагает преподаватель: отвечать на вопросы преподавателя, дополнять ответы других студентов, приводить примеры, задавать вопросы другим выступающим, обсуждать вопросы и выполнять задания в группах. Работа на практических занятиях подразумевает домашнюю подготовку и активную умственную работу на самом занятии. Работа на практических занятиях в форме устного опроса заключается прежде всего в тренировке навыков применять теоретические положения к самому разнообразному материалу. В ходе практических занятий студенты работают в группах для обсуждения предлагаемых вопросов.
|-
| style="text-align: center;"| Самостоятельная работа
| Самостоятельная работа состоит из следующих частей: 1) чтение учебной, справочной, научной литературы; 2) повторение материала лекций; 3) составление планов устных выступлений; 4) подготовка видеопрезентации. При чтении учебной литературы нужно разграничивать для себя материал на отдельные проблемы, концепции, идеи. Учебную литературу можно найти в электронных библиотечных системах, на которые подписан АНО Университет Иннополис.
|-
| style="text-align: center;"| Видеопрезентация
| Подготовка видеопрезентаций по курсу. Видеопрезентации могут быть сделаны на любую тему, затронутую в ходе курса. Темы должны быть заранее согласованы с преподавателем. Видеопрезентации продолжительностью около 5 минут (300 секунд) должны быть подготовлены в группах, определяемых преподавателем. Несмотря на то, что это групповая работа, должен явно присутствовать вклад каждого члена группы.
|-
| style="text-align: center;"| Доклад
| Публичное, развернутое сообщение по определенной теме или вопросу, основанное на документальных данных. При подготовке доклада рекомендуется использовать разнообразные источники, позволяющие глубже разобраться в теме. Учебную литературу можно найти в электронных библиотечных системах, на которые подписан АНО Университет Иннополис.
|-
| style="text-align: center;"| Дискуссия
| Публичное обсуждение спорного вопроса, проблемы. Каждая сторона должна оппонировать мнение собеседника, аргументируя свою позицию.
|-
| style="text-align: center;"| Индивидуальная работа
| При выполнение индивидуальной работы необходимо взять задание у преподавателя, ознакомиться с требованиями к выполнению работы, изучить поставленную проблему, найти решение проблемы. Если самостоятельно не удается разобраться в материале, необходимо сформулировать вопрос и задать преподавателю на консультации, во время семинарского (практического) занятия. Оформить результаты работы.
|-
| style="text-align: center;"| Выполнение домашних заданий и групповых проектов
| Для выполнения домашних заданий и групповых проектов необходимо получить формулировку задания от преподавателя и убедиться в понимании задания. При выполнение домашних заданий и групповых проектов необходимо проработать материалы лекций, основной и дополнительной литературы по заданной теме.
|}

BSc: B1.O.27 MFAI 2024 AI applied project A

2025-06-18T11:25:51Z

M.sokolovskii: Changes requested by @Viktoria_M8 on Jun 03, 2025

= '''ИИ прикладной проект''' =

<blockquote>'''Квалификация выпускника''': бакалавр

'''Направление подготовки''': 09.03.01 Информатика и вычислительная техника

'''Направленность (профиль) образовательной программы''': Математические основы искусственного интеллекта

'''Программу разработал(а)''': Холодов Я. А., Конюхов И. В.
</blockquote>

== 1. Краткая характеристика дисциплины ==

Изучение дисциплины (модуля) «ИИ прикладной проект» обеспечивает формирование и развитие компетенций обучающихся в области в области разработки, тестирования, внедрения и сопровождения программного обеспечения и решения проблем на этапе пост-разработки, их применение для решения различных прикладных задач в рамках профессиональной деятельности. В ходе освоения дисциплины обучающиеся выстраивают этапы научно-исследовательской и проектной деятельности.


== 2. Перечень планируемых результатов обучения ==

'''Целью освоения дисциплины (модуля)''' является формирование знаний, умений и навыков в рамках профессиональной деятельности, позволяющих успешно работать в избранной отрасли, а также обладать компетенциями, способствующими социальной мобильности, устойчивости и конкурентоспособности обучающегося в условиях современных рыночных отношений.

'''Задачами дисциплины''' являются формирование навыков в области проектной деятельности, сетевого анализа, календарного планирования, контроля хода реализации проекта, разработки, тестирования, внедрения и сопровождения ПО.


=== '''Общая характеристика результата обучения по дисциплине''' ===

'''Знания:''' сформированы систематические знания предмета в полном объеме рабочей программы.

'''Умения:''' сформированы умения анализировать, сравнивать, классифицировать, обобщать, конкретизировать и систематизировать изученный материал, выделять в нем главное: устанавливать причинно-следственные связи.

'''Навыки (владения):''' сформировано владение навыками формулировки ответов; навыками свободного чтения результатов анализов и других исследований и решения ситуационных задач повышенной сложности; навыками работы с основной литературой и методами исследования большого объема, необходимого для практической деятельности; навыками соединения теоретических аспектов предмета с задачами практического значения.


== 3. Структура и содержание дисциплины ==

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№ раздела'''
| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Содержание дисциплины (модуля) по темам'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Введение в управление проектами
| style="text-align: left;"| Операционная деятельность.

Проектная деятельность.

Особенности интеллектуальной деятельности

разработчика.

Управление программными проектами.

Стейкхолдеры и организационная структура

управления проектами.

Проектная и операционная деятельность. Формальные критерии проектов. Классификация проектов в зависимости от уникальности результат и процесса.

Треугольник управления проектом: качество – сроки –затраты.

Отличия управления проектами от традиционного

менеджмента. Субъекты управления проектами.

Ключевые заинтересованные стороны проекта.

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Стандарты и технологии управления жизненным циклом ИТ-проектов
| style="text-align: left;"| Процессы и функции управления проектами.

Понятие процессов в управлении проектами.

Основные и вспомогательные процессы в управлении

проектами.

Понятие инициации, планирования, выполнения,

контроля и закрытия проекта.

Функции управления проектами: управление

интеграцией, управление предметной областью,

управление временем, управление стоимостью,

управление рисками, управление коммуникациями,

управление человеческими ресурсами, управление

качеством, управление контрактами и поставками.

Иерархическая структура работ и структура

ответственности ИТ-проектов.

Основы управления ИТ-проектами. Структура

жизненного цикла ИТ- проектов.

Обзор отечественных и зарубежных стандартов

управления проектами.

Обзор информационных систем управления ИТ -

проектами.

|}


== 4. Методические и оценочные материалы ==

'''Задания для практических занятий:'''

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Перечень рассматриваемых тем (вопросов)'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Введение в управление проектами
| style="text-align: left;"| Основные понятия и принципы управления проектами.

Методы планирования и оценки рисков в проектах.

Управление бюджетом и ресурсами проекта.

Коммуникации и управление командой в проекте.

Мониторинг и контроль выполнения проекта.

Этапы закрытия проекта и оценка его результатов.

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Стандарты и технологии управления жизненным циклом ИТ-проектов
| style="text-align: left;"| Роль стандартов в управлении жизненным циклом ИТ-проектов.

Основные методологии управления жизненным циклом ИТ-проектов (например, Waterfall, Agile, Scrum).

Применение инструментов и технологий для управления жизненным циклом ИТ-проектов.

Оценка эффективности использования стандартов и технологий в управлении проектами.

Проблемы и вызовы при внедрении стандартов и технологий управления жизненным циклом ИТ-проектов.

Тенденции развития стандартов и технологий в управлении жизненным циклом ИТ-проектов.

|}

'''Текущий контроль успеваемости обучающихся по дисциплине:'''

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Форма текущего контроля'''
| style="text-align: center;"| '''Материалы текущего контроля'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Введение в управление проектами
| style="text-align: center;"| Проверка выполнения домашних заданий; Устный / письменный опрос; Доклад; Коллоквиум
| style="text-align: left;"| Тематика докладов:

1. Развитие методов управления проектами.

Индивидуальная практическая работа студентов:

1. Заполнить таблицу сравнительной характеристики управления проектами, программами и портфелями.

Групповая работа студентов с последующей защитой перед группой:

1. Построение плана графика проекта с распределением ресурсов.

2. Презентация на тему «Сравнение проектной и операционной деятельности».

Устный / письменный опрос:

1. Особенности интеллектуальной деятельности разработчика.

2. Управление программными проектами.

3. Определение понятия «проект».

4. Определение понятия «управление проектом».

Тематика докладов:

1. Факторы, влияющие на успех и неудачи проекта. Примеры успешных и неудачных проектов.

2. Стандарты управления проектами.

3. Фазы, процессы, итерации, вехи, роли, артефакты ИТ-решения.

4. Информационные решения для бизнеса: ИТ vs коррупция.

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Стандарты и технологии управления жизненным циклом ИТ-проектов
| style="text-align: center;"| Проверка выполнения домашних заданий; Устный / письменный опрос; Доклад; Защита проекта; Коллоквиум
| style="text-align: left;"| Тематика докладов:

1. Процессы разработки ПО, заданные стандартами – ГОСТами.

Вопросы для обсуждения:

Отечественные и зарубежные стандарты управления ИТ-проектами.

Устный / письменный опрос:

1. Назовите два способа создания иерархической структуры работ проекта. Укажите их достоинства и недостатки.

2. Какой вид может иметь объектное представление иерархической структуры работ? Каким образом можно его изменить?

3. Какие процессы включены в состав управления командой ИТ- проекта?

Тематика докладов:

1. Корпоративная система управления проектами.

2. Цели, структура, этапы разработки системы управления проектами в компании.

Задания, в том числе, для групповых проектов:

1. Оценка размера программного проекта (лаб работы по КПО) методом функциональных точек.

Сравнение с реальными данными. Причины расхождений. Подготовка отчета.

2. Анализ проблем предметной области: количественные и экспертные методы.

|}

'''Контрольные вопросы для подготовки к промежуточной аттестации:'''

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Вопросы'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Введение в управление проектами
| style="text-align: left;"| Особенности интеллектуальной деятельности разработчика.

Управление программными проектами.

Критерии успехов и неудач проекта.

Цели и стратегии проекта.

Структуры проекта.

Типы и примеры структурных моделей проекта.

Каковы отличительные признаки проекта?

Что понимается под управлением проектами?

Что такое «треугольник управления проектами»?

Проектная деятельность.

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Стандарты и технологии управления жизненным циклом ИТ-проектов
| style="text-align: left;"| Информационные системы управления ИТ-проектами.

Цели, структура, этапы разработки системы управления проектами в компании.

Методы анализа проблем, используемые на начальных этапах ИТ-проектов.

Система целей ИТ-проектов.

Иерархическая структура работ проекта (WBS).

Организационная структура (структура ответственности) проекта (OBS).

Сетевые модели ИТ-проектов.

Отечественные и зарубежные стандарты управления ИТ-проектами.

Структура жизненного цикла ИТ-проектов.

|}

'''Вопросы/Задания к промежуточной аттестации в устной/письменной форме:'''

# Операционная деятельность. Проектная деятельность.
# Управление программными проектами.
# Стейкхолдеры и организационная структура управления проектами.
# Отличия управления проектами от традиционного менеджмента. Субъекты управления проектами.
# Ключевые заинтересованные стороны проекта.
# Основные и вспомогательные процессы в управлении проектами.
# Понятие инициации, планирования, выполнения, контроля и закрытия проекта.
# Функции управления проектами: управление интеграцией, управление предметной областью, управление временем, управление стоимостью, управление рисками, управление коммуникациями, управление человеческими ресурсами, управление качеством, управление контрактами и поставками.
# Основы управления ИТ-проектами. Структура жизненного цикла ИТ- проектов.
# Иерархическая структура работ и структура ответственности ИТ-проектов.
# Сетевые модели ИТ-проектов.
# Основы управления ИТ-проектами. Структура жизненного цикла ИТ- проектов.
# Иерархическая структура работ и структура ответственности ИТ-проектов.
# Сетевые модели ИТ-проектов.
# Методы управления временными параметрами ИТ-проектов.
# Целеполагание. Формулировка целей. Документ, утверждающий цели проекта.
# Календарное планирование и организация системы контроля проекта. Последовательность шагов календарного планирования.
# Определение длительности проекта при неопределенном времени выполнения операций.
# Разработка расписания проекта.
# Основные модели и фреймворки качества ПО: ISO25010.
# Атрибуты качества ИТ-проектов, их взаимосвязь с архитектурными и дизайн решениями.
# Разработка «плана качества».
# Классификации тех. долга по McConnell.
# Классификации тех. долга по Chin.
# Определение тех. долга и разработка плана для ее устранения, статический анализатор SonarQube.


=== '''Перечень учебно-методического обеспечения дисциплины:''' ===

Основная литература:

1. Коваленко, С. П. Управление проектами: практическое пособие / С. П. Коваленко. — Минск: ТетраСистемс, Тетралит, 2013. — 192 c. — Режим доступа: [http://www.iprbookshop.ru/28269.html http://www.iprbookshop.ru/28269.html] — ЭБС «IPRbooks».

2. Сухорукова, М. В. Введение в предпринимательство для ИТ-проектов: учебное пособие / М. В. Сухорукова, И. В. Тябин. — 4-е изд. — Москва: Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2024. — 123 c. — Режим доступа: https://www.iprbookshop.ru/133931.html — ЭБС «IPRbooks».

Дополнительная литература'':''

1. Zhukov, S. Crisis Management for Software Development and Knowledge Transfer. — Publishing House: Springer, 2016. — 455 р. — Режим доступа: https://portal.university.innopolis.ru/reading_hall/detail.php?ID=90832 — Электронный каталог научно-технической библиотеки АНО ВО «Университет Иннополис».

'''Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины'''

{| class="wikitable"
|-
! style="text-align: center;"| '''Вид учебных занятий/деятельности'''
! style="text-align: center;"| '''Деятельность обучающегося'''
|-
| style="text-align: center;"| Лекция
| Написание конспекта лекций: кратко, схематично, последовательно фиксировать основные положения лекции, выводы, формулировки, обобщения; помечать важные мысли, выделять ключевые слова, термины. Обозначить вопросы, термины или другой материал, который вызывает трудности, пометить и попытаться найти ответ в рекомендуемой литературе. Если самостоятельно не удается разобраться в материале, необходимо сформулировать вопрос и задать преподавателю на консультации, во время семинарского (практического) занятия.
|-
| style="text-align: center;"| Практическое (семинарское) занятие
| При подготовке к семинарскому (практическому) занятию необходимо проработать материалы лекций, основной и дополнительной литературы по заданной теме. На основании обработанной информации постараться сформировать собственное мнение по выносимой на обсуждение тематике. Обосновать его аргументами, сформировать список источников, подкрепляющих его.

Во время семинарского (практического) занятия активно участвовать в обсуждении вопросов, высказывать аргументированную точку зрения на проблемные вопросы. Приводить примеры из источниковой базы и научной и/или исследовательской литературы.

|-
| style="text-align: center;"| Устный/письменный опрос
| Отвечать, максимально полно, логично и структурировано, на поставленный вопрос. Основная цель – показать всю глубину знаний по конкретной теме или ее части.
|-
| style="text-align: center;"| Подготовка к промежуточной аттестации
| При подготовке к промежуточной аттестации необходимо проработать вопросы по темам, которые рекомендуются для самостоятельной подготовки. При возникновении затруднений с ответами следует ориентироваться на конспекты лекций, семинаров, рекомендуемую литературу, материалы электронных и информационных справочных ресурсов, статей.

Если тема вызывает затруднение, четко сформулировать проблемный вопрос и задать его преподавателю.

|-
| style="text-align: center;"| Практические (лабораторные) занятия
| Практические занятия предназначены прежде всего для разбора отдельных сложных положений, тренировки аналитических навыков, а также для развития коммуникационных навыков. Поэтому на практических занятиях необходимо участвовать в тех формах обсуждения материала, которые предлагает преподаватель: отвечать на вопросы преподавателя, дополнять ответы других студентов, приводить примеры, задавать вопросы другим выступающим, обсуждать вопросы и выполнять задания в группах. Работа на практических занятиях подразумевает домашнюю подготовку и активную умственную работу на самом занятии. Работа на практических занятиях в форме устного опроса заключается прежде всего в тренировке навыков применять теоретические положения к самому разнообразному материалу. В ходе практических занятий студенты работают в группах для обсуждения предлагаемых вопросов.
|-
| style="text-align: center;"| Самостоятельная работа
| Самостоятельная работа состоит из следующих частей: 1) чтение учебной, справочной, научной литературы; 2) повторение материала лекций; 3) составление планов устных выступлений; 4) подготовка видеопрезентации. При чтении учебной литературы нужно разграничивать для себя материал на отдельные проблемы, концепции, идеи. Учебную литературу можно найти в электронных библиотечных системах, на которые подписан АНО Университет Иннополис.
|-
| style="text-align: center;"| Видеопрезентация
| Подготовка видеопрезентаций по курсу. Видеопрезентации могут быть сделаны на любую тему, затронутую в ходе курса. Темы должны быть заранее согласованы с преподавателем. Видеопрезентации продолжительностью около 5 минут (300 секунд) должны быть подготовлены в группах, определяемых преподавателем. Несмотря на то, что это групповая работа, должен явно присутствовать вклад каждого члена группы.
|-
| style="text-align: center;"| Доклад
| Публичное, развернутое сообщение по определенной теме или вопросу, основанное на документальных данных. При подготовке доклада рекомендуется использовать разнообразные источники, позволяющие глубже разобраться в теме. Учебную литературу можно найти в электронных библиотечных системах, на которые подписан АНО Университет Иннополис.
|-
| style="text-align: center;"| Дискуссия
| Публичное обсуждение спорного вопроса, проблемы. Каждая сторона должна оппонировать мнение собеседника, аргументируя свою позицию.
|-
| style="text-align: center;"| Индивидуальная работа
| При выполнение индивидуальной работы необходимо взять задание у преподавателя, ознакомиться с требованиями к выполнению работы, изучить поставленную проблему, найти решение проблемы. Если самостоятельно не удается разобраться в материале, необходимо сформулировать вопрос и задать преподавателю на консультации, во время семинарского (практического) занятия. Оформить результаты работы.
|-
| style="text-align: center;"| Выполнение домашних заданий и групповых проектов
| Для выполнения домашних заданий и групповых проектов необходимо получить формулировку задания от преподавателя и убедиться в понимании задания. При выполнение домашних заданий и групповых проектов необходимо проработать материалы лекций, основной и дополнительной литературы по заданной теме.
|}

BSc:Syllabi Table 3+1 MFAI (2024-2028)

2025-06-18T11:22:59Z

M.sokolovskii: Changes requested by @Viktoria_M8 on Jun 03, 2025

= Overview of the BS Program =

[https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:Syllabi_Index The detailed description of the program can be found here.]

{| class="wikitable" style="width:80%; vertical-align:middle; text-align:center; color:#202122; background-color:#F8F9FA;"
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y1-T1
|-
| style="width:60%" | Subject
| Track
| Primary Instructor
| Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.01_MFAI_2024_Foreign_language_1s Иностранный язык]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathematicalAnalysis_I Математический анализ]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_GeneralPhysics_I Общая физика]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_AnalyticGeometry Аналитическая геометрия и линейная алгебра]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_IntroductionToCombinatoricsAndDiscreteMathematics Введение в комбинаторику и дискретную математику]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_AlgorithmsAndAlgorithmicLanguages Алгоритмы и программирование]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_FTD.01_MFAI_2024_Practice_of_preparing_and_writing_scientific_works_1s Практика подготовки и написания научных работ]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_FTD.03_MFAI_2024_Python_programming_1s Программирование на Python]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y1-T2
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.01_MFAI_2024_Foreign_language_2s Иностранный язык]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathematicalAnalysis_II Математический анализ]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_GeneralPhysics_II Общая физика]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_BasicProgramDevelopmentConcepts Алгоритмы и программирование]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ComputationalLinearAlgebra Вычислительная линейная алгебра]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DiscreteMath Дискретная математика]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_FTD.02_MFAI_2024_Logic_of_problem_solving_2s Логика решения задач]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_FTD.03_MFAI_2024_Python_programming_2s Программирование на Python]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y1-T3
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.09_MFAI_2024_History_of_Russia История России]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.10_MFAI_2024_Physical_Education_and_Sports Физическая культура и спорт]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_GeneralPhysicsADV (E) Общая физика (углубленный курс)]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_EconomicMechanismsAndTheirMostRelevantApplications (E) Экономические механизмы и их наиболее актуальные приложения]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.DV.01.03_MFAI_2024_Theory_of_functions_of_a_complex_variable (E) Теория функций комплексного переменного]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y2-T1
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.02_MFAI_2024_Mathematical_analysis_4s Математический анализ]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DifferentialAndPartialDifferentialEquations Обыкновенные дифференциальные уравнения]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_IntroductionToOptimizationAndNumericalOptimizationMethods Введение в оптимизацию и численные методы оптимизации]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.13_MFAI_2024_Probability_Theory Теория вероятностей]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_InformationTheory (E) Теория информации]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_IntroductionToFunctionalAnalysis (E) Введение в функциональный анализ]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y2-T2
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ComputationalMathematics Вычислительная математика]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathStatistics Математическая статистика]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_TheoreticalMechanics Теоретическая механика]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ModernMumericalMethodsForDistributedLearning Современные численные методы оптимизации в обучении]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DifferentialAndPartialDifferentialEquationsADV (E) Дифференциальные уравнения в частных производных]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.DV.03.02_MFAI_2024_Mathematical_logic_for_AI (E) Математическая логика для ИИ]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_IntroductionToTheTheoryOfControllableSystems (E) Введение в теорию управляемых систем]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.DV.03.04_MFAI_2024_Mathematical_foundations_of_quantum_computing (E) Математические основы квантовых вычислений]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y2-T3
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.18_MFAI_2024_Life_safety Безопасность жизнедеятельности]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.19_MFAI_2024_Philosophy Философия]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_TheoryOfRandomProcesses Теория случайных процессов]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathematicalLogicForAiADV (E) Математическая логика для ИИ (углубленный курс)]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_TheoreticalMechanicsADV (E) Теоретическая механика (углубленный курс)]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ComputationalMathematicsADV (E) Вычислительная математика (углубленный курс)]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y3-T1
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_AppliedStatisticsInDataAnalysis Прикладная статистика в анализе данных]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_EfficientAlgorithms Эффективные алгоритмы для труднорешаемых задач]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:B1.O.23_MFAI_2024_Introduction_to_Machine_Learning_7s Введение в машинное обучение]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|- style="background-color:#DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.DV.05.01_MFAI_2024_Agent-Based_Models_and_Dynamics_of_Network_Systems (E) Агентные модели и динамика сетевых систем]
| -
| -
| -
|- style="background-color:#DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_HighPerformanceComputing (E) Высокопроизводительные вычисления]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_IntroductionToComputerVision (E) Компьютерное зрение и обработка видео]
| -
| -
| -
|-style="background-color:#DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.DV.06.01_MFAI_2024_UX_UI_Design (E) UX/UI Дизайн]
| -
| -
| -
|-style="background-color:#DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.DV.06.02_MFAI_2024_Building_an_IT_team (E) Построение IT-команды]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y3-T2
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.23_MFAI_2024_Introduction_to_Machine_Learning_8s Введение в машинное обучение]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathematicalFoundationsOfAI Математические основы ИИ]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.25_MFAI_2024_Deep_learning Глубокое обучение]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MethodsForProcessingAndGeneratingTextAndSpeech Методы обработки и генерации текста и речи]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_GenerativeModelsAndOptimalTransport (E) Введение в генеративное моделирование]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DiffusionModels (E) Диффузионные модели]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.DV.07.03_MFAI_Reinforcement_learning (E) Обучение с подкреплением]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DecentralizedPptimizationTransportProblemsSpectralPropertiesOfGraphs (E) Децентрализованная оптимизация, транспортные задачи, спектральные свойства графов]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.DV.08.01_MFAI_Developing_entrepreneurial_skills (E) Развитие предпринимательских навыков у создателя стартапа]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.DV.08.02_MFAI_Psychology_of_an_IT_specialist (E) Психология IT-специалиста]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y4-T1
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.27_MFAI_2024_AI_applied_project_A ИИ прикладной проект]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y4-T2
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.27_MFAI_2024_AI_applied_project_B ИИ прикладной проект]
| -
| -
| -
|-
|}

BSc: B1.V.DV.08.02 MFAI Psychology of an IT specialist

2025-06-18T11:17:18Z

M.sokolovskii: Changes requested by @Viktoria_M8 on Jun 03, 2025

= '''Психология IT-специалиста''' =

<blockquote>'''Квалификация выпускника''': бакалавр

'''Направление подготовки''': Информатика и вычислительная техника

'''Направленность (профиль) образовательной программы''': Математические основы искусственного интеллекта

'''Программу разработал(а)''': Ильина Э. Г.
</blockquote>

== 1. Краткая характеристика дисциплины ==

Изучение дисциплины (модуля) «Психология ИТ-специалиста» обеспечивает формирование и развитие компетенций обучающихся в области социальных и поведенческих наук, их применение для решения различных прикладных задач в рамках профессиональной деятельности. В ходе освоения дисциплины обучающиеся учатся выделять социально-психологические проблемы в общественной жизни и применять полученные знания для саморазвития и дальнейшего профессионального роста, распознавать социокультурную составляющую в профессиональной деятельности, а так же получают общее представление о методиках адаптации программных интерфейсов к различным группам пользователей, основным подходам к работе с естественным языком, психологическим принципам составления команд и работе с клиентами.


== 2. Перечень планируемых результатов обучения ==

'''Целью освоения дисциплины (модуля)''' является формирование знаний, умений и навыков в рамках профессиональной деятельности, позволяющих успешно работать в избранной отрасли, а также обладать компетенциями, способствующими социальной мобильности, устойчивости и конкурентоспособности обучающегося в условиях современных рыночных отношений.

'''Задачами дисциплины''' являются изучение понятийно-категориального аппарата современной психологии, необходимого для психологического анализа требований, предъявляемых к специалистам ИТ-сферы, их профессиональной деятельности, разработке пользовательских интерфейсов и изучению поведения пользователей ИТ-технологий, безопасности ИТ-технологий, включая Интернет и т.д., и применение на практике психологических методов, методик, тестов и разработок для анализа социально-психологических феноменов, возникающих в ИТ-сфере, в ИТ-организациях, командах и группах ИТ-специалистов.


=== '''Общая характеристика результата обучения по дисциплине''' ===

'''Знания:''' сформированы систематические знания предмета в полном объеме рабочей программы.

'''Умения:''' сформированы умения анализировать, сравнивать, классифицировать, обобщать, конкретизировать и систематизировать изученный материал, выделять в нем главное: устанавливать причинно-следственные связи.

'''Навыки (владения):''' сформировано владение навыками формулировки ответов; навыками свободного чтения результатов анализов и других исследований и решения ситуационных задач повышенной сложности; навыками работы с основной литературой и методами исследования большого объема, необходимого для практической деятельности; навыками соединения теоретических аспектов предмета с задачами практического значения.


== 3. Структура и содержание дисциплины ==

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№ раздела'''
| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Содержание дисциплины (модуля) по темам'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Основы общей психологии
| style="text-align: left;"| Психология как наука. История психологии. Методы психологии. 
Общая характеристика психических процессов. Ощущения. Восприятие. Память и мышление. 
Психология личности. Темперамент и характер. 
Основы возрастной психологии.

Индивидуальные различия в психологических характеристиках.

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Психология профессиональной деятельности в ИТ-сфере
| style="text-align: left;"| Психология ИТ-специалиста. 
Психология мотивации в ИТ-сфере. 
Динамика работоспособности ИТ-специалиста.
|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Психология и поведение пользователей ИТ-технологий
| style="text-align: left;"| Психология восприятия. 
Сенсорное и двигательное пространство человека, его структура и принципы организации.
|-
| style="text-align: center;"| 4.
| style="text-align: center;"| Психологические проблемы информационных технологий
| style="text-align: left;"| Социальная психология интернета. 
Психология массовых коммуникаций. 
Психологическая безопасность при работе в области ИТ.
|}


== 4. Методические и оценочные материалы ==

'''Задания для практических занятий:'''

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Перечень рассматриваемых тем (вопросов)'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Основы общей психологии
| style="text-align: left;"| Чувства человека. 
Можно ли личность человека описать 3, 5 или 16 чертами? (теории черт личности). 
Как принимаются решения? (психология принятия решений) 
Эмоции у животных и человека: сходства, различия. 
Групповая дискуссия на тему: Роль эмоций в повседневной и профессиональной жизни человека.
|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Психология профессиональной деятельности в ИТ-сфере
| style="text-align: left;"| Профессиональные способности ИТ-специалиста. 
Мотивы выбора профессии ИТ-специалиста. 
Профессионально важные качества ИТ-специалиста. 
Феномен эмоционального выгорания в ИТ-сфере. 
Работа в мини-группах с последующей презентацией студентов «Система жизненных ценностей ИТ-специалиста».
|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Психология и поведение пользователей ИТ-технологий
| style="text-align: left;"| Практическая игра «Принципы составления рабочих команд на основе оценки психологической совместимости». 
Влияние информационных технологий на личность пользователя. 
Отличия в восприятии реального и виртуального образов. 
Этичное поведение в виртуальном мире.
|-
| style="text-align: center;"| 4.
| style="text-align: center;"| Психологические проблемы информационных технологий
| style="text-align: left;"| Системы виртуальной реальности: психология и технология. 
Психологическая диагностика и экспертиза игровых и образовательных Интернет-ресурсов. 
Психологические программные и аппаратные продукты на рынке информационных технологий. 
Групповая дискуссия:

Роль мотивации «потока» в развитии компетентности хакеров.

|}

'''Текущий контроль успеваемости обучающихся по дисциплине:'''

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Форма текущего контроля'''
| style="text-align: center;"| '''Материалы текущего контроля'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Основы общей психологии
| style="text-align: center;"| Проверка выполнения домашних заданий;

Устный / письменный опрос;

Эссе;

Защита проекта; Коллоквиум

| style="text-align: left;"| Задания, в том числе, для групповых проектов:

задание предусматривает работу в микрогруппах 2–4 человека. Студенты выполняют исследовательский проект, который завершается отчетом и презентацией результатов. Студенты могут сформулировать тему в рамках программы курса и собственных интересов.

Тематика эссе: 
Как развивалась отечественная психология в 20 веке? 
Можно ли сделать модель мозга? (соотношения мозга и психики) 
Когнитивная психология или как человек обрабатывает информацию? 
Может ли человек развиваться без общения? (роль общения в развитии человека)

''Какие основные принципы самовоспитания и самообразования могут помочь ИТ-специалисту в повышении своей профессиональной компетенции и творческого потенциала? (УК-6)''

''Как влияет саморазвитие и самореализация на профессиональный рост ИТ-специалиста, и какие методы психологии могут быть использованы для эффективного развития личности в области информационных технологий? (УК-6)''

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Психология профессиональной деятельности в ИТ-сфере
| style="text-align: center;"| Проверка выполнения домашних заданий; Устный / письменный опрос;

Доклад;

Коллоквиум

| style="text-align: left;"| Устный / письменный опрос: 
Интеллект или креативность: что важнее? 
Как развивать способности? 
Как развивается самосознание человека? 
Доклады студентов на тему: зарубежные и отечественные психологические эксперименты, связанные с исследованием работоспособности людей в ИТ-сфере.

''Каким образом умение самоконтроля и рефлексии способствует профессиональному развитию ИТ-специалиста? Приведите примеры ситуаций из практики, когда эти навыки могут быть особенно полезны. (УК-6)''

''Какие методы и техники самоконтроля и рефлексии можно применить для эффективной коррекции процесса обучения и развития в области информационных технологий? Какие практические шаги может предпринять ИТ-специалист для оптимизации своего профессионального роста с использованием этих методов? (УК-6)''

''Как влияет уровень самоконтроля на способность ИТ-специалиста рационально распределять временные ресурсы? Приведите примеры ситуаций, когда недостаток самоконтроля может привести к неэффективному использованию времени в рамках профессиональной деятельности. (УК-6)''

''Какие стратегии развития личности и профессионального роста могут быть предложены ИТ-специалисту для построения индивидуальной траектории саморазвития и самообразования? Объясните, как понимание собственных потребностей, целей и способностей помогает ИТ-специалисту эффективно планировать свой профессиональный путь на протяжении всей жизни. (УК-6)''

''Как понимание психологических аспектов профессиональной деятельности в ИТ-сфере способствует успешному управлению проектами в организации? Объясните, какие психологические навыки и знания могут помочь ИТ-специалисту эффективно взаимодействовать с командой, клиентами и заказчиками в рамках проекта. (ПК-3)''

''Как влияют психологические особенности ИТ-специалиста на его способность рационально оценивать риски и принимать обоснованные решения в условиях динамичной информационной среды организации? Приведите примеры ситуаций, когда понимание психологических принципов помогает снизить вероятность ошибок и конфликтов при управлении проектами в ИТ-сфере. (ПК-3)''

''Как психологические аспекты профессиональной деятельности в ИТ-сфере способствуют успешному управлению проектами и разработке моделей бизнес-процессов? Объясните, какие психологические навыки и знания необходимы ИТ-специалисту для эффективного взаимодействия с командой, клиентами и заказчиками в рамках проекта. (ПК-3)''

''Как понимание психологических особенностей ИТ-специалиста влияет на его способность проводить переговоры, презентации, анализировать информацию, планировать работы, контролировать исполнение поручений и управлять эффективностью персонала в условиях динамичной информационной среды организации? Приведите примеры ситуаций, когда знание психологии помогает ИТ-специалисту успешно решать задачи по управлению проектами и персоналом. (ПК-3)''

''Как психологические аспекты профессиональной деятельности в ИТ-сфере влияют на успешное согласование и утверждение требований к типовой информационной системе? Объясните, какие психологические навыки и знания необходимы для эффективного взаимодействия с заказчиком и командой на этапе предконтрактных работ. (ПК-3)''

''Как понимание психологических особенностей ИТ-специалиста влияет на его способность организовать команду, управлять эффективностью работы персонала и провести приемо-сдаточные испытания информационной системы? Приведите примеры ситуаций, когда знание психологии помогает успешно решать задачи по управлению проектами и командой на этапе валидации ИС. (ПК-3)''

|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Психология и поведение пользователей ИТ-технологий
| style="text-align: center;"| Проверка выполнения домашних заданий; Устный / письменный опрос;

Защита проекта; Коллоквиум

| style="text-align: left;"| Задания, в том числе, для групповых проектов: 
Подготовка группового проекта-исследования на одну из тем: 
Понятие «юзабилити» и применение психологии в информационных технологиях. 
Методы работы с естественным языком в информационных технологиях. 
Психологические основы разработки интерфейсов на естественном языке. 
Психология игрового поведение человека и разработка игровых программ. 
Психологические знания в разработке медицинских программ. Интерфейс мозг компьютер. 
Психологические особенности восприятия «удаленного пользователя» и интернет-коммуникация.
|-
| style="text-align: center;"| 4.
| style="text-align: center;"| Психологические проблемы информационных технологий
| style="text-align: center;"| Проверка выполнения домашних заданий; Устный / письменный опрос;

Эссе;

Защита проекта; Коллоквиум

| style="text-align: left;"| Задания, в том числе, для групповых проектов: 
Работа в группах, исследование на тему: «Психологическая безопасность при работе в области ИТ. Интернет-зависимость, 
профессиональные деформации личности» с последующей презентацией результатов. 
Тематика эссе: 
Признаки, критерии и способы поведения при Интернет-зависимости. 
Этнические и гендерные особенности Интернет-зависимости.
|}

'''Контрольные вопросы для подготовки к промежуточной аттестации:'''

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Вопросы'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Основы общей психологии
| style="text-align: left;"| Что является предметом психологии? 
В чем специфика психического отражения, в сравнении с физическим? 
В чем отличия психических процессов, состояний и свойств? 
В чем специфика процессов ощущения и восприятия? 
Перечислите основные процессы памяти? 
В чем специфика процессов мышления и воображения? 
Перечислите и раскройте механизмы социальной перцепции? 
Каковы условия возникновения сознания?
|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Психология профессиональной деятельности в ИТ-сфере
| style="text-align: left;"| Перечислите условия развития способностей? 
Что такое задатки? Каково соотношение задатков и способностей? 
Охарактеризуйте основные уровни развития способностей? 
Перечислите основные виды мотивов и потребностей? 
Какова зависимость между силой мотивации и эффективностью деятельности?
|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Психология и поведение пользователей ИТ-технологий
| style="text-align: left;"| Воздействие информационных технологий на личность пользователя. 
Особенности восприятия информации при работе с компьютером. 
Отличия в восприятии реального и виртуального образа. 
Психологическая оценка эффективности восприятия образов. 
Управление вниманием при обработке больших массивов информации. 
Контроль над вниманием при работе с компьютерной информацией. 
Психологические методики управления вниманием, применяемые в ИТ-технологиях.
|-
| style="text-align: center;"| 4.
| style="text-align: center;"| Психологические проблемы информационных технологий
| style="text-align: left;"| Психология безопасности и рисков в ИТ-сфере. 
Причины рискованного поведения и методы определения склонности к риску. 
Психоанализ и безопасность труда. 
Эффект сдвига риска при принятии групповых решений. 
Организация безопасной деятельности в ИТ-сфере. 
Типология «отказов» человека как звена эргатической системы и пути их преодоления.
|}

'''Вопросы/Задания к промежуточной аттестации в устной/письменной форме:'''

1. Психология как наука. История психологии. Методы психологии.

2. Общая характеристика психических процессов. Ощущения. Восприятие. Память и мышление.

3. Психология личности. Темперамент и характер.

4. Основы возрастной психологии.

5. Индивидуальные различия в психологических характеристиках.

6. Психология ИТ-специалиста.

7. Психология мотивации в ИТ-сфере.

8. Динамика работоспособности ИТ-специалиста.

9. Психология восприятия.

10. Сенсорное и двигательное пространство человека, его структура и принципы организации.

11. Социальная психология интернета.

12. Психология массовых коммуникаций.

13. Психологическая безопасность при работе в области ИТ.

'''Перечень учебно-методического обеспечения дисциплины (модуля):'''

Основная литература:

1. Профессиональная этика [Электронный ресурс]: учебник для высших учебных заведений / М. Н. Росенко, А. В. Бабаева, М. В. Чигирь [и др.]; под ред. М. Н. Росенко. — Электрон. текстовые данные. — СПб.: Петрополис, 2006. — 200 c. — Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/20338 — ЭБС «IPRbooks».

2. Сонмез, Д. Путь программиста / Д. Сомез. — Питер, 2016. — 448 c. — Режим доступа: https://portal.university.innopolis.ru/reading_hall/detail.php?ID=185593 — Электронный каталог научно-технической библиотеки АНО ВО «Университет Иннополис».

Дополнительная литература:

1. Макареня Т. А. Современное предпринимательство [Электронный ресурс]: учебное пособие / Т.А. Макареня, Н. П. Кетова. — Электрон. текстовые данные. — Ростов-на-Дону: Южный федеральный университет, 2011. — 190 c. — Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/47130 — ЭБС «IPRbooks.

2. Isaacson, W. The Innovators: How a Group of Hackers, Geniuses, and Geeks Created the Digital Revolution. — Publishing House: Simon & Schuster, 2014. — 560 p. — Режим доступа: https://portal.university.innopolis.ru/reading_hall/detail.php?ID=94571 — Электронный каталог научно-технической библиотеки АНО ВО «Университет Иннополис».


=== '''Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины''' ===

{| class="wikitable"
|-
! style="text-align: center;"| '''Вид учебных занятий/деятельности'''
! style="text-align: center;"| '''Деятельность обучающегося'''
|-
| style="text-align: center;"| Лекция
| Написание конспекта лекций: кратко, схематично, последовательно фиксировать основные положения лекции, выводы, формулировки, обобщения; помечать важные мысли, выделять ключевые слова, термины. Обозначить вопросы, термины или другой материал, который вызывает трудности, пометить и попытаться найти ответ в рекомендуемой литературе. Если самостоятельно не удается разобраться в материале, необходимо сформулировать вопрос и задать преподавателю на консультации, во время семинарского (практического) занятия.
|-
| style="text-align: center;"| Практическое (семинарское) занятие
| При подготовке к семинарскому (практическому) занятию необходимо проработать материалы лекций, основной и дополнительной литературы по заданной теме. На основании обработанной информации постараться сформировать собственное мнение по выносимой на обсуждение тематике. Обосновать его аргументами, сформировать список источников, подкрепляющих его.

Во время семинарского (практического) занятия активно участвовать в обсуждении вопросов, высказывать аргументированную точку зрения на проблемные вопросы. Приводить примеры из источниковой базы и научной и/или исследовательской литературы.

|-
| style="text-align: center;"| Устный/письменный опрос
| Отвечать, максимально полно, логично и структурировано, на поставленный вопрос. Основная цель – показать всю глубину знаний по конкретной теме или ее части.
|-
| style="text-align: center;"| Реферат
| Поиск источников и литературы, составление библиографии. При написании реферата рекомендуется использовать разнообразные источники, монографии и статьи из научных журналов, позволяющие глубже разобраться в различных точках зрения на заданную тему. Изучение литературы следует начинать с наиболее общих трудов, затем следует переходить к освоению специализированных исследований по выбранной теме. Могут быть использованы ресурсы сети «Интернет» с соответствующими ссылками на использованные сайты.

Если тема содержит проблемный вопрос, следует сформулировать разные точки зрения на него. Рекомендуется в выводах указать свое собственное аргументированное мнение по данной проблеме. Подготовить презентацию для защиты реферата.

|-
| style="text-align: center;"| Эссе
| Написание прозаического сочинения небольшого объема и свободной композиции, выражающего индивидуальные впечатления и соображения по конкретному поводу или вопросу и заведомо не претендующего на определяющую или исчерпывающую трактовку предмета. При работе над эссе следует четко и грамотно формулировать мысли, структурировать информацию, использовать основные понятия, выделять причинно-следственные связи. Как правило эссе имеет следующую структуру: вступление, тезис и аргументация его, заключение. В качестве аргументов могут выступать исторические факты, явления общественной жизни, события, жизненные ситуации и жизненный опыт, научные доказательства, ссылки на мнение ученых и др.
|-
| style="text-align: center;"| Подготовка к промежуточной аттестации
| При подготовке к промежуточной аттестации необходимо проработать вопросы по темам, которые рекомендуются для самостоятельной подготовки. При возникновении затруднений с ответами следует ориентироваться на конспекты лекций, семинаров, рекомендуемую литературу, материалы электронных и информационных справочных ресурсов, статей.

Если тема вызывает затруднение, четко сформулировать проблемный вопрос и задать его преподавателю.

|-
| style="text-align: center;"| Практические (лабораторные) занятия
| Практические занятия предназначены прежде всего для разбора отдельных сложных положений, тренировки аналитических навыков, а также для развития коммуникационных навыков. Поэтому на практических занятиях необходимо участвовать в тех формах обсуждения материала, которые предлагает преподаватель: отвечать на вопросы преподавателя, дополнять ответы других студентов, приводить примеры, задавать вопросы другим выступающим, обсуждать вопросы и выполнять задания в группах. Работа на практических занятиях подразумевает домашнюю подготовку и активную умственную работу на самом занятии. Работа на практических занятиях в форме устного опроса заключается прежде всего в тренировке навыков применять теоретические положения к самому разнообразному материалу. В ходе практических занятий студенты работают в группах для обсуждения предлагаемых вопросов.
|-
| style="text-align: center;"| Самостоятельная работа
| Самостоятельная работа состоит из следующих частей: 1) чтение учебной, справочной, научной литературы; 2) повторение материала лекций; 3) составление планов устных выступлений; 4) подготовка видеопрезентации. При чтении учебной литературы нужно разграничивать для себя материал на отдельные проблемы, концепции, идеи. Учебную литературу можно найти в электронных библиотечных системах, на которые подписан АНО Университет Иннополис.
|-
| style="text-align: center;"| Доклад
| Публичное, развернутое сообщение по определенной теме или вопросу, основанное на документальных данных. При подготовке доклада рекомендуется использовать разнообразные источники, позволяющие глубже разобраться в теме. Учебную литературу можно найти в электронных библиотечных системах, на которые подписан АНО Университет Иннополис.
|-
| style="text-align: center;"| Дискуссия
| Публичное обсуждение спорного вопроса, проблемы. Каждая сторона должна оппонировать мнение собеседника, аргументируя свою позицию.
|-
| style="text-align: center;"| Индивидуальная работа
| При выполнение индивидуальной работы необходимо взять задание у преподавателя, ознакомиться с требованиями к выполнению работы, изучить поставленную проблему, найти решение проблемы. Если самостоятельно не удается разобраться в материале, необходимо сформулировать вопрос и задать преподавателю на консультации, во время семинарского (практического) занятия. Оформить результаты работы.
|-
| style="text-align: center;"| Выполнение домашних заданий и групповых проектов
| Для выполнения домашних заданий и групповых проектов необходимо получить формулировку задания от преподавателя и убедиться в понимании задания. При выполнение домашних заданий и групповых проектов необходимо проработать материалы лекций, основной и дополнительной литературы по заданной теме.
|}

BSc: B1.V.DV.08.01 MFAI Developing entrepreneurial skills

2025-06-18T11:14:46Z

M.sokolovskii: Changes requested by @Viktoria_M8 on Jun 03, 2025

= '''Развитие предпринимательских навыков у создателя стартапа''' =

<blockquote>'''Квалификация выпускника''': бакалавр

'''Направление подготовки''': 09.03.01 Информатика и вычислительная техника

'''Направленность (профиль) образовательной программы''': Математические основы искусственного интеллекта

'''Программу разработал(а)''': Валенсия А.В.
</blockquote>

== 1. Краткая характеристика дисциплины ==

Изучение дисциплины (модуля) «Развитие предпринимательских навыков у создателя стартапа» обеспечивает формирование и развитие компетенций обучающихся в области предпринимательской деятельности, их применение для решения различных прикладных задач в рамках профессиональной деятельности. В ходе освоения дисциплины основателю стартапа дают целостное понимание того, как различные предпринимательские навыки могут помочь обеспечить не только потенциальный успех стартапа, но и собственную личную эффективность, а также удовольствие от ведения высокотехнологичного бизнеса.


== 2. Перечень планируемых результатов обучения ==

'''Целью освоения дисциплины (модуля)''' является формирование знаний, умений и навыков в рамках профессиональной деятельности, позволяющих успешно работать в избранной отрасли, а также обладать компетенциями, способствующими социальной мобильности, устойчивости и конкурентоспособности обучающегося в условиях современных рыночных отношений.

'''Задачами дисциплины''' являются изучение содержания и особенностей современного понятия «предпринимательское мышление»; основных предпринимательских навыков и их особенностей; методов самооценки готовности к предпринимательской деятельности; особенностей презентации, коммуникативных навыков и нетворкинга, их значения для продвижения стартапа; понятия и характеристик, основных инструментов тайм-менеджмента, стресс-менеджмента и личной эффективности; определения, особенностей и характеристик креативности, инновационного и гибкого мышления в контексте стартапа; основных требований инвесторов к навыкам основателя; понятия и характеристик VUCA- / BANI-реальности, особых требований к предпринимательским навыкам основателя в условиях неопределенности; понятия и характеристик концепции основателя как «лидера и последователя».


=== '''Общая характеристика результата обучения по дисциплине''' ===

'''Знания:''' сформированы систематические знания предмета в полном объеме рабочей программы.

'''Умения:''' сформированы умения анализировать, сравнивать, классифицировать, обобщать, конкретизировать и систематизировать изученный материал, выделять в нем главное: устанавливать причинно-следственные связи.

'''Навыки (владения):''' сформировано владение навыками формулировки ответов; навыками свободного чтения результатов анализов и других исследований и решения ситуационных задач повышенной сложности; навыками работы с основной литературой и методами исследования большого объема, необходимого для практической деятельности; навыками соединения теоретических аспектов предмета с задачами практического значения.


== 3. Структура и содержание дисциплины ==

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№ раздела'''
| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Содержание дисциплины (модуля) по темам'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Предпринимательское мышление и hard-skills для основателя стартапа в сфере высоких технологий
| style="text-align: left;"| Предпринимательское мышление как ключевое понятие для основателя стартапа.

Предпринимательские навыки: Топ-5 hard-skills для основателя стартапа в сфере высоких технологий.

Психологическая готовность к предпринимательской деятельности (методы самооценки).

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Soft-skills основателя стартапа
| style="text-align: left;"| Презентационные и коммуникативные навыки для продвижения стартапа. Нетворкинг.

Управление временем, стресс-менеджмент и личная эффективность: как обеспечить баланс и продуктивность для основателя стартапа.

Инновационное и гибкое мышление, креативность.

Что инвестору нужно от стартапа: умение слушать и слышать, как важнейший предпринимательский навык основателя.

|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Предпринимательская идентичность основателя стартапа и проблемы, с которыми он сталкивается
| style="text-align: left;"| Стартапы в реальности VUCA и BANI: как предпринимательское мышление может помочь основателю быть эффективным в условиях неопределенности.

Стартап как «отражение» личности основателя: как личностный рост помогает повысить эффективность и сформировать сильную команду.

Основатель стартапа как лидер и последователь: как оставаться вдохновленным и вдохновлять других.

|}


== 4. Методические и оценочные материалы ==

'''Задания для практических занятий:'''

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Перечень рассматриваемых тем (вопросов)'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Предпринимательское мышление и hard-skills для основателя стартапа в сфере высоких технологий
| style="text-align: left;"| Считаете ли вы, что основатель стартапа может/должен отлично владеть всеми топ-5 hard-skills? Почему?

Какие навыки вы можете добавить к этому списку? Почему?

Как вы думаете, у большинства успешных предпринимателей предпринимательские навыки были уже хорошо развиты или они развивали их, чтобы добиться успеха? Найдите 2–3 примера.

Считаете ли вы, что основатель стартапа всегда должен быть менеджером? Найдите 2–3 примера.

Знаете ли вы примеры основателей стартапов, не имеющих должного опыта и знаний в сфере своего бизнеса? Возможно ли такое в ИТ-сфере?

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Soft-skills основателя стартапа
| style="text-align: left;"| Какие лучшие методы борьбы со стрессом вы знаете? (используйте различные источники для поиска)

Каковы, на ваш взгляд, лучшие питчи для стартапов? Найдите 2–3 лучших вдохновляющих примера.

Как может выглядеть ваше стартап-сообщество? Какие ценности вы будете разделять? Кто и почему присоединится к вам?

Почему трудно слушать и слышать других? Почему это так важно в отношениях между стартапом и инвесторами?

Каковы наиболее важные психологические аспекты взаимоотношений инвестора и основателя?

|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Предпринимательская идентичность основателя стартапа и проблемы, с которыми он сталкивается
| style="text-align: left;"| Назовите лучшие примеры действий предпринимателей, направленных на решение проблем? Найдите 2–3 интересных примера.

Что для вас значит быть основателем стартапа? Как это отражается на вашей личности?

Создайте профиль личности известного предпринимателя, который вас вдохновляет. Как он выглядит? Почему все эти роли помогают человеку быть успешным?

Что дает неопределенность для стартапа? Как использовать неопределенность для достижения новых целей?

Кто вы лидер или последователь? Почему? Как основатель может сочетать обе эти роли?

|}

'''Текущий контроль успеваемости обучающихся по дисциплине:'''

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Форма текущего контроля'''
| style="text-align: center;"| '''Материалы текущего контроля'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Предпринимательское мышление и hard-skills для основателя стартапа в сфере высоких технологий
| style="text-align: center;"| Проверка выполнения домашних заданий; Устный / письменный опрос;

Защита проекта; Коллоквиум

| style="text-align: left;"| Задания, в том числе, для групповых проектов:

Каковы ключевые особенности предпринимательского мышления?

Каковы топ-5 сложных навыков для основателя стартапа?

Каковы характеристики готовности к созданию стартапа? Как понять, что человек готов начать бизнес?

Почему самооценка так важна для начала бизнеса?

Что такое личный бренд? Из чего он состоит?

''Какие hard-skills необходимы основателю стартапа в сфере высоких технологий для успешного развития бизнеса, включая умение разрабатывать модели бизнес-процессов, выявлять требования к информационным системам и анализировать их, а также проводить переговоры и презентации? (ПК-3)''

''Какие навыки и методы управления проектами являются ключевыми для основателя стартапа в области высоких технологий, чтобы эффективно планировать работы, контролировать исполнение поручений, управлять эффективностью персонала и разрабатывать документацию, необходимую для успешного функционирования предприятия? (ПК-3)''

''Какие hard-skills необходимы основателю стартапа в сфере высоких технологий для успешного развития бизнеса, включая умение определять требования к информационным системам, проводить приемо-сдаточные испытания ИС, организовывать заключение договоров на работы по ИС и управлять исполнением этих договоров? (ПК-3)''

''Какие навыки и методы управления персоналом являются ключевыми для основателя стартапа в области высоких технологий, чтобы эффективно формировать команду, развивать персонал, контролировать эффективность работы сотрудников и организовывать A/B-тестирование и метрики продукта? (ПК-3)''

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Soft-skills основателя стартапа
| style="text-align: center;"| Проверка выполнения домашних заданий; Устный / письменный опрос;

Защита проекта; Коллоквиум

| style="text-align: left;"| Задания, в том числе, для групповых проектов:

Что такое питч-дека? Что такое elevator pitch?

Каковы основные принципы тайм-менеджмента? Стартапы — это все о сроках, согласны вы с этим или нет?

Всегда ли стресс вреден и негативен? Почему? Когда стресс очень вреден?

Что такое нетворкинг? Каковы основные различия между нетворкингом и «полезными» связями?

Что такое креативность / инновационное мышление / гибкое мышление?

''Какие soft-skills считаются ключевыми для успешного основателя стартапа, и почему они важны для формирования компетенции выпускника, знающего основные принципы самовоспитания и самообразования, саморазвития и самореализации? (УК-6)''

''Каким образом развитие soft-skills, таких как эмпатия, коммуникативные навыки, умение работать в команде, способствует использованию творческого потенциала собственной деятельности основателя стартапа? Какие конкретные примеры из практики могут подтвердить важность этих навыков для успешного развития стартапа? (УК-6)''

''Какие soft-skills основателя стартапа способствуют развитию у выпускника навыков самоконтроля и рефлексии в процессе обучения и саморазвития? Каким образом эти soft-skills помогают основателю стартапа принимать обоснованные решения и корректировать свою деятельность? (УК-6)''

''Какие методы и инструменты развития soft-skills основателя стартапа могут быть использованы для формирования у выпускника навыков самостоятельной корректировки своего обучения и развития? Как важно осознание и развитие этих soft-skills для успешного создания и развития собственного стартапа? (УК-6)''

''Какие soft-skills основателя стартапа способствуют эффективному управлению временными ресурсами и построению индивидуальной траектории саморазвития? Какие методы и стратегии развития этих soft-skills могут быть использованы для достижения успеха в предпринимательской деятельности? (УК-6)''

''Почему осознание и развитие soft-skills, таких как самоконтроль, рефлексия и адаптивность, играют важную роль в жизни основателя стартапа? Какие практические навыки и методы помогут выпускнику успешно применять эти soft-skills для постоянного самообразования и развития как предпринимателя? (УК-6)''

|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Предпринимательская идентичность основателя стартапа и проблемы, с которыми он сталкивается
| style="text-align: center;"| Проверка выполнения домашних заданий; Устный / письменный опрос;

Защита проекта; Коллоквиум

| style="text-align: left;"| Задания, в том числе, для групповых проектов:

Что такое VUCA и BANI реальность для предпринимателей?

Что такое профессиональная идентичность предпринимателя?

Что такое критический инцидент в предпринимательстве?

Каковы основные стратегии преодоления критических инцидентов основателями стартапов? Каковы их особенности?

Что такое концепция «лидер и последователь»? Почему это важно для основателей в сфере высоких технологий?

|}

'''Контрольные вопросы для подготовки к промежуточной аттестации:'''

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Вопросы'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Предпринимательское мышление и hard-skills для основателя стартапа в сфере высоких технологий
| style="text-align: left;"| Каково видение hard-skills основателя стартапа? Найдите 3–5 примеров в интернете.

Чем типичные hard-skills основателя стартапа отличаются от таковых в IT-сфере? Почему вы так считаете?

Какова ваша мотивация стать основателем стартапа?

Как вы думаете, можно ли понять, будет ли стартап успешным или нет? Найдите 2–3 примера реальных историй успеха и неудачи в прогнозах.

Есть ли у вас предпринимательское мышление? Как его можно заметить у других? Хотите ли вы его развить? Как вы думаете это сделать?

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Soft-skills основателя стартапа
| style="text-align: left;"| Каковы важнейшие части питч-дека?

Что такое баланс между работой и личной жизнью для основателя стартапа?

Как основатель стартапа может использовать управление стрессом?

Создайте свои собственные правила тайм-менеджмента

Какие инновационные технологии вы собираетесь использовать в своем стартапе?

|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Предпринимательская идентичность основателя стартапа и проблемы, с которыми он сталкивается
| style="text-align: left;"| Неопределенность — это хорошо или плохо для основателя стартапа? Почему?

Каковы ваши основные стратегии противостояния критическим инцидентам в предпринимательстве? Каковы их сильные и слабые стороны?

Как вы думаете, быть предпринимателем легко или трудно? Почему? Когда, по-вашему, легче - в начале или через несколько лет практики?

Каковы, на Ваш взгляд, психологические факторы неудачи большинства стартапов в течение первого года?

С какими основными критическими ситуациями приходится сталкиваться основателю стартапа?

|}

'''Вопросы/Задания к промежуточной аттестации в устной/письменной форме:'''

1. Создайте свою карту hard-skills и покажите, что является потенциалом развития этих навыков.

2. Что вы будете делать для развития этих навыков в будущем?

3. Оцените собственную готовность к стартапу, используя инструменты курса.

4. Оцените готовность вашего товарища по паре и дайте несколько рекомендаций, которые, по вашему мнению, будут полезны для него/нее.

5. Представьте свой стартап (elevator pitch + стандартный 3-минутный питч инвесторов).

6. Представьте инновационные технологии, которые вы собираетесь использовать в своем стартапе? Почему они инновационные?

7. Представьте свою концепцию баланса жизни и работы предпринимателя. Какие инструменты управления временем и стрессом вы будете использовать?

8. Представьте свою концепцию нетворкинга. Каковы ваши ценности? Какие ценности вы можете предложить другим?

9. Представьте свой тип предпринимательской личности и опишите, какие стратегии вы будете использовать для противостояния критическим инцидентам

10. Создайте свой профиль идентичности. Как различные идентичности будут создавать эффект сотрудничества для вашей будущей эффективности?

11. Приведите пример, когда вам удалось эффективно справиться с вызовом или ситуацией неопределенности. Почему вам это удалось?

12. Опишите ваши стратегии противостояния наиболее частым критическим инцидентам для стартапов. Почему вы их используете и почему вы думаете, что это будет успешным?

'''Перечень учебно-методического обеспечения дисциплины (модуля):'''

Основная литература:

1. Рис, Э. Метод стартапа: предпринимательские принципы управления для долгосрочного роста компании / Э. Рис; перевод М. Кульнева; под редакцией А. Нижельского. — Москва: Альпина Паблишер, 2024. — 350 c. — Режим доступа: https://www.iprbookshop.ru/137890.html — ЭБС «IPRbooks».

2. Бланк, С. Четыре шага к озарению: стратегии создания успешных стартапов / С. Бланк. — Москва: Альпина Паблишер, 2024. — 368 c. — Режим доступа: https://www.iprbookshop.ru/142438.html — ЭБС «IPRbooks».

Дополнительная литература:

1. Остервальдер, А., Пинье, И. Построение бизнес-моделей. — Publishing House: Альпина, 2015. — 288 p. — Режим доступа: https://portal.university.innopolis.ru/reading_hall/detail.php?ID=81579 — Электронный каталог научно-технической библиотеки АНО ВО «Университет Иннополис».

