МАШИННОЕ И ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ ДЛЯ ИНТЕРНЕТА ВЕЩЕЙ И ТАКТИЛЬНОГО ИНТЕРНЕТА

Направление 09.04.01 ИНФОРМАТИКА И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА

Выпускающая кафедра: сетей связи и передачи данных (ССиПД), факультет инфокоммуникационных сетей и систем.

В последние годы во многих областях человеческой деятельности заметен спрос на разработку и внедрение технологий машинного обучения и искусственного интеллекта для решения самых разнообразных задач, от автоматического распознавания речи и управления беспилотным транспортом до создания систем глубокого анализа данных. Область телекоммуникаций не является исключением, здесь технологии и алгоритмы машинного обучения могут служить, например, для следующих задач:

• Улучшение пользовательского опыта, прогнозирование и предупреждение оттока клиентов операторов связи.
• Интеллектуальное управление сетью, оперативное детектирование и исправление неисправностей на основе анализа паттернов трафика.
• Интеллектуальная выгрузка вычислительных ресурсов при реализации подходов граничных и туманных вычислений.
• Гибкая фильтрация трафика на основе его статистических параметров с целью управления качеством обслуживания или проверки выполнения требований государственных регуляторов.

Машинное обучение и искусственный интеллект являются в настоящий момент одним из ключевых направлений развития приложений для цифровой экономики, однако в настоящее время IT-компании сталкиваются с серьезным дефицитом высококвалифицированных кадров в этой области на рынке труда.  Имеющиеся у кафедры сетей связи и передачи данных учебно-лабораторная база и научно-образовательные кадры позволяют уже сейчас обучать специалистов, которые не только обладают всеми необходимыми знаниями и навыками для внедрения технологий машинного обучения на благо компаний, но и экспертизой в области сетей связи, что позволяет не тратить время на переобучение специалистов под конкретную предметную область. Помимо этого, в рамках магистерской программы студентами реализуются проекты в таких перспективных областях, как дополненная реальность, передача по сетям связи 3D видеоизображений, граничные и туманные вычисления, Тактильный интернет и многих других.

ОБУЧЕНИЕ ПРОВОДИТСЯ В СОВРЕМЕННЫХ ЛАБОРАТОРИЯХ:

• Услуг телеприсутствия;
• Интернета Вещей;
• Качества восприятия и дополненной реальности;
• Искусственного интеллекта в сетях связи;
• Высокоскоростных магистральных DWDM-систем и программно-конфигурируемых сетей;
• Моделирования и оптимизации сетей связи.

СПЕЦИАЛЬНЫЕ ДИСЦИПЛИНЫ

• Машинное и глубокое обучение в телекоммуникациях;
• Граничные вычисления для сетей автотранспорта;
• Дополненная реальность и голографические сетевые приложения;
• Сети связи для цифровой экономики;
• Мониторинг и диагностика систем облачных, туманных вычислений и сетей связи;
• Блокчейн в сетях связи;
• Сетевое кодирование в тактильном интернете;
• Идентификация и тестирование устройств и приложений Интернета вещей;
• Сети связи с ультрамалыми задержками.

КЕМ РАБОТАТЬ?

• Сетевой аналитик;
• Сетевой архитектор;
• Data Scientist;
• Machine Learning Engineer;
• DevOps Engineer;
• Руководитель проектов

Руководитель магистерской программы: доктор технических наук, доцент, профессор кафедры ССиПД Мутханна Аммар Салех Али.