Пререквизиты:

• Основы экономики
• Финансовая грамотность
• Основы математики и статистики

Трудоемкость: 3 з.е.
Контактные часы: 16 л + 16 пр
Часы на самостоятельную работу: 72,8 ч.
Всего: 108 ч.


Краткое описание дисциплины:
Целью изучения дисциплины «Бухгалтерский и управленческий учет» является формирование у обучающихся современной системы знаний о концептуальных основах бухгалтерского учета, основах методологии учета хозяйственной деятельности, о технике бухгалтерского учета, подходах к организации учета на предприятии, а также формирование у обучающихся практических навыков в исчислении затрат на производство продукции (работ, услуг) и принятии управленческих решений на основе анализа затрат.


Планируемые результаты обучения:

• применять полученные знания на практике для принятия управленческих решений
• использовать бухгалтерские программы и инструменты для автоматизации учета
• анализировать финансовые и управленческие отчеты

Краткое содержание дисциплины:
Темы: Организация бухгалтерского учета. Методика учета имущества организации и его источников. Управленческий учет.


Текущий контроль:
Экзамен — 20 баллов
Задание 1 — задача
Задание 2 — деловая игра
Задание 3 — деловая игра
Задание 4 — задача


Преподаватель: Александрова Ариадна Иосифовна


Семестр:
Весенний

Пререквизиты:

• Психология предпринимательства
• Инновационная экономика и технологическое предпринимательство

Трудоемкость: 3 з.е.
Контактные часы: 35.2 ч.
Часы на самостоятельную работу: 72,8 ч.
Всего: 108 ч.


Краткое описание дисциплины:
Дисциплина призвана обеспечить теоретическую подготовку в области венчурного предпринимательства, дать необходимый инструментарий привлечения венчурного финансирования в инновационные проекты.


Планируемые результаты обучения:

• Знание основных показателей оценки эффективности инновационной деятельности
• Умение рассчитывать период окупаемости проекта

Краткое содержание дисциплины:

• Инновации в современном обществе
• Оценка эффективности инновационных проектов
• Формы стимулирования инновационной деятельности в РФ
• Характеристика и состояние венчурного бизнеса в РФ

Текущий контроль:

• Практические работы
• Дифференцированный зачет

Семестр:
Весенний

Пререквизиты:

• Теория рисков
• Теория выборки и оценка рисков
• Математические методы и модели
• Анализ временных рядов и прогнозирование

Трудоемкость: 3 з.е.
Контактные часы: 35.2 ч.
Часы на самостоятельную работу: 72.8 ч.
Всего: 108 ч.


Краткое описание дисциплины:
Целью изучения дисциплины «Инвестиционный анализ» является теоретических знаний и практических навыков по разработке, обоснованию эффективности инвестиционных проектов и разработке инвестиционных планов предприятия с применением современных прикладных программ
Основные задачи дисциплины:

• изучение основных этапов разработки инвестиционного проекта и составлении инвестиционного плана
• обоснование эффективности инвестиционных проектов и анализ присущего им риска с применением прикладных программ и финансового моделирования в Excel
• формирование навыков самостоятельного инвестиционного моделирования.

Планируемые результаты обучения:
Знание:

• экономические процессы и явления
• стандартные теоретические и экономические модели

Умение:

• анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты
• анализировать инвестиционные характеристики инвестиционных объектов;
• осуществлять выбор стандартных теоретических и эконометрических моделей

Навык:

• интерпретации полученных результатов по эконометрическим моделям навыками
• интерпретации полученных результатов по теоретическим моделям

Краткое содержание дисциплины:

• Понятие инвестиционного планирования
• Технико-экономическое обоснование инвестиционного проекта
• Основы формирования бизнес-плана инновационных и инвестиционных проектов
• Анализ долгосрочных инвестиций на предприятии
• Основные программные продукты, используемые для инвестиционного анализа
• Организация финансирования проектов на предприятиях и построение плановых финансовых моделей в Excel
• Анализ инвестиционного риска с применением прикладных программ

Текущий контроль:
Дифференцированный зачет


Семестр:
Весенний

Трудоемкость: 3 з.е.
Контактные часы: 35.2 ч.
Часы на самостоятельную работу: 72.8 ч.
Всего: 108 ч.


Краткое описание дисциплины:
Целью курса является изучение особенностей маркетинга инновационных продуктов и технологий, понимание стратегических проблем маркетингового управления разработкой, выводами и продвижением на рынок инноваций, выработка умений и навыков, необходимых для успешной коммерциализации инноваций.
На курсе исследуются результаты новейших достижений по проблемам маркетинга, этапы маркетингового сопровождения инноваций, методики оценки эффективности маркетинговых активностей.
По результатам освоения дисциплины студент должен владеть современными методами инновационного маркетинга.


Планируемые результаты обучения:
Знание:
структуры и специфики приоритетных отраслей и технологий приоритетного развития структуры и содержания предметной области, являющейся объектом исследования структуры, содержания и характера взаимосвязи предметной и смежных областей
Умение:
определять отраслевую специфику деятельности экономических субъектов определять структуру и логику профессиональных задач приоритетные задачи развития отрасли, инновационный потенциал отрасли и рынка
Навык:
применять релевантные методы и инструменты сбора, обработки, анализа информации


Краткое содержание дисциплины:

• Базовые аспекты маркетинга
• Маркетинговые стратегии
• Сегментирование в B2C, профилирование в B2B
• Конкуренция и партнерство
• Позиционирование и брендинг
• Продукт и сервис
• Продвижение
• Принятие решений в маркетинге

Текущий контроль:
Дифференцированный зачет


Семестр:
Весенний

Пререквизиты:

• Обществознание
• Экономические явления
• Математика

Трудоемкость: 3 з.е.
Контактные часы: 52.8 ч.
Часы на самостоятельную работу: 55.2 ч.
Всего: 108 ч.


Краткое описание дисциплины:
В рамках дисциплины будут изучены основные понятия, методики и процедуры статистического анализа, их взаимосвязи с теорией вероятностей и математической статистикой, что позволит овладеть навыками профессионального использования методик, методов и приемов статистического анализа при решении экономико-управленческих задач разного уровня сложности и применять современный математический инструментарий статистического анализа для решения задач, связанных с обработкой экономической информации.


Планируемые результаты обучения:

• Понятия и методы статистического анализа
• Различие между описательной и инференциальной статистикой
• Оценки надежности и валидности статистических данных
• Статистические методы для решения практических задач

Краткое содержание дисциплины:

1. Основы статистического анализа
2. Статистический анализ в прикладных исследованиях

Текущий контроль:
Экзамен
Практические работы


Семестр:
Весенний

Пререквизиты:

• Инновационная экономика
• Микроэкономика
• Макроэкономика

Трудоемкость: 3 з.е.
Контактные часы: 35.2 ч.
Часы на самостоятельную работу: 72.8 ч.
Всего: 108 ч.


Краткое описание дисциплины:
Цель дисциплины — формирование знаний, методов экспертной оценки стратегических перспектив инновационного развития, умений и навыков по анализу потребностей, выявлению технологических прорывов, формирования и оценке качества применения технологии форсайт для разработки и реализации долгосрочных стратегий развития отрасли, предприятия, экономики в целом.


Планируемые результаты обучения:
Знание методов прогнозирования будущих технологических трендов
Умение проводить форсайт-исследования с использованием аналитических инструментов.