'''Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины'''

{| class="wikitable"
|-
! style="text-align: center;"| '''Вид учебных занятий/деятельности'''
! style="text-align: center;"| '''Деятельность обучающегося'''
|-
| style="text-align: center;"| Лекция
| Написание конспекта лекций: кратко, схематично, последовательно фиксировать основные положения лекции, выводы, формулировки, обобщения; помечать важные мысли, выделять ключевые слова, термины. Обозначить вопросы, термины или другой материал, который вызывает трудности, пометить и попытаться найти ответ в рекомендуемой литературе. Если самостоятельно не удается разобраться в материале, необходимо сформулировать вопрос и задать преподавателю на консультации, во время семинарского (практического) занятия.
|-
| style="text-align: center;"| Практическое (семинарское) занятие
| При подготовке к семинарскому (практическому) занятию необходимо проработать материалы лекций, основной и дополнительной литературы по заданной теме. На основании обработанной информации постараться сформировать собственное мнение по выносимой на обсуждение тематике. Обосновать его аргументами, сформировать список источников, подкрепляющих его.

Во время семинарского (практического) занятия активно участвовать в обсуждении вопросов, высказывать аргументированную точку зрения на проблемные вопросы. Приводить примеры из источниковой базы и научной и/или исследовательской литературы.

|-
| style="text-align: center;"| Устный/письменный опрос
| Отвечать, максимально полно, логично и структурировано, на поставленный вопрос. Основная цель – показать всю глубину знаний по конкретной теме или ее части.
|-
| style="text-align: center;"| Подготовка к промежуточной аттестации
| При подготовке к промежуточной аттестации необходимо проработать вопросы по темам, которые рекомендуются для самостоятельной подготовки. При возникновении затруднений с ответами следует ориентироваться на конспекты лекций, семинаров, рекомендуемую литературу, материалы электронных и информационных справочных ресурсов, статей.

Если тема вызывает затруднение, четко сформулировать проблемный вопрос и задать его преподавателю.

|-
| style="text-align: center;"| Практические (лабораторные) занятия
| Практические занятия предназначены прежде всего для разбора отдельных сложных положений, тренировки аналитических навыков, а также для развития коммуникационных навыков. Поэтому на практических занятиях необходимо участвовать в тех формах обсуждения материала, которые предлагает преподаватель: отвечать на вопросы преподавателя, дополнять ответы других студентов, приводить примеры, задавать вопросы другим выступающим, обсуждать вопросы и выполнять задания в группах. Работа на практических занятиях подразумевает домашнюю подготовку и активную умственную работу на самом занятии. Работа на практических занятиях в форме устного опроса заключается прежде всего в тренировке навыков применять теоретические положения к самому разнообразному материалу. В ходе практических занятий студенты работают в группах для обсуждения предлагаемых вопросов.
|-
| style="text-align: center;"| Самостоятельная работа
| Самостоятельная работа состоит из следующих частей: 1) чтение учебной, справочной, научной литературы; 2) повторение материала лекций; 3) составление планов устных выступлений; 4) подготовка видеопрезентации. При чтении учебной литературы нужно разграничивать для себя материал на отдельные проблемы, концепции, идеи. Учебную литературу можно найти в электронных библиотечных системах, на которые подписан АНО Университет Иннополис.
|-
| style="text-align: center;"| Видеопрезентация
| Подготовка видеопрезентаций по курсу. Видеопрезентации могут быть сделаны на любую тему, затронутую в ходе курса. Темы должны быть заранее согласованы с преподавателем. Видеопрезентации продолжительностью около 5 минут (300 секунд) должны быть подготовлены в группах, определяемых преподавателем. Несмотря на то, что это групповая работа, должен явно присутствовать вклад каждого члена группы.
|-
| style="text-align: center;"| Доклад
| Публичное, развернутое сообщение по определенной теме или вопросу, основанное на документальных данных. При подготовке доклада рекомендуется использовать разнообразные источники, позволяющие глубже разобраться в теме. Учебную литературу можно найти в электронных библиотечных системах, на которые подписан АНО Университет Иннополис.
|-
| style="text-align: center;"| Дискуссия
| Публичное обсуждение спорного вопроса, проблемы. Каждая сторона должна оппонировать мнение собеседника, аргументируя свою позицию.
|-
| style="text-align: center;"| Индивидуальная работа
| При выполнение индивидуальной работы необходимо взять задание у преподавателя, ознакомиться с требованиями к выполнению работы, изучить поставленную проблему, найти решение проблемы. Если самостоятельно не удается разобраться в материале, необходимо сформулировать вопрос и задать преподавателю на консультации, во время семинарского (практического) занятия. Оформить результаты работы.
|-
| style="text-align: center;"| Выполнение домашних заданий и групповых проектов
| Для выполнения домашних заданий и групповых проектов необходимо получить формулировку задания от преподавателя и убедиться в понимании задания. При выполнение домашних заданий и групповых проектов необходимо проработать материалы лекций, основной и дополнительной литературы по заданной теме.
|}

BSc: B1.V.DV.07.03 MFAI Reinforcement learning

2025-06-18T11:12:55Z

M.sokolovskii: Changes requested by @Viktoria_M8 on Jun 03, 2025

= '''Обучение с подкреплением''' =

<blockquote>'''Квалификация выпускника''': бакалавр

'''Направление подготовки''': 09.03.01 Информатика и вычислительная техника

'''Направленность (профиль) образовательной программы''': Математические основы искусственного интеллекта

'''Программу разработал(а)''': Златанов Н., Тяпкин Д. Н.
</blockquote>

== 1. Краткая характеристика дисциплины ==

Изучение дисциплины (модуля) «Обучение с подкреплением» обеспечивает формирование и развитие компетенций обучающихся в области машинного обучения и обучения с подкреплением, их применение для решения различных прикладных задач в рамках профессиональной деятельности. В ходе освоения дисциплины обучающиеся рассматривают основы обучения с подкреплением, включая моделирование среды, оценку стратегий, и методы оптимизации стратегий поведения агентов в неопределенных условиях. Особое внимание уделяется алгоритмам временной разницы (TD), Q-обучения, SARSA, методам градиента политики, а также исследованию компромисса между исследованием и использованием имеющихся данных.


== 2. Перечень планируемых результатов обучения ==

'''Целью освоения дисциплины (модуля)''' является изучение методов обучения с подкреплением и получение студентами навыков теоретического анализа и имплементации различных алгоритмов обучения с подкреплением.

'''Задачами дисциплины''' являются изучение основных методов и алгоритмов обучения с подкреплением; формулирование задач обучения с подкреплением и применение алгоритмов для их решения; реализация моделей и алгоритмов обучения с подкреплением в различных средах.


=== '''Общая характеристика результата обучения по дисциплине''' ===

'''Знания:''' сформированы систематические знания о фундаментальных принципах и методах обучения с подкреплением, включая модели принятия решений Маркова (MDP); знания алгоритмов, основанных на временных различиях (TD Learning); знания о Q-обучении, методах градиента политики, а также современных подходах, использующих глубокое обучение; знания ключевых концепции, такие как стратегии оптимизации поведения агентов; знания баланса между исследованием и использованием имеющихся данных, а также применение обучения с подкреплением в различных областях, от игровых приложений до робототехники и автоматизации процессов.

'''Умения:''' сформированы умения формулировать задачи обучения с подкреплением; разрабатывать и реализовывать соответствующие алгоритмы; анализировать задачи и определять подходящие методы обучения с подкреплением для их решения; проводить эксперименты и интерпретировать результаты; применять математические и программные инструменты для моделирования и оптимизации поведения агентов в различных средах.

'''Навыки (владения):''' сформировано владение навыками разработки, настройки и анализ эффективности алгоритмов обучения с подкреплением; навыками программирования агентов, способных самостоятельно обучаться и адаптироваться к изменяющимся условиям среды; навыками работы с современными инструментами и библиотеками для глубокого обучения; навыками критической оценки и сравнения различных подходов и методов.


== 3. Структура и содержание дисциплины ==

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№ раздела'''
| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Содержание дисциплины (модуля) по темам'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Введение в обучение с подкреплением
| style="text-align: left;"| Примеры задач обучения с подкреплением и возможных приложений.

Разница между обучением с подкреплением и обучением с учителем.

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Марковские процессы принятия решений (MDP)
| style="text-align: left;"| Определение и примеры Марковских процессов принятия решений.

Определение и примеры политики, функции ценности и функции ценности действия.

Гипотеза “Reward is enough”.

|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Уравнения динамического программирования
| style="text-align: left;"| Уравнения Беллмана.

Теорема об улучшении политики, policy iteration алгоритм.

Оптимальные уравнения Беллмана, value iteration алгоритм.

|-
| style="text-align: center;"| 4.
| style="text-align: center;"| Методы оценки политики
| style="text-align: left;"| Постановка задачи оценки политики в неизвестной среде.

Введение в метод Монте-Карло.

Постановка задачи стохастической аппроксимации.

|-
| style="text-align: center;"| 5.
| style="text-align: center;"| Приближенное решение уравнений динамического программирования
| style="text-align: left;"| Постановка задачи оптимизации политики в неизвестной среде.

SARSA как аппроксимация Policy Iteration.

Q-learning как аппроксимация Value Iteration.

Задача исследования среды.

|-
| style="text-align: center;"| 6.
| style="text-align: center;"| Введение в глубинное обучение с подкреплением
| style="text-align: left;"| Примеры задач обучения с подкреплением с использованием аппроксимации

нейронными сетями.

Алгоритм глубинного Q-обучения (DQN).

Применение алгоритма DQN.

|-
| style="text-align: center;"| 7.
| style="text-align: center;"| Методы градиента политики
| style="text-align: left;"| Введение в методы оптимизации в пространстве политик.

Теорема о градиенте политики.

Алгоритм REINFORCE и его применения.

|-
| style="text-align: center;"| 8.
| style="text-align: center;"| Методы Actor-Critic
| style="text-align: left;"| Использование оценок функции ценности для методов градиента политики.

Алгоритмы A2C, TRPO, PPO.

|-
| style="text-align: center;"| 9.
| style="text-align: center;"| * Обучение с подкреплением из человеческих предпочтений
| style="text-align: left;"| Постановка задачи обучения с подкреплением из человеческих предпочтений.

Постановка задачи обучения с подкреплением из человеческих предпочтений.

Применение в больших языковых моделях: Instruct-GPT.

|}


== 4. Методические и оценочные материалы ==

'''Задания для практических занятий:'''

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Перечень рассматриваемых тем (вопросов)'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Марковские процессы принятия решений (MDP)
| style="text-align: left;"| Bспользуйте алгоритмы обучения с подкреплением,

реализованные в библиотеке Stable Baselines 3

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Уравнения динамического программирования
| style="text-align: left;"| Cформулируйте уравнения Беллмана и оптимальные уравнения Беллмана.

Найдите оптимальную политику в заданном Марковском процессе принятия решений.

Найдите оптимальную политику для линейно-квадратичного регулятора.

|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Методы оценки политики
| style="text-align: left;"| Реализуйте алгоритм TD(0) для оценки функции ценности фиксированной политики.
|-
| style="text-align: center;"| 4.
| style="text-align: center;"| Приближенное решение уравнений динамического программирования
| style="text-align: left;"| Реализуйте алгоритм Q-learning для решения задачи Frozen Lake

Реализуйте алгоритм SARSA для решения задачи Grid World

|-
| style="text-align: center;"| 5.
| style="text-align: center;"| Введение в глубинное обучение с подкреплением
| style="text-align: left;"| Реализуйте алгоритм DQN и применение его на среде с дискретным множеством действий и непрерывным множеством состояний.
|-
| style="text-align: center;"| 6.
| style="text-align: center;"| Методы градиента политики
| style="text-align: left;"| Реализуйте алгоритм REINFORCE и примените его на среде с непрерывным множеством состояний и действий.
|-
| style="text-align: center;"| 7.
| style="text-align: center;"| Методы Actor-Critic
| style="text-align: left;"| Используйте алгоритм TRPO, реализованный в библиотеке Stable Baselines 3 для оптимизации.

Награды в неизвестной среде, объясните значение всех гиперпараметров.

|}

'''Текущий контроль успеваемости обучающихся по дисциплине:'''

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Форма текущего контроля'''
| style="text-align: center;"| '''Материалы текущего контроля'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Введение в обучение с подкреплением.

Марковский процесс принятия решений

| style="text-align: center;"| Защита проекта
| style="text-align: left;"| Использовать библиотеку Stable Baselines 3 для задачи максимизации награды в среде Lunar Lander и презентация лучших решений.

''Объясните, как принципы построения архитектуры программного обеспечения применяются в обучении с подкреплением. Какие типовые решения и шаблоны используются при разработке программного обеспечения для обучения с подкреплением? Какие методы и средства проектирования программного обеспечения могут быть применены для оптимизации работы системы обучения с подкреплением? (ПК-1)''

''Какие методы и средства проектирования баз данных могут быть использованы при работе с данными в обучении с подкреплением? Каким образом проектирование программных интерфейсов влияет на эффективность и безопасность системы обучения с подкреплением? Какие библиотеки программных модулей могут быть полезны при разработке программного обеспечения для обучения с подкреплением? (ПК-1)''

''Какие типовые решения и шаблоны проектирования программного обеспечения могут быть использованы при разработке системы обучения с подкреплением? Какие принципы архитектуры ПО следует учитывать при проектировании таких систем? (ПК-1)''

''Каким образом методы и средства проектирования баз данных могут быть применены в контексте обучения с подкреплением? Как влияет проектирование программных интерфейсов на эффективность и безопасность системы обучения с подкреплением? (ПК-1)''

''Каковы основные принципы обучения с подкреплением, и как они отличаются от классических методов машинного обучения? Какие инструменты из перечисленных вы бы использовали для реализации алгоритмов обучения с подкреплением? (ПК-1)''

''Каким образом Python, Pandas, Numpy и SciPy могут быть применены при разработке систем обучения с подкреплением? Какие преимущества предоставляет использование Git для управления версиями кода в проектах, связанных с обучением с подкреплением? (ПК-1)''

''Какие основные принципы обучения с подкреплением вы можете применить для решения задачи классификации, и как они отличаются от подходов обучения с учителем? Объясните, как алгоритмы обучения с подкреплением могут быть применены к задачам классификации, учитывая различные архитектуры нейронных сетей. (ПК-2)''

''Какие методы обучения с подкреплением можно использовать для решения задач временных рядов, и как они отличаются от классических моделей временных рядов, таких как ARIMA и экспоненциальное сглаживание? Объясните, как диффузионные модели могут быть применены к анализу временных рядов, и какие преимущества они могут предоставить в сравнении с классическими методами. (ПК-2)''

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Уравнения динамического программирования.

Методы оценки политики

Приближенное решение уравнений динамического программирования

| style="text-align: center;"| Домашнее задание
| style="text-align: left;"| Реализовать алгоритм TD(0) для оценки политики в окружении Garnet.

Реализовать алгоритм Q-обучения для нахождения оптимальной политики в среде GridWorld.

|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Введение в глубинное обучение с подкреплением
| style="text-align: center;"| Домашнее задание
| style="text-align: left;"| Реализовать алгоритм DQN и применить его для окружения Atari Breakout.
|-
| style="text-align: center;"| 4.
| style="text-align: center;"| Методы градиента политики.

Методы Actor-Critic

| style="text-align: center;"| Защита проекта
| style="text-align: left;"| Использовать алгоритм TRPO/PPO для задачи максимизации награды в неизвестной среде.

''Какие основные компоненты включает в себя алгоритм Actor-Critic, и как они взаимодействуют для обучения нейросетевой модели? Объясните, какие гиперпараметры необходимо настраивать при использовании метода Actor-Critic, и какой эффект они могут оказать на производительность модели. (ПК-2)''

''Как можно применить метод Actor-Critic для оптимизации производительности нейронной сети при решении конкретной задачи в области искусственного интеллекта? Объясните, как провести кросс-валидацию и тюнинг моделей с использованием Actor-Critic, чтобы достичь наилучшей эффективности и производительности. (ПК-2)''

''Как метод Actor-Critic способствует формированию компетенции владения навыками применения современных знаний в области машинного обучения и методологии исследования и разработки в области искусственного интеллекта? Объясните, какие основные принципы и компоненты этого метода помогают улучшить процесс обучения моделей и повысить их эффективность. (ПК-2)''

''Как можно использовать метод Actor-Critic для разработки безопасных и справедливых моделей искусственного интеллекта, а также для оптимизации работы систем искусственного интеллекта? Объясните, какие технологии и инструменты можно применить при использовании Actor-Critic для решения конкретных задач в области машинного обучения и искусственного интеллекта. (ПК-2)''

|}

'''Контрольные вопросы для подготовки к промежуточной аттестации:'''

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Вопросы'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Введение в обучение с подкреплением
| style="text-align: left;"| Приведите примеры задач обучения с подкреплением

Объясните в чем разница между обучением с подкреплением и обучением с учителем.

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Марковские процессы принятия решений (MDP)
| style="text-align: left;"| Дать определение Марковского процесса принятия решений

В чем заключается гипотеза Reward is enough?

|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Уравнения динамического программирования
| style="text-align: left;"| Приведите формулировку уравнений Беллмана.

Сформулируйте оптимальные уравнения Беллмана - Сформулируйте теорему об улучшении политики.

|-
| style="text-align: center;"| 4.
| style="text-align: center;"| Методы оценки политики
| style="text-align: left;"| Сформулируйте алгоритм TD(0).

Объясните, в чем разница между методами Монте-Карло и методами временной разницы. Приведите примеры, когда один из методов превосходит другой.

|-
| style="text-align: center;"| 5.
| style="text-align: center;"| Приближенное решение уравнений динамического программирования
| style="text-align: left;"| Сформулируйте алгоритмы SARSA и Q-learning и объясните разницу между ними.
|-
| style="text-align: center;"| 6.
| style="text-align: center;"| Введение в глубинное обучение с подкреплением
| style="text-align: left;"| Объясните алгоритм DQN, какая связь между алгоритмом DQN и Q-обучением.
|-
| style="text-align: center;"| 7.
| style="text-align: center;"| Методы градиента политики
| style="text-align: left;"| Сформулируйте теорему о градиентах политики.
|-
| style="text-align: center;"| 8.
| style="text-align: center;"| Методы Actor-Critic
| style="text-align: left;"| Сформулируйте алгоритм A2C.
|}

'''Вопросы/Задания к промежуточной аттестации в устной/письменной форме:'''

1. Задача обучения с подкреплением, примеры.

2. Марковский процесс принятия решений, примеры.

3. Функция ценности и функция ценности действия.

4. Уравнения Беллмана.

5. Теорема об улучшении политики.

6. Оптимальные уравнения Беллмана.

7. Policy iteration алгоритм.

8. Value iteration алгоритм.

9. Задача оценки политики, примеры.

10. Задача стохастической аппроксимации.

11. Метод Монте-Карло для оценки политики.

12. Алгоритм временных разностей для оценки политики.

13. Задача нахождения оптимальной политики, задача исследования среды.

14. SARSA, связь с Policy Iteration.

15. Q-обучение, связь с Value Iteration.

16. Компромис между исследованием среду и использованием данных, eps-жадная политика.

17. Алгоритм глубинного Q-обучения.

18. Теорема о градиентах политики.

19. Алгоритм REINFORCE, его ограничения.

20. Алгоритмы, основанные на парадигме Actor-Critic.

'''Перечень учебно-методического обеспечения дисциплины (модуля):'''

Основная литература:

1. Теория и практика машинного обучения: учебное пособие / В. В. Воронина, А. В. Михеев, Н. Г. Ярушкина, К. В. Святов. — Ульяновск: Ульяновский государственный технический университет, 2017. — 291 c. — Режим доступа: https://www.iprbookshop.ru/106120.html — ЭБС «IPRbooks».

2. Воронова, Л. И. Big Data. Методы и средства анализа: учебное пособие / Л. И. Воронова, В. И. Воронов. — Москва: Московский технический университет связи и информатики, 2016. — 33 c. — Режим доступа: https://www.iprbookshop.ru/61463.html — ЭБС «IPRbooks».

Дополнительная литература:

1. Гусарова Н. Ф. Введение в теорию искусственного интеллекта / Н. Ф. Гусарова. — СПб.: Университет ИТМО, 2018. — 62 с. — Режим доступа: https://reader.lanbook.com/book/136515#2 — ЭБСна платформе «Лань».

2. Горожанина, Е. И. Нейронные сети: учебное пособие / Е. И. Горожанина. — Самара: Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики, 2017. — 84 c. — Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/75391.html — ЭБС «IPRbooks».

3. Сопов, Е. А. Многокритериальные нейроэволюционные системы в задачах машинного обучения и человеко-машинного взаимодействия: монография / Е. А. Сопов, И. А. Иванов. — Красноярск: Сибирский федеральный университет, 2019. — 160 c. — Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/100054.html — ЭБС «IPRbooks».

'''Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины'''

{| class="wikitable"
|-
! style="text-align: center;"| '''Вид учебных занятий/деятельности'''
! style="text-align: center;"| '''Деятельность обучающегося'''
|-
| style="text-align: center;"| Лекция
| Написание конспекта лекций: кратко, схематично, последовательно фиксировать основные положения лекции, выводы, формулировки, обобщения; помечать важные мысли, выделять ключевые слова, термины. Обозначить вопросы, термины или другой материал, который вызывает трудности, пометить и попытаться найти ответ в рекомендуемой литературе. Если самостоятельно не удается разобраться в материале, необходимо сформулировать вопрос и задать преподавателю на консультации, во время семинарского (практического) занятия.
|-
| style="text-align: center;"| Практическое (семинарское) занятие
| При подготовке к семинарскому (практическому) занятию необходимо проработать материалы лекций, основной и дополнительной литературы по заданной теме. На основании обработанной информации постараться сформировать собственное мнение по выносимой на обсуждение тематике. Обосновать его аргументами, сформировать список источников, подкрепляющих его.

Во время семинарского (практического) занятия активно участвовать в обсуждении вопросов, высказывать аргументированную точку зрения на проблемные вопросы. Приводить примеры из источниковой базы и научной и/или исследовательской литературы.

|-
| style="text-align: center;"| Разработка отдельных частей кода
| Разработать часть кода, исходя из поставленной задачи и рекомендаций преподавателя. При выполнении работы рекомендуется обращаться к материалам лекций и семинарских (практических) занятий. Если возникают затруднения, необходимо проконсультироваться с преподавателем.
|-
| style="text-align: center;"| Выполнение домашних заданий и групповых проектов
| Для выполнения домашних заданий и групповых проектов необходимо получить формулировку задания от преподавателя и убедиться в понимании задания. При выполнение домашних заданий и групповых проектов необходимо проработать материалы лекций, основной и дополнительной литературы по заданной теме.
|}

BSc: B1.O.25 MFAI 2024 Deep learning

2025-06-18T11:09:29Z

M.sokolovskii: Changes requested by @Viktoria_M8 on Jun 03, 2025

= '''Глубокое обучение''' =

<blockquote>'''Квалификация выпускника''': бакалавр

'''Направление подготовки''': 09.03.01 Информатика и вычислительная техника

'''Направленность (профиль) образовательной программы''': Математические основы искусственного интеллекта

'''Программу разработал(а)''': Иванов В. В., Оселедец И. В., д.ф.-м.н.
</blockquote>

== 1. Краткая характеристика дисциплины ==

Изучение дисциплины (модуля) «Глубокое обучение» обеспечивает формирование и развитие компетенций обучающихся в области компьютерного зрения, их применение для решения различных прикладных задач в рамках профессиональной деятельности. В ходе освоения дисциплины обучающиеся рассматривают процесс развертывания и разработки моделей компьютерного зрения.


== 2. Перечень планируемых результатов обучения ==

'''Целью освоения дисциплины (модуля)''' является формирование знаний, умений и навыков в рамках профессиональной деятельности, позволяющих успешно работать в избранной отрасли, а также обладать компетенциями, способствующими социальной мобильности, устойчивости и конкурентоспособности обучающегося в условиях современных рыночных отношений.

'''Задачами дисциплины''' являются формирование навыков развертывания и разработки моделей компьютерного зрения, выбора правильной модели компьютерного зрения, настройки развернутой модели в реальных условиях.


=== '''Общая характеристика результата обучения по дисциплине''' ===

'''Знания:''' сформированы систематические знания о стратегии визуального восприятия роботов; о реализации моделей компьютерного зрения; знания теории и возможностей применения компьютерного зрения; методов представления изображения; методов унифицированного обнаружения объектов в реальном времени; нейронных сетей; принципов критического анализа.

'''Умения:''' сформированы умения подбирать подходящую модель под поставленную задачу; выбирать правильную модель компьютерного зрения; реализовывать алгоритм сопоставления шаблонов; проводить анализ различных моделей под поставленную задачу; получать новые знания на основе анализа, синтеза и других методов; собирать данные по сложным научным проблемам, относящимся к профессиональной области; осуществлять поиск информации и решений на основе экспериментальных действий.

'''Навыки (владения):''' сформировано владение навыками разработки моделей с достаточной для решения задачи подверженностью обучению и развертыванию; навыками точной настройки развернутой модели в реальных условиях; навыками развертывания и разработки моделей компьютерного зрения.


== 3. Структура и содержание дисциплины ==

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№ раздела'''
| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Содержание дисциплины (модуля) по темам'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Получение изображений и базовая обработка изображений
| style="text-align: left;"| Компьютерное зрение в действии.

Система человеческого зрения.

Оптические иллюзии.

Выборка и квантование.

Представление изображения.

Цветовые пространства.

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Фильтрация изображений и двоичное зрение
| style="text-align: left;"| Шум изображения.

Свертки и ядра.

Сглаживание и размытие.

Пороговая обработка и гистограммы.

Морфологические операции.

Градиенты и обнаружение краев.

|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Экстракторы и дескрипторы функций
| style="text-align: left;"| Гистограмма градиентов (HoG).

Масштабно-инвариантное преобразование признаков (SIFT).

Угловой детектор Харриса.

Соответствие шаблонов.

Мешок визуальных слов.

Обнаружение и распознавание лиц (Виола Джонс).

|-
| style="text-align: center;"| 4.
| style="text-align: center;"| Модели глубокого обучения для компьютерного зрения
| style="text-align: left;"| Вы только посмотрите один раз: унифицированное обнаружение объектов в реальном времени (YOLO).

Генеративные состязательные сети (GAN).

Полностью сверточные сети (FCN) для семантической сегментации.

Многодоменная сеть (MDNet) для отслеживания объектов.

Общее отслеживание объектов с использованием регрессионных сетей (GOTURN) для отслеживания объектов.

|}


== 4. Методические и оценочные материалы ==

'''Задания для практических занятий:'''

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Перечень рассматриваемых тем (вопросов)'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Получение изображений и базовая обработка изображений
| style="text-align: left;"| Загрузка и построение изображений в среде Python.

Преобразование разных цветовых пространств.

Как найти скин на изображениях на основе моделей цветового пространства.

Как найти точку красных глаз на лице с помощью моделей цветового пространства.

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Фильтрация изображений и двоичное зрение
| style="text-align: left;"| Внедрить метод Оцу.

Внедрить фильтры Собеля, Превейтта.

Внедрить детектор кромок Canny.

Выполните анализ различных фильтров для данных изображений.

|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Экстракторы и дескрипторы функций
| style="text-align: left;"| Реализуйте алгоритм сопоставления шаблонов.

Реализуйте гистограмму градиента с помощью библиотеки CV2.

Реализация SIFT под поставленную задачу.

Внедрить определение угла Харриса.

Анализ различных экстракторов под поставленную задачу.

|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Модели глубокого обучения для компьютерного зрения
| style="text-align: left;"| Внедрить YOLO с помощью механизма трансферного обучения.

Внедрить GAN для набора данных MNIST.

Реализуйте FCN и GOTURN.

Анализ различных моделей под поставленную задачу.

|}

'''Текущий контроль успеваемости обучающихся по дисциплине:'''

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Форма текущего контроля'''
| style="text-align: center;"| '''Материалы текущего контроля'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Получение изображений и базовая обработка изображений
| style="text-align: center;"| Проверка выполнения домашних заданий;

Устный / письменный опрос

| style="text-align: left;"| Устный / письменный опрос:

Каковы цветовые пространства и где они используются?

Какие бывают основные и второстепенные цвета?

Как образ формируется в компьютерах?

Как вы конвертируете RGB в изображения в градациях серого?

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Фильтрация изображений и двоичное зрение
| style="text-align: center;"| Проверка выполнения домашних заданий;

Устный / письменный опрос;

Коллоквиум

| style="text-align: left;"| Устный / письменный опрос:

Какие проблемы возникают при выполнении задачи гистограммы?

Примените сверточный фильтр, чтобы вычислить ответ.

Какие параметры необходимы для применения различных фильтров изображений?

Как вы будете вычислять градиенты изображения и их преимущества?

|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Экстракторы и дескрипторы функций
| style="text-align: center;"| Проверка выполнения домашних заданий;

Устный / письменный опрос;

Коллоквиум

| style="text-align: left;"| Устный / письменный опрос:

Как экстрактор признаков работает с данным изображением?

В чем разница между извлечением признаков и дескрипторами?

Объясните примеры дескрипторов и экстракторов признаков.

Запишите плюсы и минусы SIFT, HOG и Harris

|-
| style="text-align: center;"| 4.
| style="text-align: center;"| Модели глубокого обучения для компьютерного зрения
| style="text-align: center;"| Проверка выполнения домашних заданий;

Устный / письменный опрос

| style="text-align: left;"| Устный / письменный опрос:

Чем задача классификации отличается от задачи обнаружения?

Объясните механизм передачи обучения для задачи обнаружения объектов.

Сколько типов моделей существует для отслеживания объектов в видео.

Запишите плюсы и минусы YOLO, FCN и MDNet.

''Какие критерии следует учитывать при выборе модели глубокого обучения для решения задач компьютерного зрения? Объясните, как эти критерии связаны с методами настройки и наладки программно-аппаратных комплексов в контексте области машинного обучения. (ОПК-7)''

''Какие методы оценки и сравнения результатов работы моделей глубокого обучения для компьютерного зрения могут быть использованы для принятия обоснованных решений в области машинного обучения? Объясните, какие критерии приёмки решений в области компьютерного зрения могут быть учтены при анализе и интерпретации полученных результатов. (ОПК-7)''

''Какие основные компоненты входят в архитектуру сверточных нейронных сетей, используемых в задачах компьютерного зрения, и какие параметры этих компонентов могут подлежать настройке для оптимизации производительности модели? (ОПК-7)''

''Какие методы оптимизации функций потерь и выбора гиперпараметров могут быть применены при обучении глубоких нейронных сетей для задач компьютерного зрения? Какие техники регуляризации и адаптивного обучения могут использоваться для улучшения обобщающей способности моделей в контексте настройки программно-аппаратных комплексов в области машинного обучения? (ОПК-7)''

''Каким образом архитектура сверточных нейронных сетей влияет на производительность программно-аппаратных комплексов в задачах компьютерного зрения, и какие методы оптимизации можно применить для улучшения работы таких комплексов? (ОПК-7)''

''Какие техники регуляризации и адаптивного обучения могут быть использованы для повышения обобщающей способности моделей глубокого обучения в контексте проверки работоспособности программно-аппаратных комплексов в области машинного обучения, и какие методы отладки можно применить для исследования причин недостаточной эффективности таких комплексов? (ОПК-7)''

''Какие основные компоненты включает в себя сверточная нейронная сеть для задач компьютерного зрения, и какие программные инструменты можно использовать для создания и обучения подобных моделей? (ОПК-9)''

''Какие методы аугментации данных могут быть применены для улучшения производительности моделей глубокого обучения в задачах компьютерного зрения, и какие программные библиотеки предоставляют инструменты для реализации этих методов в практических задачах? (ОПК-9)''

''Какие основные компоненты включает в себя сверточная нейронная сеть для задач компьютерного зрения, и каким образом выбор архитектуры модели может повлиять на результаты обучения и качество классификации изображений? (ОПК-9)''

''Какие методы аугментации данных могут быть применены для улучшения производительности моделей глубокого обучения в задачах компьютерного зрения, и каким образом выбор конкретных методов аугментации может повлиять на обобщающую способность модели и её способность к обнаружению объектов на изображениях? (ОПК-9)''

''Какие методы и подходы глубокого обучения для компьютерного зрения можно использовать для создания документации или видеороликов, описывающих методику использования программного средства для распознавания объектов на изображениях? (ОПК-9)''

''Каким образом архитектура сверточных нейронных сетей может быть оптимизирована для создания эффективной документации или видеороликов, демонстрирующих процесс обучения модели компьютерного зрения на конкретном наборе данных? (ОПК-9)''

''Какие архитектуры нейронных сетей наиболее эффективны для задач компьютерного зрения, и какие преимущества они предоставляют по сравнению с классическими моделями машинного обучения, такими как метод опорных векторов или градиентный бустинг? (ПК-2)''

''Какие методы обучения глубоких нейронных сетей для компьютерного зрения позволяют достичь высокой точности распознавания объектов на изображениях, и как эти методы отличаются от подходов к обучению классических моделей временных рядов или моделей обработки естественного языка? (ПК-2)''

''Какие методы оптимизации гиперпараметров нейронных сетей для компьютерного зрения вы считаете наиболее эффективными, и какие аспекты необходимо учитывать при выборе подходящего метода в контексте создания моделей с высокой эффективностью и производительностью? (ПК-2)''

''Каким образом использование графов для моделирования структур нейронных сетей в области компьютерного зрения может способствовать улучшению эффективности и точности распознавания объектов на изображениях, и какие преимущества предоставляет такой подход по сравнению с другими методами построения архитектур нейронных сетей? (ПК-2)''

''Какие методы и алгоритмы глубокого обучения для компьютерного зрения можно использовать для решения конкретной задачи распознавания объектов на изображениях, учитывая требования к точности, производительности и эффективности модели? Объясните, как выбор определенной модели или архитектуры нейронной сети может повлиять на результаты исследования. (ПК-2)''

''Каким образом применение технологий компьютерного зрения, таких как библиотека OpenCV, может улучшить процесс обработки изображений и распознавания объектов в контексте разработки систем искусственного интеллекта? Приведите примеры использования OpenCV для решения конкретных задач в области компьютерного зрения и объясните преимущества данного подхода. (ПК-2)''

|}

'''Контрольные вопросы для подготовки к промежуточной аттестации:'''

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Вопросы'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Получение изображений и базовая обработка изображений
| style="text-align: left;"| Как можно различать разные цветовые пространства?

Объясните и укажите причину появления слепого пятна в человеческом глазу.

В каких сценариях компьютерное зрение лучше человеческого?

Запишите различные области применения робототехники, в которых успешно применяется компьютерное зрение.

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Фильтрация изображений и двоичное зрение
| style="text-align: left;"| Вычислить ядра для данных изображений.

Объясните разницу между разными фильтрами.

Что такое шум изображения и как он усложняет задачу компьютерного зрения?

Применяйте различные комбинации фильтров для достижения требуемого вывода данного изображения.

|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Экстракторы и дескрипторы функций
| style="text-align: left;"| Как вы различаете разные экстракторы и дескрипторы функций?

Каковы возможные методы обнаружения углов?

Чем полезны углы для решения задачи роботизированного зрения?

Как вы исправите различные изображения, чтобы построить карту местности?

|-
| style="text-align: center;"| 4.
| style="text-align: center;"| Модели глубокого обучения для компьютерного зрения
| style="text-align: left;"| Какие функции потерь используются в YOLO?

Какие изучаемые параметры FCN для семантической сегментации?

Чем семантическая сегментация отличается от сегментации экземпляра?

Напишите области применения для отслеживания объектов в робототехнике.

|}

'''Вопросы/Задания к промежуточной аттестации в устной/письменной форме:'''

# Морфологические операции; Структурирующий элемент; Эрозия; Растяжение; Открытие; Закрытие;
# Thresholding; Адаптивное пороговое значение;
# Гистограмма; Алгоритм вычисления гистограммы;
# Метод Отсу;
# Би-модальное изображение (два пика);
# Вычисление градиентов изображений; Величина градиента и ориентация;
# Вычисление градиентов с использованием ядер; Ядро Sobel; Ядро Scharr;
# Non-maxima Suppression; Порог гистерезиса; Пороговый диапазон;
# Подключенная маркировка компонентов (CCL);
# Алгоритм Розенфельда и Пфальца;
# Гистограмма ориентированных градиентов (HOG);
# Поддержка векторных машин;
# Обучение модели; Виды обучения: обучение с учителем, обучение без учителя, обучение с частичным привлечением учителя;
# Функция потерь;
# KNearest Neighbors (KNN);
# Евклидово расстояние в n-измерениях;
# Логистическая регрессия; двух классовая проблема классификации;
# Прогноз «лейбла» из «признака»;
# Градиентный спуск;
# Кластеризация: обучение без учителя;
# Кластеризация изображений на основе свойств; Извлечение доминирующих характеристик;
# Adaboost для выбора признаков; Boosting; Classifier cascade;
# Вектор признаков; Дескриптор изображения; Дескриптор признаков; Вектор признаков изображения; Алгоритмы обнаружения ключевых точек: Haaris, GFTT, Difference of Gaussians (DoG), FAST;
# Отслеживание объектов: Exhaustive Search, Mean Shift, Optical Flow;
# Нейронные сети; Нейронные сети и их роль в биологии;
# Алгоритм Perceptron; Алгоритм backpropagation;
# Изучение данных: тренировочные данные, тестовые данные; переобучение (over-fitting);
# Архитектура сверточной нейронной сети;
# Типы слоев в сверточной сети: Сверточные слои (CONV), Объединение слоев (POOL), Fully connected (FC).

'''Перечень учебно-методического обеспечения дисциплины:'''

Основная литература:

# Лекун, Я. Как учится машина: революция в области нейронных сетей и глубокого обучения / Я. Лекун; перевод Е. Арсенова; под редакцией В. Скворцова, М. Плец. — Москва: Альпина ПРО, 2021. — 335 c. — Режим доступа: https://www.iprbookshop.ru/131617.html — ЭБС «IPRbooks».
# Пылов, П. А. Основы работы с моделями машинного и глубокого обучения: учебное пособие / П. А. Пылов, Р. В. Майтак, А. В. Дягилева. — Москва, Вологда: Инфра-Инженерия, 2023. — 256 c. — Режим доступа: https://www.iprbookshop.ru/133369.html — ЭБС «IPRbooks».

Дополнительная литература'':''

1. Corke, P. Robotics, Vision and Control: Fundamental Algorithms in MATLAB (Springer Tracts in Advanced Robotics). — Publishing House: Springer, 2013. — 570 p. — Режим доступа: https://portal.university.innopolis.ru/reading_hall/detail.php?ID=82824 — Электронный каталог научно-технической библиотеки АНО ВО «Университет Иннополис».

'''Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины'''

{| class="wikitable"
|-
! style="text-align: center;"| '''Вид учебных занятий/деятельности'''
! style="text-align: center;"| '''Деятельность обучающегося'''
|-
| style="text-align: center;"| Лекция
| Написание конспекта лекций: кратко, схематично, последовательно фиксировать основные положения лекции, выводы, формулировки, обобщения; помечать важные мысли, выделять ключевые слова, термины. Обозначить вопросы, термины или другой материал, который вызывает трудности, пометить и попытаться найти ответ в рекомендуемой литературе. Если самостоятельно не удается разобраться в материале, необходимо сформулировать вопрос и задать преподавателю на консультации, во время семинарского (практического) занятия.
|-
| style="text-align: center;"| Практическое (семинарское) занятие
| При подготовке к семинарскому (практическому) занятию необходимо проработать материалы лекций, основной и дополнительной литературы по заданной теме. На основании обработанной информации постараться сформировать собственное мнение по выносимой на обсуждение тематике. Обосновать его аргументами, сформировать список источников, подкрепляющих его.

Во время семинарского (практического) занятия активно участвовать в обсуждении вопросов, высказывать аргументированную точку зрения на проблемные вопросы. Приводить примеры из источниковой базы и научной и/или исследовательской литературы.

|-
| style="text-align: center;"| Устный/письменный опрос
| Отвечать, максимально полно, логично и структурировано, на поставленный вопрос. Основная цель – показать всю глубину знаний по конкретной теме или ее части.
|-
| style="text-align: center;"| Подготовка к промежуточной аттестации
| При подготовке к промежуточной аттестации необходимо проработать вопросы по темам, которые рекомендуются для самостоятельной подготовки. При возникновении затруднений с ответами следует ориентироваться на конспекты лекций, семинаров, рекомендуемую литературу, материалы электронных и информационных справочных ресурсов, статей.

Если тема вызывает затруднение, четко сформулировать проблемный вопрос и задать его преподавателю.

|-
| style="text-align: center;"| Практические (лабораторные) занятия
| Практические занятия предназначены прежде всего для разбора отдельных сложных положений, тренировки аналитических навыков, а также для развития коммуникационных навыков. Поэтому на практических занятиях необходимо участвовать в тех формах обсуждения материала, которые предлагает преподаватель: отвечать на вопросы преподавателя, дополнять ответы других студентов, приводить примеры, задавать вопросы другим выступающим, обсуждать вопросы и выполнять задания в группах. Работа на практических занятиях подразумевает домашнюю подготовку и активную умственную работу на самом занятии. Работа на практических занятиях в форме устного опроса заключается прежде всего в тренировке навыков применять теоретические положения к самому разнообразному материалу. В ходе практических занятий студенты работают в группах для обсуждения предлагаемых вопросов.
|-
| style="text-align: center;"| Самостоятельная работа
| Самостоятельная работа состоит из следующих частей: 1) чтение учебной, справочной, научной литературы; 2) повторение материала лекций; 3) составление планов устных выступлений; 4) подготовка видеопрезентации. При чтении учебной литературы нужно разграничивать для себя материал на отдельные проблемы, концепции, идеи. Учебную литературу можно найти в электронных библиотечных системах, на которые подписан АНО Университет Иннополис.
|-
| style="text-align: center;"| Дискуссия
| Публичное обсуждение спорного вопроса, проблемы. Каждая сторона должна оппонировать мнение собеседника, аргументируя свою позицию.
|-
| style="text-align: center;"| Выполнение домашних заданий и групповых проектов
| Для выполнения домашних заданий и групповых проектов необходимо получить формулировку задания от преподавателя и убедиться в понимании задания. При выполнение домашних заданий и групповых проектов необходимо проработать материалы лекций, основной и дополнительной литературы по заданной теме.
|}

BSc:Syllabi Table 3+1 MFAI (2024-2028)

2025-06-18T10:59:36Z

M.sokolovskii:

BSc: B1.O.23 MFAI 2024 Introduction to Machine Learning 8s

2025-06-18T10:59:03Z

M.sokolovskii: Changes requested by @Viktoria_M8 on Jun 03, 2025

= '''Введение в машинное обучение''' =

<blockquote>'''Квалификация выпускника''': бакалавр

'''Направление подготовки''': 09.03.01 Информатика и вычислительная техника

'''Направленность (профиль) образовательной программы''': Математические основы искусственного интеллекта

'''Программу разработал(а)''': Хан А. М., Соколов Е. А.
</blockquote>

== 1. Краткая характеристика дисциплины ==

Изучение дисциплины (модуля) «Введение в машинное обучение» обеспечивает формирование и развитие компетенций обучающихся в области в области анализа данных, разработки и применения алгоритмов машинного обучения, их применение для решения различных прикладных задач в рамках профессиональной деятельности.


== 2. Перечень планируемых результатов обучения ==

'''Целью освоения дисциплины (модуля)''' является формирование знаний, умений и навыков в рамках профессиональной деятельности, позволяющих успешно работать в избранной отрасли, а также обладать компетенциями, способствующими социальной мобильности, устойчивости и конкурентоспособности обучающегося в условиях современных рыночных отношений.

'''Задачами дисциплины''' являются ознакомление с основными понятиями и принципами машинного обучения, включая обучение с учителем (классификация и регрессия) и методы анализа данных; изучение методов предобработки данных (очистка, нормализация, кодирование категориальных признаков) и их важности для успешного обучения моделей; изучение линейных моделей (регрессия и классификация) и интерпретация их результатов в реальных задачах; овладение структурой и алгоритмами построения решающих деревьев, а также ансамблевыми методами (случайные леса, градиентный бустинг) для повышения точности моделей; ознакомление с основами кластеризации и методами снижения размерности (например, K-средние и PCA) для анализа неразмеченных данных; изучение методов коллаборативной и контентной фильтрации в рекомендательных системах; ознакомление с концепциями адаптации домена и переноса обучения для улучшения производительности моделей в изменяющихся условиях.


=== '''Общая характеристика результата обучения по дисциплине''' ===

'''Знания:''' сформированы систематические знания предмета в полном объеме рабочей программы.

'''Умения:''' сформированы умения анализировать, сравнивать, классифицировать, обобщать, конкретизировать и систематизировать изученный материал, выделять в нем главное: устанавливать причинно-следственные связи.

'''Навыки (владения):''' сформировано владение навыками формулировки ответов; навыками свободного чтения результатов анализов и других исследований и решения ситуационных задач повышенной сложности; навыками работы с основной литературой и методами исследования большого объема, необходимого для практической деятельности; навыками соединения теоретических аспектов предмета с задачами практического значения.


== 3. Структура и содержание дисциплины ==

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№ раздела'''
| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Содержание дисциплины (модуля) по темам'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Обучение с учителем
| style="text-align: left;"| Продвинутые методы обучения линейных моделей. Хэширование признаков и случайные проекции. Методы отбора признаков. Обобщённые линейные модели. Современные имплементации градиентного бустинга. Ядровые методы. Метод k ближайших соседей в классификации и регрессии. Метрики на сложных объектах. Метрики на текстах на основе представлений слов. Методы поиска ближайших соседей. Locality-sensitive hashing. Обучение метрик, learning to hash.
|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Обучение без учителя
| style="text-align: left;"| Ядра, их теоретические основы и примеры применения для сложных объектов. Аппроксимация признаковых описаний в спрямляющем пространстве. EM-алгоритм. Тематическое моделирование, LDA. Генеративные модели. Продвинутые методы кластеризации. Лапласианы графов в машинном обучении. Методы обнаружения аномалий, одноклассовые методы.
|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Ранжирование и рекомендательные системы
| style="text-align: left;"| Матричные разложения и факторизационные машины; их применения в машинном обучении. Метрики качества рекомендательных систем. Обучение ранжированию. Метрики качества ранжирования. Поточечный, попарный и списочный подходы. Краудсорсинг при сборе разметки, оптимальная агрегация меток.
|-
| style="text-align: center;"| 4.
| style="text-align: center;"| Задача адаптации признакового пространства (domain adaptation), transfer learning
| style="text-align: left;"| Введение в transfer learning. Типы transfer learning. Задача адаптации домена (domain adaptation). Методы адаптации домена. Проблемы и вызовы.

Применение адаптации домена в компьютерном зрении, обработке естественного языка и других областях. Практические кейсы, показывающие эффективность transfer learning. Метрики для оценки качества адаптации. Сравнение производительности моделей до и после адаптации. Актуальные проблемы и новые подходы в области transfer learning и domain adaptation.

|}


== 4. Методические и оценочные материалы ==

'''Задания для практических занятий:'''

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Перечень рассматриваемых тем (вопросов)'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Обучение с учителем
| style="text-align: left;"| Хэширование признаков и случайные проекции: Участники изучат методы хэширования признаков и случайных проекций для уменьшения размерности данных, а также реализуют эти методы на реальных наборах данных.

Методы отбора признаков: Практическое занятие будет посвящено различным методам отбора признаков, включая фильтрационные, обертки и встроенные методы, с акцентом на их применение в задачах классификации и регрессии.

Обобщённые линейные модели: Участники изучат принципы работы обобщённых линейных моделей (GLM) и реализуют их на практике, сравнивая результаты с традиционными линейными моделями.

Современные имплементации градиентного бустинга: Занятие будет посвящено изучению современных библиотек для реализации градиентного бустинга (например, XGBoost, LightGBM) и их применению к реальным задачам.

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Обучение без учителя
| style="text-align: left;"| Ядра и их применение в машинном обучении: Изучение различных типов ядер, их теоретические основы и применение для сложных объектов, таких как изображения и тексты. Реализация SVM с различными ядрами на реальных данных.

Аппроксимация признаковых описаний в спрямляющем пространстве: Практическое занятие по методам аппроксимации и их применению для уменьшения размерности данных, включая PCA и t-SNE.

EM-алгоритм и тематическое моделирование: Реализация EM-алгоритма для кластеризации данных и тематического моделирования с использованием LDA на текстовых наборах данных.

Методы обнаружения аномалий и одноклассовые методы: Исследование различных методов обнаружения аномалий, включая одноклассовые SVM и алгоритмы на основе кластеризации. Применение этих методов к задачам реального времени.

|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Ранжирование и рекомендательные системы
| style="text-align: left;"| Матричные разложения и их применение в рекомендательных системах: Изучение методов SVD, NMF и других разложений матриц для создания рекомендательных систем. Практическая реализация на реальных данных.

Метрики качества рекомендательных систем: Анализ различных метрик, таких как RMSE, MAE, Precision@K и Recall@K. Сравнение их применимости в разных сценариях.

Обучение ранжированию: методы и подходы: Исследование методов обучения ранжированию, включая попарный и списочный подходы. Реализация алгоритмов на примерах наборов данных.

Краудсорсинг и агрегация меток для разметки данных: Изучение методов сбора разметки с использованием краудсорсинга и оптимальных подходов к агрегации меток. Практическое занятие по анализу полученных данных.

|-
| style="text-align: center;"| 4.
| style="text-align: center;"| Задача адаптации признакового пространства (domain adaptation), transfer learning
| style="text-align: left;"| Основы Transfer Learning: Теория и Практика.

- Изучение принципов transfer learning, его типов и применения в различных задачах. Практическое занятие на настройку модели для переноса знаний.

Адаптация домена: Методы и Алгоритмы.

- Обзор методов адаптации домена, таких как Adversarial Training и Domain-Invariant Feature Learning. Реализация одного из методов на примере набора данных.Применение Transfer Learning в Компьютерном Зрении.

- Практическое занятие по использованию предобученных моделей (например, ResNet, VGG) для решения задач классификации изображений с адаптацией к новому домену.

Метрики Оценки Качества Адаптации.

- Изучение метрик, используемых для оценки качества адаптации моделей, таких как Accuracy, F1-score и AUC. Практическая работа по сравнению производительности моделей до и после адаптации.

|}

'''Текущий контроль успеваемости обучающихся по дисциплине:'''

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Форма текущего контроля'''
| style="text-align: center;"| '''Материалы текущего контроля'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Обучение с учителем
| style="text-align: center;"| Устный / письменный опрос
| style="text-align: left;"| Устный / письменный опрос:

Объясните, как работают методы отбора признаков и приведите примеры ситуаций, когда их использование может значительно улучшить качество модели.

Каковы основные отличия между локальным чувствительным хэшированием (Locality-sensitive hashing) и традиционными методами поиска ближайших соседей?

Опишите процесс обучения метрик (learning to hash) и его применение в задачах поиска ближайших соседей.

Как современные реализации градиентного бустинга (например, XGBoost) улучшают производительность по сравнению с классическими методами бустинга?

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Обучение без учителя
| style="text-align: center;"| Устный / письменный опрос
| style="text-align: left;"| Устный / письменный опрос:

Опишите, как работают генеративные модели в контексте машинного обучения, и приведите примеры их применения.

Какова роль лапласианов графов в методах кластеризации и какие преимущества они предоставляют по сравнению с традиционными методами?

Объясните процесс тематического моделирования с использованием LDA и его применение для анализа текстов.

Каковы основные отличия между одноклассовыми методами обнаружения аномалий и традиционными методами классификации?

|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Ранжирование и рекомендательные системы
| style="text-align: center;"| Устный / письменный опрос
| style="text-align: left;"| Устный / письменный опрос:

Объясните, как работает метод SVD для факторизации матриц и его применение в рекомендательных системах.

Каковы преимущества и недостатки различных метрик качества рекомендательных систем, таких как Precision, Recall и F1-score?

Опишите процесс краудсорсинга для сбора разметки данных и методы оптимальной агрегации полученных меток.

Каковы основные принципы обучения ранжированию и какие алгоритмы наиболее популярны в этой области?

|-
| style="text-align: center;"| 4.
| style="text-align: center;"| Задача адаптации признакового пространства (domain adaptation), transfer learning
| style="text-align: center;"| Устный / письменный опрос
| style="text-align: left;"| Устный / письменный опрос:

Объясните, что такое адаптация домена и какие задачи она решает в контексте transfer learning.

Опишите несколько методов адаптации домена и приведите примеры их применения в компьютерном зрении или обработке естественного языка.

Каковы основные проблемы и вызовы, связанные с transfer learning и адаптацией домена?

Сравните производительность модели до и после адаптации, используя конкретные примеры и метрики оценки.

|}

'''Контрольные вопросы для подготовки к промежуточной аттестации:'''

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Вопросы'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Обучение с учителем
| style="text-align: left;"| Каковы основные преимущества и недостатки методов хэширования признаков по сравнению с традиционными методами уменьшения размерности?

Какие метрики можно использовать для оценки качества моделей, построенных с использованием обобщённых линейных моделей?

В чем заключается принцип работы метода k ближайших соседей и какие его основные ограничения?

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Обучение без учителя
| style="text-align: left;"| Каковы основные принципы работы ядерных методов в машинном обучении и какие задачи они помогают решать?

В чем заключается суть EM-алгоритма и как он используется для решения задач кластеризации?

Какие методы обнаружения аномалий существуют и в каких ситуациях каждый из них наиболее эффективен?

|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Ранжирование и рекомендательные системы
| style="text-align: left;"| Какие основные матричные разложения используются в рекомендательных системах и как они помогают улучшить качество рекомендаций?

В чем различия между поточечным, попарным и списочным подходами в обучении ранжированию?

Каковы основные метрики качества ранжирования и как они влияют на оценку эффективности рекомендательных систем?

|-
| style="text-align: center;"| 4.
| style="text-align: center;"| Задача адаптации признакового пространства (domain adaptation), transfer learning
| style="text-align: left;"| Каковы основные типы transfer learning и в чем их отличия?

Какие методы используются для адаптации домена, и какие проблемы они могут решать?

Какие метрики применяются для оценки качества адаптации моделей в задачах transfer learning?

|}

'''Вопросы/Задания к промежуточной аттестации в устной/письменной форме:'''

1. Какой из следующих методов не является методом отбора признаков?

A) LASSO

B) Recursive Feature Elimination (RFE)

C) Principal Component Analysis (PCA)

D) Random Forest Feature Importance

Правильный ответ: C) Principal Component Analysis (PCA)

2. Какой из следующих алгоритмов является примером обобщённой линейной модели?

A) Decision Tree

B) Support Vector Machine

C) Logistic Regression

D) K-Means Clustering

Правильный ответ: C) Logistic Regression

3. Какой из следующих методов лучше всего подходит для работы с разреженными данными в контексте поиска ближайших соседей?

A) Euclidean Distance

B) Manhattan Distance

C) Cosine Similarity

D) Locality-sensitive hashing

Правильный ответ: D) Locality-sensitive hashing

4. Какое из следующих ядер не является положительно определенным?

A) Полиномиальное ядро

B) Радиационное ядро (RBF)

C) Линейное ядро

D) Ядро Гаусса с отрицательным параметром

Правильный ответ: D) Ядро Гаусса с отрицательным параметром

5. Какой из следующих методов используется для аппроксимации вероятностных распределений в EM-алгоритме?

A) K-Means

B) Expectation-Maximization

C) Principal Component Analysis

D) Support Vector Machines

Правильный ответ: B) Expectation-Maximization

6. Какой метод лучше всего подходит для обнаружения аномалий в высокоразмерных данных?

A) K-Means

B) Одноклассовый SVM

C) Линейная регрессия

D) Метод главных компонент

Правильный ответ: B) Одноклассовый SVM

7. Какое из следующих разложений матриц не является методом факторизации?

A) SVD

B) NMF

C) PCA

D) K-Means

Правильный ответ: D) K-Means

8. Какая метрика наиболее подходит для оценки качества рекомендательной системы с учетом порядка рекомендаций?

A) RMSE

B) Mean Absolute Error

C) NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain)

D) Precision@K

Правильный ответ: C) NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain)

9. Какой из следующих подходов к обучению ранжированию требует наличия парных сравнений?

A) Поточный подход

B) Попарный подход

C) Списочный подход

D) Метод на основе контента

Правильный ответ: B) Попарный подход

10. Какой из следующих методов не является методом адаптации домена?

A) Adversarial Training

B) Fine-tuning

C) Transfer Component Analysis

D) K-Means Clustering

Правильный ответ: D) K-Means Clustering

11. Какой из следующих подходов наиболее часто используется для оценки качества адаптации в задачах transfer learning?

A) Mean Squared Error

B) Cross-Entropy Loss

C) F1-score

D) Precision@K

Правильный ответ: C) F1-score

12. Какой из следующих факторов может негативно повлиять на эффективность transfer learning?

A) Схожесть между исходным и целевым доменами

B) Различия в распределении данных между доменами

C) Использование предобученных моделей

D) Наличие большого объема данных в целевом домене

Правильный ответ: B) Различия в распределении данных между доменами

'''Перечень учебно-методического обеспечения дисциплины (модуля):'''

Основная литература:

1. Ракитский, А. А. Методы машинного обучения: учебно-методическое пособие / А. А. Ракитский. — Новосибирск: Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики, 2018. — 32 c. — Режим доступа: https://www.iprbookshop.ru/90591.html — ЭБС «IPRbooks».

2. Теория и практика машинного обучения: учебное пособие / В. В. Воронина, А. В. Михеев, Н. Г. Ярушкина, К. В. Святов. — Ульяновск: Ульяновский государственный технический университет, 2017. — 291 c. — Режим доступа: https://www.iprbookshop.ru/106120.html — ЭБС «IPRbooks».

Дополнительная литература:

1. Барский, А. Б. Введение в нейронные сети: учебное пособие / А. Б. Барский. — 4-е изд. — Москва: Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2024. — 357 c. — Режим доступа: https://www.iprbookshop.ru/133929.html — ЭБС «IPRbooks».

2. Кузнецов, В. П. Нейронные сети: практический курс: учебное пособие / В. П. Кузнецов. — Рязань: Рязанский государственный радиотехнический университет, 2014. — 71 c. — Режим доступа: https://www.iprbookshop.ru/121460.html — ЭБС «IPRbooks».

'''Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины (модуля)'''

{| class="wikitable"
|-
! style="text-align: center;"| '''Вид учебных занятий/деятельности'''
! style="text-align: center;"| '''Деятельность обучающегося'''
|-
| style="text-align: center;"| Лекция
| Написание конспекта лекций: кратко, схематично, последовательно фиксировать основные положения лекции, выводы, формулировки, обобщения; помечать важные мысли, выделять ключевые слова, термины. Обозначить вопросы, термины или другой материал, который вызывает трудности, пометить и попытаться найти ответ в рекомендуемой литературе. Если самостоятельно не удается разобраться в материале, необходимо сформулировать вопрос и задать преподавателю на консультации, во время семинарского (практического) занятия.
|-
| style="text-align: center;"| Практическое (семинарское) занятие
| При подготовке к семинарскому (практическому) занятию необходимо проработать материалы лекций, основной и дополнительной литературы по заданной теме. На основании обработанной информации постараться сформировать собственное мнение по выносимой на обсуждение тематике. Обосновать его аргументами, сформировать список источников, подкрепляющих его.

Во время семинарского (практического) занятия активно участвовать в обсуждении вопросов, высказывать аргументированную точку зрения на проблемные вопросы. Приводить примеры из источниковой базы и научной и/или исследовательской литературы.

|-
| style="text-align: center;"| Устный/письменный опрос
| Отвечать, максимально полно, логично и структурировано, на поставленный вопрос. Основная цель – показать всю глубину знаний по конкретной теме или ее части.
|-
| style="text-align: center;"| Подготовка к промежуточной аттестации
| При подготовке к промежуточной аттестации необходимо проработать вопросы по темам, которые рекомендуются для самостоятельной подготовки. При возникновении затруднений с ответами следует ориентироваться на конспекты лекций, семинаров, рекомендуемую литературу, материалы электронных и информационных справочных ресурсов, статей.

