Информатика и вычислительная техника
Открыта регистрация на участие в грантовом конкурсе 2018/2019 — подать заявку.
Описание
Программа бакалавриата Университета Иннополиса разработана ведущими мировыми профессорами и экспертами в области информационных технологий и предназначена для того, чтобы предоставить студентам уверенные знания в области информационных технологий. Программа бакалавриата даёт выпускникам ключевые профессиональные компетенции, необходимые в ИТ-индустрии. Учебная программа разработана в тесном сотрудничестве с ведущими ИТ-компаниями.
Студентам предоставляются комфортные условия жизни и оптимальная образовательная среда в новом российском городе Иннополисе.
Как поступить
- Подать заявку на отбор
Зарегистрируйтесь на нашем сайте, заполните анкету, пройдите онлайн ИТ-тесты и тесты на знание английского языка. Отправьте заявку на рассмотрение. - Пройти очный отбор в Иннополисе
При положительном результате рассмотрения заявки мы пригласим вас на очный отбор. В программе: оценка ИТ-навыков и знания английского языка, собеседование с профессорами на английском языке, выявление личностных качеств. При успешном прохождении отбора абитуриент получает грант в размере 100% оплаты обучения. - Сдать ЕГЭ
Отборочная комиссия сообщит о результате отбора по электронной почте. Для зачисления в Университет необходимо получить не менее 240 баллов по ЕГЭ в сумме по трем предметам: математике, информатике (или физике) и русскому языку.
Призеры и победители олимпиад и конкурсов по информатике, математике и физике претендуют на грант по сокращенной программе отборочных испытаний и на максимальную стипендию 32000 рублей в месяц в 1-м семестре.
Критерии отбора
- Высокая успеваемость по математике и информатике;
- Базовые навыки программирования;
- Английский язык — уровень Intermediate и выше;
- Личные достижения: участие в олимпиадах, конкурсах, конференциях (приоритет ИТ-достижениям).
Bertrand Meyer: Touch of Class, Learning to Program Well with Objects and Contracts, ISBN: 978-3-540-92144-8, Springer 2009.
Michael T. Goodrich, Robert Tamassia, Michael H. Goldwasser. Data Structures & Algorithms in Java (6th Edition) ISBN-13: 978-1118771334, Wiley
Kenneth H. Rosen. Discrete Mathematics and Its Applications (7th Edition) McGraw Hill, 2012, ISBN: 978-0-07-338309-5
Gilbert Strang. Calculus, 2nd Edition, Wellesley-Cambridge, 2010. ISBN: 9780980232745
John L. Hennessy, David A. Patterson. Computer Architecture: A Quantitative Approach (5th Edition) ISBN-13: 978-0123838728
Gilbert Strang. Introduction to Linear Algebra (4th Edition), Wellesley - Cambridge Press, ISBN 978-0-9802327-1-4
Athanasios Papoulis, S. Unnikrishna Pillai. Probability, Random Variables and Stochastic Processes (4th Edition) ISBN-13: 978-0071226615
Ronald E. Walpole, Raymond H. Myers, Sharon L. Myers, Keying E. Ye Probability and Statistics for Engineers and Scientists (9th edition). Prentice Hall, 2012, ISBN 10: 0-321-62911-6, ISBN 13: 978-0-321-62911-1
Raghu Ramakrishnan and Johannes Gehrke. Database Management Systems (3rd Edition), McGraw-Hill, 2003
Andrew S. Tanenbaum, Herbert Bos. Modern Operating Systems (4th Edition), Pearson. ISBN-13:978-0133591620, ISBN-10:013359162X
David J.C. MacKay. Information Theory, Inference, and Learning Algorithms, Cambridge University Press, 2003. ISBN-10: 0521642981
Доступно бесплатно по ссылке
Stuart Russell, Peter Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd Edition). ISBN-13: 978-0136042594. ISBN-10: 0136042597
David Vandevoorde, Nicolai M.Josuttis. C++ Templates: The Complete Guide 1st Edition. ISBN-13: 978-0201734843. ISBN-10: 0201734842
Martin Odersky, Lex Spoon, Bill Venners. Programming in Scala: A Comprehensive Step-by-Step Guide. ISBN-10: 0981531644
Первое издание и второе издание доступны бесплатно.
Computer Networks, 5th Edition. Andrew S. Tanenbaum, Vrije University, Amsterdam, The Netherlands
J.E.Hopcroft and J.D.Ullman. Introduction to Automata Theory, Languages, and Computation. Addison Wesley, 1979
Структура обучения
В течение первого года обучения студенты изучают основные концепции и инструменты компьютерных наук, а также основополагающие разделы математики для подготовки к изучению более продвинутых предметов в данной области в последующие годы.
На третьем году обучения студенты выбирают направление специализации своих знаний и навыков. В настоящее время доступно три направления: “Разработка ПО”, “Большие данные”, “Робототехника”.
Также есть выбор непрофильного направления в разработке игр, системах информационной безопасности, биотехнологии, финансовых технологиях (Blockchain) и киберфизических системах.