Краткое содержание дисциплины:
Сущность методологии технологического форсайта
Анализ технологических форсайт-исследований национального уровня
Технологии Индустрии 4.0
Основания для форсайт-исследований
Технологический форсайт компетенций
Распространение и «центры» технологического форсайта
Дорожные карты НТИ
Методы Форсайта
Терминологическая концепция технологического форсайта
Индустрия 4.0 и рынки НТИ

Методы и модели технологического форсайта
Классификация методов и моделей технологического форсайта
Факторы, определяющие выбор метода или модели форсайта
Преимущества форсайта
Хронологические горизонты форсайт-исследований
Основные цели и задачи национальных программ технологического форсайта


Текущий контроль:
Практические работы
Дифференцированный зачет


Семестр:
Весенний

Трудоемкость: 3 з.е.
Контактные часы: 35.2 ак. ч.
Часы на самостоятельную работу: 72.8 ч.
Всего: 108 ч.


Краткое описание дисциплины:
Дисциплина относится к профильному к профильному модулю и посвящена рассмотрению следующих вопросов: история возникновения и развития прав на результаты интеллектуальной деятельности. Понятие прав на охраняемые результаты интеллектуальной деятельности и средства индивидуализации. Интеллектуальные права. Авторское право. Понятие, субъекты и объекты, содержание. Договоры о распоряжении исключительным правом на произведение. Права, смежные с авторскими. Права на программы для ЭВМ, базы данных и топологии ИМС. Защита авторских и смежных прав. Понятие, субъекты и объекты патентных прав. Содержание и оформление патентных прав. Распоряжение патентными правами. Служебные изобретения, полезные модели и промышленные образцы. Защита прав патентообладателей. Право на секрет производства (ноу-хау). Единая технология. Права на селекционные достижения. Права на средства индивидуализации участников гражданского оборота и производимые ими товары или услуги.


Планируемые результаты обучения:
Знание:

• Знание основ интеллектуальной собственности и законодательства в сфере защиты прав на объекты интеллектуальной собственности (ОИС). знание прав авторов и правообладателей
• Знание основ интеллектуальной собственности и законодательства в сфере защиты прав на объекты интеллектуальной собственности (ОИС).
• Знание классификации ОИС и их особенностей.
• Знание международных соглашений и конвенций в области защиты прав на ОИС. Знание видов патентных ландшафтов и методик их построения
• Знание основ интеллектуальной собственности и законодательства в сфере защиты прав на объекты интеллектуальной собственности (ОИС). знание прав авторов и правообладателей
• Знание видов патентных ландшафтов и методик их построения

Умение:

• Умение производить оценку стоимости и рисков в области интеллектуальной собственности
• Умение использовать методы и принципы проведения патентного поиска с помощью баз данных и поисковых систем

Навык:

• Имеет навыки работы с патентными базами данных, составления договоров в области интеллектуальной собственности
• Имеет навыки построения патентных ландшафтов на основе полученных данных.
• Интерпретирует и анализирует полученные патентные ландшафты для выявления технологических направлений развития. подготавливает отчеты и презентации по результатам патентного поиска и анализа патентных ландшафтов
• Имеет навыки работы с патентными базами данных, интерпретирует и анализирует полученные патентные ландшафты для выявления технологических направлений развития. подготавливает отчеты по результатам патентного поиска и анализа патентных ландшафтов.
• Имеет навыки работы с патентными базами данных, составления договоров в области интеллектуальной собственности

Краткое содержание дисциплины:
Основы правовой охраны объектов интеллектуальной собственности. Авторское право

• Права на программы для ЭВМ, базы данных и топологии ИМС. Защита авторских и смежных прав
• История возникновения и развития прав на результаты интеллектуальной деятельности
• Понятие прав на охраняемые результаты интеллектуальной деятельности и средства индивидуализации. Интеллектуальные права
• Авторское право. Понятие, субъекты и объекты, содержание. Договоры о распоряжении исключительным правом на произведение. Права, смежные с авторскими

Патентное право. Права на иные объекты интеллектуальной собственности

• Служебные изобретения, полезные модели и промышленные образцы. Защита прав патентообладателей
• Право на секрет производства (ноу-хау). Единая технология. Права на селекционные достижения
• Права на средства индивидуализации участников гражданского оборота и производимые ими товары или услуги
• Понятие, субъекты и объекты патентных прав. Содержание и оформление патентных прав. Распоряжение патентными правами

Текущий контроль:
Экзамен
Практические работы


Семестр:
Весенний

Трудоемкость: 3 з.е.
Контактные часы: 35 ч.
Часы на самостоятельную работу: 73 ч.
Всего: 108 ч.


Краткое описание дисциплины:
На данном курсе студентам предлагается работать над проектом в формате гибкой методологии. При этом никаких ограничений на тематику проекта нет, студенты вольны сами выбрать сферу деятельности, в которой им интереснее работать, либо же выбрать что-нибудь из предложений преподавателя.
Основная задача курса — сформировать у студентов понимание проектной работы, командообразования, продуктового позиционирования и взаимодействия с основными интересантами проекта.


Планируемые результаты обучения:
Знание:

• проектное управление.

Умение:

• анализировать состояние рынка, работать с гипотезами.

Навык:

• стратегического мышления.

Краткое содержание дисциплины:
Предпринимательское мышление

• Дорожная карта проекта: построение и особенности
• Проектный менеджмент: понятие, роль в проекте, задачи проектного менеджмента
• Питч проекта: цели, структура и особенности
• Методологии управления проектами: инструменты управления и координации в проекте

Анализ рынка: оценка, прогноз. Риски проекта

• Оценка рынка: инструменты и источники
• Стратегический менеджмент: стратегия реализации проекта, позиционирование проекта
• Карта стейкхолдеров
• Анализ конкурентов: инструменты
• Риск менеджмент

Маркетинговая стратегия

• Маркетинговая стратегия: карта инструментов по продвижению и разбор практических кейсов

Разработка продукта и прототипирование

• Разработка проектов: площадки — Методология custdev: особенности

Бизнес-модель, финансовая модель и ценообразование

• Бизнес-модель проекта: инструкция по применению
• Юнит-экономика: основные метрики, ценообразование
• Финансовая модель проекта
• Привлечение инвестиций
• Фандрайзинг

Текущий контроль:
Зачет, Курсовой проект


Семестр:
Весенний

Пререквизиты:
Финансы и кредит, Труд как экономическая категория


Трудоемкость: 3 з.е.
Контактные часы: 35.2 ч.
Часы на самостоятельную работу: 72.8 ч.
Всего: 108 ч.


Краткое описание дисциплины:
Дисциплина направлена на изучение методологии управления финансами предприятия, методов принятия финансовых и инвестиционных решений. Полученные знания дают возможность будущим специалистам самостоятельно разрабатывать программы управления финансами предприятия стратегического и тактического уровней, определять схемы финансирования и контроля финансово-хозяйственной деятельности предприятия.


Планируемые результаты обучения:

• Виды управленческих решений и методы их принятия
• Модели оценки капитальных (финансовых) активов

Краткое содержание дисциплины:
1. Сущность и содержание финансового менеджмента
2. Информационная основа управления финансами
3. Управление капиталом предприятия
4. Управление оборотным капиталом
5. Управление денежными потоками
6. Финансовое планирование
7. Управление рисками
8. Финансовый анализ и контроль


Текущий контроль:
Экзамен


Семестр:
Весенний

Пререквизиты:
Программирование
Управление процессами в вычислительных системах


Трудоемкость: 4 з.е.
Контактные часы: 16 л. + 32 лаб.
Часы на самостоятельную работу: 91.2 ч.
Всего: 144 ч.