Если тема вызывает затруднение, четко сформулировать проблемный вопрос и задать его преподавателю.

|-
| style="text-align: center;"| Практические (лабораторные) занятия
| Практические занятия предназначены прежде всего для разбора отдельных сложных положений, тренировки аналитических навыков, а также для развития коммуникационных навыков. Поэтому на практических занятиях необходимо участвовать в тех формах обсуждения материала, которые предлагает преподаватель: отвечать на вопросы преподавателя, дополнять ответы других студентов, приводить примеры, задавать вопросы другим выступающим, обсуждать вопросы и выполнять задания в группах. Работа на практических занятиях подразумевает домашнюю подготовку и активную умственную работу на самом занятии. Работа на практических занятиях в форме устного опроса заключается прежде всего в тренировке навыков применять теоретические положения к самому разнообразному материалу. В ходе практических занятий студенты работают в группах для обсуждения предлагаемых вопросов.
|-
| style="text-align: center;"| Самостоятельная работа
| Самостоятельная работа состоит из следующих частей: 1) чтение учебной, справочной, научной литературы; 2) повторение материала лекций; 3) составление планов устных выступлений; 4) подготовка видеопрезентации. При чтении учебной литературы нужно разграничивать для себя материал на отдельные проблемы, концепции, идеи. Учебную литературу можно найти в электронных библиотечных системах, на которые подписан АНО Университет Иннополис.
|-
| style="text-align: center;"| Дискуссия
| Публичное обсуждение спорного вопроса, проблемы. Каждая сторона должна оппонировать мнение собеседника, аргументируя свою позицию.
|-
| style="text-align: center;"| Тестирование (устное/письменное)
| При подготовке к тестированию необходимо проработать материалы лекций, семинаров, основной и дополнительной литературы по заданной теме. Основная цель тестирования – показать уровень сформированности знаний по конкретной теме или ее части.
|-
| style="text-align: center;"| Индивидуальная работа
| При выполнение индивидуальной работы необходимо взять задание у преподавателя, ознакомиться с требованиями к выполнению работы, изучить поставленную проблему, найти решение проблемы. Если самостоятельно не удается разобраться в материале, необходимо сформулировать вопрос и задать преподавателю на консультации, во время семинарского (практического) занятия. Оформить результаты работы.
|-
| style="text-align: center;"| Разработка отдельных частей кода
| Разработать часть кода, исходя из поставленной задачи и рекомендаций преподавателя. При выполнении работы рекомендуется обращаться к материалам лекций и семинарских (практических) занятий. Если возникают затруднения, необходимо проконсультироваться с преподавателем.
|-
| style="text-align: center;"| Выполнение домашних заданий и групповых проектов
| Для выполнения домашних заданий и групповых проектов необходимо получить формулировку задания от преподавателя и убедиться в понимании задания. При выполнение домашних заданий и групповых проектов необходимо проработать материалы лекций, основной и дополнительной литературы по заданной теме.
|}

BSc:Syllabi Table 3+1 MFAI (2024-2028)

2025-06-18T10:53:45Z

M.sokolovskii: Changes requested by @Viktoria_M8 on Jun 03, 2025

= Overview of the BS Program =

[https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:Syllabi_Index The detailed description of the program can be found here.]

{| class="wikitable" style="width:80%; vertical-align:middle; text-align:center; color:#202122; background-color:#F8F9FA;"
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y1-T1
|-
| style="width:60%" | Subject
| Track
| Primary Instructor
| Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.01_MFAI_2024_Foreign_language_1s Иностранный язык]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathematicalAnalysis_I Математический анализ]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_GeneralPhysics_I Общая физика]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_AnalyticGeometry Аналитическая геометрия и линейная алгебра]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_IntroductionToCombinatoricsAndDiscreteMathematics Введение в комбинаторику и дискретную математику]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_AlgorithmsAndAlgorithmicLanguages Алгоритмы и программирование]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_FTD.01_MFAI_2024_Practice_of_preparing_and_writing_scientific_works_1s Практика подготовки и написания научных работ]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_FTD.03_MFAI_2024_Python_programming_1s Программирование на Python]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y1-T2
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.01_MFAI_2024_Foreign_language_2s Иностранный язык]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathematicalAnalysis_II Математический анализ]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_GeneralPhysics_II Общая физика]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_BasicProgramDevelopmentConcepts Алгоритмы и программирование]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ComputationalLinearAlgebra Вычислительная линейная алгебра]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DiscreteMath Дискретная математика]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_FTD.02_MFAI_2024_Logic_of_problem_solving_2s Логика решения задач]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_FTD.03_MFAI_2024_Python_programming_2s Программирование на Python]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y1-T3
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.09_MFAI_2024_History_of_Russia История России]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.10_MFAI_2024_Physical_Education_and_Sports Физическая культура и спорт]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_GeneralPhysicsADV (E) Общая физика (углубленный курс)]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_EconomicMechanismsAndTheirMostRelevantApplications (E) Экономические механизмы и их наиболее актуальные приложения]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.DV.01.03_MFAI_2024_Theory_of_functions_of_a_complex_variable (E) Теория функций комплексного переменного]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y2-T1
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.02_MFAI_2024_Mathematical_analysis_4s Математический анализ]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DifferentialAndPartialDifferentialEquations Обыкновенные дифференциальные уравнения]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_IntroductionToOptimizationAndNumericalOptimizationMethods Введение в оптимизацию и численные методы оптимизации]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.13_MFAI_2024_Probability_Theory Теория вероятностей]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_InformationTheory (E) Теория информации]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_IntroductionToFunctionalAnalysis (E) Введение в функциональный анализ]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y2-T2
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ComputationalMathematics Вычислительная математика]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathStatistics Математическая статистика]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_TheoreticalMechanics Теоретическая механика]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ModernMumericalMethodsForDistributedLearning Современные численные методы оптимизации в обучении]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DifferentialAndPartialDifferentialEquationsADV (E) Дифференциальные уравнения в частных производных]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.DV.03.02_MFAI_2024_Mathematical_logic_for_AI (E) Математическая логика для ИИ]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_IntroductionToTheTheoryOfControllableSystems (E) Введение в теорию управляемых систем]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.DV.03.04_MFAI_2024_Mathematical_foundations_of_quantum_computing (E) Математические основы квантовых вычислений]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y2-T3
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.18_MFAI_2024_Life_safety Безопасность жизнедеятельности]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.19_MFAI_2024_Philosophy Философия]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_TheoryOfRandomProcesses Теория случайных процессов]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathematicalLogicForAiADV (E) Математическая логика для ИИ (углубленный курс)]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_TheoreticalMechanicsADV (E) Теоретическая механика (углубленный курс)]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ComputationalMathematicsADV (E) Вычислительная математика (углубленный курс)]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y3-T1
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_AppliedStatisticsInDataAnalysis Прикладная статистика в анализе данных]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_EfficientAlgorithms Эффективные алгоритмы для труднорешаемых задач]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:B1.O.23_MFAI_2024_Introduction_to_Machine_Learning_7s Введение в машинное обучение]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|- style="background-color:#DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.DV.05.01_MFAI_2024_Agent-Based_Models_and_Dynamics_of_Network_Systems (E) Агентные модели и динамика сетевых систем]
| -
| -
| -
|- style="background-color:#DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_HighPerformanceComputing (E) Высокопроизводительные вычисления]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_IntroductionToComputerVision (E) Компьютерное зрение и обработка видео]
| -
| -
| -
|-style="background-color:#DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.DV.06.01_MFAI_2024_UX_UI_Design (E) UX/UI Дизайн]
| -
| -
| -
|-style="background-color:#DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.DV.06.02_MFAI_2024_Building_an_IT_team (E) Построение IT-команды]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y3-T2
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.23_MFAI_2024_Introduction_to_Machine_Learning_8s Введение в машинное обучение]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathematicalFoundationsOfAI Математические основы ИИ]
| -
| -
| -
|-
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.25_MFAI_2024_Deep_learning Глубокое обучение]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MethodsForProcessingAndGeneratingTextAndSpeech Методы обработки и генерации текста и речи]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_GenerativeModelsAndOptimalTransport (E) Введение в генеративное моделирование]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DiffusionModels (E) Диффузионные модели]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.DV.07.03_MFAI_Reinforcement_learning (E) Обучение с подкреплением]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DecentralizedPptimizationTransportProblemsSpectralPropertiesOfGraphs (E) Децентрализованная оптимизация, транспортные задачи, спектральные свойства графов]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.DV.08.01_MFAI_Developing_entrepreneurial_skills (E) Развитие предпринимательских навыков у создателя стартапа]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.DV.08.02_MFAI_Psychology_of_an_IT_specialist (E) Психология IT-специалиста]
| -
| -
| -
|}

BSc: B1.V.DV.06.02 MFAI 2024 Building an IT team

2025-06-18T10:41:36Z

M.sokolovskii: Changes requested by @Viktoria_M8 on Jun 03, 2025

= '''Построение IT-команды''' =

<blockquote>'''Квалификация выпускника''': бакалавр

'''Направление подготовки''': 09.03.01 Информатика и вычислительная техника

'''Направленность (профиль) образовательной программы''': Математические основы искусственного интеллекта

'''Программу разработал(а)''': Жирош О. М.
</blockquote>

== 1. Краткая характеристика дисциплины ==

Изучение дисциплины (модуля) «Построение ИТ-команды» обеспечивает формирование и развитие компетенций обучающихся в области построения и управления эффективной ИТ-командой, их применение для решения различных прикладных задач в рамках профессиональной деятельности. В ходе освоения дисциплины обучающиеся рассматривают в том числе особенности создания эффективной рабочей атмосферы в ИТ-команде, включая коммуникацию, мотивацию и управление конфликтами.


== 2. Перечень планируемых результатов обучения ==

'''Целью освоения дисциплины (модуля)''' является формирование знаний, умений и навыков в рамках профессиональной деятельности, позволяющих успешно работать в избранной отрасли, а также обладать компетенциями, способствующими социальной мобильности, устойчивости и конкурентоспособности обучающегося в условиях современных рыночных отношений.

'''Задачами дисциплины''' являются изучение особенностей подбора и найма квалифицированных специалистов для ИТ-команды; распределение задач и управление проектами в ИТ-команде, включая планирование, контроль и оценку результатов работы.


=== '''Общая характеристика результата обучения по дисциплине''' ===

'''Знания:''' сформированы систематические знания предмета в полном объеме рабочей программы.

'''Умения:''' сформированы умения анализировать, сравнивать, классифицировать, обобщать, конкретизировать и систематизировать изученный материал, выделять в нем главное: устанавливать причинно-следственные связи.

'''Навыки (владения):''' сформировано владение навыками формулировки ответов; навыками свободного чтения результатов анализов и других исследований и решения ситуационных задач повышенной сложности; навыками работы с основной литературой и методами исследования большого объема, необходимого для практической деятельности; навыками соединения теоретических аспектов предмета с задачами практического значения.


== 3. Структура и содержание дисциплины ==

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№ раздела'''
| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Содержание дисциплины (модуля) по темам'''
| style="text-align: center;"| '''Формируемые компетенции'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Подбор и найм квалифицированных специалистов для ИТ-команды
| style="text-align: left;"| Анализ потребностей компании в ИТ-специалистах и определение требуемых навыков и квалификации.

Разработка стратегии поиска и привлечения кандидатов, включая использование различных рекрутинговых каналов.

Оценка кандидатов на соответствие требованиям вакансии, проведение собеседований и тестирования.

Принятие решения о найме и оформление документов с новыми сотрудниками.

Организация и проведение интеграционных мероприятий для новых сотрудников ИТ-команды.

| rowspan="3" style="text-align: center;"| ПК-3
|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Создание эффективной рабочей атмосферы в ИТ-команде, включая коммуникацию, мотивацию и управление конфликтами
| style="text-align: left;"| Как создать открытую и доверительную коммуникацию в ИТ-команде.

Методы мотивации ИТ-специалистов и создание условий для их развития.

Управление конфликтами в ИТ-команде: причины возникновения, методы предотвращения и разрешения.

Развитие лидерских качеств у руководителей ИТ-команды.

Создание эффективной системы обратной связи и оценки работы ИТ-специалистов.

|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Распределение задач и управление проектами в ИТ-команде, включая планирование, контроль и оценку результатов работы
| style="text-align: left;"| Планирование задач и управление проектами в ИТ-команде.

Контроль выполнения задач и мониторинг прогресса проектов.

Оценка результатов работы ИТ-команды и анализ эффективности проектов.

Распределение ресурсов и оптимизация процессов работы в ИТ-команде.

Управление рисками и устранение препятствий в работе ИТ-проектов.

|}


== 4. Методические и оценочные материалы ==

'''Задания для практических занятий:'''

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Перечень рассматриваемых тем (вопросов)'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Подбор и найм квалифицированных специалистов для ИТ-команды
| style="text-align: left;"| Вопросы для обсуждения:

Методы подбора и найма квалифицированных специалистов для ИТ-команды.

Оценка квалификации и компетенций кандидатов в ИТ-команду.

Управление конфликтами и разрешение проблем в ИТ-команде.

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Создание эффективной рабочей атмосферы в ИТ-команде, включая коммуникацию, мотивацию и управление конфликтами
| style="text-align: left;"| Вопросы для обсуждения:

Методы коммуникации и управления конфликтами в ИТ-команде.

Мотивация сотрудников в ИТ-команде: теория и практика.

Принципы лидерства и управления изменениями в ИТ-команде.

|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Распределение задач и управление проектами в ИТ-команде, включая планирование, контроль и оценку результатов работы
| style="text-align: left;"| Вопросы для обсуждения:

Методы распределения задач и управления проектами в ИТ-команде.

Инструменты планирования и контроля проектов в ИТ-команде.

Оценка эффективности работы ИТ-команды: методы и инструменты.

|}

'''Текущий контроль успеваемости обучающихся по дисциплине:'''

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Форма текущего контроля'''
| style="text-align: center;"| '''Материалы текущего контроля'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Подбор и найм квалифицированных специалистов для ИТ-команды
| style="text-align: center;"| Проверка выполнения домашних заданий; Устный / письменный опрос;

Доклад;

Защита проекта; Коллоквиум

| style="text-align: left;"| Устный / письменный опрос:

Методы подбора и найма квалифицированных специалистов в ИТ-команде.

Какие навыки и качества необходимы для успешной работы в ИТ-команде?

Факторы, влияющие на эффективность работы ИТ-команды.

Принципы управления персоналом в ИТ-команде.

Инструменты, используемые для оценки квалификации и компетенций кандидатов в ИТ-команду.

Какие проблемы могут возникнуть при подборе и найме квалифицированных специалистов для ИТ-команды и как их можно решить?

Особенности лидерства в ИТ-команде.

Задания, в том числе, для групповых проектов:

Разработка системы оценки квалификации и компетенций кандидатов в ИТ-команду.

Создание программы развития лидерских навыков для руководителей ИТ-команды.

Разработка стратегии удержания квалифицированных специалистов в ИТ-команде.

Тематика докладов:

Инновационные методы подбора и найма квалифицированных специалистов для ИТ-команды.

Роль лидерства в повышении эффективности работы ИТ-команды.

Управление конфликтами и разрешение проблем в ИТ-команде: опыт и практика.

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Создание эффективной рабочей атмосферы в ИТ-команде, включая коммуникацию, мотивацию и управление конфликтами
| style="text-align: center;"| Проверка выполнения домашних заданий; Устный / письменный опрос;

Доклад;

Защита проекта; Коллоквиум

| style="text-align: left;"| Устный / письменный опрос:

Методы коммуникации в ИТ-команде для создания эффективной рабочей атмосферы.

Факторы, влияющие на мотивацию сотрудников в ИТ-команде и как ими можно управлять.

Методы управления конфликтами в ИТ-команде для поддержания эффективной рабочей атмосферы.

Принципы лидерства в ИТ-команде для создания эффективной рабочей атмосферы.

Какие инструменты используются для оценки эффективности коммуникации в ИТ-команде?

Какие проблемы могут возникнуть при создании эффективной рабочей атмосферы в ИТ-команде и как их можно решить?

Какие методы мотивации сотрудников используются в ИТ-команде для повышения производительности?

Задания, в том числе, для групповых проектов:

Разработка программы мотивации сотрудников в ИТ-команде.

Создание системы оценки эффективности коммуникации в ИТ-команде.

Разработка стратегии управления конфликтами в ИТ-команде.

Тематика докладов:

Коммуникация в ИТ-команде: особенности и вызовы.

Мотивация сотрудников в ИТ-команде: инновационные подходы и практики.

Управление конфликтами в ИТ-команде: опыт и рекомендации.

|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Распределение задач и управление проектами в ИТ-команде, включая планирование, контроль и оценку результатов работы
| style="text-align: center;"| Проверка выполнения домашних заданий; Устный / письменный опрос;

Доклад;

Защита проекта; Коллоквиум

| style="text-align: left;"| Устный / письменный опрос:

Методы распределения задач в ИТ-команде для повышения эффективности работы.

Какие инструменты используются для планирования проектов в ИТ-команде?

Методы контроля в ИТ-команде для оценки прогресса проекта.

Какие факторы влияют на успех проекта в ИТ-команде и как ими можно управлять?

Принципы управления проектами в ИТ-команде для создания эффективной рабочей атмосферы.

Инструменты, используемые для оценки эффективности работы ИТ-команды.

Какие проблемы могут возникнуть при распределении задач в ИТ-команде и как их можно решить?

Задания, в том числе, для групповых проектов:

Создание системы управления проектами в ИТ-команде.

Разработка стратегии оценки эффективности работы ИТ-команды.

Управление рисками в ИТ-проектах: опыт и рекомендации.

Тематика докладов:

Управление проектами в ИТ-команде: вызовы и возможности.

Контроль и оценка результатов работы ИТ-команды: инновационные подходы и практики.

Распределение задач и управление проектами в ИТ-команде: опыт и рекомендации.

''Какие методы и инструменты планирования проектов в ИТ-команде вы бы использовали для определения требований к проекту и разработки планов работ с учетом финансовых и производственных показателей деятельности организации? (ПК-3)''

''Каким образом вы бы осуществляли контроль выполнения задач и оценку результатов работы в ИТ-команде при управлении проектами, учитывая основы управления рисками, организационными изменениями и методы оценки бюджетов и графиков? (ПК-3)''

''Какие этапы включает в себя процесс планирования проекта в ИТ-команде, начиная с определения требований к информационной системе и заканчивая организацией заключения договоров на выполнение работ? Какие методы и инструменты планирования можно применить для успешной реализации проекта? (ПК-3)''

''Какие шаги необходимо предпринять для контроля выполнения задач и оценки результатов работы в ИТ-команде при управлении проектами в области Интернет-торговли, Интернет-рекламы, логистики и управления складом? Какие ключевые метрики продукта и процесса можно использовать для оценки эффективности работы команды и достижения поставленных целей? (ПК-3)''

|}

'''Контрольные вопросы для подготовки к промежуточной аттестации:'''

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Вопросы'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Подбор и найм квалифицированных специалистов для ИТ-команды
| style="text-align: left;"| Методы развития лидерских навыков в ИТ-команде.

Принципы управления конфликтами в ИТ-команде.

Методы разрешения конфликтов используются в ИТ-команде?

Факторы, влияющие на мотивацию и удержание квалифицированных специалистов в ИТ-команде.

Инструменты используемые для оценки эффективности работы ИТ-команды.

Принципы управления проектами в ИТ-команде.

Методы управления рисками в ИТ-команде.

Какие проблемы могут возникнуть при управлении ИТ-командой и как их можно решить?

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Создание эффективной рабочей атмосферы в ИТ-команде, включая коммуникацию, мотивацию и управление конфликтами
| style="text-align: left;"| Какие принципы управления изменениями используются в ИТ-команде для создания эффективной рабочей атмосферы?

Какие инструменты используются для управления конфликтами в ИТ-команде?

Какие факторы влияют на эффективность командной работы в ИТ-команде?

Принципы управления персоналом в ИТ-команде для создания эффективной рабочей атмосферы.

Методы оценки эффективности командной работы в ИТ-команде.

Какие принципы управления проектами используются в ИТ-команде для создания эффективной рабочей атмосферы?

Методы управления рисками в ИТ-команде для поддержания эффективной рабочей атмосферы.

Какие проблемы могут возникнуть при управлении конфликтами в ИТ-команде и как их можно решить?

|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Распределение задач и управление проектами в ИТ-команде, включая планирование, контроль и оценку результатов работы
| style="text-align: left;"| Какие методы управления рисками используются в ИТ-команде для поддержания эффективности работы?

Какие факторы влияют на выбор инструментов для управления проектами в ИТ-команде?

Принципы управления персоналом в ИТ-команде для создания эффективной рабочей атмосферы.

Какие методы оценки эффективности работы команды используются в ИТ-команде?

Какие принципы управления изменениями используются в ИТ-команде для поддержания эффективности работы?

Методы управления качеством в ИТ-команде для обеспечения успешного завершения проекта.

Какие инструменты используются для оценки рисков в ИТ-проектах?

Какие проблемы могут возникнуть при управлении проектами в ИТ-команде и как их можно решить?

|}

'''Вопросы/Задания к промежуточной аттестации в устной/письменной форме:'''

1. Потребности компании в ИТ-специалистах и определение требуемых навыков и квалификации.

2. Разработка стратегии поиска и привлечения кандидатов, включая использование различных рекрутинговых каналов.

3. Оценка кандидатов на соответствие требованиям вакансии, проведение собеседований и тестирования.

4. Принятие решения о найме и оформление документов с новыми сотрудниками.

5. Организация и проведение интеграционных мероприятий для новых сотрудников IT-команды.

6. Как создать открытую и доверительную коммуникацию в ИТ-команде.

7. Методы мотивации ИТ-специалистов и создание условий для их развития.

8. Управление конфликтами в ИТ-команде: причины возникновения, методы предотвращения и разрешения.

9. Развитие лидерских качеств у руководителей ИТ-команды.

10. Создание эффективной системы обратной связи и оценки работы ИТ-специалистов.

11. Планирование задач и управление проектами в ИТ-команде.

12. Контроль выполнения задач и мониторинг прогресса проектов.

13. Оценка результатов работы ИТ-команды и анализ эффективности проектов.

14. Распределение ресурсов и оптимизация процессов работы в ИТ-команде.

15. Управление рисками и устранение препятствий в работе ИТ-проектов.


=== '''Перечень учебно-методического обеспечения дисциплины''' ===

Основная литература:

1. Петрова, Ю. А. Как создать команду единомышленников / Ю. А. Петрова, Е. Б. Спиридонова. — Саратов: Ай Пи Эр Медиа, 2010. — 113 c. — Режим доступа: https://www.iprbookshop.ru/829.html — ЭБС «IPRbooks».

2. Байдаков, А. Н. Лидерство и командообразование: учебное пособие / А. Н. Байдаков, А. В. Назаренко, О. С. Звягинцева. — Ставрополь: Ставропольский государственный аграрный университет, 2019. — 132 c. — Режим доступа: https://www.iprbookshop.ru/109364.html — ЭБС «IPRbooks».

3. Петров, А. Ю. Soft skills современного менеджера: командообразование и лидерские навыки: учебное пособие / А. Ю. Петров, А. В. Махароблидзе; под редакцией Л. С. Ружанской. — Екатеринбург: Издательство Уральского университета, 2017. — 188 c. — Режим доступа: https://www.iprbookshop.ru/107017.html — ЭБС «IPRbooks».

Дополнительная литература:

1. Лоусон, Д. Спроси разработчика: как стать лидером рынка с помощью создания собственного ПО / Д. Лоусон; перевод В. Баронин; под редакцией В. Ионова. — Москва: Альпина Паблишер, 2022. — 380 c. — Режим доступа: https://www.iprbookshop.ru/131630.html — ЭБС «IPRbooks».


=== '''Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины''' ===

{| class="wikitable"
|-
! style="text-align: center;"| '''Вид учебных занятий/деятельности'''
! style="text-align: center;"| '''Деятельность обучающегося'''
|-
| style="text-align: center;"| Лекция
| Написание конспекта лекций: кратко, схематично, последовательно фиксировать основные положения лекции, выводы, формулировки, обобщения; помечать важные мысли, выделять ключевые слова, термины. Обозначить вопросы, термины или другой материал, который вызывает трудности, пометить и попытаться найти ответ в рекомендуемой литературе. Если самостоятельно не удается разобраться в материале, необходимо сформулировать вопрос и задать преподавателю на консультации, во время семинарского (практического) занятия.
|-
| style="text-align: center;"| Практическое (семинарское) занятие
| При подготовке к семинарскому (практическому) занятию необходимо проработать материалы лекций, основной и дополнительной литературы по заданной теме. На основании обработанной информации постараться сформировать собственное мнение по выносимой на обсуждение тематике. Обосновать его аргументами, сформировать список источников, подкрепляющих его.

Во время семинарского (практического) занятия активно участвовать в обсуждении вопросов, высказывать аргументированную точку зрения на проблемные вопросы. Приводить примеры из источниковой базы и научной и/или исследовательской литературы.

|-
| style="text-align: center;"| Устный/письменный опрос
| Отвечать, максимально полно, логично и структурировано, на поставленный вопрос. Основная цель – показать всю глубину знаний по конкретной теме или ее части.
|-
| style="text-align: center;"| Подготовка к промежуточной аттестации
| При подготовке к промежуточной аттестации необходимо проработать вопросы по темам, которые рекомендуются для самостоятельной подготовки. При возникновении затруднений с ответами следует ориентироваться на конспекты лекций, семинаров, рекомендуемую литературу, материалы электронных и информационных справочных ресурсов, статей.

Если тема вызывает затруднение, четко сформулировать проблемный вопрос и задать его преподавателю.

|-
| style="text-align: center;"| Практические (лабораторные) занятия
| Практические занятия предназначены прежде всего для разбора отдельных сложных положений, тренировки аналитических навыков, а также для развития коммуникационных навыков. Поэтому на практических занятиях необходимо участвовать в тех формах обсуждения материала, которые предлагает преподаватель: отвечать на вопросы преподавателя, дополнять ответы других студентов, приводить примеры, задавать вопросы другим выступающим, обсуждать вопросы и выполнять задания в группах. Работа на практических занятиях подразумевает домашнюю подготовку и активную умственную работу на самом занятии. Работа на практических занятиях в форме устного опроса заключается прежде всего в тренировке навыков применять теоретические положения к самому разнообразному материалу. В ходе практических занятий студенты работают в группах для обсуждения предлагаемых вопросов.
|-
| style="text-align: center;"| Самостоятельная работа
| Самостоятельная работа состоит из следующих частей: 1) чтение учебной, справочной, научной литературы; 2) повторение материала лекций; 3) составление планов устных выступлений; 4) подготовка видеопрезентации. При чтении учебной литературы нужно разграничивать для себя материал на отдельные проблемы, концепции, идеи. Учебную литературу можно найти в электронных библиотечных системах, на которые подписан АНО Университет Иннополис.
|-
| style="text-align: center;"| Видеопрезентация
| Подготовка видеопрезентаций по курсу. Видеопрезентации могут быть сделаны на любую тему, затронутую в ходе курса. Темы должны быть заранее согласованы с преподавателем. Видеопрезентации продолжительностью около 5 минут (300 секунд) должны быть подготовлены в группах, определяемых преподавателем. Несмотря на то, что это групповая работа, должен явно присутствовать вклад каждого члена группы.
|-
| style="text-align: center;"| Доклад
| Публичное, развернутое сообщение по определенной теме или вопросу, основанное на документальных данных. При подготовке доклада рекомендуется использовать разнообразные источники, позволяющие глубже разобраться в теме. Учебную литературу можно найти в электронных библиотечных системах, на которые подписан АНО Университет Иннополис.
|-
| style="text-align: center;"| Дискуссия
| Публичное обсуждение спорного вопроса, проблемы. Каждая сторона должна оппонировать мнение собеседника, аргументируя свою позицию.
|-
| style="text-align: center;"| Индивидуальная работа
| При выполнение индивидуальной работы необходимо взять задание у преподавателя, ознакомиться с требованиями к выполнению работы, изучить поставленную проблему, найти решение проблемы. Если самостоятельно не удается разобраться в материале, необходимо сформулировать вопрос и задать преподавателю на консультации, во время семинарского (практического) занятия. Оформить результаты работы.
|-
| style="text-align: center;"| Выполнение домашних заданий и групповых проектов
| Для выполнения домашних заданий и групповых проектов необходимо получить формулировку задания от преподавателя и убедиться в понимании задания. При выполнение домашних заданий и групповых проектов необходимо проработать материалы лекций, основной и дополнительной литературы по заданной теме.
|}

BSc: B1.V.DV.06.01 MFAI 2024 UX UI Design

2025-06-18T10:34:02Z

M.sokolovskii: Changes requested by @Viktoria_M8 on Jun 03, 2025

= '''UX/UI Дизайн''' =

<blockquote>'''Квалификация выпускника''': бакалавр

'''Направление подготовки''': 09.03.01 Информатика и вычислительная техника

'''Направленность (профиль) образовательной программы''': Математические основы искусственного интеллекта

'''Программу разработал(а)''': Жирош О. М.
</blockquote>

== 1. Краткая характеристика дисциплины ==

Изучение дисциплины (модуля) «UX/UI Дизайн» обеспечивает формирование и развитие компетенций обучающихся в области дизайн продукции, их применение для решения различных прикладных задач в рамках профессиональной деятельности. Этот курс фокусируется на области дизайна пользовательского опыта (UX) и пользовательского интерфейса (UI), с особым акцентом на уникальные потребности и проблемы, с которыми сталкиваются стартапы. С помощью серии лекций и практических лабораторных занятий обучающиеся изучают принципы и лучшие практики UX/UI-дизайна и узнают, как эффективно применять их в контексте стартапов.


== 2. Перечень планируемых результатов обучения ==

'''Целью освоения дисциплины''' (модуля) является формирование знаний, умений и навыков в рамках профессиональной деятельности, позволяющих успешно работать в избранной отрасли, а также обладать компетенциями, способствующими социальной мобильности, устойчивости и конкурентоспособности обучающегося в условиях современных рыночных отношений.

'''Задачами дисциплины''' являются рассмотрение проектирования и исследования пользовательского опыта; изучение визуального дизайна и прототипирования пользовательского интерфейса, а также изучение итеративного дизайна, тестирования юзабилити и примера портфолио.


=== '''Общая характеристика результата обучения по дисциплине''' ===

'''Знания:''' сформированы систематические знания дизайна, ориентированного на пользователя; знания Design Thinking и других концепций, и подходов к проектированию; знания техник Wireframing и Prototyping; знания принципов визуального дизайна и брендинга; знания тестирования юзабилити и итеративного дизайна.

'''Умения:''' сформированы умения проводить исследования пользователей; умения создавать каркасы и прототипы; умения проектировать визуальные интерфейсы; умения проводить юзабилити-тестирование; умения применять принципы отзывчивого дизайна; умения сотрудничать с заинтересованными сторонами.

'''Навыки (владения):''' сформировано владение навыками вести процесс проектирования, ориентированный на пользователя; навыками применять дизайн-мышление; навыками синтезировать цели бизнеса и дизайна; навыками применять стратегические дизайнерские решения; навыками итерации и адаптации дизайна: навыками коммуникации и презентации проектных решений.


== 3. Структура и содержание дисциплины ==

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№ раздела'''
| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Содержание дисциплины (модуля) по темам'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Проектирование и исследование пользовательского опыта
| style="text-align: left;"| Введение в проектирование пользовательского опыта.

Важность проектирования, ориентированного на пользователя, в стартапах.

Методы и техника исследования пользователей.

Создание персон пользователей.

Информационная архитектура и пользовательский поток.

Проведение интервью с пользователями.

Тестирование пользователей и сбор отзывов.

Создание схемы и прототипов.

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Визуальный дизайн и прототипирование пользовательского интерфейса
| style="text-align: left;"| Введение в визуальный дизайн в UX/UI.

Принципы визуальной иерархии и компоновки.

Типографика в дизайне пользовательского интерфейса.

Теория и применение цвета.

Программное обеспечение Figma.

Создание макетов высокой точности.

Визуальная согласованность и системы дизайна.

|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Итеративный дизайн, тестирование юзабилити и пример портфолио
| style="text-align: left;"| Циклы итеративного проектирования и петли обратной связи.

Методы и приемы тестирования удобства использования.

Сбор и анализ отзывов пользователей.

Эффективность дизайна.

Кликабельные прототипы с высокой степенью достоверности.

Передача дизайна.

Основы презентации портфолио и кейсов.

|}


== 4. Методические и оценочные материалы ==

'''Задания для практических занятий:'''

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Перечень рассматриваемых тем (вопросов)'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Проектирование и исследование пользовательского опыта
| style="text-align: left;"| Выберите правильный вариант перевода:

Что из перечисленного ниже является основной целью дизайна пользовательского опыта (UX)?

a) Повышение визуальной привлекательности продукта

b) Увеличение посещаемости веб-сайта

в) Повышение удовлетворенности пользователей и удобства использования

d) Максимизация доходов

Ответ: c) Повышение удовлетворенности пользователей и улучшение юзабилити

Что из перечисленного ниже НЕ является методом исследования пользователей, обычно используемым в UX/UI-дизайне?

а) Опросы

б) Сортировка карточек

в) Фокус-группы

г) Анимация

Ответ: б) Для определения целей и поведения пользователей

Какова основная цель создания пользовательских персон в процессе проектирования?

a) Определение демографических характеристик целевого рынка

б) Определить цели и поведение пользователей

в) Для создания визуально привлекательного дизайна

г) Для проведения A/B-тестирования

Ответ: б) Для определения целей и поведения пользователей

Какова цель проведения интервью с пользователями в исследовании пользовательского опыта?

a) Сбор количественных данных о поведении пользователей

б) Выявление болевых точек и разочарований пользователей

в) Для создания визуально привлекательных концепций дизайна

г) Определение целевого рынка для продукта

Ответ: б) Для выявления болевых точек и разочарований пользователей

В контексте пользовательского опыта, что означает термин «доступность»?

a) Эстетическая привлекательность дизайна

б) Простота навигации по сайту

c) Воспринимаемая функциональность или назначение объекта

г) отзывчивость мобильного приложения

Ответ: в) Воспринимаемая функциональность или назначение объекта

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Визуальный дизайн и прототипирование пользовательского интерфейса
| style="text-align: left;"| Выберите правильный вариант перевода:

Что из перечисленного ниже НЕ является принципом визуального дизайна?

а) Контраст

б) Выравнивание

в) Единство

г) Комплексность модели

Ответ: г) Комплексность модели

Что означает термин «типографика» в дизайне пользовательского интерфейса?

a) Использование цветов и визуальных элементов

б) Расположение визуальных элементов на странице

в) Выбор и стилизация шрифтов

г) Организация информации на сайте

Ответ: в) Выбор и стилизация шрифтов

В какой цветовой схеме используются цвета, соседствующие друг с другом на цветовом круге?

а) Аналоговая

б) Монохроматический

в) Комплементарные

г) Триадическая модель

Ответ: а) Аналоговая

Каково назначение системы сетки в визуальном дизайне?

a) Создать ощущение глубины в дизайне

б) Добавить визуальный интерес за счет сложных узоров

c) Обеспечить основу для организации контента

г) Улучшить использование белого пространства

Ответ: в) Обеспечить основу для организации контента

В чем заключается основное преимущество использования систем проектирования в визуальном дизайне?

a) Создание визуально потрясающих дизайнов

б) Упрощение сотрудничества между дизайнерами и разработчиками

в) Для реализации передовых визуальных эффектов и анимации

г) Для проведения пользовательского тестирования и сбора обратной связи

Ответ: б) Для оптимизации сотрудничества между дизайнерами и разработчиками

Какова основная цель использования системы сетки в дизайне интерфейса?

a) Чтобы добавить визуальный интерес и эстетику

б) Обеспечить совместимость на различных устройствах

c) Обеспечить структуру для организации контента

г) Улучшить доступность для дальтоников

Ответ: в) Обеспечить структуру для организации контента

Какой элемент дизайна связан с пространственным расположением визуальных элементов по отношению друг к другу?

a) Выравнивание

б) Повторение

в) Визуальная иерархия

г) Типографика

Ответ: а) Выравнивание

|-
| style="text-align: center;"| 33.
| style="text-align: center;"| Итеративный дизайн, тестирование юзабилити и пример портфолио
| style="text-align: left;"| Выберите правильный вариант перевода:

Какова основная цель итеративного дизайна в процессе проектирования?

a) Создание визуально привлекательного дизайна

б) Сбор отзывов пользователей и доработка дизайна в ходе нескольких итераций

в) Провести исследование рынка и анализ конкурентов

г) Окончательная доработка дизайна без дальнейших изменений

Ответ: б) Для сбора отзывов пользователей и доработки дизайна в ходе нескольких итераций

Юзабилити-тестирование проводится для:

a) Подтверждения предположений и сбора информации о потребностях пользователей

b) Оценить визуальную привлекательность дизайна

c) Определить рыночную жизнеспособность продукта

г) анализа стратегий конкурентов

Ответ: a) проверки предположений и сбора информации о потребностях пользователей

Передача в процессе проектирования означает:

a) Обмен файлами дизайна с заинтересованными сторонами и разработчиками для реализации

б) Проведение сеансов юзабилити-тестирования с пользователями

в) Анализ поведения пользователей с помощью аналитики данных

г) проведение мозговых штурмов и идейных сессий с командой дизайнеров.

Ответ: a) Обмен файлами дизайна с заинтересованными сторонами и разработчиками для реализации

Какова основная цель создания портфолио дизайнера?

a) Демонстрация дизайнерских навыков и предыдущих работ потенциальным работодателям или клиентам

б) Оценить успешность дизайн-проекта

c) Генерировать идеи и концепции дизайна

г) Проведение исследований пользователей и сбор отзывов

Ответ: a) Для демонстрации дизайнерских навыков и предыдущих работ потенциальным работодателям или клиентам

Тематическое исследование в портфолио дизайнера обычно включает:

a) Подробное описание процесса проектирования и возникших проблем

b) Список технических спецификаций и требований

c) Визуальные активы без сопроводительного текста

г) краткое описание окончательного дизайна без каких-либо подтверждающих доказательств

Ответ: a) Подробное описание процесса проектирования и возникших проблем

Что означает термин «поворот» в контексте итеративного дизайна?

a) Внесение незначительных изменений в визуальные элементы дизайна

б) Изменение всего направления или подхода к дизайну на основе отзывов пользователей

в) Завершить разработку дизайна и перейти к фазе разработки

г) Создание вариаций дизайна для целей A/B-тестирования

Ответ: b) Для изменения всего направления или подхода к дизайну на основе отзывов пользователей

|}

'''Текущий контроль успеваемости обучающихся по дисциплине:'''

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Форма текущего контроля'''
| style="text-align: center;"| '''Материалы текущего контроля'''
|-
| style="text-align: center;"| 4.
| style="text-align: center;"| Проектирование и исследование пользовательского опыта
| style="text-align: center;"| Проверка выполнения домашних заданий; Устный / письменный опрос;

Доклад;

Защита проекта; Коллоквиум

| style="text-align: left;"| Задание. Выберите проблему проектирования:

Это может быть практически все, что угодно, лишь бы ее можно было решить с помощью приложения (в частности, приложения, которое может работать на мобильном телефоне или веб-платформе).

При выборе общего пространства проектирования у вас есть два варианта: Вы можете либо выбрать заранее определенную проблему (вариант 1), либо выбрать свою собственную (вариант 2).

Вариант 1: Приложение для курсов Университета Иннополис

Университет Иннополиса рассматривает возможность разработки специального приложения для курсов, чтобы повысить эффективность обучения студентов. Приложение будет служить платформой для доступа студентов к материалам курса, совместной работы с коллегами и участия в различных учебных мероприятиях. Среди возможных функций приложения можно выделить следующие:

● Запись на курсы: Студенты могут просматривать и записываться на курсы, предлагаемые Университетом Иннополис, выбирая желаемые занятия на семестр.

● Материалы курса: Доступ к слайдам лекций, материалам для чтения.

● Дискуссионные форумы: Специальные дискуссионные форумы для каждого курса, позволяющие студентам участвовать в академических дискуссиях, задавать вопросы и получать разъяснения от преподавателей и сокурсников.

● События на кампусе: Интеграция с календарем событий университета, отображение предстоящих академических мероприятий, мастер-классов, семинаров и приглашенных лекций для информирования студентов и поощрения их участия.

У вас есть возможность выбрать конкретные функции для реализации, если они соответствуют основным потребностям: эффективное управление курсами, развитие сотрудничества и повышение качества обучения для студентов. Хотя этот вариант предоставляет определенное проблемное пространство, имейте в виду, что другие студенты могут выбрать тот же вариант, что приведет к меньшей уникальности по сравнению с вариантом 2.

Вариант 2: Выберите свою собственную проблему проектирования

Изучите проблемное пространство, которое вас интересует. Есть ли конкретное приложение, о котором вы всегда мечтали, но которое еще не разработано? Это может быть планирование отпуска, удобная служба химчистки или даже платформа для торговли комиксами.

Выбор проблемы для собственного дизайна сопряжен с определенными трудностями, но имеет ряд преимуществ. Во-первых, процесс определения подходящей проблемы - ценный навык для UX-дизайнеров, и этот вариант позволяет вам практиковать и совершенствовать этот навык. Во-вторых, выбрав свою собственную проблему, вы создадите проект, который будет совершенно уникальным и не похожим на другие. Эта уникальность потенциально может привести к созданию привлекательного портфолио. Поэтому, если вы хотите продемонстрировать впечатляющее портфолио, выбор собственной проблемы может стать для вас идеальным вариантом.

Вам необходимо предварительно определить сферу деятельности:

● Выбрать область/отрасль

○ Выбрать более нишевый рынок

● Выбрать группу пользователей (только одну)

○ Сузить круг пользователей

● Выберите один критический путь пользователя

Задание.

A) План исследования Google Docs - Word

A.1 Составьте план исследования, включая цели исследования, критерии набора и сценарии.

Ваш план исследования должен содержать следующие разделы:

● Короткий абзац, описывающий историю проекта

● Основные цели исследования

● Ключевые вопросы исследования

● Метод: краткое объяснение того, как будет применяться метод

● Критерии рекрутинга

● Список вопросов для интервью/опроса

Примечание: Убедитесь, что цели вашего исследования сформулированы четко и имеют разумный масштаб (не пытайтесь втиснуть в одно исследование слишком много вещей).

A.2 Создайте сценарии интервью, которые должны отвечать целям исследования.

Раздел сценария содержит:

Вводный раздел

руководство по вопросам

краткое резюме.

Рядом с каждым вопросом интервью написано его обоснование.

A.3 Разработайте опрос, чтобы ответить на вопросы исследования.

Рядом с каждым вопросом опроса написано его обоснование.

Формат вопросов опроса гибкий: они могут быть с множественным выбором, шкалой Лайкерта, ранжированием и т. д.

Б) Отчет об исследовании Google Slides - PowerPoint

B.1 Напишите краткое и информативное резюме.

● Резюме содержит краткое описание исследовательского проекта

● В резюме кратко изложены основные выводы и рекомендации.

B.2 Представьте результаты исследования, подкрепленные данными, и дайте действенные рекомендации или следующие шаги.

● Ключевые выводы выделены (укажите не менее 2 ключевых выводов)

● В отчете представлены данные, подтверждающие выводы (например, цитаты/наблюдения пользователей)

● В отчете представлены рекомендации, основанные на полученных результатах

C) Черновой дизайн Google Slides – PowerPoint

Набросайте дизайн от руки и улучшите его, основываясь на принципах дизайна и результатах исследований

● Представление включает в себя дизайн как минимум одного экрана, нарисованный от руки или созданный с помощью цифровых инструментов

● Дизайн содержит аннотации, в которых указывается: О чем этот дизайн? Какие ключевые действия могут предпринять пользователи?

● В дизайн включен как минимум один принцип проектирования и как минимум один ключевой вывод из отчета об исследовании

● На каждом экране есть короткий абзац, объясняющий обоснование дизайна и поясняющий, какие принципы дизайна и результаты исследования были применены.

По желанию можно включить две итерации одного и того же дизайна, одна из которых представляет собой версию "до" (оригинальный дизайн), а другая - версию "после" (дизайн, который был улучшен).

''Какие методики и инструменты используются при проектировании пользовательского опыта для определения потребностей пользователей и создания пользовательских сценариев? Как связаны эти методики с основами управления проектами и контроля исполнения поручений? (ПК-3)''

''Каким образом проведение анализа взаимодействия пользователей с продуктом или сервисом способствует принятию эффективных решений в организации? Какие методы и инструменты исследования пользовательского опыта могут быть использованы для оптимизации бизнес-процессов и управления организационными изменениями? (ПК-3)''

''Каким образом проектирование и исследование пользовательского опыта влияют на формирование моделей бизнес-процессов в организации? Какие методики и инструменты могут быть использованы для выявления требований к информационным системам и анализа их? (ПК-3)''

''Каким образом управление эффективностью персонала и организация обучения персонала могут быть связаны с процессом проектирования пользовательского опыта? (ПК-3)''

''Каким образом проектирование и исследование пользовательского опыта способствуют определению первоначальных требований к информационным системам и их реализации в типовой ИС на этапе предконтрактных работ? Какие методики и инструменты могут быть использованы для согласования и утверждения требований к типовой ИС? (ПК-3)''

''Каким образом командообразование, развитие персонала и управление эффективностью работы персонала влияют на успешное выполнение проектов по ИС в предметной области Интернет-торговли, Интернет-рекламы, логистики и управления складом? (ПК-3)''

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Визуальный дизайн и прототипирование пользовательского интерфейса
| style="text-align: center;"| Проверка выполнения домашних заданий; Устный / письменный опрос;

Доклад;

Защита проекта; Коллоквиум

| style="text-align: left;"| Задание.

А) Фигма-страница синтеза исследований

Требование: 2-3 интервью с реальными пользователями, используя предыдущее задание (вы можете взять интервью у своих коллег, друзей, родственников, если они являются вашими потенциальными пользователями).

Вы будете использовать интервью с пользователями, чтобы лучше понять потенциальных пользователей и сопереживать им. Вы выйдете из этой фазы с идеями функций для вашего продукта.

Вы должны создать страницу Figma для Синтеза исследований, которая будет содержать следующие разделы:

A.1 Секция Figma "Заметки об интервью

Рамка должна включать отдельные разделы заметок для каждого из предоставленных интервью. У каждого респондента должна быть своя цветная карточка для заметок.

В заметках должны быть описаны основные моменты, проблемы, возможности и другие наблюдения.

A.2 Раздел фигмы "Темы и возможности" (или "Синтез интервью")

Заметки из раздела "Заметки об интервью" копируются в раздел "Синтез интервью".

Заметки должны быть сгруппированы и иметь четко определенные обозначения, представляющие темы и возможности.

A.3 Секция фигмы "Идейный замысел

Рамка Feature Ideation должна включать не менее 10 идей функций.

Идеи должны быть самодостаточными, а заметки должны содержать достаточно информации для того, чтобы понять, что это такое.

A.4 Секция фигмы "Приоритезация функций

Рамка приоритезации функций должна копировать записи идей из Feature Ideation.

Функции должны быть в пределах возможностей разработки, основанных на инженерном потенциале клиента.

Заметки в Feature Prioritization должны быть организованы с использованием одной из следующих схем:

● Матрица приоритетов функций

● Квадранты "ценность vs сложность".

Выбранные функции должны быть четко обозначены с помощью примечаний другого цвета. Эти заметки должны содержать текст, описывающий, почему данная функция важна с учетом результатов исследования.

Б) Страница Figma быстрого прототипирования (Wireframming)

Вы добавите две секции в свой файл Figma. Эти разделы должны выглядеть примерно так (не забывайте, что ваш файл должен включать больше эскизов и подробных цифровых экранов):

Вы должны создать страницу Figma для быстрого прототипирования, которая будет содержать следующие разделы:

B.1 Исследование удобства использования - секция Figma итерации 1

Раздел "Исследование юзабилити" должен включать в себя поток пользователей (простую карту путешествия), где каждый этап разбит на более мелкие задачи.

B.2 Бумажные эскизы - Iteration 1 Figma Section

На странице дизайна есть рамка с надписью Paper Sketches - Iteration 1.

Раздел должен содержать сканы готовых бумажных эскизов в стиле ультра-лоу-фай. Вспомните техники создания эскизов:

● Crazy-8 (8 небольших, грубых набросков на одном листе бумаги)

● Детальные эскизы, когда вы многократно прорисовываете свои лучшие идеи.

● Макетные наброски, чтобы показать, как все будет сочетаться на экране.

Каждый эскиз должен содержать краткое текстовое описание функциональности.

B.3 Цифровой прототип - итерация 1 Figma-секция

Раздел должен включать в себя прототип с низкой точностью 3-4 экранов, созданный с помощью Figma.

Каждый экран должен содержать краткое текстовое описание функциональности.

Прототип должен включать в себя общие шаблоны дизайна пользовательского интерфейса, такие как кнопки, навигация и ссылки.

|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Итеративный дизайн, тестирование юзабилити и пример портфолио
| style="text-align: center;"| Проверка выполнения домашних заданий; Устный / письменный опрос;

Доклад;

Защита проекта; Коллоквиум

| style="text-align: left;"| Задание.

A) Исследование удобства использования - итерация 2 Google Docs - Word

Подготовьте руководство по исследованию юзабилити со следующими разделами:

● Информация о респонденте

● Параметры настройки исследования (очная / удаленная сессия)

● Вводный сценарий

● Вступительная этнография/вопросы

● Задачи юзабилити (пункты задач из предыдущего пользовательского потока)

Предоставленный файл DOCX/PDF должен включать:

Копия шаблона руководства по юзабилити с заполненным разделом задач, соответствующим вашему исследованию.

Как минимум одна копия шаблона руководства по юзабилити с заметками из сессии РЕАЛЬНОГО тестирования.

B) Цифровой прототип - итерация 2 Figma Page

Вы будете использовать цифровой дизайн, который вы сделали для мобильного или веб-приложения в середине семестра, чтобы найти вдохновение для визуального дизайна и создать руководство по стилю. Затем вы создадите лист компонентов, который будете использовать для разработки высокоточных макетов с помощью Figma. Наконец, вы возьмете свои высокоточные макеты и создадите кликабельный прототип.

B.1 Источник вдохновения для визуального дизайна Figma-страницы

Ниже перечислены шаги, необходимые/предполагаемые для подготовки вашего прототипа к созданию прототипа высокой точности:

● Узнайте о своих конкурентах и других.

Сделайте скриншоты шаблонов и элементов дизайна, которые вам нравятся в других приложениях/решениях.

● Организуйте их и сгруппируйте по стилям или функциям.

● Вы можете использовать Mobbin, Dribble и т. д.

Ниже приведены результаты, которые должны быть включены в ваш прототип для прототипа высокой точности:

B.2 Макеты высокой точности Figma Page/Section

● Созданные фреймы для дизайна приложения в Figma (3-5 экранов).

● Созданные экраны должны итерироваться и обновляться в соответствии с вашими юзабилити-тестами и на основе новых пользовательских потоков.

B.3 Руководство по стилю страницы/раздела Figma

Создайте раздел, включающий следующий список визуальных элементов, которые вы использовали в макете Hi-Fi:

● Типографика (размеры, вес и стили)

● Цвета

● Элементы и стили пользовательского интерфейса

● Изображения/иллюстрации

● Иконки

B.3 Лист библиотеки шаблонов Figma Page/Section

Создайте фрейм, содержащий список компонентов, которые вы собираетесь использовать для создания дизайна пользовательского интерфейса, в том числе:

● Кнопки

● Навигация

● Другие элементы, применимые конкретно к вашему дизайну (строки поиска, поля ввода, списки, диалоги)

C) Кликабельный/интерактивный прототип Figma Prototype Link

● Свяжите экраны вместе на основе вашего пользовательского потока C2

● Проверьте поток на несоответствие и убедитесь, что у пользователя есть способ вернуться к началу прототипа

|}

'''Контрольные вопросы для подготовки к промежуточной аттестации:'''

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Вопросы'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Проектирование и исследование пользовательского опыта
| style="text-align: left;"| Что такое пользовательский опыт (User Experience) и почему он важен для успешного дизайна продукта?

Какие методы исследования пользовательского опыта вы знаете? Опишите их основные принципы и применение.

Какой процесс включает в себя проектирование пользовательского опыта? Объясните этапы и ключевые задачи каждого этапа.

Каким образом тестирование юзабилити помогает улучшить пользовательский опыт? Приведите примеры методов тестирования и их влияние на дизайн продукта.

Почему проектирование, ориентированное на пользователя, играет ключевую роль в успешном стартапе? Какие преимущества это может принести компании?

Методы исследования пользовательского опыта, которые могут быть особенно полезны для стартапов. Какие инструменты помогут собрать ценные данные о потребностях и предпочтениях целевой аудитории?

Как важно тестирование пользовательского опыта для стартапов? Какие риски могут возникнуть при недостаточном внимании к UX/UI дизайну?

Как можно интегрировать процессы проектирования пользовательского опыта в рабочий процесс стартапа? Какие этапы следует уделить особое внимание, чтобы обеспечить успешное взаимодействие с пользователями и удовлетворение их потребностей?

Методы исследования пользователей, которые можно использовать для выявления их потребностей и предпочтений.

Как провести пользовательские интервью и какие вопросы следует задавать для получения ценной информации?

Какие инструменты и техники наблюдения за поведением пользователей могут быть эффективными при проведении исследований?

Каким образом можно анализировать и интерпретировать полученные данные из исследований пользовательского опыта для дальнейшего улучшения UX/UI дизайна продукта или сервиса?

Что такое персона пользователей и почему создание персон является важным этапом в проектировании пользовательского опыта?

Какие основные компоненты включает в себя персона пользователей, и какие методы можно использовать для их создания?

Какие преимущества может принести использование персон пользователей при разработке продукта или сервиса с точки зрения улучшения UX/UI дизайна?

Как провести исследование пользователей для создания персон, и какие шаги следует предпринять для анализа и интерпретации полученных данных при формировании персон?

Что такое информационная архитектура и какие основные принципы следует учитывать при её разработке для обеспечения удобного пользовательского потока?

Какие инструменты и методы могут быть использованы для создания эффективной информационной архитектуры и оптимизации пользовательского потока на веб-сайтах или мобильных приложениях?

Как влияет правильная информационная архитектура на пользовательский опыт и удовлетворенность пользователя продуктом или сервисом?

Как провести анализ пользовательского потока с целью оптимизации информационной архитектуры и улучшения пользовательского опыта, и какие шаги следует предпринять для решения выявленных проблем?

Какие цели можно достичь при проведении интервью с пользователями в рамках проектирования пользовательского опыта?

Какие основные типы вопросов следует задавать при проведении интервью с пользователями для получения ценной обратной связи и понимания их потребностей?

Какие методы анализа и интерпретации данных из интервью с пользователями могут помочь выявить ключевые проблемы и потребности пользователей?

Как использовать результаты интервью с пользователями для улучшения дизайна продукта или сервиса и создания более удовлетворительного пользовательского опыта?

Каким образом тестирование пользователей может помочь улучшить пользовательский опыт продукта или сервиса?

Какие методы сбора отзывов от пользователей можно использовать для получения ценной обратной связи о продукте или сервисе?

Опишите критерии, которые следует учитывать при выборе участников для тестирования пользователей.

Каким образом результаты тестирования пользователей могут быть использованы для оптимизации дизайна продукта или сервиса с учетом потребностей пользователей?

Какие инструменты можно использовать для создания схемы и прототипов в процессе проектирования пользовательского опыта?

Каким образом создание схемы и прототипов помогает улучшить понимание пользовательских потребностей и предпочтений?

Какие основные этапы следует пройти при разработке прототипа для тестирования пользователей?

Как можно оценить эффективность созданной схемы или прототипа на основе обратной связи от пользователей?

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Визуальный дизайн и прототипирование пользовательского интерфейса
| style="text-align: left;"| Какие основные принципы визуального дизайна следует учитывать при разработке пользовательского интерфейса?

Каким образом цвет, шрифты и композиция влияют на восприятие пользователем интерфейса?

Какие инструменты используются для создания визуального дизайна и прототипов в UX/UI дизайне?

Почему важно тестировать визуальный дизайн и прототипы на пользователях перед окончательной реализацией продукта?

Основные принципы визуальной иерархии, которые следует учитывать при разработке пользовательского интерфейса.

Каким образом композиция элементов влияет на восприятие и понимание информации пользователем?

Как можно создать эффективную визуальную иерархию с использованием различных типов шрифтов и размеров?

Почему важно соблюдать принципы композиции и баланса при разработке дизайна пользовательского интерфейса?

Какие основные принципы типографики следует учитывать при разработке дизайна пользовательского интерфейса?

Как выбор шрифтов влияет на читаемость и восприятие информации пользователем?

Как можно использовать различные стили и веса шрифтов для создания эффективного пользовательского интерфейса?

Почему важно соблюдать принципы выравнивания и отступов при работе с текстом в дизайне пользовательского интерфейса?

Существующие основные принципы цветовой гармонии. И как они могут быть применены при разработке пользовательского интерфейса?

Как влияет выбор цветовой палитры на эмоциональное восприятие пользователем интерфейса и какие цвета чаще всего ассоциируются с определенными эмоциями?

Какие техники использования цвета для выделения важных элементов интерфейса можно применить для улучшения пользовательского опыта?

Почему важно учитывать особенности восприятия цвета различными категориями пользователей (например, людьми с дефектами зрения) при разработке дизайна интерфейса?

Какие основные функциональные возможности предоставляет программное обеспечение Figma для создания визуального дизайна пользовательского интерфейса?

Какие инструменты и функции Figma можно использовать для прототипирования пользовательского интерфейса и создания интерактивных элементов?

Каким образом в Figma можно организовать совместную работу над дизайном интерфейса, обменяться комментариями и отслеживать изменения?

Какие преимущества имеет использование программного обеспечения Figma для дизайнеров интерфейсов по сравнению с другими инструментами и какие особенности его интерфейса способствуют удобству работы?

Какие методы и инструменты используются для создания макетов высокой точности в дизайне пользовательского интерфейса?

Каким образом определяется и поддерживается единый стиль и консистентность элементов в макете высокой точности?

Какие принципы и техники помогают добиться высокой точности в размещении элементов, размерах, отступах и цветах в дизайне интерфейса?

Как важно учитывать адаптивность и реактивность макетов высокой точности для обеспечения удобства использования на различных устройствах и разрешениях экранов?

Какие принципы визуальной согласованности следует соблюдать при разработке системы дизайна для пользовательского интерфейса?

Каким образом система дизайна помогает обеспечить единый стиль и консистентность элементов в интерфейсе?

Какие инструменты и методы можно использовать для создания и поддержания системы дизайна в процессе разработки интерфейса?

Почему важно тщательно следить за визуальной согласованностью элементов интерфейса и как это влияет на пользовательский опыт?

|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Итеративный дизайн, тестирование юзабилити и пример портфолио
| style="text-align: left;"| Какие этапы включает цикл итеративного проектирования и как они взаимодействуют друг с другом?

Почему петли обратной связи являются важным элементом итеративного дизайна и как они помогают улучшить пользовательский опыт?

Какие методы тестирования юзабилити можно использовать на разных этапах цикла итеративного проектирования и как они помогают выявить проблемы интерфейса?

Какой подход к созданию портфолио в UX/UI дизайне может быть наиболее эффективным для демонстрации навыков и опыта в области итеративного дизайна?

Какие методы тестирования удобства использования вы знаете и как они могут быть применены в процессе итеративного дизайна?

Какие приемы сбора обратной связи от пользователей могут быть использованы для улучшения юзабилити продукта?

Инструменты и техники анализа данных, которые можно применить для интерпретации результатов тестирования юзабилити.

Как можно использовать результаты тестирования удобства использования для оптимизации пользовательского опыта и создания более эффективного интерфейса?

Какие методы сбора обратной связи от пользователей можно использовать в процессе итеративного дизайна для улучшения пользовательского опыта?

Какие инструменты анализа отзывов пользователей могут помочь выявить основные проблемы в юзабилити продукта?

Какой подход к анализу отзывов пользователей будет наиболее эффективным для определения приоритетов в улучшении интерфейса?

Как можно использовать отзывы пользователей для создания примеров портфолио, демонстрирующих процесс и результаты работы над улучшением юзабилити продукта?

Как итеративный дизайн способствует повышению эффективности пользовательского опыта и какие методы тестирования юзабилити могут быть использованы в этом процессе?

Критерии эффективности дизайна, которые можно использовать для оценки результатов тестирования юзабилити и определения необходимых улучшений.

Какие преимущества может принести создание примеров портфолио на основе работы над улучшением юзабилити продукта, и какие элементы следует включить в такие примеры?

Какие методы анализа отзывов пользователей могут помочь определить успешность улучшений юзабилити продукта и как эти данные могут быть использованы для дальнейшего совершенствования дизайна?