Образовательная программа состоит из трех блоков: фундаментальные (core) курсы, курсы по выбору (elective) и командный проект (3-5 человек).У студентов есть возможность пройти 32-недельную стажировку - начиная с первого года обучения - как в крупнейших ИТ-компаниях, так и в стартапах и лабораториях Университета Иннополис.
Длительность: 4 года академического очного обучения + 1 год стажировки в ИТ-индустрии.
На этом курсе студенты изучают фундаментальные понятия и навыки программирования на профессиональном уровне. Студенты узнают, как освоить основные управляющие конструкции языков программирования, структуры данных, схемы рассуждения и механизмы языка программирования, характеризующие современную область программирования, а также правила разработки высококачественного ПО. Они приобретут необходимый опыт для последующих курсов программирования в узких специализированных областях.
На этом курсе студенты интенсивно изучают ключевые основы алгоритмов (эффективное решение проблемы) и структур данных (эффективные принципы построения и манипулирования данных) с акцентом на их внедрение в современных средах программирования, с помощью которых они решают реальные прикладные задачи.
Этот курс знакомит студентов с архитектурой компьютерных систем, рассматривая отдельные компоненты, такие как процессоры, память и устройства ввода/вывода на аппаратном и программном обеспечении. Студенты научатся разрабатывать цифровые логические устройства для изучения высокоуровневого взаимодействия отдельных аппаратных компонентов компьютерной системы.
Многое в компьютерных науках в основном дискретное, а не непрерывное. Например, работу компьютерных устройств можно объяснить с помощью булевой алгебры (где классы имеют только два значения “0” и “1”) и ее разновидностей. На этом курсе студенты научатся понимать дискретный мир компьютерных наук.
Важность математического анализа в информатике растет с каждым днем, поскольку информатика интегрируется с непрерывным реальным миром. Хорошими примерами такого взаимодействия являются киберфизические системы и робототехника, а также машинное обучение - это еще одна область, в которой знание математического анализа имеет важное значение.
Линейная алгебра рассматривает векторы и матрицы системным (алгебраическим) способом. Базовые знания линейной алгебры являются основой многих предметов компьютерной науки, таких как компьютерная графика и машинное обучение.
Разработка ПО изначально тесно связана с управлением инструментами хранения и поддержки БД. В этом курсе представлен классический подход к работе с реляционными системами управления БД: от моделей сущностей и связей на стадии разработки до запросов, сформулированных на языке SQL, на стадии реализации.
Комплексное введение в дисциплину “Операционные системы”. Особое внимание уделяется разработке и реализации ключевых элементов ОС.
Базовое введение в теорию информации и ее применение в цифровых системах. В частности, курс фокусируется на теоретических и практических аспектах, связанных с компрессией и передачей данных. Рассматриваются различные проблемы и подходы к преодолению ограничений.
Задумывались ли вы, как компьютеры определяют вашу кредитоспособность, как они могут играть в шахматы с чемпионами мира или как создаются новейшие электронные чипы? Возможно, вам хотелось создать антропоморфного робота, или исследовать звезды с помощью автоматизированных зондов? Искусственный интеллект - область для изучения таких вопросов. Задача курса: предоставить обширный теоретический обзор истории и текущего состояния исследований в области искусственного интеллекта, вычислительного интеллекта, робототехники и технологий машинного обучения.
В курсе рассматриваются фундаментальные аспекты современных языков программирования и наиболее значимые парадигмы современного программирования (императивное, объектно-ориентированное, обобщённое и функциональное программирование).
Научные основания проектирования ПО зависят от грамотного применения методологий, техник, инструментов и средств разработки ПО. Курс охватывает основные техники производства, развертывания и анализа подсистем ПО.
В рамках данного курса студенты изучают фундаментальные принципы и техники, составляющие основу современной разработки компьютерных сетей. Рассматриваются все уровни: от персональных сетей до сети Интернет, с учетом применения наиболее релевантных технологий.
Разработчика ПО, не имеющий понятия о механике компилятора, можно сравнить с пилотом, который не способен предложить выдающегося решения в вопросах ремонта двигателя. Практика автостроения показывает, что победить в гонке можно только при правильном сочетании мастерства водителя и механики. Важно понимать, что вычислительные ограничения нельзя игнорировать, как и ограничения, которые накладывают ускорение, мощность и сила трения на скорость движения. В курсе рассматриваются необходимые требования к пониманию принципов функционирования компилятора.
Теория систем
Разработка систем ПО
Создание компилятора
Архитектура ПО
Философия
Теория автоматического управления
Стандартная разработка ПО
Верификация и тестирование ПО
Проект по направлению
Машинное обучение
Облачное программирование
Извлечение информации
Анализ данных
Высокопроизводительные вычисления
Сложные БД
Проект по направлению
Цифровая обработка сигнала
Алгоритмы искусственного интеллекта
Интеллектуальные системы
Компьютерное зрение
Сложные системы динамики и контроля
Проект по направлению
Карьерные перспективы
Наши выпускники получают навыки для построения успешной карьеры в следующих профессиях:
- Архитектор ПО;
- Технический лидер;
- Менеджер проекта;
- Разработчик ПО;
- ИТ-консультант;
- Аналитик данных;
- Инженер робототехники.