Краткое описание дисциплины:
Целями изучения дисциплины «Администрирование Linux» являются ознакомление с основными понятиями, тенденцией развития, принципами построения Linux, обучение применению в профессиональной деятельности.


Планируемые результаты обучения:
Знание:

• принципы управления доступом к данным и учетными записями пользователей в Linux особенности управления дисковой подсистемой и файловыми системами в ОС Linux принципы управления пакетной установкой прикладного ПО и сборкой из дистрибутивов архитектуру операционной системы на основе ядра GNU Linux

Умение:

• сбора и анализа данных об использовании ресурсов системы устанавливать операционную систему и прикладное ПО

Навык:

• автоматизации сбора и анализа данных об использовании ресурсов системы настройки доступа к оборудованию и прикладному ПО

Краткое содержание дисциплины:

• Особенности архитектуры и функционирования операционных систем семейства *nix
• Администрирование файловых систем и управление правами доступа
• Администрирование процессов, управление загрузкой операционной системы
• Установка и настройка прикладного программного обеспечения

Текущий контроль:
Экзамен


Семестр:
Весенний

Трудоемкость: 3 з.е.
Контактные часы: 16 л. + 32 лаб.
Часы на самостоятельную работу: 55.2 ч.
Всего: 180 ч.


Краткое описание дисциплины:
Целью освоения дисциплины «Архитектура информационных систем» является усвоение теоретических, методических и технологических основ проектирования современных информационных систем, освоение общих принципов работы и получение практических навыков проектирования информационных систем для решения прикладных задач.
Курс содержит следующие разделы: введение, основные понятия анализа данных; выводы на основе данных: Введение в ОС Linux; Поведенческие требования к системам; Архитектура веб-приложений. Веб-API; Облачные приложения основанные на данных.


Краткое содержание дисциплины:
Функциональная и информационная архитектуры
Различные методики управления организацией
Понятие функции ИС, связь функций ИС и автоматизируемых операций прикладного процесса
Связь методик управления и классов ИС, которые предназначены для его автоматизации
Понятия ИС, КИС, АСУ, АСУП. ИС как инструмент автоматизации управления
Понятие информационного объекта
Связь функций ИС и информационных объектов
Функциональный модуль (подсистема) ИС
Системная и программная архитектура
Типовые виды системных архитектур ИС и технологии, позволяющие их реализовать их
Основные компоненты системной архитектуры ИС: аппаратные узлы, программные компоненты, акторы, хранилища информации, их назначение и характерные способы реализации
Программная архитектура 1С: виды программных модулей, организация их взаимодействия, средства разработки и изменения программных модулей
Клиент-серверные архитектуры, сервисно-ориентированные архитектуры, распределенные архитектуры ИС, облачная архитектура
Абстрагирование программной логики от БД
Типы данных и метаданные 1С


Текущий контроль:
Экзамен


Семестр:
Весенний

Трудоемкость: 4 з.е.
Контактные часы: 32 л. + 32 лаб.
Часы на самостоятельную работу: 73.6 ч.
Всего: 144 ч.


Краткое описание дисциплины:
Дисциплина сконцентрирована на восприятии операционной системы как элемента информационно-технологической инфраструктуры, критически влияющего на производительность, надежность и безопасность программных средств.
В курсе рассматриваются основные компоненты операционной системы, различные архитектуры ядер операционных систем и их влияние на характеристики ОС, методы и алгоритмы управления ресурсами вычислительной системы и принципы обеспечения безопасности в современных операционных системах.
В завершающей части курса поднимаются вопросы построения распределенных операционных систем и облачных решений.


Планируемые результаты обучения:
Знание:

• различные архитектуры ядер ОС и их влияние на характеристики ОС методы обеспечения безопасности и разграничения доступа в операционных системах принципы организации многозадачного и многопоточного выполнения вычислений принципы организации ОС, место и роль ОС в информационно-технолог инфраструктуре принципы построения и особенности функционирования распред ОС, сред виртуализации

Умение:

• анализировать состояние и использование ресурсов вычислительной системы
• выявлять сбои в работе операционной системы и ее компонент реализовывать управление процессами

Навык:

• анализа журналов операционной системы использования спец утилит для оценки правильности функционирования ОС создания и отладки управляющих командных файлов (bash, cmd)

Краткое содержание дисциплины:

• Операционная система как компонент информационно-технологической инфраструктуры предприятия
• Архитектура операционной системы
• Управление ресурсами вычислительной системы
• Архитектура и технологии современных операционных систем и сред

Текущий контроль:
Экзамен


Семестр:
Весенний

Пререквизиты:

• Архитектура программного обеспечения
• Программирование

Трудоемкость: 4 з.е.
Контактные часы: 16 л. + 32 лаб.
Часы на самостоятельную работу: 91.2 ч.
Всего: 144 ч.


Краткое описание дисциплины:
Курс направлен на обучение студентов методам выявления, анализа, документирования и управления требованиями в рамках разработки программного обеспечения.


Планируемые результаты обучения:
Знание:

• методы выявления и анализа требований
• знает виды требований жизненный циклов разработки ПО
• Основные этапы требований

Умение:

• Собирать исходную документацию
• проводить интервью с ключевыми пользователями для выявления их потребностей
• работать с заинтересованными сторонами в части идентификации и управление

Навык:

• моделирования use case
• написания user story по использованию нотаций моделирования в управление требованиями

Краткое содержание дисциплины:

• Введение в управление требованиями
• Сбор требований
• Анализ требований
• Документирование требований
• Верификация и валидация требований
• Управление изменениями требований
• Процесс управления требованиями в различных моделях разработки ПО
• Инструменты и технологии управления требованиями

Текущий контроль:
Экзамен


Семестр:
Весенний

Пререквизиты:

• Корпоративные сети;
• анализ трафика;
• удаленный доступ;
• компьютерные сети;
• информационная безопасность.

Трудоемкость: 3 з.е.
Контактные часы: 16 л. + 32 пр.
Часы на самостоятельную работу: 55.2 ч.
Всего: 108 ч.


Краткое описание дисциплины:
В ходе изучения данного курса студенты изучат основы веб-технологий, основные архитектуры веб-приложений, основные принципы программирования клиентской и серверной стороны веб-приложения, ознакомятся с концепциями баз данных, паттернами и основами управления веб-проектом. Также студенты научатся работать с основными клиентскими технологиями, самостоятельно применять и анализировать протоколы и алгоритмы функционирования Веб.


Планируемые результаты обучения:
Умение анализировать структуру и поведение веб-приложений с точки зрения архитектуры и безопасности, реализовывать взаимодействие с API и WebSocket с учетом требований безопасности. Навык работы с современными инструментами веб-разработки, создания безопасных клиент-серверных взаимодействий, разработки компонентов веб-приложений с применением PWA, браузерных расширений и протоколов аутентификации.


Краткое содержание дисциплины:

• Введение в Веб-Технологии
• Передача данных в Веб и хранение информации в Веб
• Бинарные протоколы
• Веб-уязвимости
• Прогрессивные Веб приложения
• Протоколы аутентификации

Текущий контроль:
Практические работы, экзамен (ключевая точка)


Преподаватель: Менщиков Александр Алексеевич


Семестр:
Весенний

Пререквизиты:
Корпоративные сети; анализ трафика; удаленный доступ; компьютерные сети; информационная безопасность


Трудоемкость: 3 з.е.
Контактные часы: 16 л. + 32 пр.
Часы на самостоятельную работу: 55.2 ч.
Всего: 108 ч.