Какие преимущества предоставляют кликабельные прототипы с высокой степенью достоверности в процессе итеративного дизайна, и как они помогают улучшить пользовательский опыт?

Какие методы тестирования юзабилити можно применить для оценки кликабельных прототипов с высокой степенью достоверности, и какие критерии эффективности следует учитывать при проведении таких тестов?

Какие элементы кликабельных прототипов с высокой степенью достоверности можно использовать в примерах портфолио для демонстрации навыков работы над улучшением юзабилити продукта?

Какие методы анализа данных о поведении пользователей при взаимодействии с кликабельными прототипами с высокой степенью достоверности могут помочь определить успешность улучшений юзабилити продукта и провести дальнейшую оптимизацию дизайна?

Какие методы передачи дизайна используются в процессе итеративного дизайна, и как они способствуют улучшению пользовательского опыта?

Какие критерии эффективности следует учитывать при выборе методов тестирования юзабилити для передачи дизайна, и какие преимущества предоставляют кликабельные прототипы с высокой степенью достоверности?

Какие элементы передачи дизайна можно использовать в примерах портфолио для демонстрации навыков работы над улучшением юзабилити продукта, и какие особенности следует учитывать при подготовке таких примеров?

Какие методы анализа данных о поведении пользователей при взаимодействии с переданным дизайном могут помочь определить успешность улучшений юзабилити продукта и провести дальнейшую оптимизацию дизайна?

Основные принципы, которые следует учитывать при создании презентации портфолио и кейсов для демонстрации навыков работы в области UX/UI дизайна.

Какие элементы стоит включить в презентацию кейсов проектов, чтобы эффективно передать процесс работы над улучшением юзабилити и дизайном продукта?

Какие методы подготовки и оформления презентации портфолио помогут привлечь внимание потенциальных работодателей или клиентов и продемонстрировать свои профессиональные достижения?

Каким образом можно использовать примеры кейсов из портфолио для поддержки своих решений и доказательства успешности улучшений юзабилити продукта при проведении интервью или презентаций?

|}

'''Вопросы/Задания к промежуточной аттестации в устной/письменной форме:'''

1. Проектирование пользовательского опыта.

2. Важность проектирования, ориентированного на пользователя, в стартапах.

3. Методы и техника исследования пользователей.

4. Создание персон пользователей.

5. Информационная архитектура и пользовательский поток.

6. Проведение интервью с пользователями.

7. Тестирование пользователей и сбор отзывов.

8. Создание схемы и прототипов.

9. Визуальный дизайн в UX/UI.

10. Принципы визуальной иерархии и компоновки.

11. Типографика в дизайне пользовательского интерфейса.

12. Теория и применение цвета.

13. Программное обеспечение Figma.

14. Создание макетов высокой точности.

15. Визуальная согласованность и системы дизайна.

16. Циклы итеративного проектирования и петли обратной связи.

17. Методы и приемы тестирования удобства использования.

18. Сбор и анализ отзывов пользователей.

19. Эффективность дизайна.

20. Кликабельные прототипы с высокой степенью достоверности.

21. Передача дизайна.

22. Основы презентации портфолио и кейсов.


=== '''Перечень учебно-методического обеспечения дисциплины''' ===

Основная литература:

1. Баканов, А. С. Проектирование пользовательского интерфейса: эргономический подход / А. С. Баканов, А. А. Обознов. — 2-е изд. — Москва: Издательство «Институт психологии РАН», 2019. — 184 c. — Режим доступа: [https://www.iprbookshop.ru/88367.html https://www.iprbookshop.ru/88367.html] — ЭБС «IPRbooks».

2. Назаркин, О. А. Разработка графического пользовательского интерфейса в соответствии с паттерном Model-View-Viewmodel на платформе Windows Presentation Foundation. Основные средства WPF: учебное пособие по дисциплине «Проектирование человеко-машинного интерфейса» / О. А. Назаркин. — Липецк: Липецкий государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2014. — 61 c. — Режим доступа: [https://www.iprbookshop.ru/55141.html https://www.iprbookshop.ru/55141.html] — ЭБС «IPRbooks».

Дополнительная литература:

1. Баканов, А. С. Эргономика пользовательского интерфейса. От проектирования к моделированию человеко-компьютерного взаимодействия / А. С. Баканов, А. А. Обознов. — Москва: Институт психологии РАН, 2011. — 176 c. — Режим доступа: [https://www.iprbookshop.ru/15677.html https://www.iprbookshop.ru/15677.html] — ЭБС «IPRbooks».

2. Hillmann, C. UX for XR. User Experience Design and Strategies for Immersive Technologies. — Publishing House: Apress Berkeley, CA, 2021. — 255 p. — Режим доступа: [https://link.springer.com/book/10.1007/978-1-4842-7020-2 https://link.springer.com/book/10.1007/978-1-4842-7020-2] — Полнотекстовая англоязычная БД Springer.

3. Thymé-Gobbel, А., Jankowski, С. Mastering Voice Interfaces. Creating Great Voice Apps for Real Users. — Publishing House: Apress Berkeley, CA, 2021. — 689 p. — Режим доступа: [https://link.springer.com/book/10.1007/978-1-4842-7005-9 https://link.springer.com/book/10.1007/978-1-4842-7005-9] — Полнотекстовая англоязычная БД Springer.


=== '''Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины''' ===

{| class="wikitable"
|-
! style="text-align: center;"| '''Вид учебных занятий/деятельности'''
! style="text-align: center;"| '''Деятельность обучающегося'''
|-
| style="text-align: center;"| Лекция
| Написание конспекта лекций: кратко, схематично, последовательно фиксировать основные положения лекции, выводы, формулировки, обобщения; помечать важные мысли, выделять ключевые слова, термины. Обозначить вопросы, термины или другой материал, который вызывает трудности, пометить и попытаться найти ответ в рекомендуемой литературе. Если самостоятельно не удается разобраться в материале, необходимо сформулировать вопрос и задать преподавателю на консультации, во время семинарского (практического) занятия.
|-
| style="text-align: center;"| Практическое (семинарское) занятие
| При подготовке к семинарскому (практическому) занятию необходимо проработать материалы лекций, основной и дополнительной литературы по заданной теме. На основании обработанной информации постараться сформировать собственное мнение по выносимой на обсуждение тематике. Обосновать его аргументами, сформировать список источников, подкрепляющих его.

Во время семинарского (практического) занятия активно участвовать в обсуждении вопросов, высказывать аргументированную точку зрения на проблемные вопросы. Приводить примеры из источниковой базы и научной и/или исследовательской литературы.

|-
| style="text-align: center;"| Устный/письменный опрос
| Отвечать, максимально полно, логично и структурировано, на поставленный вопрос. Основная цель – показать всю глубину знаний по конкретной теме или ее части.
|-
| style="text-align: center;"| Подготовка к промежуточной аттестации
| При подготовке к промежуточной аттестации необходимо проработать вопросы по темам, которые рекомендуются для самостоятельной подготовки. При возникновении затруднений с ответами следует ориентироваться на конспекты лекций, семинаров, рекомендуемую литературу, материалы электронных и информационных справочных ресурсов, статей.

Если тема вызывает затруднение, четко сформулировать проблемный вопрос и задать его преподавателю.

|-
| style="text-align: center;"| Практические (лабораторные) занятия
| Практические занятия предназначены прежде всего для разбора отдельных сложных положений, тренировки аналитических навыков, а также для развития коммуникационных навыков. Поэтому на практических занятиях необходимо участвовать в тех формах обсуждения материала, которые предлагает преподаватель: отвечать на вопросы преподавателя, дополнять ответы других студентов, приводить примеры, задавать вопросы другим выступающим, обсуждать вопросы и выполнять задания в группах. Работа на практических занятиях подразумевает домашнюю подготовку и активную умственную работу на самом занятии. Работа на практических занятиях в форме устного опроса заключается прежде всего в тренировке навыков применять теоретические положения к самому разнообразному материалу. В ходе практических занятий студенты работают в группах для обсуждения предлагаемых вопросов.
|-
| style="text-align: center;"| Самостоятельная работа
| Самостоятельная работа состоит из следующих частей: 1) чтение учебной, справочной, научной литературы; 2) повторение материала лекций; 3) составление планов устных выступлений; 4) подготовка видеопрезентации. При чтении учебной литературы нужно разграничивать для себя материал на отдельные проблемы, концепции, идеи. Учебную литературу можно найти в электронных библиотечных системах, на которые подписан АНО Университет Иннополис.
|-
| style="text-align: center;"| Видеопрезентация
| Подготовка видеопрезентаций по курсу. Видеопрезентации могут быть сделаны на любую тему, затронутую в ходе курса. Темы должны быть заранее согласованы с преподавателем. Видеопрезентации продолжительностью около 5 минут (300 секунд) должны быть подготовлены в группах, определяемых преподавателем. Несмотря на то, что это групповая работа, должен явно присутствовать вклад каждого члена группы.
|-
| style="text-align: center;"| Доклад
| Публичное, развернутое сообщение по определенной теме или вопросу, основанное на документальных данных. При подготовке доклада рекомендуется использовать разнообразные источники, позволяющие глубже разобраться в теме. Учебную литературу можно найти в электронных библиотечных системах, на которые подписан АНО Университет Иннополис.
|-
| style="text-align: center;"| Дискуссия
| Публичное обсуждение спорного вопроса, проблемы. Каждая сторона должна оппонировать мнение собеседника, аргументируя свою позицию.
|-
| style="text-align: center;"| Тестирование (устное/письменное)
| При подготовке к тестированию необходимо проработать материалы лекций, семинаров, основной и дополнительной литературы по заданной теме. Основная цель тестирования – показать уровень сформированности знаний по конкретной теме или ее части.
|-
| style="text-align: center;"| Индивидуальная работа
| При выполнение индивидуальной работы необходимо взять задание у преподавателя, ознакомиться с требованиями к выполнению работы, изучить поставленную проблему, найти решение проблемы. Если самостоятельно не удается разобраться в материале, необходимо сформулировать вопрос и задать преподавателю на консультации, во время семинарского (практического) занятия. Оформить результаты работы.
|-
| style="text-align: center;"| Разработка отдельных частей кода
| Разработать часть кода, исходя из поставленной задачи и рекомендаций преподавателя. При выполнении работы рекомендуется обращаться к материалам лекций и семинарских (практических) занятий. Если возникают затруднения, необходимо проконсультироваться с преподавателем.
|-
| style="text-align: center;"| Выполнение домашних заданий и групповых проектов
| Для выполнения домашних заданий и групповых проектов необходимо получить формулировку задания от преподавателя и убедиться в понимании задания. При выполнение домашних заданий и групповых проектов необходимо проработать материалы лекций, основной и дополнительной литературы по заданной теме.
|}

BSc:Syllabi Table 3+1 MFAI (2024-2028)

2025-06-18T10:30:17Z

M.sokolovskii: Changes requested by @Viktoria_M8 on Jun 03, 2025

= Overview of the BS Program =

[https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:Syllabi_Index The detailed description of the program can be found here.]

{| class="wikitable" style="width:80%; vertical-align:middle; text-align:center; color:#202122; background-color:#F8F9FA;"
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y1-T1
|-
| style="width:60%" | Subject
| Track
| Primary Instructor
| Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.01_MFAI_2024_Foreign_language_1s Иностранный язык]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathematicalAnalysis_I Математический анализ]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_GeneralPhysics_I Общая физика]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_AnalyticGeometry Аналитическая геометрия и линейная алгебра]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_IntroductionToCombinatoricsAndDiscreteMathematics Введение в комбинаторику и дискретную математику]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_AlgorithmsAndAlgorithmicLanguages Алгоритмы и программирование]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_FTD.01_MFAI_2024_Practice_of_preparing_and_writing_scientific_works_1s Практика подготовки и написания научных работ]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_FTD.03_MFAI_2024_Python_programming_1s Программирование на Python]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y1-T2
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.01_MFAI_2024_Foreign_language_2s Иностранный язык]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathematicalAnalysis_II Математический анализ]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_GeneralPhysics_II Общая физика]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_BasicProgramDevelopmentConcepts Алгоритмы и программирование]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ComputationalLinearAlgebra Вычислительная линейная алгебра]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DiscreteMath Дискретная математика]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_FTD.02_MFAI_2024_Logic_of_problem_solving_2s Логика решения задач]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_FTD.03_MFAI_2024_Python_programming_2s Программирование на Python]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y1-T3
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.09_MFAI_2024_History_of_Russia История России]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.10_MFAI_2024_Physical_Education_and_Sports Физическая культура и спорт]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_GeneralPhysicsADV (E) Общая физика (углубленный курс)]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_EconomicMechanismsAndTheirMostRelevantApplications (E) Экономические механизмы и их наиболее актуальные приложения]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.DV.01.03_MFAI_2024_Theory_of_functions_of_a_complex_variable (E) Теория функций комплексного переменного]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y2-T1
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.02_MFAI_2024_Mathematical_analysis_4s Математический анализ]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DifferentialAndPartialDifferentialEquations Обыкновенные дифференциальные уравнения]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_IntroductionToOptimizationAndNumericalOptimizationMethods Введение в оптимизацию и численные методы оптимизации]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.13_MFAI_2024_Probability_Theory Теория вероятностей]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_InformationTheory (E) Теория информации]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_IntroductionToFunctionalAnalysis (E) Введение в функциональный анализ]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y2-T2
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ComputationalMathematics Вычислительная математика]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathStatistics Математическая статистика]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_TheoreticalMechanics Теоретическая механика]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ModernMumericalMethodsForDistributedLearning Современные численные методы оптимизации в обучении]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DifferentialAndPartialDifferentialEquationsADV (E) Дифференциальные уравнения в частных производных]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.DV.03.02_MFAI_2024_Mathematical_logic_for_AI (E) Математическая логика для ИИ]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_IntroductionToTheTheoryOfControllableSystems (E) Введение в теорию управляемых систем]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.DV.03.04_MFAI_2024_Mathematical_foundations_of_quantum_computing (E) Математические основы квантовых вычислений]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y2-T3
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.18_MFAI_2024_Life_safety Безопасность жизнедеятельности]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.19_MFAI_2024_Philosophy Философия]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_TheoryOfRandomProcesses Теория случайных процессов]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathematicalLogicForAiADV (E) Математическая логика для ИИ (углубленный курс)]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_TheoreticalMechanicsADV (E) Теоретическая механика (углубленный курс)]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ComputationalMathematicsADV (E) Вычислительная математика (углубленный курс)]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y3-T1
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_AppliedStatisticsInDataAnalysis Прикладная статистика в анализе данных]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_EfficientAlgorithms Эффективные алгоритмы для труднорешаемых задач]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:B1.O.23_MFAI_2024_Introduction_to_Machine_Learning_7s Введение в машинное обучение]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|- style="background-color:#DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.DV.05.01_MFAI_2024_Agent-Based_Models_and_Dynamics_of_Network_Systems (E) Агентные модели и динамика сетевых систем]
| -
| -
| -
|- style="background-color:#DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_HighPerformanceComputing (E) Высокопроизводительные вычисления]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_IntroductionToComputerVision (E) Компьютерное зрение и обработка видео]
| -
| -
| -
|-style="background-color:#DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.DV.06.01_MFAI_2024_UX_UI_Design (E) UX/UI Дизайн]
| -
| -
| -
|-style="background-color:#DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.DV.06.02_MFAI_2024_Building_an_IT_team (E) Построение IT-команды]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y3-T2
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MachineLearning_II Введение в машинное обучение II]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathematicalFoundationsOfAI Математические основы ИИ]
| -
| -
| -
|-
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DeepLearning Глубокое обучение]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MethodsForProcessingAndGeneratingTextAndSpeech Методы обработки и генерации текста и речи]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ElectiveDisciplines(modules)inPhysicalEducationAndSports_VIII Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту VIII]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_GenerativeModelsAndOptimalTransport (E) Введение в генеративное моделирование]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DiffusionModels (E) Диффузионные модели]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ReinforcementLearning (E) Обучение с подкреплением]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DecentralizedPptimizationTransportProblemsSpectralPropertiesOfGraphs (E) Децентрализованная оптимизация, транспортные задачи, спектральные свойства графов]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DevelopingEntrepreneurialSkillsForStartupFounder (E) Развитие предпринимательских навыков у создателя стартапа]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://drive.google.com/file/d/1sP_EI8w8qxGDauwM3AzDKTIgsmCpzUfQ/view (E) Психология IT-специалиста]
| -
| -
| -
|}

BSc:Syllabi Table 3+1 MFAI (2024-2028)

2025-06-18T10:27:36Z

M.sokolovskii: Changes requested by @Viktoria_M8 on Jun 03, 2025

= Overview of the BS Program =

[https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:Syllabi_Index The detailed description of the program can be found here.]

{| class="wikitable" style="width:80%; vertical-align:middle; text-align:center; color:#202122; background-color:#F8F9FA;"
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y1-T1
|-
| style="width:60%" | Subject
| Track
| Primary Instructor
| Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.01_MFAI_2024_Foreign_language_1s Иностранный язык]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathematicalAnalysis_I Математический анализ]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_GeneralPhysics_I Общая физика]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_AnalyticGeometry Аналитическая геометрия и линейная алгебра]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_IntroductionToCombinatoricsAndDiscreteMathematics Введение в комбинаторику и дискретную математику]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_AlgorithmsAndAlgorithmicLanguages Алгоритмы и программирование]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_FTD.01_MFAI_2024_Practice_of_preparing_and_writing_scientific_works_1s Практика подготовки и написания научных работ]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_FTD.03_MFAI_2024_Python_programming_1s Программирование на Python]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y1-T2
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.01_MFAI_2024_Foreign_language_2s Иностранный язык]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathematicalAnalysis_II Математический анализ]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_GeneralPhysics_II Общая физика]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_BasicProgramDevelopmentConcepts Алгоритмы и программирование]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ComputationalLinearAlgebra Вычислительная линейная алгебра]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DiscreteMath Дискретная математика]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_FTD.02_MFAI_2024_Logic_of_problem_solving_2s Логика решения задач]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_FTD.03_MFAI_2024_Python_programming_2s Программирование на Python]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y1-T3
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.09_MFAI_2024_History_of_Russia История России]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.10_MFAI_2024_Physical_Education_and_Sports Физическая культура и спорт]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_GeneralPhysicsADV (E) Общая физика (углубленный курс)]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_EconomicMechanismsAndTheirMostRelevantApplications (E) Экономические механизмы и их наиболее актуальные приложения]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.DV.01.03_MFAI_2024_Theory_of_functions_of_a_complex_variable (E) Теория функций комплексного переменного]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y2-T1
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.02_MFAI_2024_Mathematical_analysis_4s Математический анализ]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DifferentialAndPartialDifferentialEquations Обыкновенные дифференциальные уравнения]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_IntroductionToOptimizationAndNumericalOptimizationMethods Введение в оптимизацию и численные методы оптимизации]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.13_MFAI_2024_Probability_Theory Теория вероятностей]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_InformationTheory (E) Теория информации]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_IntroductionToFunctionalAnalysis (E) Введение в функциональный анализ]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y2-T2
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ComputationalMathematics Вычислительная математика]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathStatistics Математическая статистика]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_TheoreticalMechanics Теоретическая механика]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ModernMumericalMethodsForDistributedLearning Современные численные методы оптимизации в обучении]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DifferentialAndPartialDifferentialEquationsADV (E) Дифференциальные уравнения в частных производных]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.DV.03.02_MFAI_2024_Mathematical_logic_for_AI (E) Математическая логика для ИИ]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_IntroductionToTheTheoryOfControllableSystems (E) Введение в теорию управляемых систем]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.DV.03.04_MFAI_2024_Mathematical_foundations_of_quantum_computing (E) Математические основы квантовых вычислений]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y2-T3
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.18_MFAI_2024_Life_safety Безопасность жизнедеятельности]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.19_MFAI_2024_Philosophy Философия]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_TheoryOfRandomProcesses Теория случайных процессов]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathematicalLogicForAiADV (E) Математическая логика для ИИ (углубленный курс)]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_TheoreticalMechanicsADV (E) Теоретическая механика (углубленный курс)]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ComputationalMathematicsADV (E) Вычислительная математика (углубленный курс)]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y3-T1
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_AppliedStatisticsInDataAnalysis Прикладная статистика в анализе данных]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_EfficientAlgorithms Эффективные алгоритмы для труднорешаемых задач]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:B1.O.23_MFAI_2024_Introduction_to_Machine_Learning_7s Введение в машинное обучение]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|- style="background-color:#DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.DV.05.01_MFAI_2024_Agent-Based_Models_and_Dynamics_of_Network_Systems (E) Агентные модели и динамика сетевых систем]
| -
| -
| -
|- style="background-color:#DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_HighPerformanceComputing (E) Высокопроизводительные вычисления]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_IntroductionToComputerVision (E) Компьютерное зрение и обработка видео]
| -
| -
| -
|-style="background-color:#DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.DV.06.01_MFAI_2024_UX_UI_Design (E) UX/UI Дизайн]
| -
| -
| -
|-style="background-color:#DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://drive.google.com/file/d/1Isxhf0lVNdSILQfAdhbvMd3CY4oUw_bG/view (E) Построение IT-команды]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y3-T2
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MachineLearning_II Введение в машинное обучение II]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathematicalFoundationsOfAI Математические основы ИИ]
| -
| -
| -
|-
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DeepLearning Глубокое обучение]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MethodsForProcessingAndGeneratingTextAndSpeech Методы обработки и генерации текста и речи]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ElectiveDisciplines(modules)inPhysicalEducationAndSports_VIII Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту VIII]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_GenerativeModelsAndOptimalTransport (E) Введение в генеративное моделирование]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DiffusionModels (E) Диффузионные модели]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ReinforcementLearning (E) Обучение с подкреплением]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DecentralizedPptimizationTransportProblemsSpectralPropertiesOfGraphs (E) Децентрализованная оптимизация, транспортные задачи, спектральные свойства графов]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DevelopingEntrepreneurialSkillsForStartupFounder (E) Развитие предпринимательских навыков у создателя стартапа]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://drive.google.com/file/d/1sP_EI8w8qxGDauwM3AzDKTIgsmCpzUfQ/view (E) Психология IT-специалиста]
| -
| -
| -
|}

BSc: B1.V.DV.05.01 MFAI 2024 Agent-Based Models and Dynamics of Network Systems

2025-06-18T10:25:36Z

M.sokolovskii: Changes requested by @Viktoria_M8 on Jun 03, 2025

='''Агентные модели и динамика сетевых систем'''=

<blockquote>'''Квалификация выпускника''': бакалавр

'''Направление подготовки''': 09.03.01 Информатика и вычислительная техника

'''Направленность (профиль) образовательной программы''': Математические основы искусственного интеллекта

'''Программу разработал(а)''': Холодов Я. А., Конюхов И. В., Парсегов С. Э., д.ф.-м.н.
</blockquote>

== 1. Краткая характеристика дисциплины ==

Изучение дисциплины (модуля) «Агентные модели и динамика сетевых систем» обеспечивает формирование и развитие компетенций обучающихся в области динамики многоагентных моделей и сетевых управляемых систем, связанных с ними вопросов теории графов и линейной алгебры, их применение для решения различных прикладных задач в рамках профессиональной деятельности. В ходе освоения дисциплины обучающиеся осваивают язык и понятия теории многоагентных систем, описываемых дифференциальными и разностными уравнениями, и принципы их исследования. В курсе вводятся базовые понятия теории графов — типы связности графов, сильно связные компоненты, циклы, матрицы Кирхгофа-Лапласа, спектры и рассматривается их связь с теорией неотрицательных матриц и марковскими цепями. Рассматриваются группы агентов, описываемых моделями порядка 1 и алгоритмы достижения консенсуса, основанные на методе последовательных усреднений, рассматриваются приложения таких систем в моделировании социальных процессов, задачах управления мобильными агентами, связь с задачами оптимизации и динамикой электрических цепей, а также алгоритмы синхронизации для динамических систем второго и высших порядков.


== 2. Перечень планируемых результатов обучения ==

<span id="целью-освоения-дисциплины-модуля-является-формирование-представлений-о-принципах-организации-групп-взаимодействующих-агентов-и-других-сетевых-систем-существующих-в-природе-или-созданных-искусственно-знакомство-с-общими-подходами-к-их-проектированию-и-исследованию.">
'''Целью освоения дисциплины (модуля)''' является формирование представлений о принципах организации групп взаимодействующих агентов и других сетевых систем, существующих в природе или созданных искусственно, знакомство с общими подходами к их проектированию и исследованию.

<span id="задачами-дисциплины-являются-изучение-принципов-и-подходов-к-анализу-поведения-сетевой-системы-в-зависимости-от-структурных-свойств-ее-графа-и-динамики-узлов-сети-агентов-выбору-подходящего-метода-исследования-а-также-изучение-примеров-сетевых-и-многоагентных-систем-возникающих-в-социологии-робототехнике-энергетике-и-компьютерных-науках.">
'''Задачами дисциплины''' являются изучение принципов и подходов к анализу поведения сетевой системы в зависимости от структурных свойств ее графа и динамики узлов сети (агентов), выбору подходящего метода исследования, а также изучение примеров сетевых и многоагентных систем, возникающих в социологии, робототехнике, энергетике и компьютерных науках.


=== '''Общая характеристика результата обучения по дисциплине''' ===

'''Знания:''' сформированы систематические знания основных свойств графов и ассоциированных с ними матриц; знания типовых моделей координированного взаимодействия агентов в дискретном и непрерывном времени (социальная динамика, движение мобильных агентов, распределенное оценивание в сенсорных сетях); знания критериев сходимости алгоритмов последовательного усреднения в дискретном и непрерывном времени, достижения этими алгоритмами консенсуса; знания достижения синхронизации в сетях агентов второго и высших порядков - критериев во временной и частотной области; знания приложений консенсусных алгоритмов к вычислениям, матричному анализу и теории сетей: меры центральности, свойства марковских цепей.

'''Умения:''' сформированы умения построения матриц смежности, инцидентности и Лапласа произвольного (ориентированного либо неориентированного) графа, вычисление сильно связных компонент графа и исследование их апериодичности; умения ранжирования вершин графа — вычисление различных мер центральности; умения использования алгебраических критериев консенсуса и синхронизации в группах однотипных агентов, исследование скорости сходимости к консенсусу или синхронной траектории; знания применения консенсусных критериев для синтеза алгоритмов усреднения в сенсорных сетях и управления формациями мобильных агентов.

'''Навыки (владения):''' сформировано владение навыками выбора наиболее эффективного и удобного критерия исследования достижимости консенсуса (алгебраического или графового); навыками нахождения значения консенсуса для систем с небольшим числом агентов; навыками анализа структуры (графа) многоагентной системы, исходя из ее математической модели; навыками исследования поведения однородной марковской цепи, исходя из свойств ее графа; навыками выбора наиболее эффективного и удобного критерия исследования многоагентной или сетевой системы в непрерывном и дискретном времени; навыками вычисления консенсусного значения (либо синхронной траектории) для группы агентов, описываемых заданной линейной моделью; навыками синтеза алгоритмов синхронизации для группы однотипных агентов с моделью произвольного порядка.


== 3. Структура и содержание дисциплины ==

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№ раздела'''
| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Содержание дисциплины (модуля) по темам'''
| style="text-align: center;"| '''Формируемые компетенции'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Многоагентные системы и динамические сети
| style="text-align: left;"| Понятие агента и многоагентной системы в различных областях знания.

Математические модели в естественных науках: модели Висека, модели биологических формаций (модель BOIDS Рейнольдса, модель стаи Какера-Смейла), сети осцилляторов (Курамото, нейроны), модели популяций, экологические системы.

Многоагентные системы в инженерных науках, сети сенсоров, связанные электрические цепи и генераторы.

| rowspan="6" style="text-align: center;"| ПК-2
|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Основные понятия теории графов, связь с матричным анализом
| style="text-align: left;"| Граф связей многоагентной системы.

Ориентированные и неориентированные графы. Основные понятия.

Ориентированные и неориентированные графы. Пути, маршруты и циклы. Связность, компоненты связности, остовные деревья и леса в графе.

Матрицы, ассоциированные с графом: инцидентности, смежности и Кирхгофа-Лапласа. Нагруженные графы. Ядро матрицы Лапласа и лесная размерность, теорема Гершгорина и расположение спектра.

Неотрицательные матрицы и их графы. Теорема Перрона-Фробениуса. Степень матрицы и маршруты заданной длины. Неприводимость, примитивность, апериодичность матрицы в терминах графа.

Масштабируемые графы и их свойства.

|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Меры центральности, марковские цепи и случайные блуждания по графу
| style="text-align: left;"| Марковская цепь как случайное блуждание на графе. Свойства цепи в терминах графа.

Стационарное распределение марковской цепи (собственный вектор Перрона-Фробениуса) как мера центральности, идея ранжирования (высший ранг имеют те, на кого ссылаются высокоранговые вершины). Другие меры центральности (примеры).

Задача PageRank: интерпретация в терминах блуждания по графу гиперссылок, регуляризация уравнения ранжирования.

|-
| style="text-align: center;"| 4.
| style="text-align: center;"| Консенсусные алгоритмы и сетевые модели социального влияния
| style="text-align: left;"| Модель Френча-Харари-ДеГроота и модель Абельсона. Критерии консенсуса и сходимости.

Вычисление консенсусного значения. Влиятельность социального агента по Френчу: другая интерпретация меры центральности, задаваемой собственным вектором.

Модели Фридкина-Джонсена и Тейлора. Связь с PageRank, центральность Фридкина.

Дальнейшее развитие: нелинейные модели с ограниченным доверием, отрицательные взаимодействия между агентами.

|-
| style="text-align: center;"| 5.
| style="text-align: center;"| Приложения к сенсорным сетям и мобильным роботам
| style="text-align: left;"| Вычисление среднего значения сетью сенсоров, задача о выборе весов.

Задача циклического преследования.

Задача равноудаленного расположения на отрезке, удерживающее управление (containment control).

Задача о создании пространственной формации мобильных агентов.

Локализация спектра для специальных графов (иерархические формации).

|-
| style="text-align: center;"| 6.
| style="text-align: center;"| Синхронизация в сетях агентов с динамикой второго и высших порядков
| style="text-align: left;"| Критерии устойчивости и синхронизации сети однотипных агентов в пространстве состояний.

Примеры: агенты второго порядка в непрерывном и дискретном времени. Алгоритмы синхронизации с измерением абсолютной и относительной скорости.

Критерий Поляка-Цыпкина: условие устойчивости и синхронизации в частотном времени. Сравнение с критерием Найквиста. Области устойчивости и синхронизации, обобщенная частотная переменная.

Синтез алгоритмов синхронизации - различные подходы (линейные матричные неравенства, линейно-квадратичная оптимизация).

|}


== 4. Методические и оценочные материалы ==

'''Задания для практических занятий:'''

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Перечень рассматриваемых тем (вопросов)'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Многоагентные системы и динамические сети
| style="text-align: left;"| Для системы (1, консенсус) в дискретном времени проведите моделирование, убедитесь, что достигается среднее значение начальных условий для различных начальных условий.

Для системы (2, отрезок/ RC-цепочки) покажите, что добавление новых агентов в систему сохраняет основное свойство: разность предельных состояний соседних по номерам агентов остается постоянной.

Промоделируйте сеть идентичных связанных осцилляторов Курамото. Убедитесь, что если рассогласование между начальными фазами не превосходит π, то достигается синхронизация.

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Основные понятия теории графов, связь с матричным анализом
| style="text-align: left;"| Для пяти ориентированных и пяти неориентированных графов (число вершин 3, 4, 5, 7, 10).

Исследуйте связность графа, найдите сильно связные компоненты, исследуйте их периодичность.

Постройте матрицы смежности, инцидентности и Лапласа (Кирхгофа).

Найдите собственные вектора и собственные числа матриц Лапласа. Подтвердите выводы о связности графов на основе анализа спектральных свойств их матриц Лапласа

|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Меры центральности, марковские цепи и случайные блуждания по графу
| style="text-align: left;"| Для заданной цепи Маркова постройте нагруженный граф переходов. Сопоставьте свойства цепи (возвратные и невозвратные состояния, классы связанных возвратных состояний, неразложимость, регулярность) и свойства графа. Вычислите стационарное распределение цепи.

Для графа социальной сети Zachary Karate Club вершинами посчитайте различные меры центральности: степени вершин, PageRank, eigenvector (с единичной матрицей весов).

|-
| style="text-align: center;"| 4.
| style="text-align: center;"| Консенсусные алгоритмы и сетевые модели социального влияния
| style="text-align: left;"| Для графов из предыдущего раздела постройте динамические модели Абельсона и Тейлора. Для произвольных начальных условий постройте траектории систем, решив соответствующие системы уравнений, и исследуйте предельное состояние (если существует).

Найдите наиболее влиятельного агента в каждой из моделей.

Промоделируйте модель Хегсельманна-Краузе с идентичными агентами. Покажите, что при близких начальных мнениях достигается консенсус, а на произвольных начальных данных возможен как консенсус, так и кластеризация

|-
| style="text-align: center;"| 5.
| style="text-align: center;"| Приложения к сенсорным сетям и мобильным роботам
| style="text-align: left;"| Для заданного графа найдите набор весов, обеспечивающий схождение к среднему консенсусу. Найдите скорость сходимости.

Промоделируйте алгоритм размещения на отрезке в 3-мерном пространстве для агентов с динамикой первого порядка в дискретном времени и в непрерывном времени. Найдите скорость сходимости алгоритмов.

Промоделируйте алгоритм удерживающего управления (containment control) c 3 фиксированными лидерами в вершинах треугольника на плоскости.

|-
| style="text-align: center;"| 6.
| style="text-align: center;"| Синхронизация в сетях агентов с динамикой второго и высших порядков
| style="text-align: left;"| Для задачи циклического преследования на плоскости с агентами типа "двойной интегратор"а с измеряемой абсолютной скоростью введите матрицу поворота и найдите критический угол, при котором нарушается сходимость при заданном значении коэффициента усиления по скорости.

Для 5 агентов заданного вида в пространстве состояний и заданного неориентированного графа синтезируйте алгоритм синхронизации.

Постройте на комплексной плоскости множества устойчивости и синхронизации для агентов с передаточной функцией второго порядка.

|}

'''Текущий контроль успеваемости обучающихся по дисциплине:'''

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Форма текущего контроля'''
| style="text-align: center;"| '''Материалы текущего контроля'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Многоагентные системы и динамические сети
| style="text-align: center;"| Тестирование (письменное или компьютерное);

Устный / письменный опрос

| style="text-align: left;"| Что такое многоагентная система и каки компоненты ее образуют?

Какие основные принципы работы многоагентной системы?

Приведите примеры моделей многоагентных систем в естественных науках (принципы моделирования биологических формаций, модели популяций) и принципы их функционирования.

Какие способы моделирования динамики многоагентных систем вам известны и в чем их особенности?

Что такое консенсус и синхронизация, приведите примеры моделей.

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Основные понятия теории графов, связь с матричным анализом
| style="text-align: center;"| Тестирование (письменное или компьютерное); Устный опрос
| style="text-align: left;"| Что такое граф связей и какою роль он играет в описании многоагентной системы?

Дайте определения и опишите основные признаки и свойства ориентированных и неориентированных графов.

Как по графу оценить его связность (например, понять, содержит он ориентированное остовное дерево или нет)?

Матрица Кирхгофа-Лапласа: дайте определение расскажите о свойствах

Что такое число Фидлера и каково его значение в теории сетей и теории многоагентных систем?

Сформулируйте теорему Перрона-Фробениуса и расскажите о ее применениях в теории многоагентных систем.

Какое следствие теоремы Агаева-Чеботарева важно при изучении задач многоагентой динамики?

Перечислите известные базовые масштабируемые неориентированные графы и укажите, у какой из топологий число Фидлера не зависит от числа вершин в графе.

|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Меры центральности, марковские цепи и случайные блуждания по графу
| style="text-align: center;"| Тестирование (письменное или компьютерное); Устный опрос
| style="text-align: left;"| Какие меры центральности вам известны? Дайте соответствующие определения и расскажите о свойствах той или иной меры.

Расскажите о взгляде на динамику марковской цепи как на случайное блуждание на графе, перечислите свойства матрицы переходных вероятностей.

Как структура графа связана с регулярностью (эргодичностью) марковской цепи?

Как интерпретируется вектор PageRank в задаче о случайном блуждании по графу гиперссылок? Как записать линейную систему уравнений для нахождения этого вектора?

|-
| style="text-align: center;"| 4.
| style="text-align: center;"| Консенсусные алгоритмы и сетевые модели социального влияния
| style="text-align: center;"| Тестирование (письменное или компьютерное);

Устный опрос

| style="text-align: left;"| Какую роль играют модели динамики мнений в теории многоагентных систем?

В чем отличие консенсуса и кластеризации? Приведите примеры известных вам моделей.

В чем заключается связь моделей Абельсона и Френча-Харари-ДеГроота? Покажите на примере системы из трех агентов.

В чем заключается связь моделей Тейлора и Фридкина-Джонсена? Покажите на примере системы из трех агентов (при наличии/остуствии одного упрямого агента).

В чем суть обобщенной модели Фридкина-Джонсена с многомерными мнениями агентов?

Какие нелинейные модели социального взаимодействия вам известны и в чем их особенности?

|-
| style="text-align: center;"| 5.
| style="text-align: center;"| Приложения к сенсорным сетям и мобильным роботам
| style="text-align: center;"| Тестирование (письменное или компьютерное); Устный опрос
| style="text-align: left;"| Как решается распределенным образом задача вычисления среднего значения? Как производится выбор весов?

В чем специфика графа задачи циклического преследования и каковы спектральные свойства матрицы Лапласа?

Приведите примеры задач удерживающего управления.

Для каких известных вам задач такого типа можно точно локализовать спектр матрицы Лапласа?

|-
| style="text-align: center;"| 6.
| style="text-align: center;"| Синхронизация в сетях агентов с динамикой второго и высших порядков
| style="text-align: center;"| Тестирование (письменное или компьютерное); Устный опрос
| style="text-align: left;"| В чем особенность динамики многоагентных систем с моделями агентов второго и более высоких порядков? Какого свойства матрицы Лапласа недостаточно для достижения консенсуса?

Что такое область консенсуса в частотной области?

Сформулируйте критерии консенсуса во временной и частотной области.

|}

'''Контрольные вопросы для подготовки к промежуточной аттестации:'''

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Вопросы'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Многоагентные системы и динамические сети
| style="text-align: left;"| Агент и многоагентная система.

Модели Висека.

Модель Рейнольдса.

Модель стаи Какера-Смейла.

Модель Курамото.

Модель Лотки-Вольтерра.

Модель сети сенсоров.

Модель каскадно соединенных RC-фильтров.

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Основные понятия теории графов, связь с матричным анализом
| style="text-align: left;"| Ориентированные и неориентированные графы.

Пути, маршруты и циклы.

Связность, компоненты связности.

Остовные деревья и леса.

Матрицы инцидентности, смежности и Кирхгофа-Лапласа.

Нагруженные (взвешенные) графы.

Ядро матрицы Лапласа и теорема Агаева-Чеботарева.

Теорема Перрона-Фробениуса.

Граф-звезда, граф-цикл и граф-колесо.

|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Меры центральности, марковские цепи и случайные блуждания по графу
| style="text-align: left;"| Марковская цепь и случайное блуждание на графе.

Стационарное распределение марковской цепи как мера центральности.

Меры центральности и их применение.

Задача PageRank и связь с блужданием по графу.

|-
| style="text-align: center;"| 4.
| style="text-align: center;"| Консенсусные алгоритмы и сетевые модели социального влияния
| style="text-align: left;"| Модель Френча-Харари-ДеГроота.

Mодель Абельсона.

Критерии консенсуса и сходимости.

Модель Фридкина-Джонсена.

Модель Тейлора.

Модель Хегсельманна-Краузе.

Модель Деффуанта-Вейсбуха.

Модель Альтафини.

|-
| style="text-align: center;"| 5.
| style="text-align: center;"| Приложения к сенсорным сетям и мобильным роботам
| style="text-align: left;"| Модель сети сенсоров, вычисляющих среднее значение.

Модели циклического преследования на прямой и плоскости, матрица поворота.

Модель равноудаленного расположения на отрезке.

Удерживающее управление.

Пространственная формация мобильных агентов.

Локализация спектра матриц Лапласа.

|-
| style="text-align: center;"| 6.
| style="text-align: center;"| Синхронизация в сетях агентов с динамикой второго и высших порядков
| style="text-align: left;"| Устойчивость и синхронизация сети однотипных агентов в пространстве состояний.

Критерий Поляка-Цыпкина как условие устойчивости и синхронизации в частотной области.

|}

'''Вопросы/Задания к промежуточной аттестации в устной/письменной форме:'''

1. Что такое агент в многоагентной системе в широком смысле и какими признаками он обладает?

2. Назовите известные вам модели биологических формаций и перечислите их особенности.

3. Как устроено положение равновесия элетрической цепи из каскадно соединенных RC-фильтров, на входе и выходе которой напряжения V1 и V2, соответственно?

4. В чем отличие матриц Лапласа ориентированных и неориентированных графов? Что у них общего?

5. Какие виды связности неориентированных и ориентированных графов вам известны, дайте соответствующие определения.

6. В чем связь матриц, ассоциированных с графом, между собой?

7. Сформулируйте теорему Перрона-Фробениуса для неотрицательных матриц.

8. Связь динамики марковской цепи с моделью Френча-Харари-ДеГроота.

9. SIA-матрицы и соответствующие графы.

10. Назовите известные вам меры центральности, дайте соответствующие определения.

11. Задача PageRank и ее интерпретации.

12. Модель Френча-Харари-ДеГроота и модель Абельсона: запишите уравнения динамики, укажите, как модели взаимосвязаны.

13. Критерии консенсуса для модели Френча-Харари-ДеГроота в терминах графа взаимодействия и в терминах матрицы.

14. Модель Фридкина-Джонсена, критерии сходимости и устойчивости.

15. Многомерное обобщение модели Фридкина-Джонсена и его особенности.

16. Gossip-версия модели Фридкина-Джонсена и ее особенности.

17. Модель Тейлора, связь с моделью Фридкина-Джонсена.

18. Модель Хегсельманна-Краузе и модель Деффуанта-Вейсбуха: что общего и какие отличия.

19. Модель Альтафини и ее свойства.

20. Консенсусные усредняющие алгоритмы, применение в сетях сенсоров, выбор весов.

21. Задача циклического преследования первого порядка на прямой: особенности матрицы Лапласа и ее спектра.

22. Циклическое преследование на плоскости с матрицей поворота. Критический угол.

23. Равноудаленное расположение на отрезке как задача удерживающего управления.

24. Устройство многоагентной системы с точки зрения «пространства сложности». Общий вид модели многоагентной системы.

25. Типовые неориентированные графы, лапласовские матрицы и спектр.

26. Локализация спектра ориентированных графов для задачи иерархического циклического преследования.

27. Однотипные системы, построенные из SISO-агентов. Виды описания, вывод характеристической функции.

28. Частотный критерий устойчивости и консенсуса Поляка-Цыпкина для однотипных систем, область консенсуса (устойчивости). Связь с критерием Найквиста.

29. Критерий консенсуса в пространстве состояний. Область консенсуса.

30. Что такое обобщенная частотная переменная?

31. Одиночная и кооперативная стабилизация, примеры.

32. Циклическое преследование второго порядка с измерением абсолютной и относительной скоростей. Явление неустойчивости для произвольного числа агентов.

33. Синтез алгоритмов сихронизации.


=== '''Перечень учебно-методического обеспечения дисциплины''' ===

Основная литература:

1. Одинец, В. П. Избранные главы теории графов / В. П. Одинец, В. А. Шлензак; под редакцией П. А. Головач. — Москва, Ижевск: Регулярная и хаотическая динамика, Ижевский институт компьютерных исследований, 2009. — 504 c. — Режим доступа: https://www.iprbookshop.ru/16523.html — ЭБС «IPRbooks».

2. Годунова, Е. К. Введение в теорию графов. Индивидуальные задания / Е. К. Годунова. — Москва: Прометей, 2012. — 44 c. — Режим доступа: https://www.iprbookshop.ru/23979.html — ЭБС «IPRbooks».

Дополнительная литература:

1. Бурков, В. Н. Введение в теорию управления организационными системами: учебник / В. Н. Бурков, Н. А. Коргин, Д. А. Новиков. — Москва: Либроком, 2009. — 265 c. — Режим доступа: https://www.iprbookshop.ru/8495.html — ЭБС «IPRbooks».

'''Дистанционная поддержка дисциплины (модуля)'''

Для дистанционной поддержки дисциплины используется система управления образовательным контентом Moodle, развернутая на портале АНО ВО «Университет Иннополис». Во время обучения все студенты получают индивидуальные пароли для входа в систему, в которой размещаются: программа курса, темы лекций с презентационными материалами, задания, контрольные вопросы и т.д.


=== '''Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины''' ===

{| class="wikitable"
|-
! style="text-align: center;"| '''Вид учебных занятий/деятельности'''
! style="text-align: center;"| '''Деятельность обучающегося'''
|-
| style="text-align: center;"| Лекция
| Написание конспекта лекций: кратко, схематично, последовательно фиксировать основные положения лекции, выводы, формулировки, обобщения; помечать важные мысли, выделять ключевые слова, термины. Обозначить вопросы, термины или другой материал, который вызывает трудности, пометить и попытаться найти ответ в рекомендуемой литературе. Если самостоятельно не удается разобраться в материале, необходимо сформулировать вопрос и задать преподавателю на консультации, во время семинарского (практического) занятия.
|-
| style="text-align: center;"| Практическое (семинарское) занятие
| При подготовке к семинарскому (практическому) занятию необходимо проработать материалы лекций, основной и дополнительной литературы по заданной теме. На основании обработанной информации постараться сформировать собственное мнение по выносимой на обсуждение тематике. Обосновать его аргументами, сформировать список источников, подкрепляющих его.

Во время семинарского (практического) занятия активно участвовать в обсуждении вопросов, высказывать аргументированную точку зрения на проблемные вопросы. Приводить примеры из источниковой базы и научной и/или исследовательской литературы.

|-
| style="text-align: center;"| Устный/письменный опрос
| Отвечать, максимально полно, логично и структурировано, на поставленный вопрос. Основная цель – показать всю глубину знаний по конкретной теме или ее части.
|-
| style="text-align: center;"| Практические (лабораторные) занятия
| Практические занятия предназначены прежде всего для разбора отдельных сложных положений, тренировки аналитических навыков, а также для развития коммуникационных навыков. Поэтому на практических занятиях необходимо участвовать в тех формах обсуждения материала, которые предлагает преподаватель: отвечать на вопросы преподавателя, дополнять ответы других студентов, приводить примеры, задавать вопросы другим выступающим, обсуждать вопросы и выполнять задания в группах. Работа на практических занятиях подразумевает домашнюю подготовку и активную умственную работу на самом занятии. Работа на практических занятиях в форме устного опроса заключается прежде всего в тренировке навыков применять теоретические положения к самому разнообразному материалу. В ходе практических занятий студенты работают в группах для обсуждения предлагаемых вопросов.
|-
| style="text-align: center;"| Разработка отдельных частей кода
| Разработать часть кода, исходя из поставленной задачи и рекомендаций преподавателя. При выполнении работы рекомендуется обращаться к материалам лекций и семинарских (практических) занятий. Если возникают затруднения, необходимо проконсультироваться с преподавателем.
|-
| style="text-align: center;"| Выполнение домашних заданий и групповых проектов
| Для выполнения домашних заданий и групповых проектов необходимо получить формулировку задания от преподавателя и убедиться в понимании задания. При выполнение домашних заданий и групповых проектов необходимо проработать материалы лекций, основной и дополнительной литературы по заданной теме.
|}

BSc:B1.O.23 MFAI 2024 Introduction to Machine Learning 7s

2025-06-18T07:11:23Z

M.sokolovskii: Changes requested by @Viktoria_M8 on Jun 03, 2025

= '''Введение в машинное обучение''' =

<blockquote>'''Квалификация выпускника''': бакалавр

'''Направление подготовки''': 09.03.01 Информатика и вычислительная техника

'''Направленность (профиль) образовательной программы''': Математические основы искусственного интеллекта

'''Программу разработал(а)''': Хан А. М., Соколов Е.А.
</blockquote>

== 1. Краткая характеристика дисциплины ==

Изучение дисциплины (модуля) «Введение в машинное обучение» обеспечивает формирование и развитие компетенций обучающихся в области анализа данных, разработки и применения алгоритмов машинного обучения, их применение для решения различных прикладных задач в рамках профессиональной деятельности.


== 2. Перечень планируемых результатов обучения ==

'''Целью освоения дисциплины (модуля)''' является формирование знаний, умений и навыков в рамках профессиональной деятельности, позволяющих успешно работать в избранной отрасли, а также обладать компетенциями, способствующими социальной мобильности, устойчивости и конкурентоспособности обучающегося в условиях современных рыночных отношений.

'''Задачами дисциплины''' являются ознакомление с основными понятиями и принципами машинного обучения, включая обучение с учителем (классификация и регрессия) и методы анализа данных; изучение методов предобработки данных (очистка, нормализация, кодирование категориальных признаков) и их важности для успешного обучения моделей; изучение линейных моделей (регрессия и классификация) и интерпретация их результатов в реальных задачах; овладение структурой и алгоритмами построения решающих деревьев, а также ансамблевыми методами (случайные леса, градиентный бустинг) для повышения точности моделей; ознакомление с основами кластеризации и методами снижения размерности (например, K-средние и PCA) для анализа неразмеченных данных; изучение методов коллаборативной и контентной фильтрации в рекомендательных системах; ознакомление с концепциями адаптации домена и переноса обучения для улучшения производительности моделей в изменяющихся условиях.


=== '''Общая характеристика результата обучения по дисциплине''' ===

'''Знания:''' сформированы систематические знания предмета в полном объеме рабочей программы.

'''Умения:''' сформированы умения анализировать, сравнивать, классифицировать, обобщать, конкретизировать и систематизировать изученный материал, выделять в нем главное: устанавливать причинно-следственные связи.

'''Навыки (владения):''' сформировано владение навыками формулировки ответов; навыками свободного чтения результатов анализов и других исследований и решения ситуационных задач повышенной сложности; навыками работы с основной литературой и методами исследования большого объема, необходимого для практической деятельности; навыками соединения теоретических аспектов предмета с задачами практического значения.


== 3. Структура и содержание дисциплины ==

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№ раздела'''
| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Содержание дисциплины (модуля) по темам'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Введение в машинное обучение и анализ данных
| style="text-align: left;"| Введение. История анализа данных. Постановки задач в машинном обучении: классификация, регрессия, ранжирование, кластеризация, латентные модели. Примеры задач. Виды данных: структурированные таблицы, тексты, изображения, звук. Признаки.
|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Линейные модели
| style="text-align: left;"| Аналитическое и численное решение задачи МНК. Градиентный спуск, методы оценивания градиента. Функции потерь. Регуляризация. Квантильная регрессия (постановка задачи и примеры использования). Методы оценивания обобщающей способности, кросс-валидация. Метрики качества регрессии. Аппроксимация эмпирического риска. Персептрон. Метод опорных векторов, его двойственная задача (без ядер). Задача оценивания вероятностей, логистическая регрессия. Идея калибровки вероятностей. Оптимизация второго порядка (идея и предпосылки для использования). Обобщённые линейные модели. Метрики качества в задачах классификации. Multiclass- и multilabel-классификация. Особенности многоклассовых задач. Метрики качества. Методы решения multilabel-задач, основанные на матричных разложениях.
|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Решающие деревья
| style="text-align: left;"| Общий алгоритм построения, критерии информативности. Конкретные критерии для классификации и регрессии. Тонкости решающих деревьев: обработка пропущенных значений, стрижка, регуляризация.
|-
| style="text-align: center;"| 4.
| style="text-align: center;"| Композиции моделей
| style="text-align: left;"| Общая идея bias-variance decomposition. Бэггинг и метод случайных подпространств. Случайные леса и extra random trees. Бустинг. Градиентный бустинг над решающими деревьями. Имплементации: xgboost, lightgbm, catboost.
|-
| style="text-align: center;"| 5.
| style="text-align: center;"| Обучение без учителя
| style="text-align: left;"| Задача кластеризации. K-Means, DBSCAN, MeanShift. Иерархическая кластеризация. Визуализация и t-SNE. Представления слов.
|-
| style="text-align: center;"| 6.
| style="text-align: center;"| Подготовка данных
| style="text-align: left;"| Отбор признаков. Понижение размерности и метод главных компонент. Подготовка категориальных и текстовых данных.
|-
| style="text-align: center;"| 7.
| style="text-align: center;"| Рекомендательные системы
| style="text-align: left;"| Постановки задачи. Метрики качества. Методы, основанные на коллаборативной фильтрации. Методы, основанные на матричных разложениях.
|}


== 4. Методические и оценочные материалы ==

'''Задания для практических занятий:'''

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Перечень рассматриваемых тем (вопросов)'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Введение в машинное обучение и анализ данных
| style="text-align: left;"| Практическое занятие по классификации и регрессии: Разработка и применение алгоритмов классификации и регрессии на реальных данных с использованием Python и библиотек машинного обучения (например, scikit-learn).

Кластеризация и ранжирование данных: Исследование методов кластеризации и ранжирования на примерах, включая применение алгоритмов K-средних и деревьев решений.

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Линейные модели
| style="text-align: left;"| Реализация метода градиентного спуска для линейной регрессии: Участники разработают алгоритм градиентного спуска для оптимизации функции потерь в задаче линейной регрессии, а также исследуют влияние регуляризации на качество модели.

Кросс-валидация и оценка обобщающей способности моделей: Практическое занятие посвящено реализации методов кросс-валидации для оценки качества моделей, включая метрики, используемые в задачах регрессии и классификации.

|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Решающие деревья
| style="text-align: left;"| Построение и визуализация решающих деревьев для классификации: Участники создадут решающее дерево для задачи классификации, исследуют различные критерии информативности (например, Gini, Entropy) и визуализируют дерево с помощью библиотек Python.

Обработка пропущенных значений и стрижка деревьев: Практическое занятие будет посвящено методам обработки пропущенных значений в данных, а также стрижке (pruning) решающих деревьев для предотвращения переобучения.

|-
| style="text-align: center;"| 4.
| style="text-align: center;"| Композиции моделей
| style="text-align: left;"| Анализ и визуализация bias-variance decomposition: Участники изучат, как разбить ошибку модели на составляющие bias и variance, а также проведут эксперименты с различными моделями для иллюстрации этих понятий.

Сравнение методов ансамблирования: Бэггинг vs. Бустинг: В ходе занятия участники реализуют алгоритмы бэггинга и бустинга на одном и том же наборе данных, сравнят их производительность и проанализируют, в каких случаях каждый из методов показывает лучшие результаты.

|-
| style="text-align: center;"| 5.
| style="text-align: center;"| Обучение без учителя
| style="text-align: left;"| Сравнение алгоритмов кластеризации: K-Means, DBSCAN и MeanShift: Участники реализуют и сравнят эффективность различных алгоритмов кластеризации на одном и том же наборе данных, анализируя их сильные и слабые стороны.

Иерархическая кластеризация и визуализация с помощью t-SNE: Участники изучат методы иерархической кластеризации, а затем применят t-SNE для визуализации полученных кластеров, чтобы оценить качество кластеризации.

|-
| style="text-align: center;"| 6.
| style="text-align: center;"| Подготовка данных
| style="text-align: left;"| Отбор признаков с использованием методов фильтрации и обертки: Участники изучат различные методы отбора признаков, такие как метод наименьших квадратов, деревья решений и LASSO, применяя их на реальных наборах данных.

Понижение размерности с использованием метода главных компонент (PCA): Участники освоят алгоритм PCA, проведут его реализацию на наборе данных и оценят влияние снижения размерности на качество модели.

|-
| style="text-align: center;"| 7.
| style="text-align: center;"| Рекомендательные системы
| style="text-align: left;"| Постановка задачи и выбор метрик качества для рекомендательных систем: Участники изучат, как правильно формулировать задачи, связанные с рекомендациями, и какие метрики (например, RMSE, MAE, Precision, Recall) использовать для оценки их эффективности.

Реализация методов коллаборативной фильтрации и матричных разложений: Участники реализуют алгоритмы коллаборативной фильтрации (пользовательский и предметный подходы) и методы матричных разложений (SVD, NMF) на реальных наборах данных.

|}

'''Текущий контроль успеваемости обучающихся по дисциплине:'''

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Форма текущего контроля'''
| style="text-align: center;"| '''Материалы текущего контроля'''
|-
| style="text-align: center;"| 1
| style="text-align: center;"| Введение в машинное обучение и анализ данных
| style="text-align: center;"| Устный / письменный опрос
| style="text-align: left;"| Устный / письменный опрос:

Опишите основные методы кластеризации и их применение в анализе данных.

Каковы ключевые отличия между структурированными и неструктурированными данными?

Приведите примеры задач, которые можно решить с помощью латентных моделей.

Объясните, что такое признаки в контексте машинного обучения и как они влияют на качество модели.

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Линейные модели
| style="text-align: center;"| Устный / письменный опрос
| style="text-align: left;"| Устный / письменный опрос:

Объясните, как работает метод опорных векторов (SVM) и какая роль у двойственной задачи в этом методе.

Какова идея калибровки вероятностей в контексте логистической регрессии, и почему это важно?

Приведите примеры применения квантильной регрессии и объясните, как она отличается от обычной линейной регрессии.

Опишите методы оценки обобщающей способности моделей и их важность в машинном обучении.

|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Решающие деревья
| style="text-align: center;"| Устный / письменный опрос
| style="text-align: left;"| Устный / письменный опрос:

Опишите алгоритм построения решающего дерева и основные шаги, которые необходимо выполнить на каждом этапе.

Каковы преимущества и недостатки использования решающих деревьев по сравнению с другими алгоритмами машинного обучения?

Объясните, как регуляризация может быть применена к решающим деревьям и какую роль она играет в процессе обучения.

В каких случаях стоит предпочесть использование ансамблевых методов (например, Random Forest) вместо одиночного решающего дерева?

|-
| style="text-align: center;"| 4.
| style="text-align: center;"| Композиции моделей
| style="text-align: center;"| Устный / письменный опрос
| style="text-align: left;"| Устный / письменный опрос:

Опишите процесс градиентного бустинга и объясните, как он улучшает производительность модели по сравнению с простым бустингом.

Какие преимущества и недостатки имеют имплементации xgboost, lightgbm и catboost? В чем их ключевые отличия?

Как работает метод случайных подпространств, и как он влияет на обобщающую способность ансамблевых моделей?

Объясните, как можно использовать bias-variance decomposition для выбора модели и настройки гиперпараметров.

|-
| style="text-align: center;"| 5.
| style="text-align: center;"| Обучение без учителя
| style="text-align: center;"| Устный / письменный опрос
| style="text-align: left;"| Устный / письменный опрос:

Каковы основные этапы работы алгоритма K-Means и как можно улучшить его производительность?

В чем заключаются преимущества и недостатки иерархической кластеризации по сравнению с другими методами? Приведите примеры применения.

Как работает алгоритм DBSCAN и какие параметры (например, ε и minPts) необходимо настраивать для достижения оптимальных результатов?

Объясните, как представления слов (word embeddings) могут быть использованы в задачах кластеризации текстовых данных.

|-
| style="text-align: center;"| 6.
| style="text-align: center;"| Подготовка данных
| style="text-align: center;"| Устный / письменный опрос
| style="text-align: left;"| Устный / письменный опрос:

Опишите процесс отбора признаков с использованием метода LASSO. Какие преимущества он предоставляет по сравнению с другими методами?

Какова цель применения метода главных компонент (PCA) и какие шаги включает этот процесс?

В чем заключается различие между методами фильтрации и обертки при отборе признаков? Приведите примеры.

Какие методы можно использовать для кодирования категориальных переменных, и в чем заключаются их сильные и слабые стороны?

|-
| style="text-align: center;"| 7.
| style="text-align: center;"| Рекомендательные системы
| style="text-align: center;"| Устный / письменный опрос
| style="text-align: left;"| Устный / письменный опрос:

Опишите процесс построения рекомендательной системы на основе коллаборативной фильтрации. Какие этапы включает этот процесс?

Каковы преимущества и недостатки использования метрики RMSE по сравнению с метрикой Precision в контексте оценки качества рекомендательных систем?

В чем заключается суть метода SVD (сингулярное разложение) в рекомендательных системах и как он помогает улучшить качество рекомендаций?

Приведите примеры ситуаций, когда использование матричных разложений может быть более эффективным, чем традиционные методы коллаборативной фильтрации.

|}

'''Контрольные вопросы для подготовки к промежуточной аттестации:'''

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Вопросы'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Введение в машинное обучение и анализ данных
| style="text-align: left;"| Какие основные этапы включает процесс анализа данных?

В чем разница между задачами классификации и регрессии?

Какие типы данных существуют, и как они влияют на выбор алгоритма машинного обучения?

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Линейные модели
| style="text-align: left;"| Каковы основные идеи и принципы работы градиентного спуска, и какие его варианты существуют?

Что такое функция потерь, и как регуляризация влияет на её формулировку?

В чем заключается разница между multiclass- и multilabel-классификацией, и какие метрики качества применяются для их оценки?

|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Решающие деревья
| style="text-align: left;"| Какие основные критерии информативности используются при построении решающих деревьев, и как они влияют на структуру дерева?

Как решающие деревья обрабатывают пропущенные значения, и какие методы можно использовать для их замещения?

В чем заключается процесс стрижки решающих деревьев, и как он помогает улучшить обобщающую способность модели?

|-
| style="text-align: center;"| 4.
| style="text-align: center;"| Композиции моделей
| style="text-align: left;"| Объясните, что такое bias-variance decomposition и как оно помогает в понимании ошибок моделей машинного обучения.

Каковы основные отличия между бэггингом и бустингом? В каких ситуациях следует использовать каждый из методов?

Что такое случайные леса и как они отличаются от обычных решающих деревьев? Объясните принцип работы метода случайных подпространств.

|-
| style="text-align: center;"| 5.
| style="text-align: center;"| Обучение без учителя
| style="text-align: left;"| Объясните основные отличия между алгоритмами K-Means и DBSCAN. В каких ситуациях предпочтительнее использовать каждый из них?

Как работает алгоритм MeanShift и в чем его преимущества по сравнению с другими методами кластеризации?

Опишите, как t-SNE помогает в визуализации высокоразмерных данных и какие параметры могут повлиять на результат.

|-
| style="text-align: center;"| 6.
| style="text-align: center;"| Подготовка данных
| style="text-align: left;"| Каковы основные преимущества и недостатки методов отбора признаков по сравнению с методами понижения размерности?

Объясните, как работает метод главных компонент (PCA) и в каких случаях его целесообразно применять.

Какие подходы существуют для подготовки категориальных данных к машинному обучению, и как они влияют на производительность модели?

|-
| style="text-align: center;"| 7.
| style="text-align: center;"| Рекомендательные системы
| style="text-align: left;"| Каковы основные отличия между контентной и коллаборативной фильтрацией в рекомендательных системах?

Какие метрики качества наиболее распространены для оценки производительности рекомендательных систем и в каких случаях их лучше использовать?

Объясните, как работают методы матричных разложений в контексте рекомендательных систем и какие преимущества они предоставляют.

|}

'''Вопросы/Задания к промежуточной аттестации в устной/письменной форме:'''

1. Какой из следующих методов является примером регуляризации в линейной регрессии?

A) Lasso

B) K-средние

C) Метод главных компонент

D) Градиентный бустинг

Правильный ответ: A) Lasso

2. Какой из следующих критериев используется для оценки качества модели в задачах регрессии?

A) F1-мерка

B) Средняя абсолютная ошибка (MAE)

C) ROC-AUC

D) Matthews correlation coefficient

Правильный ответ: B) Средняя абсолютная ошибка (MAE)

3. Какой подход лучше всего подходит для решения multilabel-задач?

A) Один против всех (One-vs-All)

B) Логистическая регрессия

C) Деревья решений

D) Матричные разложения

Правильный ответ: D) Матричные разложения

4. Какой из следующих методов относится к задаче классификации?

A) Линейная регрессия

B) K-средние

C) Дерево решений

D) Метод главных компонент

Правильный ответ: C) Дерево решений

5. Какой тип данных лучше всего подходит для анализа текстов?

A) Структурированные таблицы

B) Неструктурированные данные

C) Временные ряды

D) Изображения

Правильный ответ: B) Неструктурированные данные

6. Что такое признаки в контексте машинного обучения?

A) Алгоритмы, используемые для обучения модели

B) Свойства или характеристики объектов, используемые для построения модели

C) Методы оценки качества модели

D) Наборы данных, используемые для тестирования

Правильный ответ: B) Свойства или характеристики объектов, используемые для построения модели

7. Какой из следующих критериев используется для оценки качества разделения в решающих деревьях?

A) Среднеквадратичная ошибка

B) Критерий Джини

C) Коэффициент корреляции

D) Средняя абсолютная ошибка

Правильный ответ: B) Критерий Джини

8. Какой метод позволяет избежать переобучения в решающих деревьях?

A) Увеличение глубины дерева

B) Стрижка (pruning)

C) Использование большего объема данных

D) Увеличение числа признаков

Правильный ответ: B) Стрижка (pruning)

9. Какой из следующих методов может быть использован для обработки пропущенных значений в данных при построении решающих деревьев?

A) Удаление строк с пропущенными значениями

B) Заполнение средним значением

C) Использование алгоритмов KNN

D) Все вышеперечисленные

Правильный ответ: D) Все вышеперечисленные

10. Какой из следующих факторов не влияет на bias в модели?

A) Сложность модели

B) Количество обучающих примеров

C) Выбор признаков

D) Уровень шума в данных

Правильный ответ: B) Количество обучающих примеров

11. Какой из следующих методов используется для уменьшения вариации в ансамблевых методах?

A) Увеличение глубины деревьев

B) Случайный отбор признаков

C) Увеличение размера обучающей выборки

D) Применение регуляризации

Правильный ответ: B) Случайный отбор признаков

12. Что является основным отличием между xgboost и lightgbm?

A) Алгоритм оптимизации

B) Способ обработки категориальных признаков

C) Подход к построению деревьев

D) Все вышеперечисленные

Правильный ответ: D) Все вышеперечисленные

13. Какой из следующих алгоритмов не требует предварительной настройки количества кластеров?

A) K-Means

B) MeanShift

C) Иерархическая кластеризация

D) DBSCAN

Правильный ответ: B) MeanShift

14. Какой из следующих параметров является критически важным для работы алгоритма DBSCAN?

A) Количество кластеров

B) Максимальное количество итераций

C) Параметр ε (эпсилон)

D) Степень регуляризации

Правильный ответ: C) Параметр ε (эпсилон)

15. Какой метод визуализации лучше всего подходит для отображения результатов кластеризации в высокоразмерном пространстве?

A) PCA

B) t-SNE

C) LDA

D) UMAP

Правильный ответ: B) t-SNE

16. Какой из следующих методов является методом отбора признаков на основе модели?

A) Метод взаимной информации

B) Метод наименьших квадратов

C) Метод главных компонент

D) Метод отбора по корреляции

Правильный ответ: B) Метод наименьших квадратов

17. При использовании метода главных компонент (PCA), что происходит с дисперсией данных?

A) Она остается неизменной

B) Она уменьшается

C) Она увеличивается

D) Она равномерно распределяется

Правильный ответ: B) Она уменьшается

18. Какой из следующих методов кодирования категориальных переменных не может быть использован для работы с порядковыми переменными?

A) One-Hot Encoding

B) Ordinal Encoding

C) Binary Encoding

D) Target Encoding

Правильный ответ: A) One-Hot Encoding

19. Какой из следующих методов не относится к коллаборативной фильтрации?

A) User-based Collaborative Filtering

B) Item-based Collaborative Filtering

C) Content-based Filtering

D) Matrix Factorization

Правильный ответ: C) Content-based Filtering

20. Какой из следующих показателей лучше всего подходит для оценки точности рекомендаций в задачах, где важен порядок элементов?

A) RMSE

B) Mean Average Precision (MAP)

C) Mean Squared Error (MSE)

D) F1-score

Правильный ответ: B) Mean Average Precision (MAP)

21. Какое из следующих утверждений о методах матричных разложений неверно?

A) Они могут уменьшить размерность данных.

B) Они всегда требуют наличия полных данных.

C) Они могут использоваться для выявления скрытых факторов.

D) Они способны обрабатывать разреженные матрицы.

Правильный ответ: B) Они всегда требуют наличия полных данных.


=== '''Перечень учебно-методического обеспечения дисциплины''' ===

Основная литература:

1. Ракитский, А. А. Методы машинного обучения: учебно-методическое пособие / А. А. Ракитский. — Новосибирск: Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики, 2018. — 32 c. — Режим доступа: https://www.iprbookshop.ru/90591.html — ЭБС «IPRbooks».

2. Теория и практика машинного обучения: учебное пособие / В. В. Воронина, А. В. Михеев, Н. Г. Ярушкина, К. В. Святов. — Ульяновск: Ульяновский государственный технический университет, 2017. — 291 c. — Режим доступа: https://www.iprbookshop.ru/106120.html — ЭБС «IPRbooks».

Дополнительная литература:

1. Барский, А. Б. Введение в нейронные сети: учебное пособие / А. Б. Барский. — 4-е изд. — Москва: Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2024. — 357 c. — Режим доступа: https://www.iprbookshop.ru/133929.html — ЭБС «IPRbooks».

2. Кузнецов, В. П. Нейронные сети: практический курс: учебное пособие / В. П. Кузнецов. — Рязань: Рязанский государственный радиотехнический университет, 2014. — 71 c. — Режим доступа: https://www.iprbookshop.ru/121460.html — ЭБС «IPRbooks».


=== '''Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины''' ===

{| class="wikitable"
|-
! style="text-align: center;"| '''Вид учебных занятий/деятельности'''
! style="text-align: center;"| '''Деятельность обучающегося'''
|-
| style="text-align: center;"| Лекция
| Написание конспекта лекций: кратко, схематично, последовательно фиксировать основные положения лекции, выводы, формулировки, обобщения; помечать важные мысли, выделять ключевые слова, термины. Обозначить вопросы, термины или другой материал, который вызывает трудности, пометить и попытаться найти ответ в рекомендуемой литературе. Если самостоятельно не удается разобраться в материале, необходимо сформулировать вопрос и задать преподавателю на консультации, во время семинарского (практического) занятия.
|-
| style="text-align: center;"| Практическое (семинарское) занятие
| При подготовке к семинарскому (практическому) занятию необходимо проработать материалы лекций, основной и дополнительной литературы по заданной теме. На основании обработанной информации постараться сформировать собственное мнение по выносимой на обсуждение тематике. Обосновать его аргументами, сформировать список источников, подкрепляющих его.

Во время семинарского (практического) занятия активно участвовать в обсуждении вопросов, высказывать аргументированную точку зрения на проблемные вопросы. Приводить примеры из источниковой базы и научной и/или исследовательской литературы.

|-
| style="text-align: center;"| Устный/письменный опрос
| Отвечать, максимально полно, логично и структурировано, на поставленный вопрос. Основная цель – показать всю глубину знаний по конкретной теме или ее части.
|-
| style="text-align: center;"| Подготовка к промежуточной аттестации
| При подготовке к промежуточной аттестации необходимо проработать вопросы по темам, которые рекомендуются для самостоятельной подготовки. При возникновении затруднений с ответами следует ориентироваться на конспекты лекций, семинаров, рекомендуемую литературу, материалы электронных и информационных справочных ресурсов, статей.

Если тема вызывает затруднение, четко сформулировать проблемный вопрос и задать его преподавателю.

|-
| style="text-align: center;"| Практические (лабораторные) занятия
| Практические занятия предназначены прежде всего для разбора отдельных сложных положений, тренировки аналитических навыков, а также для развития коммуникационных навыков. Поэтому на практических занятиях необходимо участвовать в тех формах обсуждения материала, которые предлагает преподаватель: отвечать на вопросы преподавателя, дополнять ответы других студентов, приводить примеры, задавать вопросы другим выступающим, обсуждать вопросы и выполнять задания в группах. Работа на практических занятиях подразумевает домашнюю подготовку и активную умственную работу на самом занятии. Работа на практических занятиях в форме устного опроса заключается прежде всего в тренировке навыков применять теоретические положения к самому разнообразному материалу. В ходе практических занятий студенты работают в группах для обсуждения предлагаемых вопросов.
|-
| style="text-align: center;"| Самостоятельная работа
| Самостоятельная работа состоит из следующих частей: 1) чтение учебной, справочной, научной литературы; 2) повторение материала лекций; 3) составление планов устных выступлений; 4) подготовка видеопрезентации. При чтении учебной литературы нужно разграничивать для себя материал на отдельные проблемы, концепции, идеи. Учебную литературу можно найти в электронных библиотечных системах, на которые подписан АНО Университет Иннополис.
|-
| style="text-align: center;"| Дискуссия
| Публичное обсуждение спорного вопроса, проблемы. Каждая сторона должна оппонировать мнение собеседника, аргументируя свою позицию.
|-
| style="text-align: center;"| Тестирование (устное/письменное)
| При подготовке к тестированию необходимо проработать материалы лекций, семинаров, основной и дополнительной литературы по заданной теме. Основная цель тестирования – показать уровень сформированности знаний по конкретной теме или ее части.
|-
| style="text-align: center;"| Индивидуальная работа
| При выполнение индивидуальной работы необходимо взять задание у преподавателя, ознакомиться с требованиями к выполнению работы, изучить поставленную проблему, найти решение проблемы. Если самостоятельно не удается разобраться в материале, необходимо сформулировать вопрос и задать преподавателю на консультации, во время семинарского (практического) занятия. Оформить результаты работы.
|-
| style="text-align: center;"| Разработка отдельных частей кода
| Разработать часть кода, исходя из поставленной задачи и рекомендаций преподавателя. При выполнении работы рекомендуется обращаться к материалам лекций и семинарских (практических) занятий. Если возникают затруднения, необходимо проконсультироваться с преподавателем.
|-
| style="text-align: center;"| Выполнение домашних заданий и групповых проектов
| Для выполнения домашних заданий и групповых проектов необходимо получить формулировку задания от преподавателя и убедиться в понимании задания. При выполнение домашних заданий и групповых проектов необходимо проработать материалы лекций, основной и дополнительной литературы по заданной теме.
|}

BSc:Syllabi Table 3+1 MFAI (2024-2028)

2025-06-18T07:08:26Z

M.sokolovskii: Changes requested by @Viktoria_M8 on Jun 03, 2025

= Overview of the BS Program =

[https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:Syllabi_Index The detailed description of the program can be found here.]

{| class="wikitable" style="width:80%; vertical-align:middle; text-align:center; color:#202122; background-color:#F8F9FA;"
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y1-T1
|-
| style="width:60%" | Subject
| Track
| Primary Instructor
| Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.01_MFAI_2024_Foreign_language_1s Иностранный язык]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathematicalAnalysis_I Математический анализ]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_GeneralPhysics_I Общая физика]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_AnalyticGeometry Аналитическая геометрия и линейная алгебра]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_IntroductionToCombinatoricsAndDiscreteMathematics Введение в комбинаторику и дискретную математику]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_AlgorithmsAndAlgorithmicLanguages Алгоритмы и программирование]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_FTD.01_MFAI_2024_Practice_of_preparing_and_writing_scientific_works_1s Практика подготовки и написания научных работ]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_FTD.03_MFAI_2024_Python_programming_1s Программирование на Python]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y1-T2
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.01_MFAI_2024_Foreign_language_2s Иностранный язык]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathematicalAnalysis_II Математический анализ]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_GeneralPhysics_II Общая физика]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_BasicProgramDevelopmentConcepts Алгоритмы и программирование]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ComputationalLinearAlgebra Вычислительная линейная алгебра]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DiscreteMath Дискретная математика]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_FTD.02_MFAI_2024_Logic_of_problem_solving_2s Логика решения задач]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_FTD.03_MFAI_2024_Python_programming_2s Программирование на Python]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y1-T3
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.09_MFAI_2024_History_of_Russia История России]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.10_MFAI_2024_Physical_Education_and_Sports Физическая культура и спорт]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_GeneralPhysicsADV (E) Общая физика (углубленный курс)]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_EconomicMechanismsAndTheirMostRelevantApplications (E) Экономические механизмы и их наиболее актуальные приложения]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.DV.01.03_MFAI_2024_Theory_of_functions_of_a_complex_variable (E) Теория функций комплексного переменного]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y2-T1
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.02_MFAI_2024_Mathematical_analysis_4s Математический анализ]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DifferentialAndPartialDifferentialEquations Обыкновенные дифференциальные уравнения]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_IntroductionToOptimizationAndNumericalOptimizationMethods Введение в оптимизацию и численные методы оптимизации]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.13_MFAI_2024_Probability_Theory Теория вероятностей]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_InformationTheory (E) Теория информации]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_IntroductionToFunctionalAnalysis (E) Введение в функциональный анализ]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y2-T2
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ComputationalMathematics Вычислительная математика]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathStatistics Математическая статистика]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_TheoreticalMechanics Теоретическая механика]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ModernMumericalMethodsForDistributedLearning Современные численные методы оптимизации в обучении]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DifferentialAndPartialDifferentialEquationsADV (E) Дифференциальные уравнения в частных производных]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.DV.03.02_MFAI_2024_Mathematical_logic_for_AI (E) Математическая логика для ИИ]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_IntroductionToTheTheoryOfControllableSystems (E) Введение в теорию управляемых систем]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.DV.03.04_MFAI_2024_Mathematical_foundations_of_quantum_computing (E) Математические основы квантовых вычислений]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y2-T3
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.18_MFAI_2024_Life_safety Безопасность жизнедеятельности]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.19_MFAI_2024_Philosophy Философия]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_TheoryOfRandomProcesses Теория случайных процессов]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathematicalLogicForAiADV (E) Математическая логика для ИИ (углубленный курс)]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_TheoreticalMechanicsADV (E) Теоретическая механика (углубленный курс)]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ComputationalMathematicsADV (E) Вычислительная математика (углубленный курс)]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y3-T1
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_AppliedStatisticsInDataAnalysis Прикладная статистика в анализе данных]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_EfficientAlgorithms Эффективные алгоритмы для труднорешаемых задач]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:B1.O.23_MFAI_2024_Introduction_to_Machine_Learning_7s Введение в машинное обучение]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|- style="background-color:#DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.DV.05.01_MFAI_2024_Agent-Based_Models_and_Dynamics_of_Network_Systems (E) Агентные модели и динамика сетевых систем]
| -
| -
| -
|- style="background-color:#DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_HighPerformanceComputing (E) Высокопроизводительные вычисления]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_IntroductionToComputerVision (E) Компьютерное зрение и обработка видео]
| -
| -
| -
|-style="background-color:#DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://drive.google.com/file/d/1m-H-Cdygigit84zmEQ9Q9yENsUVTQynb/view (E) UX/UI Дизайн]
| -
| -
| -
|-style="background-color:#DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://drive.google.com/file/d/1Isxhf0lVNdSILQfAdhbvMd3CY4oUw_bG/view (E) Построение IT-команды]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y3-T2
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MachineLearning_II Введение в машинное обучение II]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathematicalFoundationsOfAI Математические основы ИИ]
| -
| -
| -
|-
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DeepLearning Глубокое обучение]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MethodsForProcessingAndGeneratingTextAndSpeech Методы обработки и генерации текста и речи]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ElectiveDisciplines(modules)inPhysicalEducationAndSports_VIII Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту VIII]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_GenerativeModelsAndOptimalTransport (E) Введение в генеративное моделирование]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DiffusionModels (E) Диффузионные модели]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ReinforcementLearning (E) Обучение с подкреплением]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DecentralizedPptimizationTransportProblemsSpectralPropertiesOfGraphs (E) Децентрализованная оптимизация, транспортные задачи, спектральные свойства графов]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DevelopingEntrepreneurialSkillsForStartupFounder (E) Развитие предпринимательских навыков у создателя стартапа]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://drive.google.com/file/d/1sP_EI8w8qxGDauwM3AzDKTIgsmCpzUfQ/view (E) Психология IT-специалиста]
| -
| -
| -
|}

BSc: B1.O.19 MFAI 2024 Philosophy

2025-06-18T06:58:38Z

M.sokolovskii: Changes requested by @Viktoria_M8 on Jun 03, 2025

= '''Философия''' =

<blockquote>'''Квалификация выпускника''': бакалавр

'''Направление подготовки''': 09.03.01 Информатика и вычислительная техника

'''Направленность (профиль) образовательной программы''': Математические основы искусственного интеллекта

'''Программу разработал(а)''': Фролов А. Н., Махмутов М. Т., Воронцов К. В., к.ф.-м.н.
</blockquote>


== 1. Краткая характеристика дисциплины ==

Изучение дисциплины (модуля) «Философия» обеспечивает формирование и развитие компетенций обучающихся в области общественной и этической ответственности в использовании и развитии искусственного интеллекта, их применение для решения различных прикладных задач в рамках профессиональной деятельности.


== 2. Перечень планируемых результатов обучения ==

'''Целью освоения дисциплины (модуля)''' является формирование знаний, умений и навыков в рамках профессиональной деятельности, позволяющих успешно работать в избранной отрасли, а также обладать компетенциями, способствующими социальной мобильности, устойчивости и конкурентоспособности обучающегося в условиях современных рыночных отношений.

'''Задачами дисциплины''' являются изучение основ философии искусственного интеллекта; рассмотрение этических и социальных аспектов развития ИИ; изучение философских подходов к пониманию искусственного интеллекта.


=== '''Общая характеристика результата обучения по дисциплине''' ===

'''Знания:''' сформированы систематические знания предмета в полном объеме рабочей программы.

'''Умения:''' сформированы умения анализировать, сравнивать, классифицировать, обобщать, конкретизировать и систематизировать изученный материал, выделять в нем главное: устанавливать причинно-следственные связи.

'''Навыки (владения):''' сформировано владение навыками формулировки ответов; навыками свободного чтения результатов анализов и других исследований и решения ситуационных задач повышенной сложности; навыками работы с основной литературой и методами исследования большого объема, необходимого для практической деятельности; навыками соединения теоретических аспектов предмета с задачами практического значения.


== 3. Структура и содержание дисциплины ==

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№ раздела'''
| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Содержание дисциплины (модуля) по темам'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Основы философии искусственного интеллекта
| style="text-align: left;"| Определение искусственного интеллекта.

История развития искусственного интеллекта.

Основные подходы и методы в области искусственного интеллекта.

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Этические и социальные аспекты развития ИИ
| style="text-align: left;"| Этические проблемы автономных систем и роботов.

Социальные последствия внедрения ИИ в общество.

Вопросы ответственности за действия и решения, принимаемые ИИ.

|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Философские подходы к пониманию искусственного интеллекта
| style="text-align: left;"| Онтологические вопросы: что такое искусственный интеллект и как он соотносится с человеческим интеллектом.

Этические аспекты развития и применения искусственного интеллекта: какие моральные нормы и ценности следует учитывать при создании и использовании ИИ.

Философские основы технического развития: какие философские концепции и теории могут помочь понять сущность и потенциал искусственного интеллекта.

|}


== 4. Методические и оценочные материалы ==

'''Задания для практических занятий:'''

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Перечень рассматриваемых тем (вопросов)'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.

| style="text-align: lefcentert;"| Основы философии искусственного интеллекта
| style="text-align: left;"| Философские основы искусственного интеллекта: сравнение с человеческим мышлением.

Общественное восприятие и влияние искусственного интеллекта: вызовы и возможности.

Роль философии в разработке и использовании этических стандартов для ИИ.

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Этические и социальные аспекты развития ИИ
| style="text-align: left;"| Этические принципы в разработке и применении искусственного интеллекта.

Вопросы конфиденциальности данных и приватности в контексте использования ИИ.

Социальные последствия автоматизации и замещения рабочей силы ИИ.

Доступность, барьеры и неравенство в использовании технологий ИИ.

|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Философские подходы к пониманию искусственного интеллекта
| style="text-align: left;"| Философские основы искусственного интеллекта: от идеи машины Тьюринга до современных подходов.

Этика и моральные проблемы в контексте развития и применения искусственного интеллекта.

Философские аспекты самосознания искусственного интеллекта: возможность ли у ИИ иметь сознание?

Философия технологии и вопросы автономии в контексте развития автономных систем на основе искусственного интеллекта.

|}

'''Текущий контроль успеваемости обучающихся по дисциплине:'''

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Форма текущего контроля'''
| style="text-align: center;"| '''Материалы текущего контроля'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Основы философии искусственного интеллекта
| style="text-align: center;"| Проверка выполнения домашних заданий; Устный / письменный опрос;

Защита проекта; Коллоквиум

| style="text-align: left;"| Устный / письменный опрос:

Что такое искусственный интеллект и какие основные характеристики он имеет?

Какова история развития искусственного интеллекта от его зарождения до современных достижений?

Какие основные подходы и методы используются в области искусственного интеллекта, и как они помогают достичь поставленных целей?

Задания, в том числе, для групповых проектов:

1. «Сравнение между искусственным интеллектом и человеческим мышлением: философские аспекты». В данной работе можно рассмотреть различия и сходства между искусственным интеллектом и человеческим мышлением с точки зрения философии, выявить основные принципы и подходы к пониманию обоих видов интеллекта.

2. «Влияние искусственного интеллекта на общество: этические вызовы и возможности». В этой работе можно проанализировать влияние искусственного интеллекта на общество с философской точки зрения, выявить этические проблемы, с которыми сталкиваются общество и отдельные люди, а также рассмотреть возможности использования ИИ для решения социальных проблем.

3. «Роль философии в разработке этических стандартов для искусственного интеллекта». В данной работе можно исследовать влияние философии на разработку этических стандартов для использования искусственного интеллекта, выявить основные принципы и ценности, которые должны учитываться при создании и применении ИИ в обществе.

''Какие философские методы могут быть применены для критического анализа современных научных достижений в области искусственного интеллекта? Объясните, какие принципы критического анализа могут быть использованы для оценки различных концепций ИИ. (УК-1)''

''Как философские принципы могут помочь студентам развить способность критически оценивать влияние искусственного интеллекта на общество и человечество? Объясните, какие основные аспекты философии могут помочь выпускнику разобраться в этических и социальных вопросах, связанных с развитием ИИ. (УК-1)''

''Как философия искусственного интеллекта способствует формированию новых знаний и анализу сложных научных проблем в современном мире? Объясните, какие методы и принципы философии могут помочь в поиске информации и решений в области ИИ. (УК-1)''

''Как философские концепции влияют на развитие искусственного интеллекта и его воздействие на общество? Объясните, какие экспериментальные подходы могут использоваться для изучения этических и социальных аспектов ИИ и как они могут помочь в принятии обоснованных решений в данной области. (УК-1)''

''Какие методы анализа и синтеза применяются в философии искусственного интеллекта для исследования научных проблем и поиска решений? Какие аспекты интеллектуальной деятельности играют ключевую роль в этом процессе? (УК-1)''

''Как философские оценочные суждения могут влиять на принятие решений в области искусственного интеллекта? Какие методы исследования позволяют оценивать этические и социальные аспекты использования ИИ и принимать обоснованные решения в данной области? (УК-1)''

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Этические и социальные аспекты развития ИИ
| style="text-align: center;"| Проверка выполнения домашних заданий; Устный / письменный опрос; Доклад; Коллоквиум
| style="text-align: left;"| Устный / письменный опрос:

Какие этические проблемы могут возникать при использовании автономных систем и роботов, и какие меры могут быть предприняты для их решения?

Какие социальные последствия может иметь внедрение искусственного интеллекта в общество, и какие изменения оно может принести в повседневную жизнь людей?

Какова роль ответственности за действия и решения, принимаемые искусственными интеллектами, и какие механизмы контроля можно установить для минимизации возможных негативных последствий?

Тематика докладов:

Этические проблемы автономных систем: ответственность и принятие решений.

Социальные аспекты использования и распространения искусственного интеллекта.

Влияние ИИ на трудовые отношения и рынок труда.

Этические нормы в разработке и применении алгоритмов машинного обучения.

|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Философские подходы к пониманию искусственного интеллекта
| style="text-align: center;"| Проверка выполнения домашних заданий; Устный / письменный опрос;

Эссе; Коллоквиум

| style="text-align: left;"| Устный / письменный опрос:

Что представляет собой искусственный интеллект и каковы его основные характеристики с точки зрения онтологического подхода?

Как соотносится искусственный интеллект с человеческим интеллектом с философской точки зрения, и какие аспекты этого взаимодействия следует учитывать при разработке ИИ?

Какие этические принципы и ценности должны руководить созданием и использованием искусственного интеллекта, с учетом его потенциального влияния на общество и человечество?

Тематика эссе:

Онтологический подход к искусственному интеллекту: как определить сущность ИИ?

Этические аспекты применения философских концепций к развитию искусственного интеллекта.

Эпистемологические вопросы: как понимание ИИ влияет на наше представление о знании и понимании?

Феноменологический подход к взаимодействию человека и искусственного интеллекта.

Гегелевский взгляд на развитие искусственного интеллекта: диалектика и эволюция технологий.

Этика и мораль в контексте философских теорий о влиянии ИИ на общество и человечество.

''Какие философские подходы могут быть применены для понимания влияния искусственного интеллекта на разнообразное этническое и религиозное составление населения в Российской Федерации, учитывая межкультурные и этико-эстетические аспекты? (УК-5)''

''Какие основные категории философии могут быть использованы для анализа закономерностей исторического развития и внедрения искусственного интеллекта в современном мировом контексте, с учетом религиозно-философского взгляда на этот процесс? (УК-5)''

''Как философские подходы к пониманию искусственного интеллекта могут помочь в анализе социокультурных различий среди различных социальных групп, учитывая историческое развитие России в контексте мировой истории и основные философские, религиозные и этические учения? (УК-5)''

''Какова роль знания социокультурных традиций мира в философских подходах к пониманию искусственного интеллекта, и как они могут быть использованы для анализа влияния ИИ на разнообразное этническое и религиозное составление населения в контексте современного общества? (УК-5)''

''Как философские подходы к пониманию искусственного интеллекта могут способствовать формированию у выпускника навыков конструктивного взаимодействия с людьми различных социокультурных групп, учитывая их ценностные ориентации и культурные особенности? (УК-5)''

''Какова роль философии в формировании гражданской позиции у выпускника, способного аргументированно обсуждать и решать проблемы мировоззренческого, общественного и личностного характера с учетом исторического наследия и социокультурных традиций своего Отечества и народов мира в контексте развития и использования искусственного интеллекта? (УК-5)''

|}

'''Контрольные вопросы для подготовки к промежуточной аттестации:'''

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Вопросы'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Основы философии искусственного интеллекта
| style="text-align: left;"| Какие принципы лежат в основе символического подхода к искусственному интеллекту, и какие преимущества и недостатки у этого подхода?

Что представляет собой нейросетевой подход в области искусственного интеллекта, и какие задачи он может эффективно решать?

Какие методы машинного обучения используются для создания и обучения систем искусственного интеллекта, и как они взаимодействуют с другими методами?

Каково значение эмпирического подхода в разработке искусственного интеллекта, и как он помогает улучшить качество систем?

Какие вызовы и проблемы стоят перед современной философией искусственного интеллекта, и как они могут быть решены с помощью философских методов и подходов?

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Этические и социальные аспекты развития ИИ
| style="text-align: left;"| Какие этические принципы должны руководить разработкой и использованием автономных систем и роботов, чтобы обеспечить соблюдение прав и достоинства человека?

Какие меры предусмотрены для защиты данных и личной информации людей от возможного злоупотребления со стороны искусственного интеллекта?

Какие вызовы стоят перед обществом в контексте распространения искусственного интеллекта?

Какие меры могут быть предприняты для обеспечения прозрачности и объяснимости решений, принимаемых автономными системами, с целью повышения доверия общества к этим технологиям?

|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Философские подходы к пониманию искусственного интеллекта
| style="text-align: left;"| Какие моральные нормы следует учитывать при разработке автономных систем и роботов, чтобы обеспечить их соответствие общепринятым этическим стандартам?

Какие философские концепции и теории могут помочь понять сущность и потенциал искусственного интеллекта, и какие выводы можно сделать из этого для его дальнейшего развития?

Как философские основы технического развития могут быть применены для анализа взаимодействия человека и искусственного интеллекта в современном мире?

Какие философские аспекты могут помочь понять значение этических проблем, связанных с использованием искусственного интеллекта, и какие решения можно предложить на основе этих аспектов?

В чем заключается философское значение развития и применения искусственного интеллекта для современного общества, и какие вызовы это представляет для философии в целом?

|}

'''Вопросы/Задания к промежуточной аттестации в устной/письменной форме:'''

Выберите правильный вариант ответа:

1. Какое из следующих определений наиболее точно характеризует искусственный интеллект?

A) Технология, способная самостоятельно принимать решения без участия человека.

B) Способность машины или программы имитировать человеческое мышление.

C) Процесс создания компьютерных игр и анимации.

D) Использование роботов для выполнения физических задач.

Правильный ответ: B) Способность машины или программы имитировать человеческое мышление.

2. Какой из нижеперечисленных аспектов не является характеристикой искусственного интеллекта?

A) Обучение на основе данных и опыта.

B) Способность к самоорганизации и самоуправлению.

C) Наличие сознания и эмоций.

D) Автоматизация выполнения повторяющихся задач.

Правильный ответ: C) Наличие сознания и эмоций.

3. Какой из нижеприведенных примеров является примером использования искусственного интеллекта?

A) Автоматическая система полива растений по расписанию.

B) Ручное создание уникальных картин маслом.

C) Разработка новых видов растений методом селекции.

D) Самостоятельное создание музыки компьютерной программой.

Правильный ответ: D) Самостоятельное создание музыки компьютерной программой.

4. Кто из ученых считается основателем исследований в области искусственного интеллекта?

A) Алан Тьюринг

B) Илон Маск

C) Стивен Хокинг

D) Марк Цукерберг

Правильный ответ: A) Алан Тьюринг

5. В каком году был проведен первый успешный тест на искусственный интеллект, когда компьютер смог обмануть человека, представляясь им?

A) 1960

B) 1990

C) 2000

D) 2010

Правильный ответ: A) 1960

6. Какой из нижеперечисленных фильмов является классическим примером использования темы искусственного интеллекта?

A) «Титаник»

B) «Матрица»

C) «Звездные войны»

D) «Форрест Гамп»

Правильный ответ: B) «Матрица»

7. Какой из методов искусственного интеллекта является основным при обучении нейронных сетей?

A) Метод опорных векторов (SVM)

B) Генетические алгоритмы

C) Обратное распространение ошибки (Backpropagation)

D) Метод k-ближайших соседей (k-NN)

Правильный ответ: C) Обратное распространение ошибки (Backpropagation)

8. Какой из подходов к искусственному интеллекту акцентируется на имитации человеческого мышления и принятия решений?

A) Нейросетевой подход

B) Эволюционный подход

C) Символьный подход

D) Байесовский подход

Правильный ответ: C) Символьный подход

9. Какой метод искусственного интеллекта используется для кластеризации данных и поиска закономерностей в больших объемах информации?

A) Метод случайного леса (Random Forest)

B) Алгоритм k-средних (k-Means)

C) Генетический алгоритм

D) Метод опорных векторов (SVM)

Правильный ответ: B) Алгоритм k-средних (k-Means)

10. Какой из нижеперечисленных аспектов является наиболее важным при рассмотрении этических проблем автономных систем и роботов?

A) Продуктивность и эффективность работы системы

B) Сохранение человеческой жизни и здоровья

C) Соблюдение технических стандартов и требований безопасности

D) Максимизация прибыли компании-разработчика

Правильный ответ: B) Сохранение человеческой жизни и здоровья

11. Какие из нижеперечисленных принципов следует учитывать при разработке и использовании автономных систем и роботов с этической точки зрения?

A) Принцип полного автоматизма и отсутствия контроля со стороны человека

B) Принцип прозрачности и объяснимости принимаемых системой решений

C) Принцип максимизации прибыли независимо от последствий

D) Принцип минимизации безопасности пользователей во имя повышения производительности

Правильный ответ: B) Принцип прозрачности и объяснимости принимаемых системой решений

12. Какие из нижеперечисленных вопросов являются ключевыми при обсуждении этических проблем автономных систем и роботов?

A) Какие последствия может иметь использование автономных систем для общества в целом?

B) Как обеспечить максимальную конфиденциальность данных, собираемых автономными системами?

C) Как обеспечить безопасность и защиту от хакерских атак автономных систем?

D) Как обеспечить максимальное ускорение процессов за счет автономных систем, игнорируя этические аспекты?

Правильный ответ: A) Какие последствия может иметь использование автономных систем для общества в целом?

13. Какие из нижеперечисленных аспектов являются социальными последствиями внедрения искусственного интеллекта в общество?

A) Увеличение безработицы из-за автоматизации рабочих процессов

B) Улучшение доступа к медицинским услугам и образованию

C) Расширение возможностей контроля над гражданами со стороны правительства

D) Рост социальной неравенности и распределения богатства

Правильный ответ: A) Увеличение безработицы из-за автоматизации рабочих процессов

14. Какие из нижеперечисленных мероприятий могут быть предприняты для смягчения негативных социальных последствий внедрения искусственного интеллекта?

A) Введение строгих ограничений на развитие и использование ИИ

B) Обеспечение доступа к обучению и переобучению для работников, чьи профессии подвергаются риску автоматизации

C) Прекращение развития технологий в области искусственного интеллекта

D) Увеличение контроля над информацией и личными данными граждан для предотвращения злоупотреблений

Правильный ответ: B) Обеспечение доступа к обучению и переобучению для работников, чьи профессии подвергаются риску автоматизации

15. Какие из нижеперечисленных аспектов следует учитывать при разработке стратегий внедрения искусственного интеллекта с учетом социальных последствий?

A) Сохранение статус-кво и минимизация изменений в обществе

B) Прозрачность и участие общественности в процессе принятия решений

C) Максимизация прибыли компаний-разработчиков вне зависимости от социальных последствий

D) Ограничение доступа к новым технологиям только для элиты и правительства

Правильный ответ: B) Прозрачность и участие общественности в процессе принятия решений

16. Какие из нижеперечисленных аспектов относятся к вопросам ответственности за действия и решения, принимаемые искусственным интеллектом?

A) Программирование ИИ без учета этических принципов

B) Создание четких правил и законов, регулирующих деятельность ИИ

C) Отсутствие возможности контроля над решениями, принимаемыми ИИ

D) Принятие решений на основе объективных данных и алгоритмов без участия человека

Правильный ответ: A) Программирование ИИ без учета этических принципов

17. Какие из нижеперечисленных мероприятий могут способствовать повышению ответственности за действия и решения, принимаемые искусственным интеллектом?

A) Разработка механизмов проверки и контроля действий ИИ

B) Отказ от использования ИИ в любых сферах деятельности

C) Допуск к использованию ИИ только для определенных групп населения

D) Игнорирование этических аспектов при разработке и внедрении ИИ

Правильный ответ: A) Разработка механизмов проверки и контроля действий ИИ

18. Какие из нижеперечисленных факторов могут оказывать влияние на уровень ответственности за действия и решения, принимаемые искусственным интеллектом?

A) Наличие четких нормативных актов, регулирующих использование ИИ

B) Отсутствие обучения и переобучения специалистов в области этики и ответственности в контексте ИИ

C) Участие общественности и экспертов в процессе разработки и внедрения технологий ИИ

D) Автоматическое принятие решений ИИ без возможности вмешательства со стороны человека

Правильный ответ: A) Наличие четких нормативных актов, регулирующих использование ИИ

19. Какое утверждение наиболее точно характеризует отличия между искусственным интеллектом и человеческим интеллектом?

A) Искусственный интеллект обладает более развитыми эмоциональными способностями, чем человек

B) Человеческий интеллект обладает способностью к творчеству и эмпатии, которую пока не удается полностью воссоздать в искусственном интеллекте

C) Искусственный интеллект способен к самообучению без внешнего воздействия, в отличие от человеческого интеллекта

D) Человеческий интеллект ограничен в своих возможностях только биологическими факторами, в то время как искусственный интеллект может преодолеть эти ограничения

Правильный ответ: B) Человеческий интеллект обладает способностью к творчеству и эмпатии, которую пока не удается полностью воссоздать в искусственном интеллекте

20. Какие из нижеперечисленных аспектов являются основными для понимания онтологических вопросов в контексте искусственного интеллекта?

A) Способность искусственного интеллекта к анализу и обработке больших объемов данных

B) Принципиальные различия между искусственным и человеческим интеллектом

C) Возможность самообучения искусственного интеллекта без участия человека

D) Этические аспекты использования и развития искусственного интеллекта

Правильный ответ: B) Принципиальные различия между искусственным и человеческим интеллектом

21. Какие из нижеперечисленных факторов могут оказывать влияние на онтологические вопросы, связанные с соотношением искусственного и человеческого интеллекта?

A) Развитие технологий глубокого обучения и нейронных сетей

B) Философские концепции о природе человеческого сознания и мышления

C) Политические решения по регулированию использования искусственного интеллекта

D) Социокультурные изменения, вызванные распространением технологий ИИ в обществе

Правильный ответ: B) Философские концепции о природе человеческого сознания и мышления

22. Какая из нижеперечисленных моральных норм и ценностей является наиболее важной при разработке и использовании искусственного интеллекта?

A) Максимизация прибыли компании-разработчика ИИ

B) Соблюдение принципов справедливости и равенства доступа к технологиям ИИ

C) Преследование геополитических интересов стран-лидеров в области искусственного интеллекта

D) Поддержание конкурентоспособности на мировом рынке за счет разработки передовых технологий

Правильный ответ: B) Соблюдение принципов справедливости и равенства доступа к технологиям ИИ

23. Какие моральные дилеммы могут возникнуть в контексте использования автономных систем на основе искусственного интеллекта?

A) Ответственность за действия автономных систем в случае возникновения ошибок или несчастных случаев

B) Недостаточное внимание к защите данных и приватности пользователей

C) Ограничение свободы человека в принятии решений под влиянием алгоритмов ИИ

D) Нарушение принципов конфиденциальности при обработке персональной информации

Правильный ответ: A) Ответственность за действия автономных систем в случае возникновения ошибок или несчастных случаев

24. Какие моральные нормы и ценности следует учитывать при разработке и использовании систем искусственного интеллекта, способных влиять на поведение людей?

A) Сохранение автономии и свободы выбора человека в условиях воздействия технологий ИИ

B) Максимизация контроля над поведением людей с помощью алгоритмов искусственного интеллекта

C) Подчинение моральным принципам и целям разработчиков систем ИИ без учета потребностей общества

D) Ограничение доступа к передовым технологиям ИИ только для определенных социальных групп

Правильный ответ: A) Сохранение автономии и свободы выбора человека в условиях воздействия технологий ИИ

25. Какая философская концепция наиболее подходит для понимания сущности и потенциала искусственного интеллекта?

A) Диалектический материализм

B) Феноменология

C) Экзистенциализм

D) Постмодернизм

Правильный ответ: A) Диалектический материализм

26. Какая философская теория может помочь понять этические аспекты развития и использования искусственного интеллекта?

A) Утилитаризм

B) Деонтология

C) Виртуальная реальность

D) Конструктивизм

Правильный ответ: B) Деонтология

27. Какая философская концепция акцентирует внимание на вопросе о том, как техническое развитие влияет на человеческую природу и общество?

A) Технофобия

B) Технооптимизм

C) Технократия

D) Технодетерминизм

Правильный ответ: D) Технодетерминизм


=== '''Перечень учебно-методического обеспечения дисциплины''' ===

Основная литература:

1. Сысоев, Д. В. Введение в теорию искусственного интеллекта: учебное пособие / Д. В. Сысоев, О. В. Курипта, Д. К. Проскурин. — Москва: Ай Пи Ар Медиа, 2021. — 170 c. — Режим доступа: https://www.iprbookshop.ru/108282.html — ЭБС «IPRbooks».

2. Вечканов, В. Э. Философия [Электронный ресурс]: курс лекций. Учебное пособие для ВУЗов / В. Э. Вечканов. — М.: Экзамен, 2007. — 209 c. — Режим доступа: https://www.iprbookshop.ru/1132 — ЭБС «IPRbooks».

3. Московченко, А. Д. Философия для технических вузов: учебное пособие / А. Д. Московченко. — Томск: Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, 2011. — 244 c. — Режим доступа: https://www.iprbookshop.ru/13910.html — ЭБС «IPRbooks».

Дополнительная литература:

1. Сурова, Н. Ю. Искусственный интеллект: монография / Н. Ю. Сурова, М. Е. Косов. — Москва: ЮНИТИ-ДАНА, 2021. — 408 c. — Режим доступа: https://www.iprbookshop.ru/123354.html — ЭБС «IPRbooks».


=== '''Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины''' ===

{| class="wikitable"
|-
! style="text-align: center;"| '''Вид учебных занятий/деятельности'''
! style="text-align: center;"| '''Деятельность обучающегося'''
|-
| style="text-align: center;"| Лекция
| Написание конспекта лекций: кратко, схематично, последовательно фиксировать основные положения лекции, выводы, формулировки, обобщения; помечать важные мысли, выделять ключевые слова, термины. Обозначить вопросы, термины или другой материал, который вызывает трудности, пометить и попытаться найти ответ в рекомендуемой литературе. Если самостоятельно не удается разобраться в материале, необходимо сформулировать вопрос и задать преподавателю на консультации, во время семинарского (практического) занятия.
|-
| style="text-align: center;"| Практическое (семинарское) занятие
| При подготовке к семинарскому (практическому) занятию необходимо проработать материалы лекций, основной и дополнительной литературы по заданной теме. На основании обработанной информации постараться сформировать собственное мнение по выносимой на обсуждение тематике. Обосновать его аргументами, сформировать список источников, подкрепляющих его.

Во время семинарского (практического) занятия активно участвовать в обсуждении вопросов, высказывать аргументированную точку зрения на проблемные вопросы. Приводить примеры из источниковой базы и научной и/или исследовательской литературы.

|-
| style="text-align: center;"| Устный/письменный опрос
| Отвечать, максимально полно, логично и структурировано, на поставленный вопрос. Основная цель – показать всю глубину знаний по конкретной теме или ее части.
|-
| style="text-align: center;"| Реферат
| Поиск источников и литературы, составление библиографии. При написании реферата рекомендуется использовать разнообразные источники, монографии и статьи из научных журналов, позволяющие глубже разобраться в различных точках зрения на заданную тему. Изучение литературы следует начинать с наиболее общих трудов, затем следует переходить к освоению специализированных исследований по выбранной теме. Могут быть использованы ресурсы сети «Интернет» с соответствующими ссылками на использованные сайты.

Если тема содержит проблемный вопрос, следует сформулировать разные точки зрения на него. Рекомендуется в выводах указать свое собственное аргументированное мнение по данной проблеме. Подготовить презентацию для защиты реферата.

|-
| style="text-align: center;"| Эссе
| Написание прозаического сочинения небольшого объема и свободной композиции, выражающего индивидуальные впечатления и соображения по конкретному поводу или вопросу и заведомо не претендующего на определяющую или исчерпывающую трактовку предмета. При работе над эссе следует четко и грамотно формулировать мысли, структурировать информацию, использовать основные понятия, выделять причинно-следственные связи. Как правило эссе имеет следующую структуру: вступление, тезис и аргументация его, заключение. В качестве аргументов могут выступать исторические факты, явления общественной жизни, события, жизненные ситуации и жизненный опыт, научные доказательства, ссылки на мнение ученых и др.
|-
| style="text-align: center;"| Подготовка к промежуточной аттестации
| При подготовке к промежуточной аттестации необходимо проработать вопросы по темам, которые рекомендуются для самостоятельной подготовки. При возникновении затруднений с ответами следует ориентироваться на конспекты лекций, семинаров, рекомендуемую литературу, материалы электронных и информационных справочных ресурсов, статей.

Если тема вызывает затруднение, четко сформулировать проблемный вопрос и задать его преподавателю.

|-
| style="text-align: center;"| Практические (лабораторные) занятия
| Практические занятия предназначены прежде всего для разбора отдельных сложных положений, тренировки аналитических навыков, а также для развития коммуникационных навыков. Поэтому на практических занятиях необходимо участвовать в тех формах обсуждения материала, которые предлагает преподаватель: отвечать на вопросы преподавателя, дополнять ответы других студентов, приводить примеры, задавать вопросы другим выступающим, обсуждать вопросы и выполнять задания в группах. Работа на практических занятиях подразумевает домашнюю подготовку и активную умственную работу на самом занятии. Работа на практических занятиях в форме устного опроса заключается прежде всего в тренировке навыков применять теоретические положения к самому разнообразному материалу. В ходе практических занятий студенты работают в группах для обсуждения предлагаемых вопросов.
|-
| style="text-align: center;"| Самостоятельная работа
| Самостоятельная работа состоит из следующих частей: 1) чтение учебной, справочной, научной литературы; 2) повторение материала лекций; 3) составление планов устных выступлений; 4) подготовка видеопрезентации. При чтении учебной литературы нужно разграничивать для себя материал на отдельные проблемы, концепции, идеи. Учебную литературу можно найти в электронных библиотечных системах, на которые подписан АНО Университет Иннополис.
|-
| style="text-align: center;"| Видеопрезентация
| Подготовка видеопрезентаций по курсу. Видеопрезентации могут быть сделаны на любую тему, затронутую в ходе курса. Темы должны быть заранее согласованы с преподавателем. Видеопрезентации продолжительностью около 5 минут (300 секунд) должны быть подготовлены в группах, определяемых преподавателем. Несмотря на то, что это групповая работа, должен явно присутствовать вклад каждого члена группы.
|-
| style="text-align: center;"| Доклад
| Публичное, развернутое сообщение по определенной теме или вопросу, основанное на документальных данных. При подготовке доклада рекомендуется использовать разнообразные источники, позволяющие глубже разобраться в теме. Учебную литературу можно найти в электронных библиотечных системах, на которые подписан АНО Университет Иннополис.
|-
| style="text-align: center;"| Дискуссия
| Публичное обсуждение спорного вопроса, проблемы. Каждая сторона должна оппонировать мнение собеседника, аргументируя свою позицию.
|-
| style="text-align: center;"| Тестирование (устное/письменное)
| При подготовке к тестированию необходимо проработать материалы лекций, семинаров, основной и дополнительной литературы по заданной теме. Основная цель тестирования – показать уровень сформированности знаний по конкретной теме или ее части.
|-
| style="text-align: center;"| Индивидуальная работа
| При выполнение индивидуальной работы необходимо взять задание у преподавателя, ознакомиться с требованиями к выполнению работы, изучить поставленную проблему, найти решение проблемы. Если самостоятельно не удается разобраться в материале, необходимо сформулировать вопрос и задать преподавателю на консультации, во время семинарского (практического) занятия. Оформить результаты работы.
|-
| style="text-align: center;"| Выполнение домашних заданий и групповых проектов
| Для выполнения домашних заданий и групповых проектов необходимо получить формулировку задания от преподавателя и убедиться в понимании задания. При выполнение домашних заданий и групповых проектов необходимо проработать материалы лекций, основной и дополнительной литературы по заданной теме.
|}

BSc: B1.O.18 MFAI 2024 Life safety

2025-06-18T06:55:48Z

M.sokolovskii: Changes requested by @Viktoria_M8 on Jun 03, 2025

= '''Безопасность жизнедеятельности''' =

<blockquote>'''Квалификация выпускника''': бакалавр

'''Направление подготовки''': 09.03.01 Информатика и вычислительная техника

'''Направленность (профиль) образовательной программы''': Математические основы искусственного интеллекта

'''Программу разработал(а)''': Ильина Э. Г.
</blockquote>

== 1. Краткая характеристика дисциплины ==

Изучение дисциплины (модуля) «Безопасность жизнедеятельности» обеспечивает формирование и развитие компетенций обучающихся в области безопасности жизнедеятельности, в частности, рассматриваются проблемы безопасного взаимодействия человека со средой обитания (производственной, бытовой, городской, природной) и основы защиты от негативных факторов в опасных и чрезвычайно опасных ситуациях, и их применения к решению различных прикладных задач в рамках профессиональной деятельности. В ходе освоения дисциплины обучающиеся в процессе решения различных задач получают навыки оказания первой медицинской помощи, применения средств индивидуальной и коллективной защиты.


== 2. Перечень планируемых результатов обучения ==

'''Целью освоения дисциплины (модуля)''' является формирование знаний, умений и навыков в рамках профессиональной деятельности, позволяющих успешно работать в избранной отрасли, а также обладать компетенциями, способствующими социальной мобильности, устойчивости и конкурентоспособности обучающегося в условиях современных рыночных отношений.

'''Задачами дисциплины''' являются изучение проблем устойчивого развития, обеспечения безопасности жизнедеятельности и снижения рисков, связанных с деятельностью человека, формирования культуры профессиональной и личной безопасности.


=== '''Общая характеристика результата обучения по дисциплине''' ===

'''Знания:''' сформированы систематические знания об основных правилах, обеспечивающих безопасное поведение в чрезвычайных ситуациях природного, техногенного и социального характера; о принципе функционирования государственной системы обеспечения защиты населения от чрезвычайных ситуаций; о сигналах оповещения ГО и действии при их поступлении в мирное и военное время; о применении средств коллективной и индивидуальной защиты в мирное и военное время.

'''Умения:''' сформированы умения оказывать первую медицинскую помощь при неотложных состояниях; применять средства коллективной и индивидуальной защиты в мирное и военное время; самостоятельно производить поиск и работать с информацией по вопросам изучаемой дисциплины; участвовать в дискуссиях по задачам и проблемам безопасности жизнедеятельности, формулировать собственную позицию по обсуждаемым вопросам.

'''Навыки (владения'''): сформировано владение навыками обеспечения безопасности жизнедеятельности и снижения рисков, связанных с деятельностью человека; рационализации жизнедеятельности, которые ориентированы на снижение антропогенного воздействия на природную среду и навыками обеспечения безопасности личности и общества; навыками культуры безопасности, экологического сознания и рискоориентированного мышления, при котором вопросы безопасности и сохранения окружающей среды рассматриваются в качестве важнейших приоритетов жизнедеятельности человека; навыками культуры профессиональной безопасности, навыками применения профессиональных знаний для минимизации негативных экологических последствий, обеспечения безопасности и улучшения условий труда в сфере своей профессиональной деятельности; навыками аргументированного обоснования своих решений с точки зрения безопасности.


== 3. Структура и содержание дисциплины ==

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№ раздела'''
| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Содержание дисциплины (модуля) по темам'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.

| style="text-align: center;"| Теоретические и методологические основы безопасности жизнедеятельности
| style="text-align: left;"| Введение в безопасность жизнедеятельности. Безопасность как научная категория, её предмет и основные понятия.

Основные направления и средства формирования культуры безопасности. 
Современный мир опасностей.

Современный мир и его влияние на окружающую природную среду.

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Чрезвычайные ситуации и безопасность жизнедеятельности. Система обеспечения безопасности человека и среды обитания
| style="text-align: left;"| Сущность и содержание чрезвычайных ситуаций (ЧС). Характеристики чрезвычайных ситуаций различного происхождения.

Экология и безопасность жизнедеятельности 
Система обеспечения безопасности при опасных и чрезвычайных ситуациях различного происхождения. Защита населения от поражающих факторов ЧС разных видов.

|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Защита населения и территорий в условиях чрезвычайных ситуаций. Особенности безопасности жизнедеятельности в современных условиях
| style="text-align: left;"| Защита населения и территорий в условиях ЧС техногенного характера (на радиационно-опасных и химически-опасных объектах).

Защита населения и территорий при пожарах и взрывах на объектах инфраструктуры.

Защита населения и территорий в условиях ЧС природного характера.

Защита населения и территорий в условиях ЧС военного характера.

Средства коллективной и индивидуальной защиты населения в условиях ЧС. 
Защита населения и территорий от террористических актов.

Защита населения в условиях аварий на транспорте. Психологическая защита в условиях ЧС.

Основы защиты информации.

Информационная безопасность.

Защита от глобальных воздействий техносферы.

|-
| style="text-align: center;"| 4.
| style="text-align: center;"| Обеспечение комфортных условий жизнедеятельности в производственной и жилой (бытовой) среде. Государственное управление безопасностью жизнедеятельности
| style="text-align: left;"| Безопасность жизнедеятельности в производственной среде.

Безопасность жизнедеятельности в жилой (бытовой) среде.

Основные правила личной безопасности. 
Стратегия государственного управления безопасностью жизнедеятельности.

Государственное управление охраной окружающей среды.

Государственное управление защитой населения и территорий в ЧС.

|}


== 4. Методические и оценочные материалы ==

'''Текущий контроль успеваемости обучающихся по дисциплине:'''

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Форма текущего контроля'''
| style="text-align: center;"| '''Материалы текущего контроля'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Теоретические и методологические основы безопасности жизнедеятельности
| style="text-align: center;"| Устный / письменный опрос; Коллоквиум; Творческие задания;

Доклад

| style="text-align: left;"| Тематика докладов: 
Объекты и зоны защиты: критерии оценки опасностей; 
Концепция приемлемого риска; 
Естественные, техногенные, антропогенные и социальные опасности. 
Устный / письменный опрос: 
Какие процессы способствуют деградации природной среды? 
Как вы понимаете понятие – «урбанизация»? 
Кто является субъектом безопасности? 
Что следует понимать под техногенными опасностями? 
Что следует понимать под антропогенными опасностями? 
Какие опасности следует называть социальными? 
Какие опасности следует относить к естественным? 
В чем заключается опасность загрязнения земли и гидросферы?

Вопросы для обсуждения: 
Объект и предмет БЖД; важнейшие понятия научной теории БЖД: среда обитания, деятельность, опасность, безопасность, риск, угроза. личность, общество и социум как объекты, и как субъекты безопасности (Закон РФ «О безопасности»). 
Структура процесса воздействия опасностей: статистический и динамический аспекты структуры опасностей; система угроз (реально существующих опасностей). 
Системный подход к обеспечению безопасности: обобщённая схема системного решения проблем безопасности; основные системные угрозы и опасности для российского социума. 
Взаимодействие человека со средой обитания. обмен потоками вещества и энергии. Характерные потоки масс, энергии и информации в среде обитания; аксиома о воздействии среды обитания на человека. 
Источники и факторы социальных рисков; 
Системы безопасности, схема комплексной системы обеспечения комфортности человека в техносфере.

|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Чрезвычайные ситуации и безопасность жизнедеятельности. Система обеспечения безопасности человека и среды обитания
| style="text-align: center;"| Устный / письменный опрос; Коллоквиум; Творческие задания;

Доклад

| style="text-align: left;"| Устный / письменный опрос: 
Назовите режимы, в которых действует РСЧС. 
Какие основные мероприятия по защите населения от чрезвычайных ситуаций предусмотрены в РФ? 
Как осуществляются оповещение и информирование населения о чрезвычайных ситуациях? 
Расскажите об основных видах и способах эвакуации.

Тематика докладов: 
Комплекс мероприятий по предотвращению ЧС: 
Защитные мероприятия, общие принципы РСЧС; 
Превентивные оперативные и после ликвидационные меры предотвращения ЧС. 
Особенности реализации мероприятий в системе обеспечения безопасности в условиях ЧС различного происхождения для профессионального профиля деятельности.

Вопросы для обсуждения:

Государственная политика в области предупреждения и ликвидации ЧС:

основная проблема современности - создание гарантий безопасного проживания населения;

предупреждение и ликвидация ЧС, режимы функционирования ЧС;

сигналы оповещения, аварийно-спасательный работы, управление при ликвидации ЧС.

опасная, экстремальная и чрезвычайная ситуации, понятия опасных явлений и катастроф;

классификация ЧС;

классификация чрезвычайных ситуаций согласно Постановлению Правительства РФ № 304 от 21.05.2007 г. (в ред. № 376 от 17.05.2011 г.); классификация ЧС социального характера.

Характеристики и классификация ЧС природного характера, техногенного происхождения и социального происхождения.