Краткое описание дисциплины:
В данном курсе обучающиеся получат Общие сведения о вычислительных сетях, архитектуре и стандартизации, а также, о существующих угрозах информационной безопасности сетей: угрозы безопасности распределенной вычислительной системы;. виды атак; программные закладки; компьютерные вирусы; устройства съёма информации.
Также изучат меры по защите информации: средства защиты от компьютерных вирусов; межсетевое экранирование; системы обнаружения и предотвращения атак. Виртуальные частные сети VPN Политика безопасности.


Планируемые результаты обучения:
Знание принципов построения защищенных сетей. Сканирование сети и анализ уязвимостей, настройка туннелей для защищенного обмена данными, правил межсетевого экрана, тестирование на безопасность беспроводных сетей. Организация сетевой безопасности.


Краткое содержание дисциплины:
Общие сведения о вычислительных сетях, архитектура и стандартизация. Классификация угроз безопасности информации в вычислительных сетях. Меры защиты информации.


Текущий контроль:
Домашние задания, контрольные работы, лабораторные работы, устный экзамен. Все точки ключевые.


Преподаватель:

• Савков Сергей Витальевич
• Есипов Дмитрий Владимирович

Семестр:
Весенний

Пререквизиты:
Физические основы лазеров, Стимулированное излучение, Усиление излучения, Режим свободной генерации в лазерах, Режим модуляции добротности в лазерах, Режим синхронизации мод в лазерах, Гауссовы пучки


Трудоемкость: 3 з.е.
Контактные часы: Лек 16 + Лаб 16
Часы на самостоятельную работу: 72.8 ч.
Всего: 108 ч.


Краткое описание дисциплины:
Целью освоения дисциплины является формирование набора универсальных и общепрофессиональных компетенций в области исследования и разработки твердотельных лазеров нового поколения; получение студентами необходимых знаний и навыков в области основных тенденций и научных направлений развития твердотельных лазеров, активных сред твердотельных лазеров; математического аппарата и численных методов, применяемых при моделировании процессов генерации излучения, преобразования и перестройки частоты генерации, ориентированных на решение научных, проектных и технологических задач.


Планируемые результаты обучения:
Получение знаний по следующим направлениям: конструкция твердотельных и волоконных лазеров, юстировка твердотельных лазеров.


Краткое содержание дисциплины:
1. Основы моделирования и расчета элементов лазерных систем
1.1. Требования, учитываемые при выборе лазерных систем для информационных и технологических комплексов. Классификация и характеристики основных режимов генерации лазеров.
1.2. Основные функциональные модули лазерной системы: активная среда, резонатор, модули накачки и охлаждения активной среды, устройства управления параметрами генерации, оптические системы формирования и доставки излучения на мишень.
1.3. Лазерные резонаторы и основные принципы управления параметрами излучения лазеров.
1.4. Моделирование и расчет параметров генерации лазеров на основе модели квазистационарной генерации и точечной модели лазера.
1.5. Оптические элементы и схемы мощных лазерных систем. Факторы ограничения мощности и яркости излучения твердотельных лазеров.
1.6. Требования к тепловым режимам основных элементов (активные элементы, лампы накачки, нелинейные элементы, электрооптические затворы, зеркала резонаторов, отражатели, линейки лазерных диодов и др.).

2. Основы применения лазерных систем в информационных и технологических комплексах
2.1. Объём, содержание и тенденции рынка технологических и информационных лазерных систем и комплексов и лазерных технологий.
2.2. Особенности построения лазерных систем на основе мощных полупроводниковых диодов, линеек, матриц.
2.3. Волоконные лазеры и лазерные системы на их основе. Фемтосекундные волоконные лазеры.
2.4. Лазерные комплексы на основе применения перестраиваемых по частоте лазеров. Лазеры с генерацией гармоник, параметрические генераторы света, лазеры на вынужденном комбинационном рассеянии, лазеры на красителях.


Текущий контроль:
Экзамен
Подробности в РПД


Преподаватель:
Сергеев Андрей Николаевич


Семестр:
Весенний

Пререквизиты:
Физическая оптика, геометрическая оптика, прикладная оптика, фотоника


Трудоемкость: 3 з.е.
Контактные часы: Лек 16 + Лаб 16
Часы на самостоятельную работу: 72.8 ч.
Всего: 108 ч.


Краткое описание дисциплины:
Целью курса является достижение ясного понимания физических процессов при лазерной обработке материалов, а также принципов и обоснования выбора лазерных технологических комплексов. В ходе курса студенты должны научиться рассчитывать параметры режимов лазерной обработки различных материалов, выбирать оптимальный лазерный источник и схему пространственной развертки для решения конкретных технологических задач лазерной обработки материалов.


Планируемые результаты обучения:
Получение знаний по следующим направлениям:

• технологии лазерного производства
• условия и методы эксплуатации лазерных установок
• физические процессы, составляющие основу лазерных технологий

Краткое содержание дисциплины:
Технологии лазерной обработки поверхности
Продвинутые современные лазерные технологии обработки материалов


Текущий контроль:
Экзамен
Подробности в РПД


Преподаватель:
Синев Дмитрий Андреевич


Семестр:
Весенний

Пререквизиты:
Физическая оптика, геометрическая оптика, прикладная оптика, фотоника


Трудоемкость: 3 з.е.
Контактные часы: Лек 16 + Прак 32
Часы на самостоятельную работу: 55.2 ч.
Всего: 108 ч.


Краткое описание дисциплины:
Дисциплина посвящена рассмотрению оптики лазерных пучков, формированию лазерного пучка в резонаторе и распространению лазерного излучения за пределы источника. Рассматриваются телецентрическая модель и модель гауссовых пучков, описывающие пространственные характеристики лазерного излучения. Также рассматривается преобразование лазерных пучков зеркалами, линзами и системами линз, диафрагмирование лазерных пучков и микропроекционные оптические системы.


Планируемые результаты обучения:
Описание пространственных характеристик лазерных пучков с помощью телецентрической модели фокусировке лазерных пучков оптическими элементами.
Методы описания многомодового лазерного излучения.
Знания о коллимации лазерных пучков одной линзой и системой линз писание качества пучка и его модового состава.
Знания в области оптики лазерных пучков.
Моделирование распространения гауссовых пучков в пространстве и их преобразования системой линз.
Различные модели, описывающие пространственные характеристики лазерных пучков.


Краткое содержание дисциплины:
Введение в оптику лазерных пучков.
Измерение характеристик лазерного излучения.
Преобразование лазерных пучков сферическими линзами.
Аберрации.
Диафрагмирование лазерных пучков.
Микропроекционные оптические системы.
Преобразование лазерных пучков зеркалами.
Нестандартные оптические элементы, применяемые для преобразования лазерных пучков.


Текущий контроль:
Экзамен
Подробности в РПД


Преподаватель:
Сергеев Максим Михайлович


Семестр:
Весенний

Трудоемкость: 3 з.е.
Контактные часы: 20 л. + 20 лаб.
Часы на самостоятельную работу: 64 ч.
Всего: 108 ч.


Краткое описание дисциплины:
В рамках дисциплины студенты познакомятся с энергетической структурой атомов и молекул, узнают о связях между положением элемента в Периодической системе и спектрами поглощения электромагнитного излучения атомами в газовой фазе. Будет рассмотрено изменение энергетической структуры атомов и соответствующее изменение их спектров поглощения во внешних полях, а также в результате движения и взаимодействия друг с другом. Спектры поглощения молекул будут связаны с их строением и относительным движением составляющих их атомов.