Экологические проблемы современности.

|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Защита населения и территорий в условиях чрезвычайных ситуаций. Особенности безопасности жизнедеятельности в современных условиях
| style="text-align: center;"| Устный / письменный опрос; Коллоквиум; Творческие задания;

Доклад

| style="text-align: left;"| Тематика докладов: 
Мероприятия по прогнозированию и предупреждению возникновения ЧС природного происхождения. 
Защита населения и территорий в условиях ЧС военного характера. 
Психологическая защита в условиях ЧС. 
Безопасность жизнедеятельности в условиях глобальных воздействий техносферы. 
Устный / письменный опрос: 
Назовите мероприятия по прогнозированию и предупреждению возникновения ЧС природного происхождения. 
Каковы меры защиты населения и основные правила поведения при землетрясениях? 
Назовите основные меры защиты населения и правила поведения при угрозе оползней, селей и обвалов. 
Назовите основные меры защиты населения и правила поведения при угрозе ураганов, бурь и смерчей и в случае их возникновения. 
Назовите основные меры защиты населения и правила поведения при угрозе наводнений и цунами и в случае их возникновения.

Вопросы для обсуждения: 
Защита населения и основные правила поведения: 
при землетрясениях; 
при угрозе оползней, селей и обвалов и в случае их возникновения; 
при угрозе ураганов, бурь и смерчей и в случае их возникновения. 
при угрозе наводнений и цунами и в случае их возникновения; 
при эпидемиях. 
Терроризм – чума XXI века. Защита от терроризма: 
понятие терроризма, классификация террористических актов; 
комплекс мероприятий, направленных на противодействие терроризму; 
правовые и организационные основы борьбы с терроризмом в РФ 
рекомендации должностным лицам и населению по предотвращению террористических акций и действиям при их непосредственной угрозе. 
Организация информационной безопасности в современных условиях. 
национальные интересы РФ в информационной сфере, п.4 ст.29 гл.2 Конституции РФ, ФЗ от 27.07.2006 г. №149-ФЗ, УК РФ 1996 г., ст.128 ГК РФ, связь информации с материальным субъектом; 
источники угроз информационной безопасности. Внешние и внутренние источники угроз ИБ, понятие ИБ в Доктрине от 09.09.2000 г. № Пр-1895; 
направления информационной безопасности; 
средства защиты электронных данных; 
информационный терроризм, защита компьютерных сетей и АСУ.

|-
| style="text-align: center;"| 4.
| style="text-align: center;"| Обеспечение комфортных условий жизнедеятельности в производственной и жилой (бытовой) среде. Государственное управление безопасностью жизнедеятельности
| style="text-align: center;"| Устный / письменный опрос; Коллоквиум; Творческие задания; Доклад
| style="text-align: left;"| Тематика докладов: 
Основные аспекты стратегии управления безопасностью жизнедеятельности. 
Структура государственного управления безопасностью жизнедеятельности: 
Общая структура системы управления безопасностью жизнедеятельности; 
Структура государственного управления БЖ. 
Устный / письменный опрос: 
Каковы общие санитарно-технические требования к производственным помещениям и рабочим местам? 
Какие вредные факторы производственной среды вы знаете и как они влияют на организм человека? 
Что такое производственная вибрация и как она воздействует на человека? 
Каковы последствия влияния производственной пыли на организм человека? 
Как можно защитить организм человека от электромагнитных полей и неионизирующих излучений? 
Какие функции по обеспечению государственной безопасности выполняет Федеральная служба безопасности Российской Федерации? 
Какие функции по обеспечению государственной безопасности выполняют Вооруженные силы Российской Федерации? 
Какие функции по обеспечению государственной безопасности выполняют СВР, ФСО, ФСКН?

Вопросы для обсуждения: 
Обеспечение безопасности жизнедеятельности в производственной сфере: 
физиолого-гигиенические основы труда и обеспечение комфортных условий жизнедеятельности; 
понятие производственной среды, опасные и вредные факторы; 
общие санитарно-технические требования к производственным помещениям и рабочим местам; 
вредные факторы производственной среды и их влияние на организм человека. 
Обеспечение личной безопасности в жилой (бытовой) среде: 
понятия и основные группы неблагоприятных факторов жилой (бытовой) среды; 
влияние на здоровье человека состава воздуха жилых и общественных помещений, основные источники химического загрязнения воздуха жилой среды; 
физические факторы жилой среды и их значение в формировании условий жизнедеятельности человека. 
Актуальность безопасности в образовательном учреждении. 
Управление безопасностью труда: 
права граждан согласно Федеральному закону «Об основах охраны труда в Российской Федерации»; 
обязанности работодателя и работника; 
виды нормативных подзаконных актов по охране труда; 
органы государственного управления охраной труда. 
Управление экологической безопасностью и охраной окружающей среды.

|}

'''Контрольные вопросы для подготовки к промежуточной аттестации:'''

{| class="wikitable"
|-
| style="text-align: center;"| '''№'''

'''п/п'''

| style="text-align: center;"| '''Наименование раздела дисциплины (модуля)'''
| style="text-align: center;"| '''Наименование вопроса'''
|-
| style="text-align: center;"| 1.
| style="text-align: center;"| Теоретические и методологические основы безопасности жизнедеятельности
| style="text-align: left;"| Сформулируйте цель изучения дисциплины «Безопасность жизнедеятельности». 
Как вы понимаете определение «безопасность жизнедеятельности»? 
Назовите объект и предмет дисциплины «Безопасность жизнедеятельности». Обоснуйте свой ответ. 
Дайте определения важнейших понятий БЖ: среда обитания, деятельность, опасность, угроза, безопасность и риск. 
Что такое индекс развития человеческого потенциала (ИРЧП)? 
Что понимается под источником опасности? 
Что следует понимать под опасностью? 
Как называется наука, изучающая опасности? 
Почему опасность - понятие относительное и носит потенциальный характер? 
Как классифицируются опасности по происхождению? 
Как классифицируются опасности по видам и интенсивности потоков? 
Как классифицируются опасности по длительности воздействия? 
Чем отличаются друг от друга опасности потенциальные, реальные и реализованные? 
Назовите основные виды социальных опасностей и кратко их охарактеризуйте. 
Назовите формы взаимодействия общества и природы. 
Каковы объективные и субъективные причины загрязнения, истощения и разрушения природной среды? 
Каковы основные экологические проблемы глобального характера? 
Что такое гуманизация, экономизация охраны окружающей природной среды и экологизация хозяйственной деятельности?
|-
| style="text-align: center;"| 2.
| style="text-align: center;"| Чрезвычайные ситуации и безопасность жизнедеятельности. Система обеспечения безопасности человека и среды обитания
| style="text-align: left;"| Какова основная цель создания РСЧС? 
Назовите основные постулаты, на которых базируется РСЧС. 
Перечислите организационные уровни и подсистемы РСЧС. 
На какие основные виды подразделяются защитные сооружения гражданской обороны? 
С какой целью проводятся аварийно-спасательные и другие неотложные работы? 
Перечислите основные виды обеспечения аварийно-спасательных и других неотложных работ. 
Что такое опасная, экстремальная, чрезвычайная ситуация? Опишите разновидности ЧС, классифицируемые по разным основаниям. 
Какие стадии развития ЧС можно выделить? 
Что такое факторы риска, поражающие факторы? Перечислите их виды. 
Охарактеризуйте структурные и функциональные стороны системы обеспечения безопасности, основные закономерности и принципы формирования такой системы. 
Каковы основные направления региональной политики в сфере безопасности?
|-
| style="text-align: center;"| 3.
| style="text-align: center;"| Защита населения и территорий в условиях чрезвычайных ситуаций. Особенности безопасности жизнедеятельности в современных условиях
| style="text-align: left;"| Назовите основные нормативные правовые документы по защите населения от чрезвычайных ситуаций. 
Перечислите основные мероприятия по защите населения во время радиационной аварии. 
Перечислите основные мероприятиям по защите населения во время химической аварии. 
Что следует понимать под терроризмом? 
Назовите главное средство достижения цели для любого террориста. 
Перечислите формы и виды современного терроризма. 
Назовите комплекс мер, проводимых заблаговременно в целях предупреждения террористических актов.
|-
| style="text-align: center;"| 4.
| style="text-align: center;"| Обеспечение комфортных условий жизнедеятельности в производственной и жилой (бытовой) среде. Государственное управление безопасностью жизнедеятельности
| style="text-align: left;"| Что следует понимать под профессиональными вредностями производственной среды? 
Какие вы знаете основные формы трудовой деятельности? 
Как осуществляется профилактика утомления? Назовите основные мероприятия по профилактике утомления. 
Что представляет собой Государственное управление в области природопользования и охраны окружающей среды? 
Каковы цели и задачи системы государственного управления охраной окружающей среды в РФ? 
Каковы функции органов системы государственного управления охраной окружающей среды в РФ?
|}

'''Вопросы/Задания к промежуточной аттестации в устной/письменной форме:'''

Выберите правильный вариант ответа.

1. Из перечисленных ниже причин выберите те, которые являются причинами вынужденного автономного существования в природных условиях:

а) потеря части продуктов питания;

б) несвоевременная регистрация туристической группы перед выходом на маршрут;

в) потеря ориентировки на местности во время похода;

г) потеря компаса;

д) авария транспортных средств в условиях природной среды;

е) крупный лесной пожар;

ж) отсутствие средств связи.

Ответ: в; д; е.

2. Порядок действий в различных аварийных ситуациях в условиях природной среды отличается друг от друга и зависит от конкретной обстановки. Из приведенных ниже случаев выберите те, когда командир группы должен принять решение об уходе с места аварии:

а) группа не может быть обнаружена спасателями из-за окружающей ее густой растительности;

б) направление на ближайший населенный пункт и его удаление не известны;

в) место происшествия точно не определенно, местность незнакомая и труднопроходимая;

г) в течение трех суток нет связи и помощи;

д) возникла непосредственная угроза жизни людей;

е) сигнал бедствия или сообщение о месте происшествия переданы при помощи аварийной радиостанции;

ж) точно известно местонахождение населенного пункта, и состояния здоровья людей позволяет преодолеть расстояние до населенного пункта.

Ответ: а; г; д; ж.

3. Собираясь в поход, вам необходимо подобрать одежду. Каким нижеперечисленным требованиям она должна соответствовать:

а) одежда должна быть свободной и надеваться в несколько слоев;

б) одежда быть из синтетических материалов;

в) одежда должна быть однотонного цвета или из камуфлированного материала;

г) одежда должна быть чистой и сухой.

Ответ: а; г

4. Выберите из предложенных вариантов установленные требования к сооружению временного жилища:

а) место должно находиться на берегу реки на уровне воды;

б) место должно находиться на ровной возвышенной продуваемой площадке;

в) место должно находиться среди сухостоя, который можно использовать для костра;

г) возле площадки должен находиться источник воды и достаточно топлива;

д) недалеко от площадки должна быть дорога или наезженная тропа;

е) возле лагеря должна быть площадка (поляна) для подачи сигналов бедствия в случае необходимости.

Ответ: б; г; е.

5. Как правильно разводить костер? Разместите предложенные ниже действия в порядке очередности:

а) положить на почву растопку;

б) на растопку положить ветки;

в) поджечь костер двумя-тремя спичками;

г) приготовить растопку и дрова;

д) сверху веток положить поленья, дрова;

е) соблюдать правила пожарной безопасности.

Ответ: г; а; в; б; д; е.

6. Выберите самый простой способ обеззараживания воды в полевых условиях:

а) очистка через фильтр из песка и материи;

б) очистка через фильтр из песка, ваты и материи;

в) кипячение воды;

г) добавление в воду марганцовки.

Ответ: в.

7. Опасное время – это время значительного повышения риска для личной безопасности. Из приведенных примеров определите наиболее опасное время:

а) темнота, спускающаяся на центр города, где люди непринужденно прогуливаются и отдыхают;

б) сумерки, заставшие человека одного в лесопарке;

в) раннее утро в заполненной людьми пригородной электричке.

Ответ: б.

8. Опасными местами в любое время суток могут быть:

а) подворотни, заброшенные дома, закрытые задние дворы, пустыри, пустующие стройплощадки;

б) парикмахерская, ремонтная мастерская, любой магазин, банки;

в) отделение полиции, пожарная часть, почта, больница.

Ответ: а.

9. Каким из нижеперечисленных правил вы воспользуетесь, возвращаясь вечером домой:

а) идти кратчайшим путем, пролегающим через дворы, свалки и плохо освещенные места;

б) идти по освещенному тротуару и как можно ближе к краю дороги;

в) воспользуйтесь попутным транспортом.

Ответ: б.

10. Девушка заходит в свой подъезд, слышит громкие крики, смех, шум, и понимает, что этажом выше на лестничной площадке находится пьяная компания. Выберите из предлагаемых вариантов действий тот, который могли посоветовать девушке:

а) спокойно подниматься домой;

б) ждать пока они уйдут;

в) дождаться взрослого знакомого человека, входящего в подъезд, и попросить проводить до квартиры.

Ответ: в.

11. В соответствии с Уголовным кодексом Российской Федерации преступлением признается:

а) противоправные действия, посягающие на честь и достоинство граждан;

б) действия граждан, сознательно нарушающих требования Конституции, законодательных и нормативно- правовых актов;

в) совершаемое общественно опасное деяние, запрещенное Уголовным кодексом Российской Федерации под угрозой наказания.

Ответ: в.

12. К преступлениям небольшой тяжести относятся:

а) неумышленные деяния, за совершение которых максимальное наказание не превышает одного года лишения свободы;

б) умышленные деяния, за совершение которых максимальное наказание не превышает трех лет лишения свободы;

в) умышленные и неумышленные деяния, за совершение которых не превышает двух лет лишения свободы.

Ответ: в.

13. К преступлениям средней тяжести относятся:

а) умышленные и неосторожные действия, за совершение которых максимальное наказание не превышает пяти лет лишения свободы;

б) неосторожные действия, за совершение которых максимальное наказание не превышает трех лет лишения свободы;

в) умышленное действия, за совершение которых максимальное наказание не превышает четырех лет лишения свободы.

Ответ: а.

14. Под тяжкими понимаются преступления:

а) совершенные умышленно, за совершение которых максимальное наказание не превышает восьми лет лишения свободы;

б) совершенные умышленно и по неосторожности, за совершение которых максимальное наказание не превышает десяти лет лишения свободы;

в) совершенные по неосторожности, за совершение которых максимальное наказание не превышает пяти лет лишения свободы.

Ответ: б.

15. К особо тяжким преступлениям относятся:

а) умышленные преступления, за совершение которых предусмотрено наказание свыше десяти лет лишения свободы или более строгое наказание;

б) неосторожные действия, за совершение которых предусмотрено наказание свыше десяти лет лишения свободы;

в) преступление, совершенное умышленно и неосторожности, за совершение которого предусмотрено наказание от десяти до пятнадцати лет лишения свободы.

Ответ: а.

16. Какие виды наказания, назначаемые несовершеннолетним, предусмотрены Уголовным кодексом Российской Федерации:

а) принудительные работы, содержание под стражей, лишение свободы на срок до пяти лет, высшая мера;

б) штраф, лишение права заниматься определенной деятельностью, обязательные работы, исправительные работы, арест, лишение свободы на определенный срок.

Ответ: б.

17. Вы находитесь дома. Неожиданно почувствовали толчки, дребезжащие стекла, посуды. Времени, чтобы выбежать из дома, нет. Определите, что вы будете делать и в какой последовательности:

а) отключите электричество, газ, воду;

б) займете безопасное место в проеме дверей или колонн;

в) позвоните в аварийную службу;

г) займете место у окна;

д) отойдете от окон и предметов мебели, которые могут упасть.

Ответ: а; б; д.

18. Вы проживете в селеопасном районе. Находясь дома, услышали радиосообщение об угрозе схода селя. У вас в запасе 30 минут. Выберите из предлагаемых вариантов ваши дальнейшие действия и определите их очередность:

а) соберете все ценное имущество во дворе и укроете его в помещении;

б) выйдите из здания и направитесь в безопасное место;

в) плотно закроете вентиляционные и другие отверстия;

г) закроете все двери, окна;

д) предупредите соседей об угрозе селя;

е) будете выходить на склон горы, находящийся на селебезопасном направлении;

ж) будете выходить на склон горы через ущелье или небольшую долину;

з) укроетесь в погребе.

Ответ: б; д; е.

19. Находясь дома один, вы услышали крики соседей о приближении урагана. Радио и телевидение не работают. Выглянув в окно, вы определили, что ураган уже свирепствует примерно в 3–4 км от вашего дома. Подвала в доме нет. На расстоянии примерно 300 м от дома есть глубокий овраг. Выберите из предлагаемых вариантов ваши дальнейшие действия и определите их очередность:

а) станете кричать и звать на помощь;

б) отойдете от окон;

в) быстро выйдите на улицу и побежите к оврагу;

г) останетесь в доме и спрячьтесь в безопасном месте с подветренной стороны;

д) спрячьтесь в шкаф или под стол.

Ответ: б; г.

20. Что нужно делать при внезапном наводнении до прибытия помощи? Разместите указанные ниже действия в логической последовательности:

а) подавать сигналы, позволяющие вас обнаружить (в дневное время вывесить белое или цветное полотнище, в ночное время подавать световые сигналы);

б) быстро занять ближайшее возвышенное место;

в) оставаться на месте до схода воды.

Ответ: б; в; а.

21. Что необходимо сделать, если вы оказались в лесу, где возник пожар? Определите очередность действий:

а) быстро выйти из леса в наветренную сторону;

б) определить направление распространения огня;

в) выбрать маршрут выхода из леса в безопасное место;

г) определить направление ветра.

Ответ: г; б; в; а.

22. Вы находитесь в комнате и делаете уроки. Вдруг услышали сильный хлопок. В соседней квартире произошел взрыв. Дверь в вашу квартиру завалена, отключился свет, телефон не работает. В вашей квартире обрушении нет. Выберите из предлагаемых вариантов ваши дальнейшие действия и определите их очередность:

а) ждать спасателей;

б) открыть входную дверь и попытаться очистить завал, чтобы выйти на лестничную площадку или на улицу;

в) отключить газ, электричество и перекрыть воду;

г) спуститься из окна на веревке;

д) подавать сигналы из окна или с балкона, стучать по металлическим предметам.

Ответ: в; а; д.

23. Как вы будете действовать после оповещения об аварии на химическом предприятии при отсутствии индивидуальных средств защиты, убежища, а также возможности выхода из зоны аварии? Выберите из предлагаемых вариантов ваши дальнейшие действия и определите их очередность:

а) отойти от окон и дверей;

б) включить радиоприемник, телевизор, прослушать информацию;

в) перенести ценные вещи в подвал или отдельную комнату;

г) входные двери закрыть плотной тканью;

д) плотно закрыть окна и двери;

е) подавать сигналы о помощи;

ж) провести герметизацию жилища.

Ответ: б; д; г; ж.

24. Выберите из предложенных вариантов ваши дальнейшие действия и расположите их в логической последовательности. При движении по зараженной радиоактивными веществами местности необходимо:

а) находиться в средствах индивидуальной защиты органов дыхания и кожи;

б) периодически снимать средства индивидуальной защиты органов дыхания и кожи;

в) двигаться по высокой траве и кустарнику;

г) избегать движения по высокой траве и кустарнику;

д) без надобности не садиться и не прикасаться к местным предметам;

е) принимать пищу и пить только при ясной безветренной погоде;

ж) не принимать пищу, не пить, не курить;

з) не поднимать пыль и не ставить вещи на землю.

Ответ: а; г; д; ж; з

25. С какой целью создана РСЧС? Выберите правильный ответ:

а) прогнозирование чрезвычайных ситуаций на территории Российской Федераций и организация проведения аварийно-спасательных и других неотложных работ;

б) объединение усилий органов центральной власти, органов исполнительной власти, субъектов Российской Федерации, городов и районов, а также организаций, учреждений и предприятий, их сил и средств в области предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций;

в) обеспечение первоочередного жизнеобеспечения населения, пострадавшего в чрезвычайных ситуациях на территории Российской Федерации.

Ответ: б.

26. Для чего создаются территориальные подсистемы РСЧС? Выберите правильный ответ:

а) для предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций в городах и районах;

б) для предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций в поселках и районах;

в) для предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций на промышленных объектах;

г) для предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций в субъектах Российской Федерации в пределах их территорий.

Ответ: г.

27. Из приведенных ниже выберите пять уровней РСЧС:

а) объектовый;

б) производственный;

в) местный;

г) поселковый;

д) районный

е) территориальный;

ж) региональный;

з) республиканский;

и) федеральный.

Ответ: а; в; е; ж; и.

28. Комиссия по чрезвычайным ситуациям органа местного самоуправления является координирующим органом РСЧС на:

а) региональном уровне;

б) федеральном уровне;

в) объектовым уровне;

г) местном уровне;

д) территориальном уровне.

Ответ: г.

29. Определите, что является рабочим органом комиссий по чрезвычайным ситуациям соответствующих органов государственной власти и местного самоуправления:

а) специально создаваемые штабы;

б) органы управления (комитеты, управления, отделы) по делам гражданской обороны и чрезвычайным ситуациям;

в) эвакуационные комиссии.

Ответ: б.

30. Выберите закон, определяющий права и обязанности граждан России в области защиты от чрезвычайных ситуаций:

а) закон Российской Федерации «О безопасности»;

б) Федеральный закон «Об обороне»;

в) Федеральный закон «О защите населения и территорий от чрезвычайных ситуаций природного техногенного характера»;

г) Федеральный закон «О гражданской обороне».

Ответ: в.

31. Определите, какой закон закрепляет правовые основы обеспечения безопасности личности, общества и государства:

а) Федеральный закон «Об обороне»;

б) Федеральный закон «О гражданской обороне»;

в) Закон Российской Федерации «О безопасности».

Ответ: в.

32. Внимательно прочитайте и определите, какие из перечисленных принципов не являются основными принципами безопасности дорожного движения, определенными Федеральным законом «О безопасности дорожного движения»:

а) приоритет общественного транспорта перед личным автотранспортом граждан, участвующих в дорожном движении;

б) приоритет жизни и здоровья граждан, участвующих в дорожном движении, над экономическими результатами хозяйственной деятельности;

в) приоритет ответственности государства за обеспечение безопасности дорожного движения над ответственностью граждан, участвующих в дорожном движении;

г) соблюдение интересов владельцев автотранспортных средств как главных участников дорожного движения;

д) соблюдение интересов граждан, общества и государства при обеспечении безопасности дорожного движения.

Ответ: а; г.

33. Федеральный закон «О гражданской обороне» определяет задачи в области гражданской обороны и правовые основы их осуществления:

а) при ведении военных действий;

б) в мирное время;

в) по решению органов местного самоуправления.

Ответ: а.

34. Гражданская оборона – это:

а) система мероприятий по прогнозированию, предотвращению и ликвидации чрезвычайных ситуаций в военное время;

б) система обеспечения постоянной готовности органов государственного управления для быстрых и эффективных действий по организации первоочередного жизнеобеспечения населения при ведении военных действий на территории Российской Федерации;

в) система мероприятий по подготовке к защите и по защите населения, материальных и культурных ценностей на территории Российской Федерации от опасностей, возникающих при ведении военных действий или вследствие этих действий.

Ответ: в.

35. Из приведенных задач выберите те, которые являются задачами в области ГО:

а) эвакуация населения, материальных и культурных ценностей в безопасные районы;

б) эвакуация раненных с места военных действий в безопасные районы;

в) борьба с пожарами, возникающими при ведении военных действий;

г) обеззараживание населения, техники, зданий и территорий;

д) строительство фортификационных сооружений в военное время;

е) восстановление функционирования необходимых коммунальных служб в военное время;

ж) проведение мероприятий по организации медицинского обслуживания населения;

з) проведение мероприятий по светомаскировке.

Ответ: в; г; з.

36. Ведение ГО на территории Р Ф или отдельных ее местностях начинается:

а) с началом объявления о мобилизации взрослого населения;

б) с момента объявления или ведения Президентом Российской Федерации чрезвычайного положения на территории Российской Федерации или отдельных ее местностях.

в) с момента объявления состояния войны, фактического начала военных действий или ведения Президентом Российской Федерации военного положения на территории Российской Федерации и в отдельных ее местностях.

Ответ: в.

37. Начальником гражданской обороны образовательного учреждения является:

а) специально уполномоченный представитель органов местного самоуправления;

б) руководитель общеобразовательного учреждения;

в) один из заместителей руководителя общеобразовательного учреждения, прошедший специальную подготовку.

Ответ: б.

38. Спасательная группа общеобразовательного учреждения состоит из:

а) противопожарного звена, звена оказания первой медицинской помощи, спасательных звеньев;

б) звена связи и оповещения, звена обслуживания защитных сооружений, поста радиационного и химического контроля;

в) звена жизнеобеспечения, звена общественного питания, звена эвакуации и рассредоточения.

Ответ: а.

39. Группа охраны общественного порядка общеобразовательного учреждения состоит из:

а) звена безопасности дорожного движения, звена материально-технического обеспечения, спасательных звеньев;

б) звена оказания первой медицинской помощи, звена эвакуации и рассредоточения, противопожарного звена;

в) звена связи и оповещения, звеньев охраны общественного порядка.

Ответ: в.

40. Ядерное оружие – это:

а) высокоточное наступательное оружие, основанное на использование ионизирующего излучения при взрыве ядерного заряда в воздухе, на земле (на воде) или под землей (под водой);

б) оружие массового поражения взрывного действия, основанное на использовании светового излучения за счет возникающего при взрыве большого потока лучистой энергии, состоящего из ультрафиолетовых, видимых и инфракрасных лучей;

в) оружие массового поражения взрывного действия, основанное на использовании внутриядерной энергии.

Ответ: в.

41. Поражающими факторами ядерного взрыва являются:

а) избыточное давление в эпицентре ядерного взрыва; облако, зараженное отравляющими веществами и движущееся по направлению ветра; изменение состава атмосферного воздуха;

б) ударная волна, световое излучение, проникающая радиация, радиоактивное заражение и электромагнитный импульс;

в) резкое понижение температуры окружающей среды, понижение концентрации кислорода в воздухе, самовозгорание веществ и материалов в зоне взрыва, резкое увеличение силы тока в электроприборах и электрооборудовании.

Ответ: б.

42. Световое излучение – это:

а) поток невидимых нейтронов;

б) поток лучистой энергии, включающей ультрафиолетовые, видимые и инфракрасные лучи;

в) скоростной поток продуктов горения, изменяющий концентрацию атмосферного воздуха.

Ответ: в.

43. Воздействие какого порождающего фактора ядерного взрыва может вызвать ожоги кожи, поражения глаз человека и пожары:

а) световое излучение;

б) проникающая радиация;

в) электромагнитный импульс.

Ответ: а.

44. Проникающая радиация – это:

а) поток радиоактивных протонов;

б) поток невидимых нейтронов;

в) поток гамма-лучей и нейтронов.

Ответ: в.

45. Под влиянием ионизации в организме человека возникают биологические процессы, приводящие:

а) к нарушению жизненных функций отдельных органов и развитию лучевой болезни;

б) к нарушениям деятельности центральной нервной системы и опорно-двигательного аппарата;

в) к нарушениям деятельности сердечно-сосудистой системы и нарушению зрения.

Ответ: а.


=== '''Перечень учебно-методического обеспечения дисциплины''' ===

Основная литература:

1. Цуркин, А. П. Безопасность жизнедеятельности [Электронный ресурс]: учебное пособие / А. П. Цуркин, Ю. Н. Сычёв. — М.: Евразийский открытый институт, 2011. — 320 c. — Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/10621 — ЭБС «IPRbooks».

2. Екимова, И. А. Безопасность жизнедеятельности [Электронный ресурс]: учебное пособие / И. А. Екимова. — Томск: Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, Эль Контент, 2012. — 192 c. — Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/13876 — ЭБС «IPRbooks».

Дополнительная литература:

1. Сергеев, В. С. Безопасность жизнедеятельности. Часть 1 [Электронный ресурс]: курс лекций / В. С. Сергеев. — М.: Российский новый университет, 2009. — 306 c. — Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/23600 — ЭБС «IPRbooks».

2. Сергеев, В. С. Безопасность жизнедеятельности. Часть 2 [Электронный ресурс]: курс лекций / В. С. Сергеев. — М.: Российский новый университет, 2009. — 246 c. — Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/23601 — ЭБС «IPRbooks».


=== '''Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины''' ===

{| class="wikitable"
|-
! style="text-align: center;"| '''Вид учебных занятий/деятельности'''
! style="text-align: center;"| '''Деятельность обучающегося'''
|-
| style="text-align: center;"| Лекция
| Написание конспекта лекций: кратко, схематично, последовательно фиксировать основные положения лекции, выводы, формулировки, обобщения; помечать важные мысли, выделять ключевые слова, термины. Обозначить вопросы, термины или другой материал, который вызывает трудности, пометить и попытаться найти ответ в рекомендуемой литературе. Если самостоятельно не удается разобраться в материале, необходимо сформулировать вопрос и задать преподавателю на консультации, во время семинарского (практического) занятия.
|-
| style="text-align: center;"| Практическое (семинарское) занятие
| При подготовке к семинарскому (практическому) занятию необходимо проработать материалы лекций, основной и дополнительной литературы по заданной теме. На основании обработанной информации постараться сформировать собственное мнение по выносимой на обсуждение тематике. Обосновать его аргументами, сформировать список источников, подкрепляющих его.

Во время семинарского (практического) занятия активно участвовать в обсуждении вопросов, высказывать аргументированную точку зрения на проблемные вопросы. Приводить примеры из источниковой базы и научной и/или исследовательской литературы.

|-
| style="text-align: center;"| Устный/письменный опрос
| Отвечать, максимально полно, логично и структурировано, на поставленный вопрос. Основная цель – показать всю глубину знаний по конкретной теме или ее части.
|-
| style="text-align: center;"| Подготовка к промежуточной аттестации
| При подготовке к промежуточной аттестации необходимо проработать вопросы по темам, которые рекомендуются для самостоятельной подготовки. При возникновении затруднений с ответами следует ориентироваться на конспекты лекций, семинаров, рекомендуемую литературу, материалы электронных и информационных справочных ресурсов, статей.

Если тема вызывает затруднение, четко сформулировать проблемный вопрос и задать его преподавателю.

|-
| style="text-align: center;"| Практические (лабораторные) занятия
| Практические занятия предназначены прежде всего для разбора отдельных сложных положений, тренировки аналитических навыков, а также для развития коммуникационных навыков. Поэтому на практических занятиях необходимо участвовать в тех формах обсуждения материала, которые предлагает преподаватель: отвечать на вопросы преподавателя, дополнять ответы других студентов, приводить примеры, задавать вопросы другим выступающим, обсуждать вопросы и выполнять задания в группах. Работа на практических занятиях подразумевает домашнюю подготовку и активную умственную работу на самом занятии. Работа на практических занятиях в форме устного опроса заключается прежде всего в тренировке навыков применять теоретические положения к самому разнообразному материалу. В ходе практических занятий студенты работают в группах для обсуждения предлагаемых вопросов.
|-
| style="text-align: center;"| Самостоятельная работа
| Самостоятельная работа состоит из следующих частей: 1) чтение учебной, справочной, научной литературы; 2) повторение материала лекций; 3) составление планов устных выступлений; 4) подготовка видеопрезентации. При чтении учебной литературы нужно разграничивать для себя материал на отдельные проблемы, концепции, идеи. Учебную литературу можно найти в электронных библиотечных системах, на которые подписан АНО Университет Иннополис.
|-
| style="text-align: center;"| Доклад
| Публичное, развернутое сообщение по определенной теме или вопросу, основанное на документальных данных. При подготовке доклада рекомендуется использовать разнообразные источники, позволяющие глубже разобраться в теме. Учебную литературу можно найти в электронных библиотечных системах, на которые подписан АНО Университет Иннополис.
|-
| style="text-align: center;"| Дискуссия
| Публичное обсуждение спорного вопроса, проблемы. Каждая сторона должна оппонировать мнение собеседника, аргументируя свою позицию.
|-
| style="text-align: center;"| Тестирование (устное/письменное)
| При подготовке к тестированию необходимо проработать материалы лекций, семинаров, основной и дополнительной литературы по заданной теме. Основная цель тестирования – показать уровень сформированности знаний по конкретной теме или ее части.
|-
| style="text-align: center;"| Выполнение домашних заданий и групповых проектов
| Для выполнения домашних заданий и групповых проектов необходимо получить формулировку задания от преподавателя и убедиться в понимании задания. При выполнение домашних заданий и групповых проектов необходимо проработать материалы лекций, основной и дополнительной литературы по заданной теме.
|}

BSc:Syllabi Table 3+1 MFAI (2024-2028)

2025-06-18T06:53:29Z

M.sokolovskii: Changes requested by @Viktoria_M8 on Jun 03, 2025

= Overview of the BS Program =

[https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:Syllabi_Index The detailed description of the program can be found here.]

{| class="wikitable" style="width:80%; vertical-align:middle; text-align:center; color:#202122; background-color:#F8F9FA;"
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y1-T1
|-
| style="width:60%" | Subject
| Track
| Primary Instructor
| Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.01_MFAI_2024_Foreign_language_1s Иностранный язык]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathematicalAnalysis_I Математический анализ]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_GeneralPhysics_I Общая физика]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_AnalyticGeometry Аналитическая геометрия и линейная алгебра]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_IntroductionToCombinatoricsAndDiscreteMathematics Введение в комбинаторику и дискретную математику]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_AlgorithmsAndAlgorithmicLanguages Алгоритмы и программирование]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_FTD.01_MFAI_2024_Practice_of_preparing_and_writing_scientific_works_1s Практика подготовки и написания научных работ]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_FTD.03_MFAI_2024_Python_programming_1s Программирование на Python]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y1-T2
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.01_MFAI_2024_Foreign_language_2s Иностранный язык]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathematicalAnalysis_II Математический анализ]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_GeneralPhysics_II Общая физика]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_BasicProgramDevelopmentConcepts Алгоритмы и программирование]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ComputationalLinearAlgebra Вычислительная линейная алгебра]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DiscreteMath Дискретная математика]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_FTD.02_MFAI_2024_Logic_of_problem_solving_2s Логика решения задач]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_FTD.03_MFAI_2024_Python_programming_2s Программирование на Python]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y1-T3
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.09_MFAI_2024_History_of_Russia История России]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.10_MFAI_2024_Physical_Education_and_Sports Физическая культура и спорт]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_GeneralPhysicsADV (E) Общая физика (углубленный курс)]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_EconomicMechanismsAndTheirMostRelevantApplications (E) Экономические механизмы и их наиболее актуальные приложения]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.DV.01.03_MFAI_2024_Theory_of_functions_of_a_complex_variable (E) Теория функций комплексного переменного]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y2-T1
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.02_MFAI_2024_Mathematical_analysis_4s Математический анализ]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DifferentialAndPartialDifferentialEquations Обыкновенные дифференциальные уравнения]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_IntroductionToOptimizationAndNumericalOptimizationMethods Введение в оптимизацию и численные методы оптимизации]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.13_MFAI_2024_Probability_Theory Теория вероятностей]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_InformationTheory (E) Теория информации]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_IntroductionToFunctionalAnalysis (E) Введение в функциональный анализ]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y2-T2
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ComputationalMathematics Вычислительная математика]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathStatistics Математическая статистика]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_TheoreticalMechanics Теоретическая механика]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ModernMumericalMethodsForDistributedLearning Современные численные методы оптимизации в обучении]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DifferentialAndPartialDifferentialEquationsADV (E) Дифференциальные уравнения в частных производных]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.DV.03.02_MFAI_2024_Mathematical_logic_for_AI (E) Математическая логика для ИИ]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_IntroductionToTheTheoryOfControllableSystems (E) Введение в теорию управляемых систем]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.DV.03.04_MFAI_2024_Mathematical_foundations_of_quantum_computing (E) Математические основы квантовых вычислений]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y2-T3
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.18_MFAI_2024_Life_safety Безопасность жизнедеятельности]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.19_MFAI_2024_Philosophy Философия]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_TheoryOfRandomProcesses Теория случайных процессов]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathematicalLogicForAiADV (E) Математическая логика для ИИ (углубленный курс)]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_TheoreticalMechanicsADV (E) Теоретическая механика (углубленный курс)]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ComputationalMathematicsADV (E) Вычислительная математика (углубленный курс)]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y3-T1
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_AppliedStatisticsInDataAnalysis Прикладная статистика в анализе данных]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_EfficientAlgorithms Эффективные алгоритмы для труднорешаемых задач]
| -
| -
| -
|-
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MachineLearning_I Введение в машинное обучение I]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ElectiveDisciplines(modules)inPhysicalEducationAndSports_VII Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту VII]
| -
| -
| -
|- style="background-color:#DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_AgentModelsAndDynamicsOfNetworkSystems (E) Агентные модели и динамика сетевых систем]
| -
| -
| -
|- style="background-color:#DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_HighPerformanceComputing (E) Высокопроизводительные вычисления]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_IntroductionToComputerVision (E) Компьютерное зрение и обработка видео]
| -
| -
| -
|-style="background-color:#DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://drive.google.com/file/d/1m-H-Cdygigit84zmEQ9Q9yENsUVTQynb/view (E) UX/UI Дизайн]
| -
| -
| -
|-style="background-color:#DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://drive.google.com/file/d/1Isxhf0lVNdSILQfAdhbvMd3CY4oUw_bG/view (E) Построение IT-команды]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y3-T2
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MachineLearning_II Введение в машинное обучение II]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathematicalFoundationsOfAI Математические основы ИИ]
| -
| -
| -
|-
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DeepLearning Глубокое обучение]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MethodsForProcessingAndGeneratingTextAndSpeech Методы обработки и генерации текста и речи]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ElectiveDisciplines(modules)inPhysicalEducationAndSports_VIII Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту VIII]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_GenerativeModelsAndOptimalTransport (E) Введение в генеративное моделирование]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DiffusionModels (E) Диффузионные модели]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ReinforcementLearning (E) Обучение с подкреплением]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DecentralizedPptimizationTransportProblemsSpectralPropertiesOfGraphs (E) Децентрализованная оптимизация, транспортные задачи, спектральные свойства графов]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DevelopingEntrepreneurialSkillsForStartupFounder (E) Развитие предпринимательских навыков у создателя стартапа]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://drive.google.com/file/d/1sP_EI8w8qxGDauwM3AzDKTIgsmCpzUfQ/view (E) Психология IT-специалиста]
| -
| -
| -
|}

BSc: B1.V.DV.03.04 MFAI 2024 Mathematical foundations of quantum computing

2025-06-18T05:54:39Z

M.sokolovskii:

= '''Теория вероятностей''' =

<blockquote>'''Квалификация выпускника''': бакалавр

'''Направление подготовки''': 09.03.01 Информатика и вычислительная техника

'''Направленность (профиль) образовательной программы''': Математические основы искусственного интеллекта

'''Программу разработал(а)''': Фролов А. Н., Райгородский А. М., Ильинский Д. Г.
</blockquote>

== 1. Краткая характеристика дисциплины ==
Изучение дисциплины обеспечивает формирование и развитие компетенций обучающихся в области алгоритмов для квантовых вычислений на квантовых компьютерах, их применение для решения различных прикладных задач в рамках профессиональной деятельности. В ходе освоения дисциплины обучающиеся рассматривают математические основы работы квантовых компьютеров, алгоритмы квантовых вычислений библиотеки языков программирования, разработанные для квантовых вычислений.

== 2. Перечень планируемых результатов обучения ==
: '''Целью освоения дисциплины''' является подготовка специалистов в области квантовых вычислений, которые бы были готовы применять квантовые вычисления для практических прикладных задачах.

: '''Задачами дисциплины''' являются знакомство с математическими основами квантовых вычислений. Формирование теоретических ограничений и возможностей квантовых вычислений, исходя из существующих математических моделей квантовых компьютеров.

=== Общая характеристика результата обучения по дисциплине ===
: '''Знания:''' в процессе обучения будут получены знания математических оснований квантовых вычислений. Изучены теоретические основы квантовых компьютеров и особенностях алгоритмов, основанных на моделях квантовых компьютеров.

: '''Умения:''' сформированы умения анализа областей применения алгоритмов для квантовых вычислений и теоретические ограничения, присущие квантовым вычислениям основанные на математических моделях квантовых алгоритмов.

: '''Навыки (владения):''' при освоении дисциплины будет сформировано владение навыками выбора квантовых или алгоритмов для решения специальных прикладных задач. Слушатели получат навыки определения вероятностных параметров достоверности и точности полученных результатов при использовании квантовых алгоритмов.

== 3. Структура и содержание дисциплины ==
{| class="wikitable" style="width:70%; vertical-align:middle; text-align:center; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
|- style="background-color:#EAECF0; color:#202122; font-weight:bold;"
| style="width:10%" | № п/п
| style="width:30%" | Наименование раздела дисциплины
| style="width:60%" | Содержание дисциплины по темам
|-
| 1. || Введение в квантовые вычисления
| style="text-align:left;" |
Обзор классических вычислений и их ограничений
Введение в квантовую механику и кубиты
Квантовые вентили и квантовые схемы
Линейная алгебра для квантовых вычислений
|-
| 2. || Комплексные числа и комплексные векторные пространства
| style="text-align:left;" |
Обозначения Дирака и бра-кет
Квантовые состояния и суперпозиция
Унитарные преобразования и квантовые вентили
|-
| 3. || Квантовые алгоритмы
| style="text-align:left;" |
Квантовое преобразование Фурье
Алгоритмы поиска, алгоритм Гровера
Алгоритм оценки фазы
|-
| 4. || Квантовая запутанность и квантовая телепортация
| style="text-align:left;" |
Запутанные состояния и состояния Белла
Протокол квантовой телепортации
Применение запутанности в квантовой коммуникации
|-
| 5. || Квантовая коррекция ошибок
| style="text-align:left;" |
Основы квантовой коррекции ошибок
Модели квантовых ошибок и коды обнаружения ошибок
Квантовые коды коррекции ошибок
|-
| 6. || Квантовое моделирование
| style="text-align:left;" |
Введение в квантовые симуляторы
Моделирование гамильтоновых процессов
Применение квантового моделирования в химии и физике
|-
| 7. || Теория квантовой сложности
| style="text-align:left;" |
Квантовый оракул и квантовые алгоритмы как задачи принятия решений
Квантовая вычислительная сложность и мощь квантовых вычислений
|}

== 4. Методические и оценочные материалы ==
'''Задания для практических занятий:'''
{| class="wikitable" style="width:70%; vertical-align:middle; text-align:center; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
|- style="background-color:#EAECF0; color:#202122; font-weight:bold;"
| style="width:10%" | № п/п
| style="width:30%" | Наименование раздела дисциплины (модуля)
| style="width:60%" | Перечень рассматриваемых тем (вопросов)
|-
| 1. || Введение в квантовые вычисления
| style="text-align:left;" |
Объясните, почему классические компьютеры ограничены в своих возможностях моделирования квантовых систем.
Выведите зависящее от времени уравнение Шредингера.
|-
| 2. || Комплексные числа и комплексные векторные пространства
| style="text-align:left;" |
Покажите, что состояние кубита может быть представлено в виде вектора в двумерном комплексном векторном пространстве.
Докажите, что два кубита могут быть запутаны, и объясните, что это значит.
Докажите, что любая унитарная операция над n кубитами может быть представлена в виде матрицы 2 ^ n x 2 ^ n.
Докажите, что любая эрмитова матрица может быть диагонализирована унитарной матрицей.
Покажите, что любая унитарная матрица может быть выражена как экспонента эрмитовой матрицы.
|-
| 3. || Квантовые алгоритмы
| style="text-align:left;" |
Реализуйте базовые квантовые элементы (такие как NOT, CNOT, Адамара и фазовые элементы), используя матричные представления.
Разработайте простую квантовую схему, реализующую алгоритм Дойча.
Покажите, что алгоритм Гровера может найти отмеченный элемент в несортированной базе данных за O (√N) шагов.
Докажите, что алгоритм Шора может умножать большие целые числа экспоненциально быстрее, чем классические алгоритмы.
|-
| 4. || Квантовая запутанность и квантовая телепортация
| style="text-align:left;" |
Объясните концепцию суперпозиции и то, чем она отличается от классических распределений вероятностей.
Докажите, что любые два чистых состояния ортогональны тогда и только тогда, когда их нельзя с уверенностью отличить никаким измерением.
|-
| 5. || Квантовая коррекция ошибок
| style="text-align:left;" |
Реализуйте код повторения с тремя кубитами, который кодирует один логический кубит в три физических кубита. Продемонстрируйте, как этот код может обнаруживать и исправлять ошибки с одним кубитом.
Реализуйте алгоритм Шора, который кодирует один логический кубит в девять физических кубитов. Продемонстрируйте, как этот код может обнаруживать и исправлять любую ошибку, связанную с одним кубитом.
Распространение ошибок в объединенных кодах: Проанализируйте, как ошибки могут распространяться по нескольким уровням объединенных кодов.
Рассчитайте вероятность того, что ошибка останется необнаруженной после нескольких циклов исправления ошибок.
|-
| 6. || Квантовое моделирование
| style="text-align:left;" |
Реализуйте моделирование системы со спином 1/2 с использованием квантового компьютера. Продемонстрируйте, как подготавливать начальные состояния, эволюционировать в соответствии с гамильтонианом и измерять наблюдаемые величины.

Моделируйте простые молекулярные системы с помощью квантового компьютера. Рассчитайте энергии основного состояния и молекулярные свойства, такие как дипольные моменты и длины связей.

Моделируйте многочастичные системы, такие как модель Изинга или модель Гейзенберга, с помощью квантового компьютера. Сравните результаты с классическим моделированием и проанализируйте поведение масштабирования.
|}

'''Текущий контроль успеваемости обучающихся по дисциплине:'''
{| class="wikitable" style="width:70%; vertical-align:middle; text-align:center; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
|- style="background-color:#EAECF0; color:#202122; font-weight:bold;"
| style="width:5%" | № п/п
| style="width:20%" | Наименование раздела дисциплины
| style="width:25%" | Форма текущего контроля
| style="width:50%" | Материалы текущего контроля
|-
| 1. || Квантовая механика и кубиты || ''Письменное тестирование''
| style="text-align:left;" |
Объясните разницу между классическими и квантовыми битами.
Запишите представления вектора состояния и матрицы плотности для одного кубита.
Вычислите ожидаемое значение наблюдаемой величины относительно данного состояния.
Объясните, что такое суперпозиция и запутанность, и приведите примеры.
|-
| 2. || Квантовые вентили и схемы || ''Письменный тест''
| style="text-align:left;" |
Запишите матричное представление общих однокубитных вентилей, таких как Адамар, Паули-X, Паули-Y и Паули-Z.
Запишите матричное представление общих двухкубитных вентилей, таких как CNOT.
Проектируйте и реализуйте простые квантовые схемы с использованием вентилей и измерений.
Объясните, что такое управляемый вентиль, и приведите пример
|-
| 3. || Линейная алгебра и векторные пространства || ''Письменный тест''
| style="text-align:left;" |
Докажите, что два неортогональных вектора в гильбертовом пространстве можно сделать ортогональными с помощью соответствующего преобразования.
Объясните, что такое внутреннее произведение, и приведите пример.
Вычислите собственные значения и собственные векторы простых матриц.
Докажите, что любая унитарная матрица может быть выражена как экспонента антиэрмитовой матрицы.
|-
| 4. || Квантовая коррекция ошибок и квантовые коды || ''Устный опрос''
| style="text-align:left;" |
Объясните, что такое код квантовой коррекции ошибок, и приведите пример.
Опишите, как 9-кубитный код Шора может исправлять ошибки в один кубит.
Объясните, что такое код стабилизации, и приведите пример.
Докажите, что код стабилизатора может обнаруживать и исправлять ошибки с точностью до своего расстояния.
|-
| 5. || Квантовые алгоритмы и симуляция || ''Домашнее задание и устный опрос''
| style="text-align:left;" |
Напишите программу и объясните, как работает алгоритм Шора, и приведите пример.
Напишите программу и объясните, что такое алгоритм Гровера, и приведите пример.
Опишите, как работает квантовый симулятор, и приведите пример
|}

'''Контрольные вопросы для подготовки к промежуточной аттестации:'''
{| class="wikitable" style="width:70%; vertical-align:middle; text-align:center; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
|- style="background-color:#EAECF0; color:#202122; font-weight:bold;"
| style="width:10%" | № п/п
| style="width:25%" | Наименование раздела дисциплины
| style="width:65%" | Вопросы
|-
| 1. || Квантовая механика и кубиты:
| style="text-align:left;" |
Что такое кубит? Чем он отличается от классического бита?
Что такое суперпозиция? Как это представлено математически?
Что такое запутанность? Как это представлено математически?
В чем разница между чистым состоянием и смешанным состоянием? Как они представлены математически?
|-
| 2. || Квантовые элементы и схемы:
| style="text-align:left;" |
Что такое унитарная операция? Как это представлено математически?
Каково матричное представление обычных однокубитных вентилей, таких как Адамар, Паули-X, Паули-Y и Паули-Z?
Каково матричное представление обычных двухкубитных вентилей, таких как CNOT и SWAP?
Что такое управляемый вентиль? Как это представлено математически?
|-
| 3. || Линейная алгебра и векторные пространства:
| style="text-align:left;" |
Что такое внутреннее произведение? Как это представлено математически?
Что такое ортонормированный базис? Как он связан с матричными представлениями?
Что такое собственное значение и собственный вектор? Как они связаны с матричными представлениями?
Что такое унитарная матрица? Как это связано с квантовыми элементами?
|-
| 4. || Квантовая коррекция ошибок и квантовые коды:
| style="text-align:left;" |
Что такое квантовый код коррекции ошибок? Как он работает?
Что такое 9-кубитный код Шора? Как он исправляет однокубитные ошибки?
Что такое код-стабилизатор? Как он работает?
Каково расстояние между кодами? Как это связано с возможностью исправления ошибок?
|-
| 5. || Квантовые алгоритмы и моделирование:
| style="text-align:left;" |
Что такое алгоритм Шора? Как он работает? Каковы его приложения?
Что такое алгоритм Гровера? Как он работает? Каковы его приложения?
Что такое квантовый симулятор? Как он работает? Каковы его приложения?
Что такое универсальный набор вентилей? Как это связано с реализацией квантовых алгоритмов?
|}

'''Вопросы/Задания к промежуточной аттестации в устной/письменной форме:'''

Квантовая механика и кубиты (20 баллов):
* Опишите разницу между классическими и квантовыми битами. (5 баллов)
* Запишите представления вектора состояния и матрицы плотности одного кубита. (5 баллов)
* Вычислите ожидаемое значение наблюдаемой величины относительно данного состояния. (5 баллов)
* Объясните, что такое суперпозиция и запутанность, и приведите примеры. (5 баллов)
Квантовые элементы и схемы (20 баллов):
* Запишите матричное представление обычных однокубитных вентилей, таких как Адамар, Паули-X, Паули-Y и Паули-Z. (5 баллов)
* Запишите матричное представление обычных двухкубитных вентилей, таких как CNOT и SWAP. (5 баллов)
* Спроектируйте и реализуйте простую квантовую схему, которая генерирует запутанное состояние. (5 баллов)
* Объясните, что такое управляемый вентиль, и приведите пример. (5 баллов)
Линейная алгебра и векторные пространства (20 баллов):
* Докажите, что два неортогональных вектора в гильбертовом пространстве можно сделать ортогональными с помощью соответствующего преобразования. (5 баллов)
* Объясните, что такое внутреннее произведение, и приведите пример. (5 баллов)
* Вычислите собственные значения и векторы матрицы. (5 баллов)
* Докажите, что любая унитарная матрица может быть выражена как экспонента антиэрмитовой матрицы. (5 баллов)
Квантовая коррекция ошибок и квантовые коды (20 баллов):
* Объясните, что такое квантовый код коррекции ошибок, и приведите пример. (5 баллов)
* Опишите, как 9-кубитный код Шора может исправлять ошибки в один кубит. (5 баллов)
* Объясните, что такое код стабилизации, и приведите пример. (5 баллов)
* Докажите, что код стабилизатора может обнаруживать и исправлять ошибки на расстоянии. (5 баллов)
Квантовые алгоритмы и симуляция (20 баллов):
* Опишите, как работает алгоритм Шора, и приведите пример. (5 баллов)
* Объясните, что такое алгоритм Гровера, и приведите пример. (5 баллов)
* Опишите, как работает квантовый симулятор, и приведите пример. (5 баллов)
* Объясните, что такое универсальный набор шлюзов, и приведите пример. (5 баллов)
Квантовые протоколы и криптография (20 баллов):
* Объясните, что такое BB84, и опишите, как это работает. (5 баллов)
* Опишите, как протокол квантового распределения ключей может быть использован для обеспечения безопасности связи. (5 баллов)
* Объясните, что такое квантовая телепортация, и опишите, как это работает. (5 баллов)
* Объясните, что такое квантовые деньги, и опишите, как это работает. (5 баллов)

=== Перечень учебно-методического обеспечения дисциплины ===
Список основной литературы:
# Перри Райли. Элементарное введение в квантовые вычисления. Изд. Интеллект 2018
# Химено-Сеговиа, Хэрриган, Джонстон. Программирование квантовых компьютеров. Базовые алгоритмы и примеры кода. Издю Питер, 2021
# С. Сысоев, Введение в квантовые вычисления. Квантовые алгоритмы. Изд. СПБ университет, 2019.

Список дополнительной литературы:
# А. Ю. Китаев, Квантовые вычисления: алгоритмы и исправление ошибок, УМН, 1997, том 52, выпуск 6, 53–112

=== Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины ===
{| class="wikitable" style="width:80%; vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
|- style="text-align:center; background-color:#EAECF0; color:#202122; font-weight:bold;"
| style="width:20%" | Вид учебных занятий/деятельности
| style="width:80%" | Деятельность обучающегося
|-
| style="text-align:center;" | Лекция
| style="text-align:left;" | Написание конспекта лекций: кратко, схематично, последовательно фиксировать основные положения лекции, выводы, формулировки, обобщения; помечать важные мысли, выделять ключевые слова, термины. Обозначить вопросы, термины или другой материал, который вызывает трудности, пометить и попытаться найти ответ в рекомендуемой литературе. Если самостоятельно не удается разобраться в материале, необходимо сформулировать вопрос и задать преподавателю на консультации, во время семинарского (практического) занятия.
|-
| style="text-align:center;" | Практическое (семинарское) занятие
| style="text-align:left;" | При подготовке к семинарскому (практическому) занятию необходимо проработать материалы лекций, основной и дополнительной литературы по заданной теме. На основании обработанной информации постараться сформировать собственное мнение по выносимой на обсуждение тематике. Обосновать его аргументами, сформировать список источников, подкрепляющих его. Во время семинарского (практического) занятия активно участвовать в обсуждении вопросов, высказывать аргументированную точку зрения на проблемные вопросы. Приводить примеры из источниковой базы и научной и/или исследовательской литературы.
|-
| style="text-align:center;" | Устный/письменный опрос
| style="text-align:left;" | Отвечать, максимально полно, логично и структурировано, на поставленный вопрос. Основная цель – показать всю глубину знаний по конкретной теме или ее части.
|-
| style="text-align:center;" | Реферат
| style="text-align:left;" | Поиск источников и литературы, составление библиографии. При написании реферата рекомендуется использовать разнообразные источники, монографии и статьи из научных журналов, позволяющие глубже разобраться в различных точках зрения на заданную тему. Изучение литературы следует начинать с наиболее общих трудов, затем следует переходить к освоению специализированных исследований по выбранной теме. Могут быть использованы ресурсы сети «Интернет» с соответствующими ссылками на использованные сайты. Если тема содержит проблемный вопрос, следует сформулировать разные точки зрения на него. Рекомендуется в выводах указать свое собственное аргументированное мнение по данной проблеме. Подготовить презентацию для защиты реферата.
|-
| style="text-align:center;" | Эссе
| style="text-align:left;" | Написание прозаического сочинения небольшого объема и свободной композиции, выражающего индивидуальные впечатления и соображения по конкретному поводу или вопросу и заведомо не претендующего на определяющую или исчерпывающую трактовку предмета. При работе над эссе следует четко и грамотно формулировать мысли, структурировать информацию, использовать основные понятия, выделять причинно-следственные связи. Как правило эссе имеет следующую структуру: вступление, тезис и аргументация его, заключение. В качестве аргументов могут выступать исторические факты, явления общественной жизни, события, жизненные ситуации и жизненный опыт, научные доказательства, ссылки на мнение ученых и др.
|-
| style="text-align:center;" | Подготовка к промежуточной аттестации
| style="text-align:left;" | При подготовке к промежуточной аттестации необходимо проработать вопросы по темам, которые рекомендуются для самостоятельной подготовки. При возникновении затруднений с ответами следует ориентироваться на конспекты лекций, семинаров, рекомендуемую литературу, материалы электронных и информационных справочных ресурсов, статей. Если тема вызывает затруднение, четко сформулировать проблемный вопрос и задать его преподавателю.
|-
| style="text-align:center;" | Практические (лабораторные) занятия
| style="text-align:left;" | Практические занятия предназначены прежде всего для разбора отдельных сложных положений, тренировки аналитических навыков, а также для развития коммуникационных навыков. Поэтому на практических занятиях необходимо участвовать в тех формах обсуждения материала, которые предлагает преподаватель: отвечать на вопросы преподавателя, дополнять ответы других студентов, приводить примеры, задавать вопросы другим выступающим, обсуждать вопросы и выполнять задания в группах. Работа на практических занятиях подразумевает домашнюю подготовку и активную умственную работу на самом занятии. Работа на практических занятиях в форме устного опроса заключается прежде всего в тренировке навыков применять теоретические положения к самому разнообразному материалу. В ходе практических занятий студенты работают в группах для обсуждения предлагаемых вопросов.
|-
| style="text-align:center;" | Самостоятельная работа
| style="text-align:left;" | Самостоятельная работа состоит из следующих частей: 1) чтение учебной, справочной, научной литературы; 2) повторение материала лекций; 3) составление планов устных выступлений; 4) подготовка видеопрезентации. При чтении учебной литературы нужно разграничивать для себя материал на отдельные проблемы, концепции, идеи. Учебную литературу можно найти в электронных библиотечных системах, на которые подписан АНО Университет Иннополис.
|-
| style="text-align:center;" | Видеопрезентация
| style="text-align:left;" | Подготовка видеопрезентаций по курсу. Видеопрезентации могут быть сделаны на любую тему, затронутую в ходе курса. Темы должны быть заранее согласованы с преподавателем. Видеопрезентации продолжительностью около 5 минут (300 секунд) должны быть подготовлены в группах, определяемых преподавателем. Несмотря на то, что это групповая работа, должен явно присутствовать вклад каждого члена группы.
|-
| style="text-align:center;" | Доклад
| style="text-align:left;" | Публичное, развернутое сообщение по определенной теме или вопросу, основанное на документальных данных. При подготовке доклада рекомендуется использовать разнообразные источники, позволяющие глубже разобраться в теме. Учебную литературу можно найти в электронных библиотечных системах, на которые подписан АНО Университет Иннополис.
|-
| style="text-align:center;" | Дискуссия
| style="text-align:left;" | Публичное обсуждение спорного вопроса, проблемы. Каждая сторона должна оппонировать мнение собеседника, аргументируя свою позицию.
|-
| style="text-align:center;" | Контрольная работа
| style="text-align:left;" | При подготовке к контрольной работе необходимо проработать материалы лекций, семинаров, основной и дополнительной литературы по заданной теме.
|-
| style="text-align:center;" | Тестирование (устное/письменное)
| style="text-align:left;" | При подготовке к тестированию необходимо проработать материалы лекций, семинаров, основной и дополнительной литературы по заданной теме. Основная цель тестирования – показать уровень сформированности знаний по конкретной теме или ее части.
|-
| style="text-align:center;" | Индивидуальная работа
| style="text-align:left;" | При выполнение индивидуальной работы необходимо взять задание у преподавателя, ознакомиться с требованиями к выполнению работы, изучить поставленную проблему, найти решение проблемы. Если самостоятельно не удается разобраться в материале, необходимо сформулировать вопрос и задать преподавателю на консультации, во время семинарского (практического) занятия. Оформить результаты работы.
|-
| style="text-align:center;" | Разработка отдельных частей кода
| style="text-align:left;" | Разработать часть кода, исходя из поставленной задачи и рекомендаций преподавателя. При выполнении работы рекомендуется обращаться к материалам лекций и семинарских (практических) занятий. Если возникают затруднения, необходимо проконсультироваться с преподавателем.
|-
| style="text-align:center;" | Выполнение домашних заданий и групповых проектов
| style="text-align:left;" | Для выполнения домашних заданий и групповых проектов необходимо получить формулировку задания от преподавателя и убедиться в понимании задания. При выполнение домашних заданий и групповых проектов необходимо проработать материалы лекций, основной и дополнительной литературы по заданной теме.
|}

=== Методы и технологии обучения, способствующие формированию компетенции ===
{| class="wikitable" style="width:80%; vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
|- style="text-align:center; background-color:#EAECF0; color:#202122; font-weight:bold;"
| Методы и технологии обучения, способствующие формированию компетенции
|-
| В курсе планируется использовать несколько технологий обучения. Таких как, интерактивные лекции, поощряющие участие студентов посредством сессий вопросов и ответов, живых демонстраций концепций квантовых вычислений или групповых дискуссий.

Проблемно-ориентированное обучение -- мероприятия по решению проблем, которые побуждают студентов применять концепции квантовых вычислений в практических ситуациях. Этот метод может улучшить навыки критического мышления и закрепления знаний.

Будут применяться программные средства квантовых вычислений: Q#, Qiskit, Cirq или Quil, что позволит им разрабатывать квантовые алгоритмы, симуляции и приложения. Этот практический опыт может способствовать развитию практических навыков и любопытства к квантовым вычислениям.

Планируется предложить совместные проекты, которые требуют применения концепций квантовых вычислений в реальных сценариях или создания новых квантовых алгоритмов. Такой подход может способствовать командной работе, навыкам общения и креативности, одновременно углубляя понимание студентами концепций квантовых вычислений.

Важный элемент курса -- смешанное обучение -- сочетание традиционное очное обучение с онлайн-учебными ресурсами, такими как видео, симуляторы или интерактивные викторины. Такой подход может учитывать различные стили обучения и предпочтения, одновременно улучшая понимание учащимися концепций квантовых вычислений.
|}

BSc: B1.V.DV.03.02 MFAI 2024 Mathematical logic for AI

2025-06-18T05:53:02Z

M.sokolovskii: Changes requested by @Viktoria_M8 on Jun 03, 2025

= '''Математическая логика для искусственного интеллекта''' =

<blockquote>'''Квалификация выпускника''': бакалавр

'''Направление подготовки''': 09.03.01 Информатика и вычислительная техника

'''Направленность (профиль) образовательной программы''': Математические основы искусственного интеллекта

'''Программу разработал(а)''': Николай Вячеславович Шилов, к.ф.-м.н., доцент Университета Иннополис
</blockquote>

== 1. Краткая характеристика дисциплины ==
: Изучение дисциплины обеспечивает формирование и развитие компетенций обучающихся в области математической логики, их применение для решения различных прикладных задач в рамках профессиональной деятельности. В ходе освоения дисциплины обучающиеся рассматривают начала теории и алгебр множеств и нечетких множеств, булевской, нечеткой и вероятностной пропозициональных логик, основы систем переходов и моделей Крипке, модальных, дискрипционных, темпоральных и эпистемических логик, элементы универсальной алгебры, теории решеток и анализа формальных понятий, логики первого и высших порядков, необходимых для представления знаний и онтологий предметных областей средствами дискрипционных логик и формальных понятий, реализации логического вывода и полуавтоматического доказательства теорем, вероятностного и нечеткого вывода для получения новых знаний в теориях предметных областей.

== 2. Перечень планируемых результатов обучения ==
: '''Целью освоения дисциплины''' является освоение студентами алгебрологических формализмов и теорий, необходимых для машинного представления знаний и онтологий предметных областей, методов формального машинного вывода новых знаний в теориях предметных областей.

: '''Задачами дисциплины''' являются
* изучение, детальное знакомство
** с началами теории и алгебр множеств и нечетких множеств, булевской, нечеткой и вероятностной пропозициональных логик,
** с системами (помеченных) переходов и шкалами/моделями Крипке, и пропозициональными модальными, дискрипционными, темпоральными и эпистемическими логиками, определимых на этих моделях,
** с элементами универсальной алгебры, теории решеток и анализа формальных понятий, логики первого и высших порядков;
* ознакомительное, обзорное изучение с подходами/системами
** представления знаний и формализованных онтологий предметных областей средствами дискрипционных логик и формальных понятий,
** реализации логического вывода и полуавтоматического доказательства теорем, вероятностного и нечеткого вывода для получения новых знаний в предметных областях.

=== Общая характеристика результата обучения по дисциплине ===
: '''Знания:''' сформированы систематические знания
* основ теории и алгебры множеств и нечетких множеств, пропозициональной булевской, нечеткой и вероятностной логик,
* понятий систем переходов и моделями Крипке, и пропозициональными модальными, дискрипционными, темпоральными и эпистемическими логиками, определимых на этих моделях,
* элементов теории универсальной алгебры, решеток и анализа формальных понятий, логик первого и высших порядков,
* базиса теории логических разрешающих процедур и логического вывода, разрешимых и аксиоматизируемых логических теорий, автоматизированного доказательства теорем.

: '''Умения:''' сформированы умения
* представления знаний средствами математической логики на пропозициональном уровне с использованием булевской, нечеткой и вероятностной логик,
* онтологического моделирования систем знаний о предметных областях с использованием аппарата дискрипционных логик и анализа формальных понятий,
* формулировать и выполнять запросы к онтологиям с использованием алгебрологических формализмов дискрипционных логик и анализа формальных понятий.

: '''Навыки (владения):''' сформировано владение навыками работы с такими инструментами как
* булевские решатели (SAT- и SMT-решатели на примерe Z3),
* фреймворки для создания и редактирования онтологий и баз знаний (на примере Protégé),
* автоматические (например, Prover9) и полуавтоматические (на примере Coq) доказатели теорем.

== 3. Структура и содержание дисциплины ==
{| class="wikitable" style="width:70%;"
|- style="vertical-align:middle; text-align:center; background-color:#EAECF0; color:#202122; font-weight:bold;"
| style="width:5%" | № п/п
| style="width:30%" | Наименование раздела дисциплины
| style="width:65%" | Содержание дисциплины по темам
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
| style="text-align:center;" | 1. || Методы математических доказательств, наивная теория множеств, пропозициональные логики для представления знаний и рассуждений
|
* доказательства «по определению/построению», «полным перебором конечного числа случаем», «от противного» и «математической индукцией».
* наивная теория множеств, числовые системы, алгебры множеств, нечетких множеств, σ-алгебры
* булевская пропозициональная логика, ее разрешающие процедуры и аксиоматизация, булевские решатели практика их использования
* нечеткие и вероятностные пропозициональные логики, нечеткое и вероятностно представление знаний и вывод
|- style="background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
| style="text-align:center;" | 2. || Общее понятие логической системы, разрешимости и логического вывода
|
* общее понятие логики, логик первого и высших порядков
* разрешимые теории, аксиоматизация и логический вывод, автоматизированное доказательство теорем
* знакомство с SMT-решателями и инструментами автоматического доказательства
|- style="background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
| style="text-align:center;" | 3. ||Алгебраический подход к представлению баз данных и знаний
|
* алгебры отношений, реляционная модель и реляционные базы данных, правила и аксиоматика Армстронга
* частичные порядки, решетки, булевы алгебры и формальные контексты, решетки формальных понятий
* представление знаний о предметных областях в виде формальных понятий, атрибутная импликация
|- style="background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
| style="text-align:center;" | 4. || Логически с семантикой, основанной на системах (помеченных) переходов и шкалами/моделями Крипке, их применение для представления знаний, мнений и рассуждений
|
* алгебры бинарных отношений, системы переходов и моделями Крипке, их использование для представления времени, событий, мнений и знаний о предметных областях
* классические пропозициональные модальные, темпоральные и эпистемические логики, их разрешимость и аксиоматезируемость
* дискрипционные логики их синтаксис, семантика, использование для представления баз знаний и языков запросов к базам знаний
|}

== 4. Методические и оценочные материалы ==
'''Задания для практических занятий:'''
{| class="wikitable" style="width:70%;"
|- style="vertical-align:middle; text-align:center; background-color:#EAECF0; color:#202122; font-weight:bold;"
| style="width:5%" | № п/п
| style="width:30%" | Наименование раздела дисциплины (модуля)
| style="width:65%" | Перечень рассматриваемых тем (вопросов)
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
| style="text-align:center;" | 1. || Методы математических доказательств, наивная теория множеств, пропозициональные логики для представления знаний и рассуждений
|
# Приведите примеры доказательств «по определению/построению», «полным перебором конечного числа случаев», «от противного» и «математической индукцией».
# Докажите существование объединения, пересечения, произведения и степени множеств в наивной теории множеств.
# Докажите (в наивной теории множеств) существование множества натуральных чисел и построите натуральные числа 0, 1 и 2 в наивной теории множеств.
# Докажите (в наивной теории множеств) существование множества рациональных чисел и постройте рациональное число -1⁄2 в наивной теории множеств.
# Докажите (в наивной теории множеств) существование множества вещественных чисел и докажите существование числа √2 в наивной теории множеств.
# Для каких натуральных n существует алгебра множеств, состоящая из n множеств, замкнутая относительно пересечений, объединений и дополнений?
# Докажите непротиворечивость понятия σ-алгебры. Для каких натуральных n существует σ-алгебра, состоящая из n множеств?
# Приведите пример булевской формулы, которую легко доказать в системе нормального вывода, но трудно проверить ее невыполнимость методом DPLL.
# Приведите пример (если возможно) тождественно истинной булевской формулы, которая при каком-либо означивании ее как формулы нечеткой и/или вероятностной логики получает значение <0.5 и <1 соотвественно.
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
| style="text-align:center;" | 2. || Общее понятие логической системы, разрешимости и логического вывода
|
# Приведите примеры свойств вещественных чисел, описываемых на языке первого, второго и высших порядков.
# Приведите примеры эквивалентных гильбертовской и генценовской аксиоматизаций.
# Приведите пример аксиоматизаций (первого и второго порядка) натуральных чисел.
# Приведите пример аксиоматизаций (первого и второго порядка) вещественных чисел.
# Докажите существование (поля) комплексных чисел.
# Приведите примеры разрешимых теорий натуральных, рациональных и вещественных чисел.
# Приведите примеры неразрешимых теорий натуральных, рациональных и вещественных чисел.
# Выполните доказательство простейших свойств в системе Z3.
# Выполните доказательство простейших свойств в системе Prover9.
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
| style="text-align:center;" | 3. || Алгебраический подход к представлению баз данных и знаний
|
# В чем разница алгебры бинарных отношений и алгебры отношений (т. е. реляционной алгебры)?
# Разрешима ли алгебра бинарных отношений? Разрешима ли реляционная алгебра?
# Аксиоматизируема ли алгебра бинарных отношений? Аксиоматизируема ли реляционная алгебра?
# Приведите примеры операций реляционной алгебры, выразимых через другие операции.
# Приведите примеры частичного порядка, который не является решеткой и решетки, которая не является полной решеткой.
# Приведите пример формального контекста и постройте решетку формальных понятий для этого контекста. Перечислите все атрибутные импликации верные в этой решетке.
# Приведите пример конечной решетки и постройте формальный контекст, решетка формальных понятий которого изоморфна данной решетке.
# Обсудите алгоритмы рисования графов для визуализации решеток формальных понятий.
# Представьте в виде формального контекста знания о предложенной предметной области (например, учебные курсы и их зависимостей), воспользуйтесь свободно распространяемыми инструментами работы с формальными контекстами (например, ToscanaJ) для анализа этого формального контекста.
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
| style="text-align:center;" | 4. || Логически с семантикой, основанной на системах (помеченных) переходов и шкалами/моделями Крипке, их применение для представления знаний, мнений и рассуждений
|
# Для программы с конечным числом состояний постройте соответствующую ей систему переходов и ее дерево вычислений.
# Для заданной формулы пропозициональной модальной логики (например K) постройте ее каноническую модель.
# Приведите примеры разрешимых пропозициональных модальных, временных логик и программных логик.
# Приведите примеры неразрешимых пропозициональных модальных, временных логик или программных логик.
# Приведите примеры аксиоматизаций пропозициональных модальных, временных, эпистемических логик. Для заданной эпистемичекой головоломки постройте ее аксиоматизацию на языке пропозициональной эпистемической логики.
# Для заданной эпистемической головоломке постройте модель Крипке и логический запрос (на языке пропозициональной модальной, временной и/или эпистемической логики), решающего в этой модели данную головоломку. Какую решающую процедуру для этого надо применить?
# Постройте и обоснуйте корректность алгоритма «перевода» дискриционнй логики ALC в логику первого порядка с одной свободной переменной.
# Приведите примеры предметных областей, удовлетворяющих гипотезе о закрытом мире. Приведи примеры предметных областей, неудовлетворяющих гипотезе зарытого мира, объясните, почему мир этих предметных областей существенно открытый.
# Представьте в виде формальной онтологии знания о предложенной предметной области (например, учебные курсы и их зависимостей), воспользуйтесь системой Protégé для анализа этого формального контекста.
|}

'''Текущий контроль успеваемости обучающихся по дисциплине:'''
{| class="wikitable" style="width:70%;"
|- style="vertical-align:middle; text-align:center; background-color:#EAECF0; color:#202122; font-weight:bold;"
| style="width:5%" | № п/п
| style="width:20%" | Наименование раздела дисциплины
| style="width:20%" | Форма текущего контроля
| style="width:55%" | Материалы текущего контроля
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
| style="text-align:center;" | 1.
| Наивная теория множеств, пропозициональные логики для представления знаний и рассуждений
| Письменная домашняя контрольная работа с устным опросом в классе
|
# Разберите какие методы доказательства использованы в приведенном в курсе доказательстве иррациональности числа √2.
# Докажите существование картежей (упорядоченных наборов любой заданной фиксированной длины) в наивной теории множеств.
# Докажите (в наивной теории множеств) существование множества целых чисел и построите целые числа 0, +1 и -2 в наивной теории множеств.
# Докажите (в наивной теории множеств) существование множества отрицательных рациональных чисел и постройте рациональное число -2 в наивной теории множеств.
# Докажите (в наивной теории множеств) существование множества иррациональных чисел и докажите принадлежность числа √2 этому множеству.
# Постройте алгебру множеств, состоящая из 2^3 множеств, замкнутую относительно пересечений, объединений и дополнений.
# Приведите пример σ-алгебры из 2^4 конечных множеств, которая не является алгеброй всех подмножеств некоторого конечного множества.
# Приведите пример булевской формулы, которую экспоненциально трудно доказать в системе нормального вывода, но легко проверить ее невыполнимость методом DPLL.
# Приведите пример (если возможно) тождественно ложной булевской формулы, которая при каком-либо означивании ее как формулы нечеткой и/или вероятностной логики получает значение >0.5 и >0 соотвественно.
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
| style="text-align:center;" | 2.
| Общее понятие логической системы, разрешимости и логического вывода
| Письменная домашняя контрольная работа с устным опросом в классе
|
# Можно ли записать на языке первого порядка в сигнатуре поля для заданного натурального n утверждение, что любое уравнение степени не более n имеет корень?
# Докажите заданную истинную формулу пропозициональной булевской логики в гильбертовом исчислении, определенном в курсе лекций для пропозициональной булевской логики.
# Докажите заданную истинную формулу пропозициональной булевской логики в генценовском исчислении, определенном в курсе лекций для пропозициональной булевской логики.
# Выполните доказательство заданной истинной эквациональной формулы первого порядка в теории не интерпретированного равенства.
# Докажите коммутативность умножения в аксиоматике Пеано.
# Докажите, что существование бесконечно малых чисел противоречит аксиоматизации Тарского поля вещественных чисел.
# Можно ли записать на языке первого порядка в теории поля вещественных чисел утверждение, что любое алгебраическое уравнение степени имеет корень?
# Докажите разрешимость арифметики Пресбургера натуральных чисел, обогащенных унарными операциями умножения на целые константы.
# Приведите пример (с объяснением) утверждения, которое записывается на языке арифметики Пеано, но ни оно само, ни его отрицание недоказуемы в этой аксиоматической теории.
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
| style="text-align:center;" | 3.
| Алгебраический подход к представлению баз данных и знаний
| Письменная домашняя контрольная работа с устным опросом в классе
|
# Для данных равенств, записанных на языке алгебры бинарных отношений, доказать, какие из них являются тождествами, а какие не являются.
# Для данных равенств, записанных на языке реляционных алгебр, доказать, какие из них являются тождествами, а какие не являются.
# Доказать, что алгебра бинарных отношений является алгеброй Клини.
# Приведите пример минимального базиса операций реляционных алгебр, докажите минимальность этого базиса
# Существует ли полная решетка, которая не является булевой алгеброй? (Докажите свой ответ.)
# По заданному формальному контексту постройте решетку его формальных понятий, перечислите все атрибутные импликации верные в этой решетке (с обоснованием полноты перечисления).
# По заданной конечной решетке постройте формальный контекст, решетка формальных понятий которого изоморфна данной решетке.
# По заданной информации о родственных связях внутри (игрушечной) семьи, построите формальный контекст, решетку формальных понятий и перечислите все атрибутные импликации, которые имеют место (с обоснованием полноты перечисления).
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
| style="text-align:center;" | 4.
| Логически с семантикой, основанной на системах (помеченных) переходов и шкалами/моделями Крипке, их применение для представления знаний, мнений и рассуждений
| Письменная домашняя контрольная работа с устным опросом в классе
|
# Для заданной программы постройте ее булевозначную модель, соответствующую этой модели систему переходов и ее дерево вычислений.
# Для заданной формулы пропозициональной модальной логики (например S5) постройте ее каноническую модель.
# Для заданной формулы пропозициональной модальной, темпоральной или программной логики, обладающей свойством конечной модели, выполните алгоритм проверки выполнимости этой формулы с использованием свойства конечной модели.
# Для заданной формулы пропозициональной модальной, темпоральной или программной логики, имеющей табличную разрешающую процедуру, выполните алгоритм проверки выполнимости этой формулы с использованием этой процедуры.
# Для заданной эпистемической головоломке постройте модель Крипке и логический запрос (на языке пропозициональной модальной, временной и/или эпистемической логики), решающего в этой модели данную головоломку. Какую решающую процедуру для этого надо применить?
# По заданной информации о родственных связях внутри (игрушечной) семьи, и по описанию/определению родственных связей в терминах ролей «родитель-ребенок», «супруг-супруг», построите формальную онтологию этой семьи, задав минимальное количество аксиом.
# По спецификации, заданной на языке дискрипционной логики ACL, построить формальную онтологию, удовлетворяющую этой спецификации. Является ли эта онтология единственной, удовлетворяющей этой спецификации?
# По заданной формальной онтологии задайте полную ее спецификацию на языке дискрипционной логики ACL. Является ли заданная онтология единственной, удовлетворяющей потроенной спецификации?
|}

'''Контрольные вопросы для подготовки к промежуточной аттестации:'''
{| class="wikitable" style="width:70%;"
|- style="vertical-align:middle; text-align:center; background-color:#EAECF0; color:#202122; font-weight:bold;"
| style="width:5%" | № п/п
| style="width:25%" | Наименование раздела дисциплины
| style="width:70%" | Вопросы
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
| style="text-align:center;" | 1.
| Методы математических доказательств, наивная теория множеств, пропозициональные логики для представления знаний и рассуждений
|
# Что такое «математическое доказательство», историческое развитие этого понятия и современное социальное содержание?
# Что такое «доказательство по определению/построению», «доказательство полным перебором конечного числа случаев», «доказательство от противного» и «доказательство математической индукцией»?
# Чем отличаются «наивная» и «формальные» теории множеств? Каковы постулаты наивной теории множеств? Как эти постулаты называются и почему?
# Что такое числовая система и алгебра? Что означает определить числовую систему или алгебру средствами наивной теории множеств?
# Как определить натуральные, целые, рациональные, вещественные и комплексные числа в раках наивной теории множеств, какие постулаты при этом используются?
# Как определить алгебры множеств, нечетких множеств, σ-алгебры в рамках наивной теории множеств?
# Что такое булева алгебра множеств, как доказать существование булевых алгебр множеств в рамках наивной теории множеств?
# Что такое булевская пропозициональная логика, чем булевская логика отличается от булевых алгебр и как эти понятия связаны?
# Что такое «разрешающая процедура» и какие разрешающие процедуры известны (из курса) для булевской логики?
# Что такое «аксиоматизация булевской логики», ее корректность, непротиворечивость и полнота? Какие аксиоматизации для булевской логики известны (из курса)?
# Что такое нечеткая пропозициональная логика? Как связана истинность в пропозициональных вариантах нечеткой и булевской логике?
# Что такое вероятностная пропозициональная логика? Как связана истинность в пропозициональных вариантах вероятностной и булевской логике?
# Какие примеры известны (из курса) применения пропозициональных булевской, нечеткой и вероятностной логики для представления данных, знаний и рассуждений?
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
| style="text-align:center;" | 2.
| Общее понятие логической системы, разрешимости и логического вывода
|
# Что такое синтаксис, семантика и прагматика логического языка?
# Что такое «формальный язык» и какие формализмы для задания формальных языков определены в курсе?
# Что такое иерархия множеств по степеням (power-set)?
# Как определяется порядок логики в зависимости от места ее семантических моделей в этой иерархии по степеням?
# Что такое логическая теория? Как можно определить теорию синтаксически и семантически?
# Что такое «аксиоматическая система гильбертовского типа»? Что такое «аксиоматическая система генценовского типа»? Что такое «доказательство» и «логический вывод» в таких системах? Как связаны доказуемости в системах этих типов?
# Что такое Теория неинтерпретированного равенства?
# Что такое арифметика Пресбургера?
# Что такое арифметика Пеано?
# Что такое стандартная и нестандартные модели арифметики?
# Что такое аксиоматика Тарского для поля вещественных чисел? Каков порядок этой теории?
# Что такое теория первого порядка поля вещественных чисел?
# Что означает «разрешимая теория», «аксиоматизируемая теория», «частично разрешимая теория» и «неразрешимая теория»? Как связаны эти понятия? Приведите примеры (из курса) теорий, которые «различают» различные из этих классов.
# Каковы основные понятия (веденные в курсе) из области (полу)автоматического доказательства теорем? Дедуктивная верификация программ как пример применения (полу)автоматического доказательства теорем.
# Как используются разрешающие процедуры в решении логических запросов и (полу)автоматическом доказательстве теорем? Верификация моделей (model checking) как пример использования разрешающих процедур для верификации программ, систем и решения логических запросов.
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
| style="text-align:center;" | 3.
| Алгебраический подход к представлению баз данных и знаний
|
# Что такое алгебра бинарных отношений? Имеет ли она каноническую модель? Разрешима ли эквициональная теория алгебры бинарных отношений?
# Что такое алгебра Клини? Имеет ли алгебры Клини каноническую модель? Разрешима ли эквициональная теория алгебр Клини? Как алгебры Клини связаны с алгеброй бинарных отношений?
# Что такое реляционная алгебра? Имеет ли реляционные алгебры каноническую модель? Разрешима ли эквициональная теория реляционных алгебр? Как алгебра бинарных отношений описывается в терминах реляционных алгебр?
# Что такое базис операций реляционных алгебр? Что такое нормальные формы в теории реляционных алгебр?
# Что такое реляционная модель и реляционные базы данных?
# Что такое аксиоматика Армстронга, что можно утверждать про ее корректность и полноту?
# Что такое частичные и линейные порядки? Что такое решетки и полные решетки? Что такое булевы алгебры? Какие пример алгебраических систем разделяют эти перечисленные классы?
# Что такое формальные контексты? Что такое операции содержания атрибутной спецификации и атрибутная спецификация содержания в формальном контексте? Как связаны эти операции с поиском по ключевым словам?
# Что такое формальное понятие в формальном контексте? Что такое решетка формальных понятий формального контекста?
# Что такое Основная теорема анализа формальных понятий? Как доказывается для конечного случая эта теорема? Какие еще теоремы известны с названием «основная теорема …»?
# Какие алгоритмы рисования графов (из курса) могут применяться для визуализации решеток формальных понятий?
# Что такое атрибутная импликация? Как она может быть использована в рекомендательных системах?
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
| style="text-align:center;" | 4.
| Логически с семантикой, основанной на системах (помеченных) переходов и шкалами/моделями Крипке, их применение для представления знаний, мнений и рассуждений
|
# Что такое шкалы и модели Крипке? Какая связь шкал и моделей Крипке с системами (помеченных) переходов?
# Почему алгебры бинарных отношений – это шкалы/модели Крипке с программируемыми бинарными отношениями?
# Как системы помеченных переходов и модели Крипке используются для представления времени, событий, мнений и знаний о предметных областях?
# Как семантически (какими шкалами Крипке) определяются классические пропозициональные модальные логики K, S4 и S5?
# Как аксиоматизируются классические пропозициональные модальные логики K, S4 и S5?
# Что такое каноническая («малая») модель для пропозициональных модальных логик K, S4 и S5? Как каноническая модель используется в доказательстве аксиоматизируемости и разрешимости этих логик?
# Что такое логика линейного времени LTL? Какой класс систем помеченных переходов используется для определения ее семантики? Разрешима ли и аксиоматизируема ли эта логика?
# Что такое логика ветвящегося времени CTL? Какой класс систем помеченных переходов используется для определения ее семантики? Разрешима ли и аксиоматизируема ли эта логика?
# Что такое свойство финитной аппроксимируемости («конечной модели»)? Чем это свойство отличается от свойства малой модели? Как используется в доказательстве разрешимости темпоральных логик?
# Чем отличается эпистемическая логика Kn от модальной логики S5? Разрешима ли, аксиоматизируема ли эта эпистемическая логика?
# Что такое групповое знание, распределенное знание и общее знание? Как перечисленные конструкции выражаются через знания индивидуальных агентов с использованием операций алгебры бинарных отношений и конструктора неподвижной точки?
# Что такое дискрипционные логики, каков их синтаксис, семантика открытого и замкнутого мира? Чем дискрипционная логика ACL отличается от полимодального варианта логики K?
# Что такое «формальная онтология»? Почему формальные онтологии – это представление баз знаний? Как формальная онтология специфицируется средствами дискрипционных логик? Как дискрипционные логии используются для запросов к формальным онтологиям?
# Что такое «табличный метод» (tablo)? Как этот метод используется (и для каких дискрипционных логик) для извлечения знаний из спецификации формальной онтологии?
|}

'''Вопросы/Задания к промежуточной аттестации в устной/письменной форме:'''
# Приведите примеры из курса Математического анализа «доказательства по определению/построению» «доказательство полным перебором конечного числа случаев», «доказательство от противного» и «доказательство математической индукцией».
# Перечислите постулаты наивной теории множеств и сравните их с аксиомами теорией множеств первого порядка (например, ZFC)
# Дайте определение алгебраической системы, алгебры, предикатной модели. Приведите примеры алгебраических систем, используемых в курсе Математического анализа.
# Дайте определение (как в курсе) множества натуральных чисел с операциями сложения, умножения, и равенства, используя наивную теорию множеств). Докажите, что в этой алгебраической системе выполняется «обычное» равенство 1+2=3.
# Предполагая, что натуральные числа со сложением и умножением уже определены, дайте определение (как в курсе) множества целых чисел с операциями сложения, умножения, и равенства используя наивную теорию множеств). Докажите, что в этой алгебраической системе выполняется «обычное» равенство 1+-1=0.
# Дайте определение (как в курсе) понятие алгебры нечетких множеств с операциями объединения, пересечения, разности и предикатами принадлежности, включения и равенства, докажите непротиворечивость этого понятия (в контексте наивной теории множеств).
# Дайте определение (как в курсе) понятие σ-алгебры, докажите непротиворечивость этого понятия (в контексте наивной теории множеств).
# Дайте определение (как в курсе) булевой алгебры множеств. Докажите, что любая конечная булева алгебра множеств состоит из 2^n элементов (где n – некоторое натуральное число).
# Дайте определение (как в курсе) булевской пропозициональной. Докажите, что всякое тождество булевых алгебр является тождественно истинной эквивалентностью булевской пропозициональной логики. Верно ли обратное? (Докажите ответ.)
# Дайте определение (как в курсе) понятия канонической модели для булевской пропозициональной логики. Докажите, что булевская пропозициональная логика имеет каноническую модель (таблицу истинности).
# Докажите полноту и корректность метода DPLL проверки выполнимости формул пропозициональной булевской логики. Приведите примеры формул, когда этот метод дает существенный выигрыш по сравнению с таблицей истинности.
# Дайте определение (как в курсе) аксиоматизации пропозициональной булевской логики, докажите ее корректность, непротиворечивость и полноту.
# Дайте определение нечеткой пропозициональной логики и истинности для формул этой логики. Как связана истинность в пропозициональных вариантах нечеткой и булевской логике? (Ответ доказать.)
# Дайте определение вероятностной пропозициональной логики и истинности для формул этой логики. Как связана истинность в пропозициональных вариантах вероятностной и булевской логике? (Ответ доказать.)
# Приведите примеры (как из курса, так и дополнительные, если возможно) применения пропозициональных булевской, нечеткой и вероятностной логики для представления данных, знаний и рассуждений.
# Дайте определение формального языка (как множества слов). Определите формализм (расширенных) форм Бэкуса-Наура. Используя этот формализм, определите синтаксис пропозициональной булевской логики.
# Определите иерархию множеств по степеням (power-set). Докажите, что конечного базового множества эта иерархия бесконечна.
# Дайте пример логики первого и второго порядка с общей сигнатурой и семантикой над множеством (всех) вещественных чисел, и примеры теорем из курса Математического анализа, для записи которых предложенная логика первого порядка не подходит, а логика второго порядка – подходит.
# Сформулируйте Основную теорему анализа и Основную теорему алгебры. Каков порядок этих утверждений?
# Дайте определение логической теории (как в курсе), противоречивой и непротиворечивой теории, полной и неполной теории. Как задать логическую теорию, имея множество логических формул? Как задать логику, имея множество моделей (алгебраических систем)?
# Дайте (как в курсе) общее понятие «аксиоматической системы гильбертовского типа», доказательства и логического вывода в системе гильбертовского типа. Приведите пример вывода/доказательства в системе гильбертовского типа истинной формулы пропозициональной булевской формулы.
# Дайте (как в курсе) общее понятие «аксиоматической системы генценовского типа», доказательства и логического вывода в системе генценовского типа. Приведите пример вывода/доказательства в системе генценовского типа истинной формулы пропозициональной булевской формулы.
# Дайте определение Теории неинтерпретированного равенства? Является ли теорией эта Теория? Противоречива ли она, полна ли? (Ответ обосновать.)
# Дайте определение арифметики Пресбургера. Приведите пример использования арифметики Пресбургера над натуральными числами для выражения свойств индексных выражений для массивов в языках программирования. Докажите разрешимость арифметики Пресбургера рациональных чисел.
# Дайте определение арифметики Пеано. Докажите коммутативность умножения в арифметике Пеано. Сформулируйте первую и вторую теоремы Геделя о неполноте (без доказательства).
# Что такое стандартная и нестандартные модели арифметики? Приведите два неизоморфных примера нестандартной модели арифметики.
# Сформулируйте аксиоматику Тарского для поля вещественных чисел. Докажите, что каждое вещественное число может быть представлено в (любо) системе счисления в виде (конечной) целой части и (может быть, бесконечной) дробной части.
# Дайте определение теория первого порядка поля вещественных чисел. Расскажите об общем плане доказательства разрешимости этой теории методом элиминации кванторов (как в курсе).
# Метод (индуктивных утверждений) Флойда и аксиоматическая семантика (языка Pascal) Хоара как основа спецификации и (ручной и полуавтоматической) верификации программ.
# Дайте определение алгебр бинарных отношений. Существует ли каноническая алгебра бинарных отношений? Разрешима ли эквициональная теория алгебры бинарных отношений? (Ответы на вопросы доказать.)
# Дайте определение алгебр Клини. Существует ли каноническая алгебра Клини? Разрешима ли эквициональная теория алгебр Клини? Как алгебры Клини связаны с алгеброй бинарных отношений? (Ответы на вопросы доказать.)
# Дайте определение реляционных алгебр. Существует ли каноническая реляционная алгебра? Разрешима ли эквициональная теория реляционных алгебр? Как алгебра бинарных отношений описывается в терминах реляционных алгебр? (Ответы на вопросы доказать.)
# Что такое базис операций реляционных алгебр? Приведите примеры (полных) базисов операций (с доказательством). Дайте определение первых четырех нормальных форм в теории реляционных алгебр и объясните, поему любое выражение реляционных алгебр «нормализуемо» (т. е., приводимо к этим формам).
# Что такое реляционная модель Кодда? Дайте определение аксиоматики Армстронга, докажите ее корректность и полноту.
# Дайте определение предпорядков, частичных порядков и линейных порядков. Докажите изоморфизм любых счетных всюду плотных линейных порядка без наибольшего и наименьшего элементов.
# Дайте определение решеток и полных решеток, булевых алгебр. Приведите примеры алгебраических систем разделяют эти перечисленные классы.
# Дайте основные определения анализа формальных понятий: формальный контекст, операции содержания атрибутной спецификации и атрибутная спецификация содержания в формальном контексте, атрибутной импликации. Как связаны эти операции с поиском по ключевым словам, как могут быть использован в рекомендательных системах?
# Дайте определение что такое формальное понятие в формальном контексте. Докажите, что формальные понятия (над фиксированным формальным контекстом) образуют полную решетку.
# Сформулируйте Основную теорему анализа формальных понятий. Докажите ее для конечных решеток и формальных контекстов.
# Приведите 1-2 алгоритма рисования графов (из курса) и проиллюстрируйте применение одно из них для визуализации решетки формальных понятий.
# Дайте определения шкалы и модели Крипке, системами (помеченных) переходов. Приведите римеры. Объясните, почему алгебры бинарных отношений определяют шкалы Крипке со счетным множеством (программных) агентов.
# Приведите примеры применения помеченных переходов и моделей Крипке для моделирования (дискретного) времени, процессов и знаний о предметных областях.
# Дайте семантическое определение классических пропозициональных модальных логик K, S4 и S5, приведите аксиоматизации этих логик (как в курсе), докажите корректность одной из них, непротиворечивость другой, и полноту – третьей (по выбору).
# Дайте определение понятия каноническая («малая») модель. Докажите существование канонической модели для одной из пропозициональных модальных логик K, S4 и S5 (по выбору). Дкаите разрешимость одной из пропозициональных модальных логик K, S4 и S5 (по выбору).
# Дайте семантическое определение логики линейного времени LTL. Докажите разрешимость этой логики, приведите ее аксиоматизацию (как в курсе).
# Дайте семантическое определение логики ветвящегося времени CTL. Докажите разрешимость этой логики, приведите ее аксиоматизацию (как в курсе).
# Дайте определение эпистемическая логика Kn, сравните ее с логикой S5. Разрешима ли, аксиоматизируема ли эта эпистемическая логика, обладает ли свойствами малой или конечной модели? (Без доказательств.)
# Дайте определение понятиям «групповое знание», «распределенное знание» и «общее знание». Как перечисленные конструкции выражаются через знания индивидуальных агентов с использованием операций алгебры бинарных отношений и конструктора неподвижной точки?
# Дайте семантическое определение класса дискрипционных логик и определение дискрипционной логики ACL, сравните ее с логикой K. Разрешима ли, аксиоматизируема ли эта дискрипционная логика, обладает ли свойствами малой или конечной модели? (Без доказательств.)
# Дайте определение понятия «формальная онтология», модель открытого и замкнутого мира. Объясните (на примерах) как формальные онтологии представляют знания о предметных областях, как формальные онтология специфицируется средствами дискрипционных логик и как дискрипционные логии используются для запросов к формальным онтологиям.
# Дайте 1-2 примера (из курса) логической разрешающей процедуры, относящейся к классу табличных методов (tablo). Как этот метод используется (и для каких дискрипционных логик) для извлечения знаний из спецификации формальной онтологии? (Приведите пример.)

=== Перечень учебно-методического обеспечения дисциплины ===
Список основной литературы:
# А.К. Гуц: Математическая логика и теория алгоритмов. Омск: Наследие. Диалог-Сибирь, 2003. – 108 с.
# Ю.Л. Ершов, Е.А. Палютин: Математическая логика. М.: Физматлит. 2011 (6-е издание). – 356 с.
# В.И. Маркин, В.А. Бочаров: Введение в логику. М.: ИД Форум, 2008. – 560 с.

Список дополнительной литературы:
# Wasilewska: Logics for Computer Science. Classical and Non-Classical. Springer Cham. 2018. – 535 p.
# Handbook of Knowledge Representation. Elitors: Frank van Harmelen, Vladimir Lifschitz, Bruce Porter. Elsevier Science, 2008. – 988 p.
# D.I. Ignatov: Introduction to Formal Concept Analysis and Its Applications in Information Retrieval and Related Fields. In: Braslavski, P., Karpov, N., Worring, M., Volkovich, Y., Ignatov, D.I. (eds) Information Retrieval. RuSSIR 2014. Communications in Computer and Information Science, vol 505. Springer, Cham. P. 42-141.
# А.И. Орлов, Е.В. Луценко: Анализ данных, информации и знаний в системной нечеткой интервальной математике: научная монография. — Краснодар: КубГАУ, 2022. – 405 с.
# К. Дж. Дейт: Введение в системы баз данных. М.: Вильямс, 2005 (8-е издание). – 1328 с.
# R. Fagin, J.Y. Halpern, Y. Moses, M.Y. Vardi: Reasoning About Knowledge. The MIT Press. 1995. – 390 p.

=== Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины ===
{| class="wikitable" style="width:80%;"
|- style="vertical-align:middle; text-align:center; background-color:#EAECF0; color:#202122; font-weight:bold;"
| style="width:20%" | Вид учебных занятий/деятельности
| style="width:80%" | Деятельность обучающегося
|-
| style="vertical-align:middle; text-align:center;" | Лекция
| style="vertical-align:middle; text-align:left;" | Написание конспекта лекций: кратко, схематично, последовательно фиксировать основные положения лекции, выводы, формулировки, обобщения; помечать важные мысли, выделять ключевые слова, термины. Обозначить вопросы, термины или другой материал, который вызывает трудности, пометить и попытаться найти ответ в рекомендуемой литературе. Если самостоятельно не удается разобраться в материале, необходимо сформулировать вопрос и задать преподавателю на консультации, во время семинарского (практического) занятия.
|-
| style="vertical-align:middle; text-align:center;" | Практическое (семинарское) занятие
| style="vertical-align:middle; text-align:left;" | При подготовке к семинарскому (практическому) занятию необходимо проработать материалы лекций, основной и дополнительной литературы по заданной теме. На основании обработанной информации постараться сформировать собственное мнение по выносимой на обсуждение тематике. Обосновать его аргументами, сформировать список источников, подкрепляющих его. Во время семинарского (практического) занятия активно участвовать в обсуждении вопросов, высказывать аргументированную точку зрения на проблемные вопросы. Приводить примеры из источниковой базы и научной и/или исследовательской литературы.
|-
| style="vertical-align:middle; text-align:center;" | Устный/письменный опрос
| style="vertical-align:middle; text-align:left;" | Отвечать, максимально полно, логично и структурировано, на поставленный вопрос. Основная цель – показать всю глубину знаний по конкретной теме или ее части.
|-
| style="vertical-align:middle; text-align:center;" | Подготовка к промежуточной аттестации
| style="vertical-align:middle; text-align:left;" | При подготовке к промежуточной аттестации необходимо проработать вопросы по темам, которые рекомендуются для самостоятельной подготовки. При возникновении затруднений с ответами следует ориентироваться на конспекты лекций, семинаров, рекомендуемую литературу, материалы электронных и информационных справочных ресурсов, статей. Если тема вызывает затруднение, четко сформулировать проблемный вопрос и задать его преподавателю.
|-
| style="vertical-align:middle; text-align:center;" | Практические (лабораторные) занятия
| style="vertical-align:middle; text-align:left;" | Практические занятия предназначены прежде всего для разбора отдельных сложных положений, тренировки аналитических навыков, а также для развития коммуникационных навыков. Поэтому на практических занятиях необходимо участвовать в тех формах обсуждения материала, которые предлагает преподаватель: отвечать на вопросы преподавателя, дополнять ответы других студентов, приводить примеры, задавать вопросы другим выступающим, обсуждать вопросы и выполнять задания в группах. Работа на практических занятиях подразумевает домашнюю подготовку и активную умственную работу на самом занятии. Работа на практических занятиях в форме устного опроса заключается прежде всего в тренировке навыков применять теоретические положения к самому разнообразному материалу. В ходе практических занятий студенты работают в группах для обсуждения предлагаемых вопросов.
|-
| style="vertical-align:middle; text-align:center;" | Самостоятельная работа
| style="vertical-align:middle; text-align:left;" | Самостоятельная работа состоит из следующих частей: 1) чтение учебной, справочной, научной литературы; 2) повторение материала лекций; 3) составление планов устных выступлений; 4) подготовка видеопрезентации. При чтении учебной литературы нужно разграничивать для себя материал на отдельные проблемы, концепции, идеи. Учебную литературу можно найти в электронных библиотечных системах, на которые подписан АНО Университет Иннополис.
|-
| style="vertical-align:middle; text-align:center;" | Контрольная работа
| style="vertical-align:middle; text-align:left;" | При подготовке к контрольной работе необходимо проработать материалы лекций, семинаров, основной и дополнительной литературы по заданной теме.
|-
| style="vertical-align:middle; text-align:center;" | Индивидуальная работа
| style="vertical-align:middle; text-align:left;" | При выполнение индивидуальной работы необходимо взять задание у преподавателя, ознакомиться с требованиями к выполнению работы, изучить поставленную проблему, найти решение проблемы. Если самостоятельно не удается разобраться в материале, необходимо сформулировать вопрос и задать преподавателю на консультации, во время семинарского (практического) занятия. Оформить результаты работы.
|}

=== Методы и технологии обучения, способствующие формированию компетенции ===
{| class="wikitable"
|- style="vertical-align:middle; text-align:center; background-color:#EAECF0; color:#202122; font-weight:bold;"
| Методы и технологии обучения, способствующие формированию компетенции
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
| Традиционные технологии (классно-урочная система)
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
| Программного обеспечения Prover9, Protégé (2-пунктная лицензия BSD) и Z3 (MIT License), использование которого свободно допускается в учебном процесе и в демонстрационных целях.
|}

BSc:Syllabi Table 3+1 MFAI (2024-2028)

2025-06-18T05:50:42Z

M.sokolovskii: Changes requested by @Viktoria_M8 on Jun 03, 2025

= Overview of the BS Program =

[https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:Syllabi_Index The detailed description of the program can be found here.]

{| class="wikitable" style="width:80%; vertical-align:middle; text-align:center; color:#202122; background-color:#F8F9FA;"
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y1-T1
|-
| style="width:60%" | Subject
| Track
| Primary Instructor
| Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.01_MFAI_2024_Foreign_language_1s Иностранный язык]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathematicalAnalysis_I Математический анализ]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_GeneralPhysics_I Общая физика]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_AnalyticGeometry Аналитическая геометрия и линейная алгебра]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_IntroductionToCombinatoricsAndDiscreteMathematics Введение в комбинаторику и дискретную математику]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_AlgorithmsAndAlgorithmicLanguages Алгоритмы и программирование]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_FTD.01_MFAI_2024_Practice_of_preparing_and_writing_scientific_works_1s Практика подготовки и написания научных работ]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_FTD.03_MFAI_2024_Python_programming_1s Программирование на Python]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y1-T2
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.01_MFAI_2024_Foreign_language_2s Иностранный язык]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathematicalAnalysis_II Математический анализ]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_GeneralPhysics_II Общая физика]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_BasicProgramDevelopmentConcepts Алгоритмы и программирование]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ComputationalLinearAlgebra Вычислительная линейная алгебра]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DiscreteMath Дискретная математика]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_FTD.02_MFAI_2024_Logic_of_problem_solving_2s Логика решения задач]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_FTD.03_MFAI_2024_Python_programming_2s Программирование на Python]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y1-T3
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.09_MFAI_2024_History_of_Russia История России]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.10_MFAI_2024_Physical_Education_and_Sports Физическая культура и спорт]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_GeneralPhysicsADV (E) Общая физика (углубленный курс)]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_EconomicMechanismsAndTheirMostRelevantApplications (E) Экономические механизмы и их наиболее актуальные приложения]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.DV.01.03_MFAI_2024_Theory_of_functions_of_a_complex_variable (E) Теория функций комплексного переменного]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y2-T1
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.02_MFAI_2024_Mathematical_analysis_4s Математический анализ]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DifferentialAndPartialDifferentialEquations Обыкновенные дифференциальные уравнения]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_IntroductionToOptimizationAndNumericalOptimizationMethods Введение в оптимизацию и численные методы оптимизации]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.13_MFAI_2024_Probability_Theory Теория вероятностей]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_InformationTheory (E) Теория информации]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_IntroductionToFunctionalAnalysis (E) Введение в функциональный анализ]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y2-T2
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ComputationalMathematics Вычислительная математика]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathStatistics Математическая статистика]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_TheoreticalMechanics Теоретическая механика]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ModernMumericalMethodsForDistributedLearning Современные численные методы оптимизации в обучении]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DifferentialAndPartialDifferentialEquationsADV (E) Дифференциальные уравнения в частных производных]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.DV.03.02_MFAI_2024_Mathematical_logic_for_AI (E) Математическая логика для ИИ]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_IntroductionToTheTheoryOfControllableSystems (E) Введение в теорию управляемых систем]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.DV.03.04_MFAI_2024_Mathematical_foundations_of_quantum_computing (E) Математические основы квантовых вычислений]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y2-T3
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://drive.google.com/file/d/14BZh7ivq2IQCmmdndBlj--Q22ZFg1NX0/view Безопасность жизнедеятельности]
| -
| -
| -
|-
| style="text-align:left;" | [https://drive.google.com/file/d/1ZOBcGvgYOrihio3wp30DKKcQmfgHHMa5/view Философия (Введение в ИИ)]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_TheoryOfRandomProcesses Теория случайных процессов]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ElectiveDisciplines(modules)inPhysicalEducationAndSports_VI Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту VI]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathematicalLogicForAiADV (E) Математическая логика для ИИ (углубленный курс)]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_TheoreticalMechanicsADV (E) Теоретическая механика (углубленный курс)]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ComputationalMathematicsADV (E) Вычислительная математика (углубленный курс)]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y3-T1
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_AppliedStatisticsInDataAnalysis Прикладная статистика в анализе данных]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_EfficientAlgorithms Эффективные алгоритмы для труднорешаемых задач]
| -
| -
| -
|-
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MachineLearning_I Введение в машинное обучение I]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ElectiveDisciplines(modules)inPhysicalEducationAndSports_VII Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту VII]
| -
| -
| -
|- style="background-color:#DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_AgentModelsAndDynamicsOfNetworkSystems (E) Агентные модели и динамика сетевых систем]
| -
| -
| -
|- style="background-color:#DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_HighPerformanceComputing (E) Высокопроизводительные вычисления]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_IntroductionToComputerVision (E) Компьютерное зрение и обработка видео]
| -
| -
| -
|-style="background-color:#DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://drive.google.com/file/d/1m-H-Cdygigit84zmEQ9Q9yENsUVTQynb/view (E) UX/UI Дизайн]
| -
| -
| -
|-style="background-color:#DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://drive.google.com/file/d/1Isxhf0lVNdSILQfAdhbvMd3CY4oUw_bG/view (E) Построение IT-команды]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y3-T2
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MachineLearning_II Введение в машинное обучение II]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathematicalFoundationsOfAI Математические основы ИИ]
| -
| -
| -
|-
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DeepLearning Глубокое обучение]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MethodsForProcessingAndGeneratingTextAndSpeech Методы обработки и генерации текста и речи]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ElectiveDisciplines(modules)inPhysicalEducationAndSports_VIII Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту VIII]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_GenerativeModelsAndOptimalTransport (E) Введение в генеративное моделирование]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DiffusionModels (E) Диффузионные модели]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ReinforcementLearning (E) Обучение с подкреплением]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DecentralizedPptimizationTransportProblemsSpectralPropertiesOfGraphs (E) Децентрализованная оптимизация, транспортные задачи, спектральные свойства графов]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DevelopingEntrepreneurialSkillsForStartupFounder (E) Развитие предпринимательских навыков у создателя стартапа]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://drive.google.com/file/d/1sP_EI8w8qxGDauwM3AzDKTIgsmCpzUfQ/view (E) Психология IT-специалиста]
| -
| -
| -
|}

BSc: MathematicalFoundationsOfQuantumComputing

2025-06-18T05:49:41Z

M.sokolovskii: Blanked the page

BSc: MathematicalFoundationsOfQuantumComputing

2025-06-18T05:49:29Z

M.sokolovskii: M.sokolovskii moved page BSc: MathematicalFoundationsOfQuantumComputing to BSc: B1.V.DV.03.04 MFAI 2024 Mathematical foundations of quantum computing

#REDIRECT [[BSc: B1.V.DV.03.04 MFAI 2024 Mathematical foundations of quantum computing]]

BSc: B1.V.DV.03.04 MFAI 2024 Mathematical foundations of quantum computing

2025-06-18T05:49:29Z

M.sokolovskii: M.sokolovskii moved page BSc: MathematicalFoundationsOfQuantumComputing to BSc: B1.V.DV.03.04 MFAI 2024 Mathematical foundations of quantum computing

= Математические основы квантовых вычислений =
: '''Квалификация выпускника''': бакалавр
: '''Направление подготовки''': __________________
: '''Направленность (профиль) образовательной программы''': __________________
: '''Программу разработал(а)''': О.М. Киселев

== 1. Краткая характеристика дисциплины ==
Изучение дисциплины обеспечивает формирование и развитие компетенций обучающихся в области алгоритмов для квантовых вычислений на квантовых компьютерах, их применение для решения различных прикладных задач в рамках профессиональной деятельности. В ходе освоения дисциплины обучающиеся рассматривают математические основы работы квантовых компьютеров, алгоритмы квантовых вычислений библиотеки языков программирования, разработанные для квантовых вычислений.

== 2. Перечень планируемых результатов обучения ==
: '''Целью освоения дисциплины''' является подготовка специалистов в области квантовых вычислений, которые бы были готовы применять квантовые вычисления для практических прикладных задачах.

: '''Задачами дисциплины''' являются знакомство с математическими основами квантовых вычислений. Формирование теоретических ограничений и возможностей квантовых вычислений, исходя из существующих математических моделей квантовых компьютеров.

=== Общая характеристика результата обучения по дисциплине ===
: '''Знания:''' в процессе обучения будут получены знания математических оснований квантовых вычислений. Изучены теоретические основы квантовых компьютеров и особенностях алгоритмов, основанных на моделях квантовых компьютеров.

: '''Умения:''' сформированы умения анализа областей применения алгоритмов для квантовых вычислений и теоретические ограничения, присущие квантовым вычислениям основанные на математических моделях квантовых алгоритмов.

: '''Навыки (владения):''' при освоении дисциплины будет сформировано владение навыками выбора квантовых или алгоритмов для решения специальных прикладных задач. Слушатели получат навыки определения вероятностных параметров достоверности и точности полученных результатов при использовании квантовых алгоритмов.

== 3. Структура и содержание дисциплины ==
{| class="wikitable" style="width:70%; vertical-align:middle; text-align:center; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
|- style="background-color:#EAECF0; color:#202122; font-weight:bold;"
| style="width:10%" | № п/п
| style="width:30%" | Наименование раздела дисциплины
| style="width:60%" | Содержание дисциплины по темам
|-
| 1. || Введение в квантовые вычисления
| style="text-align:left;" |
Обзор классических вычислений и их ограничений
Введение в квантовую механику и кубиты
Квантовые вентили и квантовые схемы
Линейная алгебра для квантовых вычислений
|-
| 2. || Комплексные числа и комплексные векторные пространства
| style="text-align:left;" |
Обозначения Дирака и бра-кет
Квантовые состояния и суперпозиция
Унитарные преобразования и квантовые вентили
|-
| 3. || Квантовые алгоритмы
| style="text-align:left;" |
Квантовое преобразование Фурье
Алгоритмы поиска, алгоритм Гровера
Алгоритм оценки фазы
|-
| 4. || Квантовая запутанность и квантовая телепортация
| style="text-align:left;" |
Запутанные состояния и состояния Белла
Протокол квантовой телепортации
Применение запутанности в квантовой коммуникации
|-
| 5. || Квантовая коррекция ошибок
| style="text-align:left;" |
Основы квантовой коррекции ошибок
Модели квантовых ошибок и коды обнаружения ошибок
Квантовые коды коррекции ошибок
|-
| 6. || Квантовое моделирование
| style="text-align:left;" |
Введение в квантовые симуляторы
Моделирование гамильтоновых процессов
Применение квантового моделирования в химии и физике
|-
| 7. || Теория квантовой сложности
| style="text-align:left;" |
Квантовый оракул и квантовые алгоритмы как задачи принятия решений
Квантовая вычислительная сложность и мощь квантовых вычислений
|}

== 4. Методические и оценочные материалы ==
'''Задания для практических занятий:'''
{| class="wikitable" style="width:70%; vertical-align:middle; text-align:center; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
|- style="background-color:#EAECF0; color:#202122; font-weight:bold;"
| style="width:10%" | № п/п
| style="width:30%" | Наименование раздела дисциплины (модуля)
| style="width:60%" | Перечень рассматриваемых тем (вопросов)
|-
| 1. || Введение в квантовые вычисления
| style="text-align:left;" |
Объясните, почему классические компьютеры ограничены в своих возможностях моделирования квантовых систем.
Выведите зависящее от времени уравнение Шредингера.
|-
| 2. || Комплексные числа и комплексные векторные пространства
| style="text-align:left;" |
Покажите, что состояние кубита может быть представлено в виде вектора в двумерном комплексном векторном пространстве.
Докажите, что два кубита могут быть запутаны, и объясните, что это значит.
Докажите, что любая унитарная операция над n кубитами может быть представлена в виде матрицы 2 ^ n x 2 ^ n.
Докажите, что любая эрмитова матрица может быть диагонализирована унитарной матрицей.
Покажите, что любая унитарная матрица может быть выражена как экспонента эрмитовой матрицы.
|-
| 3. || Квантовые алгоритмы
| style="text-align:left;" |
Реализуйте базовые квантовые элементы (такие как NOT, CNOT, Адамара и фазовые элементы), используя матричные представления.
Разработайте простую квантовую схему, реализующую алгоритм Дойча.
Покажите, что алгоритм Гровера может найти отмеченный элемент в несортированной базе данных за O (√N) шагов.
Докажите, что алгоритм Шора может умножать большие целые числа экспоненциально быстрее, чем классические алгоритмы.
|-
| 4. || Квантовая запутанность и квантовая телепортация
| style="text-align:left;" |
Объясните концепцию суперпозиции и то, чем она отличается от классических распределений вероятностей.
Докажите, что любые два чистых состояния ортогональны тогда и только тогда, когда их нельзя с уверенностью отличить никаким измерением.
|-
| 5. || Квантовая коррекция ошибок
| style="text-align:left;" |
Реализуйте код повторения с тремя кубитами, который кодирует один логический кубит в три физических кубита. Продемонстрируйте, как этот код может обнаруживать и исправлять ошибки с одним кубитом.
Реализуйте алгоритм Шора, который кодирует один логический кубит в девять физических кубитов. Продемонстрируйте, как этот код может обнаруживать и исправлять любую ошибку, связанную с одним кубитом.
Распространение ошибок в объединенных кодах: Проанализируйте, как ошибки могут распространяться по нескольким уровням объединенных кодов.
Рассчитайте вероятность того, что ошибка останется необнаруженной после нескольких циклов исправления ошибок.
|-
| 6. || Квантовое моделирование
| style="text-align:left;" |
Реализуйте моделирование системы со спином 1/2 с использованием квантового компьютера. Продемонстрируйте, как подготавливать начальные состояния, эволюционировать в соответствии с гамильтонианом и измерять наблюдаемые величины.

Моделируйте простые молекулярные системы с помощью квантового компьютера. Рассчитайте энергии основного состояния и молекулярные свойства, такие как дипольные моменты и длины связей.

Моделируйте многочастичные системы, такие как модель Изинга или модель Гейзенберга, с помощью квантового компьютера. Сравните результаты с классическим моделированием и проанализируйте поведение масштабирования.
|}

'''Текущий контроль успеваемости обучающихся по дисциплине:'''
{| class="wikitable" style="width:70%; vertical-align:middle; text-align:center; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
|- style="background-color:#EAECF0; color:#202122; font-weight:bold;"
| style="width:5%" | № п/п
| style="width:20%" | Наименование раздела дисциплины
| style="width:25%" | Форма текущего контроля
| style="width:50%" | Материалы текущего контроля
|-
| 1. || Квантовая механика и кубиты || ''Письменное тестирование''
| style="text-align:left;" |
Объясните разницу между классическими и квантовыми битами.
Запишите представления вектора состояния и матрицы плотности для одного кубита.
Вычислите ожидаемое значение наблюдаемой величины относительно данного состояния.
Объясните, что такое суперпозиция и запутанность, и приведите примеры.
|-
| 2. || Квантовые вентили и схемы || ''Письменный тест''
| style="text-align:left;" |
Запишите матричное представление общих однокубитных вентилей, таких как Адамар, Паули-X, Паули-Y и Паули-Z.
Запишите матричное представление общих двухкубитных вентилей, таких как CNOT.
Проектируйте и реализуйте простые квантовые схемы с использованием вентилей и измерений.
Объясните, что такое управляемый вентиль, и приведите пример
|-
| 3. || Линейная алгебра и векторные пространства || ''Письменный тест''
| style="text-align:left;" |
Докажите, что два неортогональных вектора в гильбертовом пространстве можно сделать ортогональными с помощью соответствующего преобразования.
Объясните, что такое внутреннее произведение, и приведите пример.
Вычислите собственные значения и собственные векторы простых матриц.
Докажите, что любая унитарная матрица может быть выражена как экспонента антиэрмитовой матрицы.
|-
| 4. || Квантовая коррекция ошибок и квантовые коды || ''Устный опрос''
| style="text-align:left;" |
Объясните, что такое код квантовой коррекции ошибок, и приведите пример.
Опишите, как 9-кубитный код Шора может исправлять ошибки в один кубит.
Объясните, что такое код стабилизации, и приведите пример.
Докажите, что код стабилизатора может обнаруживать и исправлять ошибки с точностью до своего расстояния.
|-
| 5. || Квантовые алгоритмы и симуляция || ''Домашнее задание и устный опрос''
| style="text-align:left;" |
Напишите программу и объясните, как работает алгоритм Шора, и приведите пример.
Напишите программу и объясните, что такое алгоритм Гровера, и приведите пример.
Опишите, как работает квантовый симулятор, и приведите пример
|}

'''Контрольные вопросы для подготовки к промежуточной аттестации:'''
{| class="wikitable" style="width:70%; vertical-align:middle; text-align:center; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
|- style="background-color:#EAECF0; color:#202122; font-weight:bold;"
| style="width:10%" | № п/п
| style="width:25%" | Наименование раздела дисциплины
| style="width:65%" | Вопросы
|-
| 1. || Квантовая механика и кубиты:
| style="text-align:left;" |
Что такое кубит? Чем он отличается от классического бита?
Что такое суперпозиция? Как это представлено математически?
Что такое запутанность? Как это представлено математически?
В чем разница между чистым состоянием и смешанным состоянием? Как они представлены математически?
|-
| 2. || Квантовые элементы и схемы:
| style="text-align:left;" |
Что такое унитарная операция? Как это представлено математически?
Каково матричное представление обычных однокубитных вентилей, таких как Адамар, Паули-X, Паули-Y и Паули-Z?
Каково матричное представление обычных двухкубитных вентилей, таких как CNOT и SWAP?
Что такое управляемый вентиль? Как это представлено математически?
|-
| 3. || Линейная алгебра и векторные пространства:
| style="text-align:left;" |
Что такое внутреннее произведение? Как это представлено математически?
Что такое ортонормированный базис? Как он связан с матричными представлениями?
Что такое собственное значение и собственный вектор? Как они связаны с матричными представлениями?
Что такое унитарная матрица? Как это связано с квантовыми элементами?
|-
| 4. || Квантовая коррекция ошибок и квантовые коды:
| style="text-align:left;" |
Что такое квантовый код коррекции ошибок? Как он работает?
Что такое 9-кубитный код Шора? Как он исправляет однокубитные ошибки?
Что такое код-стабилизатор? Как он работает?
Каково расстояние между кодами? Как это связано с возможностью исправления ошибок?
|-
| 5. || Квантовые алгоритмы и моделирование:
| style="text-align:left;" |
Что такое алгоритм Шора? Как он работает? Каковы его приложения?
Что такое алгоритм Гровера? Как он работает? Каковы его приложения?
Что такое квантовый симулятор? Как он работает? Каковы его приложения?
Что такое универсальный набор вентилей? Как это связано с реализацией квантовых алгоритмов?
|}

'''Вопросы/Задания к промежуточной аттестации в устной/письменной форме:'''

Квантовая механика и кубиты (20 баллов):
* Опишите разницу между классическими и квантовыми битами. (5 баллов)
* Запишите представления вектора состояния и матрицы плотности одного кубита. (5 баллов)
* Вычислите ожидаемое значение наблюдаемой величины относительно данного состояния. (5 баллов)
* Объясните, что такое суперпозиция и запутанность, и приведите примеры. (5 баллов)
Квантовые элементы и схемы (20 баллов):
* Запишите матричное представление обычных однокубитных вентилей, таких как Адамар, Паули-X, Паули-Y и Паули-Z. (5 баллов)
* Запишите матричное представление обычных двухкубитных вентилей, таких как CNOT и SWAP. (5 баллов)
* Спроектируйте и реализуйте простую квантовую схему, которая генерирует запутанное состояние. (5 баллов)
* Объясните, что такое управляемый вентиль, и приведите пример. (5 баллов)
Линейная алгебра и векторные пространства (20 баллов):
* Докажите, что два неортогональных вектора в гильбертовом пространстве можно сделать ортогональными с помощью соответствующего преобразования. (5 баллов)
* Объясните, что такое внутреннее произведение, и приведите пример. (5 баллов)
* Вычислите собственные значения и векторы матрицы. (5 баллов)
* Докажите, что любая унитарная матрица может быть выражена как экспонента антиэрмитовой матрицы. (5 баллов)
Квантовая коррекция ошибок и квантовые коды (20 баллов):
* Объясните, что такое квантовый код коррекции ошибок, и приведите пример. (5 баллов)
* Опишите, как 9-кубитный код Шора может исправлять ошибки в один кубит. (5 баллов)
* Объясните, что такое код стабилизации, и приведите пример. (5 баллов)
* Докажите, что код стабилизатора может обнаруживать и исправлять ошибки на расстоянии. (5 баллов)
Квантовые алгоритмы и симуляция (20 баллов):
* Опишите, как работает алгоритм Шора, и приведите пример. (5 баллов)
* Объясните, что такое алгоритм Гровера, и приведите пример. (5 баллов)
* Опишите, как работает квантовый симулятор, и приведите пример. (5 баллов)
* Объясните, что такое универсальный набор шлюзов, и приведите пример. (5 баллов)
Квантовые протоколы и криптография (20 баллов):
* Объясните, что такое BB84, и опишите, как это работает. (5 баллов)
* Опишите, как протокол квантового распределения ключей может быть использован для обеспечения безопасности связи. (5 баллов)
* Объясните, что такое квантовая телепортация, и опишите, как это работает. (5 баллов)
* Объясните, что такое квантовые деньги, и опишите, как это работает. (5 баллов)

=== Перечень учебно-методического обеспечения дисциплины ===
Список основной литературы:
# Перри Райли. Элементарное введение в квантовые вычисления. Изд. Интеллект 2018
# Химено-Сеговиа, Хэрриган, Джонстон. Программирование квантовых компьютеров. Базовые алгоритмы и примеры кода. Издю Питер, 2021
# С. Сысоев, Введение в квантовые вычисления. Квантовые алгоритмы. Изд. СПБ университет, 2019.