Планируемые результаты обучения:
Знание:

• основы работы в программных пакетах для решения задач в области спектроскопии

Умение:

• проектировать наноразмерные системы на основе закономерностей в обл. спектроскопии
• выбирать оптимальный метод эксперимент. исслед. с выбором технических средств

Навыки:

• использования методов спектроскопии для проектирования новых материалов разработки технологии фотоники на основе известных физических закономерностей

Краткое содержание дисциплины:
Атомная спектроскопия
Тонкая структура атомных уровней
Одноэлектронный атом
Многоэлектронный атом
Периодическая система элементов
Сверхтонкая структура атомных уровней
Правила отбора
Уширение энергетических уровней и спектральных переходов
Стандарты частоты
Молекулярная спектроскопия
Двухатомная молекула
Вращение двухатомной молекулы
Колебания атомов двухатомной молекулы
Электронные переходы в двухатомной молекуле
Многоатомная молекула
Комбинационное рассеяние и фотолюминесценция


Текущий контроль:
Экзамен


Преподаватель:
профессор Вартанян Т.А.


Семестр:
Весенний

Пререквизиты:
Физическая оптика, общая физика — электричество и магнетизм, волновая оптика


Трудоемкость: 3 з.е.
Контактные часы: 48 л. + 24 л.р.
Часы на самостоятельную работу: 28.8 ч.
Всего: 108 ч.


Краткое описание дисциплины:
Дисциплина «Основы фотоники» посвящена фундаментальным основам фотоники, необходимым для дальнейшего изучения дисциплин, так или иначе связанных с оптикой, физикой твёрдого тела, оптическим материаловедением.
Дисциплина включает в себя как фундаментальные знания по таким разделам как приемники и источники излучения, основы физики твердого тела и современные оптические материалы, так и практические навыки использования полученных знаний.
В рамках лабораторных работ студенты получат навыки по работе с устройствами и материалами, находящими применение в современных приложениях фотоники.


Планируемые результаты обучения:

• Студент знает методики обработки и анализа научно-технической информации в рамках темы, способы формулировки задачи поиска информации и соотношения содержания теоретических дисциплин с практическими заданиями, критерии выявления приоритетов решения задач и оценки эффективности решений задач фотоники и оптоинформатики.
• Студент умеет выявлять приоритеты решения задач и определять критерии оценки эффективности задач фотоники, сопоставлять полученных литературные данные с результатами эксперимента, подбирать необходимые литературные источники для получения необходимой информации в рамках темы.
• Студент имеет представление о задачах фотоники и оптоинформатики, приоритетах решения и критериях оценки эффективности, определяет и анализирует качество научно-технической информации в рамках темы, анализирует методы поиска информации и варианты соотношения теоретических и практических результатов.

Краткое содержание дисциплины:

1. Источники и приёмники излучения
2. Основы физики твёрдого тела
3. Новые материалы и среды в фотонике

Текущий контроль:

• Лабораторные работы (40 баллов)
• Исследовательская работа (20 баллов)
• Тестирование (20 баллов)

Промежуточная аттестация:

• Экзамен (20 баллов)
• Курсовая работа (100 баллов)

Преподаватель:
Кузьменко Наталья Константиновна


Семестр:
Весенний

Пререквизиты:
Математический анализ, оптика, волоконная оптика, основы программирования


Трудоемкость: 3 з.е.
Контактные часы: 16 л. + 24 л. р.
Часы на самостоятельную работу: 64 ч.
Всего: 108 ч.


Краткое описание дисциплины:
В рамках дисциплины рассмотрены основные понятия и принципы квантовых технологий, изложены основы квантовых вычислений, показаны основные принципы и подходы к построению систем квантовой коммуникации и распределенных защищенных сетей на их основе. Приведены принципы формирования, передачи и регистрации квантовых сигналов в волоконно-оптических и атмосферных каналах передачи данных. Рассмотрены различные типы квантовых генераторов случайных чисел. Описан процесс спонтанного параметрического рассеяния. Рассмотрены различные схемы фантомной визуализации.


Планируемые результаты обучения:

• Студент может охарактеризовать различные виды квантовых технологий, привести примеры принципов формирования, передачи и регистрации квантовых сигналов в волоконно-оптических и атмосферных каналах передачи данных, сопоставлять основные подходы к построению систем квантовой коммуникации и распределенных защищенных сетей на их основе, сравнивать принципы создания квантовых генераторов случайных чисел.

Краткое содержание дисциплины:

1. Физические принципы квантовых технологий
2. Основы квантовых вычислений
3. Квантовые коммуникации и сети
4. Квантовые коммуникации в открытом пространстве
5. Спонтанное параметрическое рассеяние и фантомная визуализация
6. Источники и приёмники однофотонного излучения
7. Квантовая генерация случайных чисел

Текущий контроль:

• Лабораторные работы (40 баллов)
• Лабораторная работа по выбору 1
• Лабораторная работа по выбору 2
• Виртуальная лабораторная работа «Проверка нарушения неравенства Белла»
• Изучение принципов поляризационного кодирования
• Контрольные работы (24 балла)
• Квизы (16 баллов)

Промежуточная аттестация:

• Зачет (20 баллов)

Преподаватель:
Иванова Алена Евгеньевна


Семестр:
Весенний

Пререквизиты:
Физика, математический анализ, линейная алгебра


Трудоемкость: 3 з.е.
Контактные часы: 24 л. + 32 л. р.
Часы на самостоятельную работу: 46.4 ч.
Всего: 108 ч.


Краткое описание дисциплины:
Данный курс представляет собой интенсивное погружение в мир научного программирования с использованием Python. Курс разработан для студентов, стремящихся освоить современные методы численного моделирования и анализа данных. В ходе обучения вы изучите основы Python, ключевые библиотеки для научных вычислений (NumPy, SciPy, Matplotlib), а также углубитесь в практическое применение численных методов для решения дифференциальных уравнений, задач линейной алгебры и обработки сигналов. Особое внимание уделяется практическим аспектам программирования: работе с системой контроля версий Git, написанию тестов, созданию многофайловых проектов и визуализации данных. Курс также включает введение в объектно-ориентированное программирование на примере реальных задач. По окончании курса вы будете готовы применять Python для решения широкого спектра вычислительных задач в науке и инженерии, эффективно использовать современные инструменты разработки и численного моделирования.


Планируемые результаты обучения:
Студент описывает и обосновывает основные методы решения математических задач, выбирает и применяет методы решения, вычисления и оценки результата, оценивает и отбирает оптимальные решения, проводит оценку полученных результатов.


Краткое содержание дисциплины:

1. Вычислительная физика на Python
2. Углубленное программирование на Python

Текущий контроль:

• Лабораторные работы (60 баллов)

Промежуточная аттестация:

• Зачет (40 баллов)

Преподаватель:
Самсонов Эдуард Олегович


Семестр:
Весенний

Пререквизиты:
Физика низкоразмерных систем, общая физика — оптика, общая химия, физическая химия, законы поглощения света и люминесценции


Трудоемкость: 3 з.е.
Контактные часы: 30 л. + 20 л.р.
Часы на самостоятельную работу: 53 ч.
Всего: 108 ч.