Список дополнительной литературы:
# А. Ю. Китаев, Квантовые вычисления: алгоритмы и исправление ошибок, УМН, 1997, том 52, выпуск 6, 53–112

=== Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины ===
{| class="wikitable" style="width:80%; vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
|- style="text-align:center; background-color:#EAECF0; color:#202122; font-weight:bold;"
| style="width:20%" | Вид учебных занятий/деятельности
| style="width:80%" | Деятельность обучающегося
|-
| style="text-align:center;" | Лекция
| style="text-align:left;" | Написание конспекта лекций: кратко, схематично, последовательно фиксировать основные положения лекции, выводы, формулировки, обобщения; помечать важные мысли, выделять ключевые слова, термины. Обозначить вопросы, термины или другой материал, который вызывает трудности, пометить и попытаться найти ответ в рекомендуемой литературе. Если самостоятельно не удается разобраться в материале, необходимо сформулировать вопрос и задать преподавателю на консультации, во время семинарского (практического) занятия.
|-
| style="text-align:center;" | Практическое (семинарское) занятие
| style="text-align:left;" | При подготовке к семинарскому (практическому) занятию необходимо проработать материалы лекций, основной и дополнительной литературы по заданной теме. На основании обработанной информации постараться сформировать собственное мнение по выносимой на обсуждение тематике. Обосновать его аргументами, сформировать список источников, подкрепляющих его. Во время семинарского (практического) занятия активно участвовать в обсуждении вопросов, высказывать аргументированную точку зрения на проблемные вопросы. Приводить примеры из источниковой базы и научной и/или исследовательской литературы.
|-
| style="text-align:center;" | Устный/письменный опрос
| style="text-align:left;" | Отвечать, максимально полно, логично и структурировано, на поставленный вопрос. Основная цель – показать всю глубину знаний по конкретной теме или ее части.
|-
| style="text-align:center;" | Реферат
| style="text-align:left;" | Поиск источников и литературы, составление библиографии. При написании реферата рекомендуется использовать разнообразные источники, монографии и статьи из научных журналов, позволяющие глубже разобраться в различных точках зрения на заданную тему. Изучение литературы следует начинать с наиболее общих трудов, затем следует переходить к освоению специализированных исследований по выбранной теме. Могут быть использованы ресурсы сети «Интернет» с соответствующими ссылками на использованные сайты. Если тема содержит проблемный вопрос, следует сформулировать разные точки зрения на него. Рекомендуется в выводах указать свое собственное аргументированное мнение по данной проблеме. Подготовить презентацию для защиты реферата.
|-
| style="text-align:center;" | Эссе
| style="text-align:left;" | Написание прозаического сочинения небольшого объема и свободной композиции, выражающего индивидуальные впечатления и соображения по конкретному поводу или вопросу и заведомо не претендующего на определяющую или исчерпывающую трактовку предмета. При работе над эссе следует четко и грамотно формулировать мысли, структурировать информацию, использовать основные понятия, выделять причинно-следственные связи. Как правило эссе имеет следующую структуру: вступление, тезис и аргументация его, заключение. В качестве аргументов могут выступать исторические факты, явления общественной жизни, события, жизненные ситуации и жизненный опыт, научные доказательства, ссылки на мнение ученых и др.
|-
| style="text-align:center;" | Подготовка к промежуточной аттестации
| style="text-align:left;" | При подготовке к промежуточной аттестации необходимо проработать вопросы по темам, которые рекомендуются для самостоятельной подготовки. При возникновении затруднений с ответами следует ориентироваться на конспекты лекций, семинаров, рекомендуемую литературу, материалы электронных и информационных справочных ресурсов, статей. Если тема вызывает затруднение, четко сформулировать проблемный вопрос и задать его преподавателю.
|-
| style="text-align:center;" | Практические (лабораторные) занятия
| style="text-align:left;" | Практические занятия предназначены прежде всего для разбора отдельных сложных положений, тренировки аналитических навыков, а также для развития коммуникационных навыков. Поэтому на практических занятиях необходимо участвовать в тех формах обсуждения материала, которые предлагает преподаватель: отвечать на вопросы преподавателя, дополнять ответы других студентов, приводить примеры, задавать вопросы другим выступающим, обсуждать вопросы и выполнять задания в группах. Работа на практических занятиях подразумевает домашнюю подготовку и активную умственную работу на самом занятии. Работа на практических занятиях в форме устного опроса заключается прежде всего в тренировке навыков применять теоретические положения к самому разнообразному материалу. В ходе практических занятий студенты работают в группах для обсуждения предлагаемых вопросов.
|-
| style="text-align:center;" | Самостоятельная работа
| style="text-align:left;" | Самостоятельная работа состоит из следующих частей: 1) чтение учебной, справочной, научной литературы; 2) повторение материала лекций; 3) составление планов устных выступлений; 4) подготовка видеопрезентации. При чтении учебной литературы нужно разграничивать для себя материал на отдельные проблемы, концепции, идеи. Учебную литературу можно найти в электронных библиотечных системах, на которые подписан АНО Университет Иннополис.
|-
| style="text-align:center;" | Видеопрезентация
| style="text-align:left;" | Подготовка видеопрезентаций по курсу. Видеопрезентации могут быть сделаны на любую тему, затронутую в ходе курса. Темы должны быть заранее согласованы с преподавателем. Видеопрезентации продолжительностью около 5 минут (300 секунд) должны быть подготовлены в группах, определяемых преподавателем. Несмотря на то, что это групповая работа, должен явно присутствовать вклад каждого члена группы.
|-
| style="text-align:center;" | Доклад
| style="text-align:left;" | Публичное, развернутое сообщение по определенной теме или вопросу, основанное на документальных данных. При подготовке доклада рекомендуется использовать разнообразные источники, позволяющие глубже разобраться в теме. Учебную литературу можно найти в электронных библиотечных системах, на которые подписан АНО Университет Иннополис.
|-
| style="text-align:center;" | Дискуссия
| style="text-align:left;" | Публичное обсуждение спорного вопроса, проблемы. Каждая сторона должна оппонировать мнение собеседника, аргументируя свою позицию.
|-
| style="text-align:center;" | Контрольная работа
| style="text-align:left;" | При подготовке к контрольной работе необходимо проработать материалы лекций, семинаров, основной и дополнительной литературы по заданной теме.
|-
| style="text-align:center;" | Тестирование (устное/письменное)
| style="text-align:left;" | При подготовке к тестированию необходимо проработать материалы лекций, семинаров, основной и дополнительной литературы по заданной теме. Основная цель тестирования – показать уровень сформированности знаний по конкретной теме или ее части.
|-
| style="text-align:center;" | Индивидуальная работа
| style="text-align:left;" | При выполнение индивидуальной работы необходимо взять задание у преподавателя, ознакомиться с требованиями к выполнению работы, изучить поставленную проблему, найти решение проблемы. Если самостоятельно не удается разобраться в материале, необходимо сформулировать вопрос и задать преподавателю на консультации, во время семинарского (практического) занятия. Оформить результаты работы.
|-
| style="text-align:center;" | Разработка отдельных частей кода
| style="text-align:left;" | Разработать часть кода, исходя из поставленной задачи и рекомендаций преподавателя. При выполнении работы рекомендуется обращаться к материалам лекций и семинарских (практических) занятий. Если возникают затруднения, необходимо проконсультироваться с преподавателем.
|-
| style="text-align:center;" | Выполнение домашних заданий и групповых проектов
| style="text-align:left;" | Для выполнения домашних заданий и групповых проектов необходимо получить формулировку задания от преподавателя и убедиться в понимании задания. При выполнение домашних заданий и групповых проектов необходимо проработать материалы лекций, основной и дополнительной литературы по заданной теме.
|}

=== Методы и технологии обучения, способствующие формированию компетенции ===
{| class="wikitable" style="width:80%; vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
|- style="text-align:center; background-color:#EAECF0; color:#202122; font-weight:bold;"
| Методы и технологии обучения, способствующие формированию компетенции
|-
| В курсе планируется использовать несколько технологий обучения. Таких как, интерактивные лекции, поощряющие участие студентов посредством сессий вопросов и ответов, живых демонстраций концепций квантовых вычислений или групповых дискуссий.

Проблемно-ориентированное обучение -- мероприятия по решению проблем, которые побуждают студентов применять концепции квантовых вычислений в практических ситуациях. Этот метод может улучшить навыки критического мышления и закрепления знаний.

Будут применяться программные средства квантовых вычислений: Q#, Qiskit, Cirq или Quil, что позволит им разрабатывать квантовые алгоритмы, симуляции и приложения. Этот практический опыт может способствовать развитию практических навыков и любопытства к квантовым вычислениям.

Планируется предложить совместные проекты, которые требуют применения концепций квантовых вычислений в реальных сценариях или создания новых квантовых алгоритмов. Такой подход может способствовать командной работе, навыкам общения и креативности, одновременно углубляя понимание студентами концепций квантовых вычислений.

Важный элемент курса -- смешанное обучение -- сочетание традиционное очное обучение с онлайн-учебными ресурсами, такими как видео, симуляторы или интерактивные викторины. Такой подход может учитывать различные стили обучения и предпочтения, одновременно улучшая понимание учащимися концепций квантовых вычислений.
|}

BSc: MathematicalLogicForAI

2025-06-18T05:48:34Z

M.sokolovskii: Blanked the page

BSc: MathematicalLogicForAI

2025-06-18T05:48:16Z

M.sokolovskii: M.sokolovskii moved page BSc: MathematicalLogicForAI to BSc: B1.V.DV.03.02 MFAI 2024 Mathematical logic for AI

#REDIRECT [[BSc: B1.V.DV.03.02 MFAI 2024 Mathematical logic for AI]]

BSc: B1.V.DV.03.02 MFAI 2024 Mathematical logic for AI

2025-06-18T05:48:16Z

M.sokolovskii: M.sokolovskii moved page BSc: MathematicalLogicForAI to BSc: B1.V.DV.03.02 MFAI 2024 Mathematical logic for AI

= Математическая логика для Искусственного Интеллекта =
: '''Квалификация выпускника''': бакалавр
: '''Направление подготовки''': Математика и Искусственный Интеллект
: '''Направленность (профиль) образовательной программы''': (Указывается направленность (профиль) образовательной программы
: '''Программу разработал(а)''': Николай Вячеславович Шилов, к.ф.-м.н., доцент Университета Иннополис

== 1. Краткая характеристика дисциплины ==
: Изучение дисциплины обеспечивает формирование и развитие компетенций обучающихся в области математической логики, их применение для решения различных прикладных задач в рамках профессиональной деятельности. В ходе освоения дисциплины обучающиеся рассматривают начала теории и алгебр множеств и нечетких множеств, булевской, нечеткой и вероятностной пропозициональных логик, основы систем переходов и моделей Крипке, модальных, дискрипционных, темпоральных и эпистемических логик, элементы универсальной алгебры, теории решеток и анализа формальных понятий, логики первого и высших порядков, необходимых для представления знаний и онтологий предметных областей средствами дискрипционных логик и формальных понятий, реализации логического вывода и полуавтоматического доказательства теорем, вероятностного и нечеткого вывода для получения новых знаний в теориях предметных областей.

== 2. Перечень планируемых результатов обучения ==
: '''Целью освоения дисциплины''' является освоение студентами алгебрологических формализмов и теорий, необходимых для машинного представления знаний и онтологий предметных областей, методов формального машинного вывода новых знаний в теориях предметных областей.

: '''Задачами дисциплины''' являются
* изучение, детальное знакомство
** с началами теории и алгебр множеств и нечетких множеств, булевской, нечеткой и вероятностной пропозициональных логик,
** с системами (помеченных) переходов и шкалами/моделями Крипке, и пропозициональными модальными, дискрипционными, темпоральными и эпистемическими логиками, определимых на этих моделях,
** с элементами универсальной алгебры, теории решеток и анализа формальных понятий, логики первого и высших порядков;
* ознакомительное, обзорное изучение с подходами/системами
** представления знаний и формализованных онтологий предметных областей средствами дискрипционных логик и формальных понятий,
** реализации логического вывода и полуавтоматического доказательства теорем, вероятностного и нечеткого вывода для получения новых знаний в предметных областях.

=== Общая характеристика результата обучения по дисциплине ===
: '''Знания:''' сформированы систематические знания
* основ теории и алгебры множеств и нечетких множеств, пропозициональной булевской, нечеткой и вероятностной логик,
* понятий систем переходов и моделями Крипке, и пропозициональными модальными, дискрипционными, темпоральными и эпистемическими логиками, определимых на этих моделях,
* элементов теории универсальной алгебры, решеток и анализа формальных понятий, логик первого и высших порядков,
* базиса теории логических разрешающих процедур и логического вывода, разрешимых и аксиоматизируемых логических теорий, автоматизированного доказательства теорем.

: '''Умения:''' сформированы умения
* представления знаний средствами математической логики на пропозициональном уровне с использованием булевской, нечеткой и вероятностной логик,
* онтологического моделирования систем знаний о предметных областях с использованием аппарата дискрипционных логик и анализа формальных понятий,
* формулировать и выполнять запросы к онтологиям с использованием алгебрологических формализмов дискрипционных логик и анализа формальных понятий.

: '''Навыки (владения):''' сформировано владение навыками работы с такими инструментами как
* булевские решатели (SAT- и SMT-решатели на примерe Z3),
* фреймворки для создания и редактирования онтологий и баз знаний (на примере Protégé),
* автоматические (например, Prover9) и полуавтоматические (на примере Coq) доказатели теорем.

== 3. Структура и содержание дисциплины ==
{| class="wikitable" style="width:70%;"
|- style="vertical-align:middle; text-align:center; background-color:#EAECF0; color:#202122; font-weight:bold;"
| style="width:5%" | № п/п
| style="width:30%" | Наименование раздела дисциплины
| style="width:65%" | Содержание дисциплины по темам
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
| style="text-align:center;" | 1. || Методы математических доказательств, наивная теория множеств, пропозициональные логики для представления знаний и рассуждений
|
* доказательства «по определению/построению», «полным перебором конечного числа случаем», «от противного» и «математической индукцией».
* наивная теория множеств, числовые системы, алгебры множеств, нечетких множеств, σ-алгебры
* булевская пропозициональная логика, ее разрешающие процедуры и аксиоматизация, булевские решатели практика их использования
* нечеткие и вероятностные пропозициональные логики, нечеткое и вероятностно представление знаний и вывод
|- style="background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
| style="text-align:center;" | 2. || Общее понятие логической системы, разрешимости и логического вывода
|
* общее понятие логики, логик первого и высших порядков
* разрешимые теории, аксиоматизация и логический вывод, автоматизированное доказательство теорем
* знакомство с SMT-решателями и инструментами автоматического доказательства
|- style="background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
| style="text-align:center;" | 3. ||Алгебраический подход к представлению баз данных и знаний
|
* алгебры отношений, реляционная модель и реляционные базы данных, правила и аксиоматика Армстронга
* частичные порядки, решетки, булевы алгебры и формальные контексты, решетки формальных понятий
* представление знаний о предметных областях в виде формальных понятий, атрибутная импликация
|- style="background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
| style="text-align:center;" | 4. || Логически с семантикой, основанной на системах (помеченных) переходов и шкалами/моделями Крипке, их применение для представления знаний, мнений и рассуждений
|
* алгебры бинарных отношений, системы переходов и моделями Крипке, их использование для представления времени, событий, мнений и знаний о предметных областях
* классические пропозициональные модальные, темпоральные и эпистемические логики, их разрешимость и аксиоматезируемость
* дискрипционные логики их синтаксис, семантика, использование для представления баз знаний и языков запросов к базам знаний
|}

== 4. Методические и оценочные материалы ==
'''Задания для практических занятий:'''
{| class="wikitable" style="width:70%;"
|- style="vertical-align:middle; text-align:center; background-color:#EAECF0; color:#202122; font-weight:bold;"
| style="width:5%" | № п/п
| style="width:30%" | Наименование раздела дисциплины (модуля)
| style="width:65%" | Перечень рассматриваемых тем (вопросов)
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
| style="text-align:center;" | 1. || Методы математических доказательств, наивная теория множеств, пропозициональные логики для представления знаний и рассуждений
|
# Приведите примеры доказательств «по определению/построению», «полным перебором конечного числа случаев», «от противного» и «математической индукцией».
# Докажите существование объединения, пересечения, произведения и степени множеств в наивной теории множеств.
# Докажите (в наивной теории множеств) существование множества натуральных чисел и построите натуральные числа 0, 1 и 2 в наивной теории множеств.
# Докажите (в наивной теории множеств) существование множества рациональных чисел и постройте рациональное число -1⁄2 в наивной теории множеств.
# Докажите (в наивной теории множеств) существование множества вещественных чисел и докажите существование числа √2 в наивной теории множеств.
# Для каких натуральных n существует алгебра множеств, состоящая из n множеств, замкнутая относительно пересечений, объединений и дополнений?
# Докажите непротиворечивость понятия σ-алгебры. Для каких натуральных n существует σ-алгебра, состоящая из n множеств?
# Приведите пример булевской формулы, которую легко доказать в системе нормального вывода, но трудно проверить ее невыполнимость методом DPLL.
# Приведите пример (если возможно) тождественно истинной булевской формулы, которая при каком-либо означивании ее как формулы нечеткой и/или вероятностной логики получает значение <0.5 и <1 соотвественно.
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
| style="text-align:center;" | 2. || Общее понятие логической системы, разрешимости и логического вывода
|
# Приведите примеры свойств вещественных чисел, описываемых на языке первого, второго и высших порядков.
# Приведите примеры эквивалентных гильбертовской и генценовской аксиоматизаций.
# Приведите пример аксиоматизаций (первого и второго порядка) натуральных чисел.
# Приведите пример аксиоматизаций (первого и второго порядка) вещественных чисел.
# Докажите существование (поля) комплексных чисел.
# Приведите примеры разрешимых теорий натуральных, рациональных и вещественных чисел.
# Приведите примеры неразрешимых теорий натуральных, рациональных и вещественных чисел.
# Выполните доказательство простейших свойств в системе Z3.
# Выполните доказательство простейших свойств в системе Prover9.
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
| style="text-align:center;" | 3. || Алгебраический подход к представлению баз данных и знаний
|
# В чем разница алгебры бинарных отношений и алгебры отношений (т. е. реляционной алгебры)?
# Разрешима ли алгебра бинарных отношений? Разрешима ли реляционная алгебра?
# Аксиоматизируема ли алгебра бинарных отношений? Аксиоматизируема ли реляционная алгебра?
# Приведите примеры операций реляционной алгебры, выразимых через другие операции.
# Приведите примеры частичного порядка, который не является решеткой и решетки, которая не является полной решеткой.
# Приведите пример формального контекста и постройте решетку формальных понятий для этого контекста. Перечислите все атрибутные импликации верные в этой решетке.
# Приведите пример конечной решетки и постройте формальный контекст, решетка формальных понятий которого изоморфна данной решетке.
# Обсудите алгоритмы рисования графов для визуализации решеток формальных понятий.
# Представьте в виде формального контекста знания о предложенной предметной области (например, учебные курсы и их зависимостей), воспользуйтесь свободно распространяемыми инструментами работы с формальными контекстами (например, ToscanaJ) для анализа этого формального контекста.
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
| style="text-align:center;" | 4. || Логически с семантикой, основанной на системах (помеченных) переходов и шкалами/моделями Крипке, их применение для представления знаний, мнений и рассуждений
|
# Для программы с конечным числом состояний постройте соответствующую ей систему переходов и ее дерево вычислений.
# Для заданной формулы пропозициональной модальной логики (например K) постройте ее каноническую модель.
# Приведите примеры разрешимых пропозициональных модальных, временных логик и программных логик.
# Приведите примеры неразрешимых пропозициональных модальных, временных логик или программных логик.
# Приведите примеры аксиоматизаций пропозициональных модальных, временных, эпистемических логик. Для заданной эпистемичекой головоломки постройте ее аксиоматизацию на языке пропозициональной эпистемической логики.
# Для заданной эпистемической головоломке постройте модель Крипке и логический запрос (на языке пропозициональной модальной, временной и/или эпистемической логики), решающего в этой модели данную головоломку. Какую решающую процедуру для этого надо применить?
# Постройте и обоснуйте корректность алгоритма «перевода» дискриционнй логики ALC в логику первого порядка с одной свободной переменной.
# Приведите примеры предметных областей, удовлетворяющих гипотезе о закрытом мире. Приведи примеры предметных областей, неудовлетворяющих гипотезе зарытого мира, объясните, почему мир этих предметных областей существенно открытый.
# Представьте в виде формальной онтологии знания о предложенной предметной области (например, учебные курсы и их зависимостей), воспользуйтесь системой Protégé для анализа этого формального контекста.
|}

'''Текущий контроль успеваемости обучающихся по дисциплине:'''
{| class="wikitable" style="width:70%;"
|- style="vertical-align:middle; text-align:center; background-color:#EAECF0; color:#202122; font-weight:bold;"
| style="width:5%" | № п/п
| style="width:20%" | Наименование раздела дисциплины
| style="width:20%" | Форма текущего контроля
| style="width:55%" | Материалы текущего контроля
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
| style="text-align:center;" | 1.
| Наивная теория множеств, пропозициональные логики для представления знаний и рассуждений
| Письменная домашняя контрольная работа с устным опросом в классе
|
# Разберите какие методы доказательства использованы в приведенном в курсе доказательстве иррациональности числа √2.
# Докажите существование картежей (упорядоченных наборов любой заданной фиксированной длины) в наивной теории множеств.
# Докажите (в наивной теории множеств) существование множества целых чисел и построите целые числа 0, +1 и -2 в наивной теории множеств.
# Докажите (в наивной теории множеств) существование множества отрицательных рациональных чисел и постройте рациональное число -2 в наивной теории множеств.
# Докажите (в наивной теории множеств) существование множества иррациональных чисел и докажите принадлежность числа √2 этому множеству.
# Постройте алгебру множеств, состоящая из 2^3 множеств, замкнутую относительно пересечений, объединений и дополнений.
# Приведите пример σ-алгебры из 2^4 конечных множеств, которая не является алгеброй всех подмножеств некоторого конечного множества.
# Приведите пример булевской формулы, которую экспоненциально трудно доказать в системе нормального вывода, но легко проверить ее невыполнимость методом DPLL.
# Приведите пример (если возможно) тождественно ложной булевской формулы, которая при каком-либо означивании ее как формулы нечеткой и/или вероятностной логики получает значение >0.5 и >0 соотвественно.
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
| style="text-align:center;" | 2.
| Общее понятие логической системы, разрешимости и логического вывода
| Письменная домашняя контрольная работа с устным опросом в классе
|
# Можно ли записать на языке первого порядка в сигнатуре поля для заданного натурального n утверждение, что любое уравнение степени не более n имеет корень?
# Докажите заданную истинную формулу пропозициональной булевской логики в гильбертовом исчислении, определенном в курсе лекций для пропозициональной булевской логики.
# Докажите заданную истинную формулу пропозициональной булевской логики в генценовском исчислении, определенном в курсе лекций для пропозициональной булевской логики.
# Выполните доказательство заданной истинной эквациональной формулы первого порядка в теории не интерпретированного равенства.
# Докажите коммутативность умножения в аксиоматике Пеано.
# Докажите, что существование бесконечно малых чисел противоречит аксиоматизации Тарского поля вещественных чисел.
# Можно ли записать на языке первого порядка в теории поля вещественных чисел утверждение, что любое алгебраическое уравнение степени имеет корень?
# Докажите разрешимость арифметики Пресбургера натуральных чисел, обогащенных унарными операциями умножения на целые константы.
# Приведите пример (с объяснением) утверждения, которое записывается на языке арифметики Пеано, но ни оно само, ни его отрицание недоказуемы в этой аксиоматической теории.
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
| style="text-align:center;" | 3.
| Алгебраический подход к представлению баз данных и знаний
| Письменная домашняя контрольная работа с устным опросом в классе
|
# Для данных равенств, записанных на языке алгебры бинарных отношений, доказать, какие из них являются тождествами, а какие не являются.
# Для данных равенств, записанных на языке реляционных алгебр, доказать, какие из них являются тождествами, а какие не являются.
# Доказать, что алгебра бинарных отношений является алгеброй Клини.
# Приведите пример минимального базиса операций реляционных алгебр, докажите минимальность этого базиса
# Существует ли полная решетка, которая не является булевой алгеброй? (Докажите свой ответ.)
# По заданному формальному контексту постройте решетку его формальных понятий, перечислите все атрибутные импликации верные в этой решетке (с обоснованием полноты перечисления).
# По заданной конечной решетке постройте формальный контекст, решетка формальных понятий которого изоморфна данной решетке.
# По заданной информации о родственных связях внутри (игрушечной) семьи, построите формальный контекст, решетку формальных понятий и перечислите все атрибутные импликации, которые имеют место (с обоснованием полноты перечисления).
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
| style="text-align:center;" | 4.
| Логически с семантикой, основанной на системах (помеченных) переходов и шкалами/моделями Крипке, их применение для представления знаний, мнений и рассуждений
| Письменная домашняя контрольная работа с устным опросом в классе
|
# Для заданной программы постройте ее булевозначную модель, соответствующую этой модели систему переходов и ее дерево вычислений.
# Для заданной формулы пропозициональной модальной логики (например S5) постройте ее каноническую модель.
# Для заданной формулы пропозициональной модальной, темпоральной или программной логики, обладающей свойством конечной модели, выполните алгоритм проверки выполнимости этой формулы с использованием свойства конечной модели.
# Для заданной формулы пропозициональной модальной, темпоральной или программной логики, имеющей табличную разрешающую процедуру, выполните алгоритм проверки выполнимости этой формулы с использованием этой процедуры.
# Для заданной эпистемической головоломке постройте модель Крипке и логический запрос (на языке пропозициональной модальной, временной и/или эпистемической логики), решающего в этой модели данную головоломку. Какую решающую процедуру для этого надо применить?
# По заданной информации о родственных связях внутри (игрушечной) семьи, и по описанию/определению родственных связей в терминах ролей «родитель-ребенок», «супруг-супруг», построите формальную онтологию этой семьи, задав минимальное количество аксиом.
# По спецификации, заданной на языке дискрипционной логики ACL, построить формальную онтологию, удовлетворяющую этой спецификации. Является ли эта онтология единственной, удовлетворяющей этой спецификации?
# По заданной формальной онтологии задайте полную ее спецификацию на языке дискрипционной логики ACL. Является ли заданная онтология единственной, удовлетворяющей потроенной спецификации?
|}

'''Контрольные вопросы для подготовки к промежуточной аттестации:'''
{| class="wikitable" style="width:70%;"
|- style="vertical-align:middle; text-align:center; background-color:#EAECF0; color:#202122; font-weight:bold;"
| style="width:5%" | № п/п
| style="width:25%" | Наименование раздела дисциплины
| style="width:70%" | Вопросы
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
| style="text-align:center;" | 1.
| Методы математических доказательств, наивная теория множеств, пропозициональные логики для представления знаний и рассуждений
|
# Что такое «математическое доказательство», историческое развитие этого понятия и современное социальное содержание?
# Что такое «доказательство по определению/построению», «доказательство полным перебором конечного числа случаев», «доказательство от противного» и «доказательство математической индукцией»?
# Чем отличаются «наивная» и «формальные» теории множеств? Каковы постулаты наивной теории множеств? Как эти постулаты называются и почему?
# Что такое числовая система и алгебра? Что означает определить числовую систему или алгебру средствами наивной теории множеств?
# Как определить натуральные, целые, рациональные, вещественные и комплексные числа в раках наивной теории множеств, какие постулаты при этом используются?
# Как определить алгебры множеств, нечетких множеств, σ-алгебры в рамках наивной теории множеств?
# Что такое булева алгебра множеств, как доказать существование булевых алгебр множеств в рамках наивной теории множеств?
# Что такое булевская пропозициональная логика, чем булевская логика отличается от булевых алгебр и как эти понятия связаны?
# Что такое «разрешающая процедура» и какие разрешающие процедуры известны (из курса) для булевской логики?
# Что такое «аксиоматизация булевской логики», ее корректность, непротиворечивость и полнота? Какие аксиоматизации для булевской логики известны (из курса)?
# Что такое нечеткая пропозициональная логика? Как связана истинность в пропозициональных вариантах нечеткой и булевской логике?
# Что такое вероятностная пропозициональная логика? Как связана истинность в пропозициональных вариантах вероятностной и булевской логике?
# Какие примеры известны (из курса) применения пропозициональных булевской, нечеткой и вероятностной логики для представления данных, знаний и рассуждений?
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
| style="text-align:center;" | 2.
| Общее понятие логической системы, разрешимости и логического вывода
|
# Что такое синтаксис, семантика и прагматика логического языка?
# Что такое «формальный язык» и какие формализмы для задания формальных языков определены в курсе?
# Что такое иерархия множеств по степеням (power-set)?
# Как определяется порядок логики в зависимости от места ее семантических моделей в этой иерархии по степеням?
# Что такое логическая теория? Как можно определить теорию синтаксически и семантически?
# Что такое «аксиоматическая система гильбертовского типа»? Что такое «аксиоматическая система генценовского типа»? Что такое «доказательство» и «логический вывод» в таких системах? Как связаны доказуемости в системах этих типов?
# Что такое Теория неинтерпретированного равенства?
# Что такое арифметика Пресбургера?
# Что такое арифметика Пеано?
# Что такое стандартная и нестандартные модели арифметики?
# Что такое аксиоматика Тарского для поля вещественных чисел? Каков порядок этой теории?
# Что такое теория первого порядка поля вещественных чисел?
# Что означает «разрешимая теория», «аксиоматизируемая теория», «частично разрешимая теория» и «неразрешимая теория»? Как связаны эти понятия? Приведите примеры (из курса) теорий, которые «различают» различные из этих классов.
# Каковы основные понятия (веденные в курсе) из области (полу)автоматического доказательства теорем? Дедуктивная верификация программ как пример применения (полу)автоматического доказательства теорем.
# Как используются разрешающие процедуры в решении логических запросов и (полу)автоматическом доказательстве теорем? Верификация моделей (model checking) как пример использования разрешающих процедур для верификации программ, систем и решения логических запросов.
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
| style="text-align:center;" | 3.
| Алгебраический подход к представлению баз данных и знаний
|
# Что такое алгебра бинарных отношений? Имеет ли она каноническую модель? Разрешима ли эквициональная теория алгебры бинарных отношений?
# Что такое алгебра Клини? Имеет ли алгебры Клини каноническую модель? Разрешима ли эквициональная теория алгебр Клини? Как алгебры Клини связаны с алгеброй бинарных отношений?
# Что такое реляционная алгебра? Имеет ли реляционные алгебры каноническую модель? Разрешима ли эквициональная теория реляционных алгебр? Как алгебра бинарных отношений описывается в терминах реляционных алгебр?
# Что такое базис операций реляционных алгебр? Что такое нормальные формы в теории реляционных алгебр?
# Что такое реляционная модель и реляционные базы данных?
# Что такое аксиоматика Армстронга, что можно утверждать про ее корректность и полноту?
# Что такое частичные и линейные порядки? Что такое решетки и полные решетки? Что такое булевы алгебры? Какие пример алгебраических систем разделяют эти перечисленные классы?
# Что такое формальные контексты? Что такое операции содержания атрибутной спецификации и атрибутная спецификация содержания в формальном контексте? Как связаны эти операции с поиском по ключевым словам?
# Что такое формальное понятие в формальном контексте? Что такое решетка формальных понятий формального контекста?
# Что такое Основная теорема анализа формальных понятий? Как доказывается для конечного случая эта теорема? Какие еще теоремы известны с названием «основная теорема …»?
# Какие алгоритмы рисования графов (из курса) могут применяться для визуализации решеток формальных понятий?
# Что такое атрибутная импликация? Как она может быть использована в рекомендательных системах?
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
| style="text-align:center;" | 4.
| Логически с семантикой, основанной на системах (помеченных) переходов и шкалами/моделями Крипке, их применение для представления знаний, мнений и рассуждений
|
# Что такое шкалы и модели Крипке? Какая связь шкал и моделей Крипке с системами (помеченных) переходов?
# Почему алгебры бинарных отношений – это шкалы/модели Крипке с программируемыми бинарными отношениями?
# Как системы помеченных переходов и модели Крипке используются для представления времени, событий, мнений и знаний о предметных областях?
# Как семантически (какими шкалами Крипке) определяются классические пропозициональные модальные логики K, S4 и S5?
# Как аксиоматизируются классические пропозициональные модальные логики K, S4 и S5?
# Что такое каноническая («малая») модель для пропозициональных модальных логик K, S4 и S5? Как каноническая модель используется в доказательстве аксиоматизируемости и разрешимости этих логик?
# Что такое логика линейного времени LTL? Какой класс систем помеченных переходов используется для определения ее семантики? Разрешима ли и аксиоматизируема ли эта логика?
# Что такое логика ветвящегося времени CTL? Какой класс систем помеченных переходов используется для определения ее семантики? Разрешима ли и аксиоматизируема ли эта логика?
# Что такое свойство финитной аппроксимируемости («конечной модели»)? Чем это свойство отличается от свойства малой модели? Как используется в доказательстве разрешимости темпоральных логик?
# Чем отличается эпистемическая логика Kn от модальной логики S5? Разрешима ли, аксиоматизируема ли эта эпистемическая логика?
# Что такое групповое знание, распределенное знание и общее знание? Как перечисленные конструкции выражаются через знания индивидуальных агентов с использованием операций алгебры бинарных отношений и конструктора неподвижной точки?
# Что такое дискрипционные логики, каков их синтаксис, семантика открытого и замкнутого мира? Чем дискрипционная логика ACL отличается от полимодального варианта логики K?
# Что такое «формальная онтология»? Почему формальные онтологии – это представление баз знаний? Как формальная онтология специфицируется средствами дискрипционных логик? Как дискрипционные логии используются для запросов к формальным онтологиям?
# Что такое «табличный метод» (tablo)? Как этот метод используется (и для каких дискрипционных логик) для извлечения знаний из спецификации формальной онтологии?
|}

'''Вопросы/Задания к промежуточной аттестации в устной/письменной форме:'''
# Приведите примеры из курса Математического анализа «доказательства по определению/построению» «доказательство полным перебором конечного числа случаев», «доказательство от противного» и «доказательство математической индукцией».
# Перечислите постулаты наивной теории множеств и сравните их с аксиомами теорией множеств первого порядка (например, ZFC)
# Дайте определение алгебраической системы, алгебры, предикатной модели. Приведите примеры алгебраических систем, используемых в курсе Математического анализа.
# Дайте определение (как в курсе) множества натуральных чисел с операциями сложения, умножения, и равенства, используя наивную теорию множеств). Докажите, что в этой алгебраической системе выполняется «обычное» равенство 1+2=3.
# Предполагая, что натуральные числа со сложением и умножением уже определены, дайте определение (как в курсе) множества целых чисел с операциями сложения, умножения, и равенства используя наивную теорию множеств). Докажите, что в этой алгебраической системе выполняется «обычное» равенство 1+-1=0.
# Дайте определение (как в курсе) понятие алгебры нечетких множеств с операциями объединения, пересечения, разности и предикатами принадлежности, включения и равенства, докажите непротиворечивость этого понятия (в контексте наивной теории множеств).
# Дайте определение (как в курсе) понятие σ-алгебры, докажите непротиворечивость этого понятия (в контексте наивной теории множеств).
# Дайте определение (как в курсе) булевой алгебры множеств. Докажите, что любая конечная булева алгебра множеств состоит из 2^n элементов (где n – некоторое натуральное число).
# Дайте определение (как в курсе) булевской пропозициональной. Докажите, что всякое тождество булевых алгебр является тождественно истинной эквивалентностью булевской пропозициональной логики. Верно ли обратное? (Докажите ответ.)
# Дайте определение (как в курсе) понятия канонической модели для булевской пропозициональной логики. Докажите, что булевская пропозициональная логика имеет каноническую модель (таблицу истинности).
# Докажите полноту и корректность метода DPLL проверки выполнимости формул пропозициональной булевской логики. Приведите примеры формул, когда этот метод дает существенный выигрыш по сравнению с таблицей истинности.
# Дайте определение (как в курсе) аксиоматизации пропозициональной булевской логики, докажите ее корректность, непротиворечивость и полноту.
# Дайте определение нечеткой пропозициональной логики и истинности для формул этой логики. Как связана истинность в пропозициональных вариантах нечеткой и булевской логике? (Ответ доказать.)
# Дайте определение вероятностной пропозициональной логики и истинности для формул этой логики. Как связана истинность в пропозициональных вариантах вероятностной и булевской логике? (Ответ доказать.)
# Приведите примеры (как из курса, так и дополнительные, если возможно) применения пропозициональных булевской, нечеткой и вероятностной логики для представления данных, знаний и рассуждений.
# Дайте определение формального языка (как множества слов). Определите формализм (расширенных) форм Бэкуса-Наура. Используя этот формализм, определите синтаксис пропозициональной булевской логики.
# Определите иерархию множеств по степеням (power-set). Докажите, что конечного базового множества эта иерархия бесконечна.
# Дайте пример логики первого и второго порядка с общей сигнатурой и семантикой над множеством (всех) вещественных чисел, и примеры теорем из курса Математического анализа, для записи которых предложенная логика первого порядка не подходит, а логика второго порядка – подходит.
# Сформулируйте Основную теорему анализа и Основную теорему алгебры. Каков порядок этих утверждений?
# Дайте определение логической теории (как в курсе), противоречивой и непротиворечивой теории, полной и неполной теории. Как задать логическую теорию, имея множество логических формул? Как задать логику, имея множество моделей (алгебраических систем)?
# Дайте (как в курсе) общее понятие «аксиоматической системы гильбертовского типа», доказательства и логического вывода в системе гильбертовского типа. Приведите пример вывода/доказательства в системе гильбертовского типа истинной формулы пропозициональной булевской формулы.
# Дайте (как в курсе) общее понятие «аксиоматической системы генценовского типа», доказательства и логического вывода в системе генценовского типа. Приведите пример вывода/доказательства в системе генценовского типа истинной формулы пропозициональной булевской формулы.
# Дайте определение Теории неинтерпретированного равенства? Является ли теорией эта Теория? Противоречива ли она, полна ли? (Ответ обосновать.)
# Дайте определение арифметики Пресбургера. Приведите пример использования арифметики Пресбургера над натуральными числами для выражения свойств индексных выражений для массивов в языках программирования. Докажите разрешимость арифметики Пресбургера рациональных чисел.
# Дайте определение арифметики Пеано. Докажите коммутативность умножения в арифметике Пеано. Сформулируйте первую и вторую теоремы Геделя о неполноте (без доказательства).
# Что такое стандартная и нестандартные модели арифметики? Приведите два неизоморфных примера нестандартной модели арифметики.
# Сформулируйте аксиоматику Тарского для поля вещественных чисел. Докажите, что каждое вещественное число может быть представлено в (любо) системе счисления в виде (конечной) целой части и (может быть, бесконечной) дробной части.
# Дайте определение теория первого порядка поля вещественных чисел. Расскажите об общем плане доказательства разрешимости этой теории методом элиминации кванторов (как в курсе).
# Метод (индуктивных утверждений) Флойда и аксиоматическая семантика (языка Pascal) Хоара как основа спецификации и (ручной и полуавтоматической) верификации программ.
# Дайте определение алгебр бинарных отношений. Существует ли каноническая алгебра бинарных отношений? Разрешима ли эквициональная теория алгебры бинарных отношений? (Ответы на вопросы доказать.)
# Дайте определение алгебр Клини. Существует ли каноническая алгебра Клини? Разрешима ли эквициональная теория алгебр Клини? Как алгебры Клини связаны с алгеброй бинарных отношений? (Ответы на вопросы доказать.)
# Дайте определение реляционных алгебр. Существует ли каноническая реляционная алгебра? Разрешима ли эквициональная теория реляционных алгебр? Как алгебра бинарных отношений описывается в терминах реляционных алгебр? (Ответы на вопросы доказать.)
# Что такое базис операций реляционных алгебр? Приведите примеры (полных) базисов операций (с доказательством). Дайте определение первых четырех нормальных форм в теории реляционных алгебр и объясните, поему любое выражение реляционных алгебр «нормализуемо» (т. е., приводимо к этим формам).
# Что такое реляционная модель Кодда? Дайте определение аксиоматики Армстронга, докажите ее корректность и полноту.
# Дайте определение предпорядков, частичных порядков и линейных порядков. Докажите изоморфизм любых счетных всюду плотных линейных порядка без наибольшего и наименьшего элементов.
# Дайте определение решеток и полных решеток, булевых алгебр. Приведите примеры алгебраических систем разделяют эти перечисленные классы.
# Дайте основные определения анализа формальных понятий: формальный контекст, операции содержания атрибутной спецификации и атрибутная спецификация содержания в формальном контексте, атрибутной импликации. Как связаны эти операции с поиском по ключевым словам, как могут быть использован в рекомендательных системах?
# Дайте определение что такое формальное понятие в формальном контексте. Докажите, что формальные понятия (над фиксированным формальным контекстом) образуют полную решетку.
# Сформулируйте Основную теорему анализа формальных понятий. Докажите ее для конечных решеток и формальных контекстов.
# Приведите 1-2 алгоритма рисования графов (из курса) и проиллюстрируйте применение одно из них для визуализации решетки формальных понятий.
# Дайте определения шкалы и модели Крипке, системами (помеченных) переходов. Приведите римеры. Объясните, почему алгебры бинарных отношений определяют шкалы Крипке со счетным множеством (программных) агентов.
# Приведите примеры применения помеченных переходов и моделей Крипке для моделирования (дискретного) времени, процессов и знаний о предметных областях.
# Дайте семантическое определение классических пропозициональных модальных логик K, S4 и S5, приведите аксиоматизации этих логик (как в курсе), докажите корректность одной из них, непротиворечивость другой, и полноту – третьей (по выбору).
# Дайте определение понятия каноническая («малая») модель. Докажите существование канонической модели для одной из пропозициональных модальных логик K, S4 и S5 (по выбору). Дкаите разрешимость одной из пропозициональных модальных логик K, S4 и S5 (по выбору).
# Дайте семантическое определение логики линейного времени LTL. Докажите разрешимость этой логики, приведите ее аксиоматизацию (как в курсе).
# Дайте семантическое определение логики ветвящегося времени CTL. Докажите разрешимость этой логики, приведите ее аксиоматизацию (как в курсе).
# Дайте определение эпистемическая логика Kn, сравните ее с логикой S5. Разрешима ли, аксиоматизируема ли эта эпистемическая логика, обладает ли свойствами малой или конечной модели? (Без доказательств.)
# Дайте определение понятиям «групповое знание», «распределенное знание» и «общее знание». Как перечисленные конструкции выражаются через знания индивидуальных агентов с использованием операций алгебры бинарных отношений и конструктора неподвижной точки?
# Дайте семантическое определение класса дискрипционных логик и определение дискрипционной логики ACL, сравните ее с логикой K. Разрешима ли, аксиоматизируема ли эта дискрипционная логика, обладает ли свойствами малой или конечной модели? (Без доказательств.)
# Дайте определение понятия «формальная онтология», модель открытого и замкнутого мира. Объясните (на примерах) как формальные онтологии представляют знания о предметных областях, как формальные онтология специфицируется средствами дискрипционных логик и как дискрипционные логии используются для запросов к формальным онтологиям.
# Дайте 1-2 примера (из курса) логической разрешающей процедуры, относящейся к классу табличных методов (tablo). Как этот метод используется (и для каких дискрипционных логик) для извлечения знаний из спецификации формальной онтологии? (Приведите пример.)

=== Перечень учебно-методического обеспечения дисциплины ===
Список основной литературы:
# А.К. Гуц: Математическая логика и теория алгоритмов. Омск: Наследие. Диалог-Сибирь, 2003. – 108 с.
# Ю.Л. Ершов, Е.А. Палютин: Математическая логика. М.: Физматлит. 2011 (6-е издание). – 356 с.
# В.И. Маркин, В.А. Бочаров: Введение в логику. М.: ИД Форум, 2008. – 560 с.

Список дополнительной литературы:
# Wasilewska: Logics for Computer Science. Classical and Non-Classical. Springer Cham. 2018. – 535 p.
# Handbook of Knowledge Representation. Elitors: Frank van Harmelen, Vladimir Lifschitz, Bruce Porter. Elsevier Science, 2008. – 988 p.
# D.I. Ignatov: Introduction to Formal Concept Analysis and Its Applications in Information Retrieval and Related Fields. In: Braslavski, P., Karpov, N., Worring, M., Volkovich, Y., Ignatov, D.I. (eds) Information Retrieval. RuSSIR 2014. Communications in Computer and Information Science, vol 505. Springer, Cham. P. 42-141.
# А.И. Орлов, Е.В. Луценко: Анализ данных, информации и знаний в системной нечеткой интервальной математике: научная монография. — Краснодар: КубГАУ, 2022. – 405 с.
# К. Дж. Дейт: Введение в системы баз данных. М.: Вильямс, 2005 (8-е издание). – 1328 с.
# R. Fagin, J.Y. Halpern, Y. Moses, M.Y. Vardi: Reasoning About Knowledge. The MIT Press. 1995. – 390 p.

=== Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины ===
{| class="wikitable" style="width:80%;"
|- style="vertical-align:middle; text-align:center; background-color:#EAECF0; color:#202122; font-weight:bold;"
| style="width:20%" | Вид учебных занятий/деятельности
| style="width:80%" | Деятельность обучающегося
|-
| style="vertical-align:middle; text-align:center;" | Лекция
| style="vertical-align:middle; text-align:left;" | Написание конспекта лекций: кратко, схематично, последовательно фиксировать основные положения лекции, выводы, формулировки, обобщения; помечать важные мысли, выделять ключевые слова, термины. Обозначить вопросы, термины или другой материал, который вызывает трудности, пометить и попытаться найти ответ в рекомендуемой литературе. Если самостоятельно не удается разобраться в материале, необходимо сформулировать вопрос и задать преподавателю на консультации, во время семинарского (практического) занятия.
|-
| style="vertical-align:middle; text-align:center;" | Практическое (семинарское) занятие
| style="vertical-align:middle; text-align:left;" | При подготовке к семинарскому (практическому) занятию необходимо проработать материалы лекций, основной и дополнительной литературы по заданной теме. На основании обработанной информации постараться сформировать собственное мнение по выносимой на обсуждение тематике. Обосновать его аргументами, сформировать список источников, подкрепляющих его. Во время семинарского (практического) занятия активно участвовать в обсуждении вопросов, высказывать аргументированную точку зрения на проблемные вопросы. Приводить примеры из источниковой базы и научной и/или исследовательской литературы.
|-
| style="vertical-align:middle; text-align:center;" | Устный/письменный опрос
| style="vertical-align:middle; text-align:left;" | Отвечать, максимально полно, логично и структурировано, на поставленный вопрос. Основная цель – показать всю глубину знаний по конкретной теме или ее части.
|-
| style="vertical-align:middle; text-align:center;" | Подготовка к промежуточной аттестации
| style="vertical-align:middle; text-align:left;" | При подготовке к промежуточной аттестации необходимо проработать вопросы по темам, которые рекомендуются для самостоятельной подготовки. При возникновении затруднений с ответами следует ориентироваться на конспекты лекций, семинаров, рекомендуемую литературу, материалы электронных и информационных справочных ресурсов, статей. Если тема вызывает затруднение, четко сформулировать проблемный вопрос и задать его преподавателю.
|-
| style="vertical-align:middle; text-align:center;" | Практические (лабораторные) занятия
| style="vertical-align:middle; text-align:left;" | Практические занятия предназначены прежде всего для разбора отдельных сложных положений, тренировки аналитических навыков, а также для развития коммуникационных навыков. Поэтому на практических занятиях необходимо участвовать в тех формах обсуждения материала, которые предлагает преподаватель: отвечать на вопросы преподавателя, дополнять ответы других студентов, приводить примеры, задавать вопросы другим выступающим, обсуждать вопросы и выполнять задания в группах. Работа на практических занятиях подразумевает домашнюю подготовку и активную умственную работу на самом занятии. Работа на практических занятиях в форме устного опроса заключается прежде всего в тренировке навыков применять теоретические положения к самому разнообразному материалу. В ходе практических занятий студенты работают в группах для обсуждения предлагаемых вопросов.
|-
| style="vertical-align:middle; text-align:center;" | Самостоятельная работа
| style="vertical-align:middle; text-align:left;" | Самостоятельная работа состоит из следующих частей: 1) чтение учебной, справочной, научной литературы; 2) повторение материала лекций; 3) составление планов устных выступлений; 4) подготовка видеопрезентации. При чтении учебной литературы нужно разграничивать для себя материал на отдельные проблемы, концепции, идеи. Учебную литературу можно найти в электронных библиотечных системах, на которые подписан АНО Университет Иннополис.
|-
| style="vertical-align:middle; text-align:center;" | Контрольная работа
| style="vertical-align:middle; text-align:left;" | При подготовке к контрольной работе необходимо проработать материалы лекций, семинаров, основной и дополнительной литературы по заданной теме.
|-
| style="vertical-align:middle; text-align:center;" | Индивидуальная работа
| style="vertical-align:middle; text-align:left;" | При выполнение индивидуальной работы необходимо взять задание у преподавателя, ознакомиться с требованиями к выполнению работы, изучить поставленную проблему, найти решение проблемы. Если самостоятельно не удается разобраться в материале, необходимо сформулировать вопрос и задать преподавателю на консультации, во время семинарского (практического) занятия. Оформить результаты работы.
|}

=== Методы и технологии обучения, способствующие формированию компетенции ===
{| class="wikitable"
|- style="vertical-align:middle; text-align:center; background-color:#EAECF0; color:#202122; font-weight:bold;"
| Методы и технологии обучения, способствующие формированию компетенции
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
| Традиционные технологии (классно-урочная система)
|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
| Программного обеспечения Prover9, Protégé (2-пунктная лицензия BSD) и Z3 (MIT License), использование которого свободно допускается в учебном процесе и в демонстрационных целях.
|}

BSc:Syllabi Table 3+1 MFAI (2024-2028)

2025-06-17T13:57:38Z

M.sokolovskii: Changes requested by @Viktoria_M8 on Jun 03, 2025

= Overview of the BS Program =

[https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:Syllabi_Index The detailed description of the program can be found here.]

{| class="wikitable" style="width:80%; vertical-align:middle; text-align:center; color:#202122; background-color:#F8F9FA;"
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y1-T1
|-
| style="width:60%" | Subject
| Track
| Primary Instructor
| Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.01_MFAI_2024_Foreign_language_1s Иностранный язык]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathematicalAnalysis_I Математический анализ]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_GeneralPhysics_I Общая физика]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_AnalyticGeometry Аналитическая геометрия и линейная алгебра]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_IntroductionToCombinatoricsAndDiscreteMathematics Введение в комбинаторику и дискретную математику]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_AlgorithmsAndAlgorithmicLanguages Алгоритмы и программирование]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_FTD.01_MFAI_2024_Practice_of_preparing_and_writing_scientific_works_1s Практика подготовки и написания научных работ]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_FTD.03_MFAI_2024_Python_programming_1s Программирование на Python]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y1-T2
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.01_MFAI_2024_Foreign_language_2s Иностранный язык]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathematicalAnalysis_II Математический анализ]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_GeneralPhysics_II Общая физика]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_BasicProgramDevelopmentConcepts Алгоритмы и программирование]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ComputationalLinearAlgebra Вычислительная линейная алгебра]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DiscreteMath Дискретная математика]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_FTD.02_MFAI_2024_Logic_of_problem_solving_2s Логика решения задач]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_FTD.03_MFAI_2024_Python_programming_2s Программирование на Python]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y1-T3
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.09_MFAI_2024_History_of_Russia История России]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.10_MFAI_2024_Physical_Education_and_Sports Физическая культура и спорт]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_GeneralPhysicsADV (E) Общая физика (углубленный курс)]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_EconomicMechanismsAndTheirMostRelevantApplications (E) Экономические механизмы и их наиболее актуальные приложения]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.DV.01.03_MFAI_2024_Theory_of_functions_of_a_complex_variable (E) Теория функций комплексного переменного]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y2-T1
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.02_MFAI_2024_Mathematical_analysis_4s Математический анализ]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DifferentialAndPartialDifferentialEquations Обыкновенные дифференциальные уравнения]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_IntroductionToOptimizationAndNumericalOptimizationMethods Введение в оптимизацию и численные методы оптимизации]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.O.13_MFAI_2024_Probability_Theory Теория вероятностей]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_B1.V.01_MFAI_2024_Elective_courses_modules_in_physical_science Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_InformationTheory (E) Теория информации]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_IntroductionToFunctionalAnalysis (E) Введение в функциональный анализ]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y2-T2
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ComputationalMathematics Вычислительная математика]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathStatistics Математическая статистика]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_TheoreticalMechanics Теоретическая механика]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ModernMumericalMethodsForDistributedLearning Современные численные методы оптимизации в обучении]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ElectiveDisciplines(modules)inPhysicalEducationAndSports_V Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту V]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DifferentialAndPartialDifferentialEquationsADV (E) Дифференциальные уравнения в частных производных (углубленный курс)]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathematicalLogicForAI (E) Математическая логика для ИИ]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_IntroductionToTheTheoryOfControllableSystems (E) Введение в теорию управляемых систем]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathematicalFoundationsOfQuantumComputing (E) Математические основы квантовых вычислений]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y2-T3
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://drive.google.com/file/d/14BZh7ivq2IQCmmdndBlj--Q22ZFg1NX0/view Безопасность жизнедеятельности]
| -
| -
| -
|-
| style="text-align:left;" | [https://drive.google.com/file/d/1ZOBcGvgYOrihio3wp30DKKcQmfgHHMa5/view Философия (Введение в ИИ)]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_TheoryOfRandomProcesses Теория случайных процессов]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ElectiveDisciplines(modules)inPhysicalEducationAndSports_VI Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту VI]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathematicalLogicForAiADV (E) Математическая логика для ИИ (углубленный курс)]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_TheoreticalMechanicsADV (E) Теоретическая механика (углубленный курс)]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ComputationalMathematicsADV (E) Вычислительная математика (углубленный курс)]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y3-T1
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_AppliedStatisticsInDataAnalysis Прикладная статистика в анализе данных]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_EfficientAlgorithms Эффективные алгоритмы для труднорешаемых задач]
| -
| -
| -
|-
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MachineLearning_I Введение в машинное обучение I]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ElectiveDisciplines(modules)inPhysicalEducationAndSports_VII Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту VII]
| -
| -
| -
|- style="background-color:#DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_AgentModelsAndDynamicsOfNetworkSystems (E) Агентные модели и динамика сетевых систем]
| -
| -
| -
|- style="background-color:#DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_HighPerformanceComputing (E) Высокопроизводительные вычисления]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_IntroductionToComputerVision (E) Компьютерное зрение и обработка видео]
| -
| -
| -
|-style="background-color:#DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://drive.google.com/file/d/1m-H-Cdygigit84zmEQ9Q9yENsUVTQynb/view (E) UX/UI Дизайн]
| -
| -
| -
|-style="background-color:#DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://drive.google.com/file/d/1Isxhf0lVNdSILQfAdhbvMd3CY4oUw_bG/view (E) Построение IT-команды]
| -
| -
| -
|-
! colspan="4" style="background-color:#EAECF0;" | Y3-T2
|-
| Subject || Track || Primary Instructor || Moodle link
|-
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MachineLearning_II Введение в машинное обучение II]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MathematicalFoundationsOfAI Математические основы ИИ]
| -
| -
| -
|-
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DeepLearning Глубокое обучение]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_MethodsForProcessingAndGeneratingTextAndSpeech Методы обработки и генерации текста и речи]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ElectiveDisciplines(modules)inPhysicalEducationAndSports_VIII Элективные дисциплины (модули) по физической культуре и спорту VIII]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_GenerativeModelsAndOptimalTransport (E) Введение в генеративное моделирование]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DiffusionModels (E) Диффузионные модели]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_ReinforcementLearning (E) Обучение с подкреплением]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DecentralizedPptimizationTransportProblemsSpectralPropertiesOfGraphs (E) Децентрализованная оптимизация, транспортные задачи, спектральные свойства графов]
| -
| -
| -
|- style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://eduwiki.innopolis.university/index.php/BSc:_DevelopingEntrepreneurialSkillsForStartupFounder (E) Развитие предпринимательских навыков у создателя стартапа]
| -
| -
| -
|-style="background-color: #DFFFDF;"
| style="text-align:left;" | [https://drive.google.com/file/d/1sP_EI8w8qxGDauwM3AzDKTIgsmCpzUfQ/view (E) Психология IT-специалиста]
| -
| -
| -
|}

BSc: ProbabilityTheory

2025-06-17T13:56:45Z

M.sokolovskii: M.sokolovskii moved page BSc: ProbabilityTheory to BSc: B1.O.13 MFAI 2024 Probability Theory

#REDIRECT [[BSc: B1.O.13 MFAI 2024 Probability Theory]]