Краткое описание дисциплины:
Рабочая программа позволяет сформировать у обучающихся представление об особенностях структуры и свойств композитных оптических материалов. Сопоставление свойств таких материалов со свойствами стекол, оптической керамики и кристаллов, традиционно используемых в оптике, обеспечивает понимание возможностей применения их в различных оптических приложениях.


Планируемые результаты обучения:
Студент знает методы формирования композитных материалов, оптические методы изучения материалов, фотокаталитические свойства материалов, умеет измерять спектры поглощения, выбирать оптимальные параметры облучения, аппроксимировать экспериментальные данные, синтезировать композитные материалы, обладает навыками проведения экспериментальных измерений и обработки полученных данных, работы с современными оптическими методами измерения, проведения химического синтеза материалов.


Краткое содержание дисциплины:

1. Композитные материалы
2. Фотокаталитические приложения композитных материалов

Текущий контроль:

• Лабораторные работы (70 баллов)

Промежуточная аттестация:

• Зачет (70 баллов)

Преподаватель:
Шелеманов Андрей Александрович


Семестр:
Весенний

Пререквизиты:
Лазерная физика, квантовая оптика


Трудоемкость: 4 з.е.
Контактные часы: 20 л. + 30 л. р.
Часы на самостоятельную работу: 89 ч.
Всего: 144 ч.


Краткое описание дисциплины:
Курс направлен на формирование у студента знаний и умений в области техники и физики лазерного эксперимента.


Планируемые результаты обучения:
Студент обладает навыками работы с твердотельными лазерами, полупроводниковыми лазерами, основными приборами лазерного эксперимента.
Знает принципы измерений параметров лазерного излучения.
Владеет понятиями о современном состоянии физики и техники лазерного эксперимента.


Краткое содержание дисциплины:

1. Принцип работы твердотельного лазера. Виды активных сред. Структурная схема лазера.
2. Принцип работы полупроводникового лазера. Структурная схема лазера.
3. Основные приборы лазерного эксперимента и принципы измерений параметров лазерного излучения
4. Физика и техника лазерного эксперимента: понятие, современное состояние. Лазерно-искровая эмиссионная спектроскопия.

Текущий контроль:

• Коллоквиум (20 баллов)
• Лабораторные работы (60 баллов)

Промежуточная аттестация:

• Экзамен (20 баллов)

Преподаватель:
Асеев Владимир Анатольевич


Семестр:
Весенний

Пререквизиты:
Основы технологии приборостроения, оптика


Трудоемкость: 3 з.е.
Контактные часы: 30 л. + 10 л.р. + 10 пр.
Часы на самостоятельную работу: 53 ч.
Всего: 108 ч.


Краткое описание дисциплины:
В данном курсе рассматриваются принципы, на которых строятся терагерцовые технологии. Обсуждаются особенности терагерцового диапазона. Изучаются источники непрерывного и импульсного излучения терагерцового диапазона. Рассматриваются области применения ТГц излучения.


Планируемые результаты обучения:
Студент знает основные принципы терагерцовых технологий и области применения терагерцового излучения, учитывает особенности терагерцового диапазона, проводит исследования с использованием источников излучения терагерцового диапазона.


Краткое содержание дисциплины:

1. Терагерцовый диапазон излучения
2. Непрерывные источники терагерцового излучения
3. Источники импульсного терагерцового излучения
4. Применение терагерцового излучения

Текущий контроль:

• Лабораторные работы (60 баллов)

Промежуточная аттестация:

• Экзамен (40 баллов)

Преподаватель:
Цыпкин Антон Николаевич


Семестр:
Весенний

Пререквизиты:
Физическая оптика


Трудоемкость: 4 з.е.
Контактные часы: 40 л. + 20 пр.
Часы на самостоятельную работу: 78 ч.
Всего: 144 ч.


Краткое описание дисциплины:
Курс знакомит студентов с основами нелинейной оптики.


Планируемые результаты обучения:
Студент способен формулировать основные положения нелинейной оптики, анализировать явления нелинейной оптики, проводить исследования в области нелинейных эффектов в поле монохроматических плоских волн.


Краткое содержание дисциплины:

1. Введение в нелинейную оптику. Методы анализа явлений нелинейной оптики
2. Нелинейные эффекты в поле монохроматических плоских волн

Текущий контроль:

• Лабораторные работы (60 баллов)

Промежуточная аттестация:

• Экзамен (40 баллов)

Преподаватель:
Козлов Сергей Аркадьевич


Семестр:
Весенний

Пререквизиты:
Физическая оптика, физика конденсированного состояния, физика твердого тела, нелинейная оптика


Трудоемкость: 3 з.е.
Контактные часы: 30 л. + 20 л.р.
Часы на самостоятельную работу: 53 ч.
Всего: 108 ч.


Краткое описание дисциплины:
Дисциплина «Функциональные оптические материалы» посвящена функциональным оптическим материалам, которые активно используются в современной технике и технологии.
Дисциплина включает в себя как фундаментальные знания о процессе создания и формировании свойств специальных оптических материалов, так и практические знания и навыки по их использованию. В рамках практических занятий студенты проведут исследование свойств специальных оптических материалов, а также расчет и моделирование устройств на их основе.


Планируемые результаты обучения:
Студент знает физико-химические основы модификации и формообразования оптических материалов, особенности используемых технологий и материалов, теоретические модели и экспериментальные методики исследования материалов фотоники, основные методы исследования материалов фотоники.

Студент умеет проводить сравнительный анализ данных, полученных различными методами, выделять принципиальные особенности используемых технологий и материалов, проводить теоретическое моделирование и экспериментальные исследования материалов фотоники, реализовывать способы модификации и формообразованию оптических материалов


Краткое содержание дисциплины:

1. Взаимодействие света с веществом
2. Электрооптические эффекты
3. Магнитооптические эффекты
4. Акустооптические материалы
5. Физические основы, методы исследования и применение пьезоматериалов

Текущий контроль:

• Исследовательская работа (60 баллов)
• Тестирование (20 баллов)

Промежуточная аттестация:

• Зачет (20 баллов)

Преподаватель:
Никоноров Николай Валентинович


Семестр:
Весенний

Пререквизиты:
Командная строка Linux
Функционирование операционных систем семейства Microsoft Windows
Логика предикатов
Обходы графов
Операционная система Linux
Владение командной строкой Windows


Трудоемкость: 3 з.е.
Контактные часы: л. 16 + пр. 32
Часы на самостоятельную работу: 55.2 ч.
Всего: 108 ч.


Краткое описание дисциплины:
Курс «Компьютерные сети» посвящен архитектуре современного сетевого стека и принципам взаимодействия программных систем через телекоммуникационные сети. Курс включает следующие темы: академические модели сетевой коммуникации и реальные сетевые стеки на примере TCP\IP, особенности физической связи в проводных и радиосетях, коммуникационное оборудование, принципы работы сетевого уровня включая IPv4, работа транспортного уровня, практические вопросы управления сетевыми шлюзами, работу системы DNS. Для реализации практических работ используются стенды виртуальных машин Linux и Windows Server, а также среды моделирования сетевой коммуникации.


Планируемые результаты обучения:

• Знания прикладного программного обеспечение, его возможностей и владение методиками тестирования и отладки прикладного программного обеспечения
• Знания технологий сбора и обработки информации, а также основ криптографии и криптографических методов защиты информации
• Умение устанавливать и настраивать прикладное программное обеспечение. а также интегрировать различные системы и технологии для создания комплексных решений
• Умения интерпретировать полученные данные и анализировать эти данные, применять методы защиты информации.
• Навыки методик тестирования и отладки прикладного программного обеспечения и инструментов для разработки приложений и их тестирования
• Навыки владения методами анализа информации и обмена ею, а также инструментами для разработки программного обеспечения с учетом требований безопасности.

Краткое содержание дисциплины:

1. Основы телекоммуникационных технологий
2. Организация локальных вычислительных сетей
3. Стек протоколов TCP/IP

Текущий контроль:
Текущий контроль осуществляется на основе выполнения 6 практических работ:

• DNS
• Консольные утилиты настройки сетевых компонентов в ОС Windows и Linux
• Мониторинг сетевого трафика на хосте и работа с утилитами диагностики и мониторинга сетевых соединений в Linux
• Проектирование локальной сети в среде моделирования
• Работа с адресами IP сетей
• Трансляция адресов в ОС Linux

Промежуточная аттестация осуществляется в форме устного зачета.


Преподаватель:
Харитонов Антон Юрьевич


Семестр:
Весенний

Пререквизиты:
Основы принципы написания кода на Python
Информационная энтропия Шеннона


Трудоемкость: 3 з.е.
Контактные часы: л.16 + пр. 32
Часы на самостоятельную работу: 55.2 ч.
Всего: 108 ч.


Краткое описание дисциплины:
В рамках дисциплины рассматриваются вопросы обработки и анализа мультимедийных данных (изображения, звук). Особое внимание уделяется методам сжатия данных. Практическая часть курса включает в себя выполнение заданий на языке программирования Python.


Планируемые результаты обучения:
Знание

• Знает основные библиотеки языка программирования Python для обработки изображений, звука и видео
• Знает принципы построения систем распознавания и синтеза речи, методы и подходы к планированию и реализации проектов по созданию систем искусственного интеллекта на основе сквозной цифровой технологии «Распознавание и синтез речи»

Умение

• Умеет решать задачи по выполнению коллективной проектной деятельности для создания, поддержки и использования систем искусственного интеллекта на основе сквозной цифровой технологии «Распознавание и синтез речи»
• Умеет обрабатывать мультимедийные данные для дальнейшего анализа; умеет обрабатывать мультимедийные данные с целью сжатия с потерями и без потерь

Навык

• Владеет инструментальными средствами обработки мультимедийных данных

Краткое содержание дисциплины:

1. Форматы и типы мультимедийных данных
2. Обработка оцифрованного изображения
3. Обработка оцифрованного звукового сигнала
4. Анализ мультимедийных данных

Текущий контроль:

• Входное тестирование.
• Контрольная работа.
• 3 лабораторных работы.
• Отчет по онлайн курсу «Обработка изображений», размещённого на платформе Степик.

Промежуточная аттестация осуществляется в форме устного зачета.


Преподаватель:
Хлопотов Максим Валерьевич


Семестр:
Весенний

Пререквизиты:
Методы интегрирования функций
Нормальное распределение
Операции с векторами
Теорема Байеса


Трудоемкость: 4 з.е.
Контактные часы: л.16 + пр. 32
Часы на самостоятельную работу: 91.2 ч.
Всего: 144 ч.


Краткое описание дисциплины:
В процессе изучения дисциплины студенты знакомятся с алгоритмами машинного обучения. Изучаются библиотеки языка программирования python для анализа данных.


Планируемые результаты обучения:
Знание

• Знает принципы и методы машинного обучения, типы и классы задач машинного обучения
• Знает методы отбора признаков и конструирования признакового пространства
• Знает методы поиска данных
• Знает основные подходы к интерпретируемости моделей машинного обучения
• Знает основные классы моделей машинного обучения
• Знает методы редукции размерности элементов набора данных и их предварительной статистической обработки, разметки структурированных и неструктурированных данных
• Знает классические методы и алгоритмы машинного обучения: предиктивные — обучение с учителем, дескриптивные — обучение без учителя
• Знает методы и критерии оценки качества моделей машинного обучения
• Знает определение целевой переменной в задачах машинного обучения
• Знает основные этапы разработки и внедрения моделей машинного обучения

Умение

• Умеет использовать программные средства для конструирования признаков объектов (feature engineering) Умеет интерпретировать результаты работы некоторых моделей машинного обучения
• Умеет сопоставить задачам предметной области классы задач машинного обучения
• Умеет отделять достоверные источники данных от сомнительных, осуществлять критический отбор данных, проверять их на целостность и непротиворечивость
• Умеет сопоставить задачам профессиональной деятельности классы задач машинного обучения
• Умеет определять критерии и метрики оценки результатов моделирования при построении систем искусственного интеллекта в исследуемой области
• Умеет проводить оценки моделей машинного обучения
• Умеет выявлять и исключать из массива данных ошибочные данные и выбросы
• Умеет настраивать параметры моделей машинного обучения
• Умеет проводить сравнительный анализ и осуществлять выбор методов и алгоритмов для решения задач машинного обучения

Навык

• Владеет программными библиотеками языка программирования Python для реализации моделей машинного обучения
• Владеет библиотеками языка программирования Python для проведения оценки качества моделей машинного обучения
• Владеет навыками использования алгоритмов машинного обучения для решения задач профессиональной деятельности
• Владеет программными средствами для представления результатов работы моделей машинного обучения
• Имеет навыки анализа входных данных для описания характеристик объекта моделирования
• Владеет библиотеками языка программирования Python для конструирования признаков объектов

Краткое содержание дисциплины:

1. Введение в машинное обучение
2. Python для анализа данных
3. Метрические алгоритм
4. Линейные модели
5. Деревья решений и случайный ле
6. Байесовские методы
7. Искусственные нейронные сети

Текущий контроль:
Текущий контроль осуществляется в форме контрольной работы и 7 лабораторных работ.
Промежуточная аттестация осуществляется в форме устного экзамена.


Преподаватель:
Хлопотов Максим Валерьевич


Семестр:
Весенний

Пререквизиты:
Командная строка Linux
Основные концепции и архитектура Linux


Трудоемкость: 3 з.е.
Контактные часы: л.16 + пр. 32
Часы на самостоятельную работу: 55.2 ч.
Всего: 108 ч.


Краткое описание дисциплины:
Курс направлен на знакомство с основами администрирования Linux-подобных систем. В рамках курса рассматриваются базовые понятия настройки прав доступа, управление учетными записями, управление и мониторинг сервисов и процессов, настройка веб-сервера, использование контейнеризации для разворачивания сервисов, базовые понятия настройки СУБД на примере PostgresSQL и основы безопасности данных.


Планируемые результаты обучения:
Знание

• Системы контенеризации — Docker
• Распределение прав доступа в Linux
• Управление сетями и процессами в LinuxОсновные концепции и архитектура Linux
• Мониторинг и управление процессами Linux
• Управление сервисами в ОС Linux
• Архитектура и принципы работы веб-серверов Apache и Nginx
• Типовые настройки PostgresSQL
• Базовые решения защиты данных средствами БД

Умение

• Умеет устанавливать и настраивать СУБД
• Администрировать Linux-системыПрименять Docker и Docker Compose
• Управлять процессами на ОС Linux
• Использовать средства управления процессами на ОС Linux
• Управлять правами доступа в Unix

Навык

• Администрировать Linux-систем
• Устанавливать, настраивать и конфигурировать веб-серверы Apache и Nginx
• Использовать docker для развертывания базовых сервисов
• Управлять службами и процессами в linux
• Устанавливать и настраивать СУБД PostgresSQL

Краткое содержание дисциплины:

1. Учётные записи в Linux, групповые политики, управление доступом
2. Управление системой
3. Работа с сетью
4. Systemd (юниты, управление)
5. Docker
6. Nginx
7. PostgesSQL

Текущий контроль:
Текущий контроль осуществляется на основе выполнения лабораторных работ и теста.
Промежуточная аттестация проводится в форме устного зачета.


Преподаватель:
Куприянов Дмитрий Владимирович


Семестр:
Весенний

Пререквизиты:
Сетевые технологии
Информатика


Трудоемкость: 3 з.е.
Контактные часы: л.14 + пр.14
Часы на самостоятельную работу: 72.2 ч.
Всего: 108 ч.


Краткое описание дисциплины:
В курсе рассматриваются основные модели социальных сетей, в том числе математические модели социальных сетей, модели влияния и управления в социальных сетях, графовые модели социальных сетей. Изучаются подходы к анализу социальных сетей, в том числе определение влиятельных агентов в сети, определение структуры сообщества, обнаружение каскадов распространения влияния и другие задачи анализа.


Планируемые результаты обучения:
Знание

• Знает основные принципы создания информационного портрета посетителей ресурса
• Знает общедоступные репозитории и специализированные библиотеки, содержащие наборы больших данных
• Знает принципы и методы анализа больших данных

Умение

• Умеет применять программное обеспечение для анализа больших данных
• Умеет использовать программное обеспечение для очистки и валидации наборов больших данных
• Умеет использовать модели социальных сетей для анализа контента, генерируемого пользователями

Навык

• Имеет навыки применения программных и технических средств визуализации больших данных и результатов их анализа
• Имеет навыки применения программных и технических средств для анализа контента, генерируемого пользователями

Краткое содержание дисциплины:

1. Основные модели социальных сетей
2. Подходы к анализу социальных сет

Текущий контроль:
Текущий контроль осуществляется на основе 4-х практических работ:

• Анализ эмоциональной окраски пользовательских постов
• Исследование социального графа
• Расчет характеристик социального графа
• Сбор данных и анализ групп пользователей социальной сети

Промежуточная аттестация проводится в форме устного зачета.


Преподаватель:
Гусарова Наталия Федоровна


Семестр:
Весенний

Пререквизиты:
Дифференциал функции одной переменной высшего порядка
Прикладная статистика


Трудоемкость: 3 з.е.
Контактные часы: л.14 + пр.14
Часы на самостоятельную работу: 72.2 ч.
Всего: 108 ч.


Краткое описание дисциплины:
Дисциплина направлена на изучение математических методов и применение этих методов к различным историческим процессам. Дисциплина носит междисциплинарный характер.


Планируемые результаты обучения:
Знание

• Статистика и анализ данных
• Развитие технологий и экономики в истории цивилизации

Умение

• Применять различные методы моделирования процессов
• Визуализировать абстрактные данные
• Строить графики исторических процессов
• Строить сценарии для исторических процессов

Навык

• Применять различные методы моделирования процессов
• Визуализировать абстрактные данные
• Строить графики исторических процессов
• Строить сценарии для исторических процессов

Краткое содержание дисциплины:

1. Статистический анализ исторических данных
2. Трендовые модели исторических процессов. Моделирование субкультур

Текущий контроль:
Текущий контроль осуществляется на основе 6-ти практических работ:

• Анализ данных и построение графиков в Python
• Бинарная логистическая регрессии
• Дифференциальные уравнения и имитационное моделирование в Python
• Метод экстрополяции
• Нахождение циклов
• Построение сценариев

Промежуточная аттестация проводится в форме устного экзамена.


Преподаватель:
Коцюба Игорь Юрьевич


Семестр:
Весенний

Пререквизиты:
Классическая схема вычисления вероятностей
Математика
Язык программирования Python


Трудоемкость: 3 з.е.
Контактные часы: л.16 + пр.32
Часы на самостоятельную работу: 55.2 ч.
Всего: 108 ч.


Краткое описание дисциплины:
В ходе изучения дисциплины студенты знакомятся с методами и приемами визуального анализа данных на языке Python.


Планируемые результаты обучения:
Знание

• Принципов и методов анализа больших данных
• Методов оценки качества данных в системах ИИ
• Основ постановки задач отбора данных и постановки задач статистического исследования
• Основных методов и принципов представления результатов исследования

Умение

• Собрать набор данных для проведения исследования, сформулировать гипотезу исследования
• Применять программные и технические средства визуализации больших данных и результатов их анализа
• Провести оценку данных на предмет их качества
• Обосновать теоретическую и практическую значимость результатов анализа данных

Навык

• Применения языка Python для подготовки данных к проведению исследования
• Визуализации результатов исследования
• Применения модулей языка Python для визуализации больших данных
• Использования программные и прикладные средства для управления качеством данных в системах ИИ

Краткое содержание дисциплины:

1. Процесс анализа данных
2. Описательная статистика
3. Методы визуализации данных
4. Элементы машинного обучения

Текущий контроль:
Текущий контроль осуществляется на основе выполнения 5-ти лабораторных работ.
Промежуточная аттестация проводится в форме выполнения командного проекта.


Преподаватель:
Чернышева Анастасия Вадимовна


Семестр:
Весенний

Пререквизиты:
Объекты и классы JavaScript
Реализация REST API
Сетевые технологии
JavaScript Object Notation (JSON)
Язык программирования JavaScript
Основы веб-программирования
Операционная система Linux
Протоколы передачи данных


Трудоемкость: 3 з.е.
Контактные часы: л.14 + пр.28
Часы на самостоятельную работу: 61.8 ч.
Всего: 108 ч.


Краткое описание дисциплины:
В рамках дисциплины студенты познакомятся со средой Node. JS, используемой для написания серверных приложений. Так же, предстоит научиться разрабатывать RESTful API средствами микрофреймворка express. js и языка TypeScript, научиться самостоятельно разворачивать разработанное приложение и настраивать реверсивное проксирование средствами Nginx. Кроме этого, предстоит научиться контейнеризации приложений средствами Docker и оркестрации средствами Docker Compose.


Планируемые результаты обучения:
Знание

• Реализация REST API
• TypeScript
• Object-relational mapping (ORM)Docker и Docker Compose
• Знание принципов проектирования микросервисов
• Sequelize
• Node.JS
• Принципы работы с NPM
• Стандарт OpenAPI
• Программа Postman
• Принципы настройки CICD-пайплайнов средствами Gitlab CI

Умение

• Реализация REST API
• TypeScript
• Object-relational mapping (ORM)Разработка микросервисных приложений
• Sequelize
• Node.JS
• Создание NPM-пакета
• Установка зависимостей средствами NPM
• Настраивать документирование по стандарту OpenAPI
• Тестирование API средствами Postman
• Документирование API средствами PostmanНастройка CICD-пайплайнов средствами Gitlab CI
• Применять Docker и Docker Compose

Навык

• Реализация REST API
• TypeScript
• Object-relational mapping (ORM)
• Разработка микросервисных приложений
• Sequelize
• Node.JSСоздание NPM-пакета
• Установка зависимостей средствами NPM
• Настройки документирования по стандарту OpenAPI
• Тестирование API средствами Postman
• Документирование API средствами PostmanНастройка CICD-пайплайнов средствами Gitlab CI
• Использовать Docker и Docker Compose

Краткое содержание дисциплины:

1. Введение в проблематику серверной веб-разработки
2. Тестирование, разработка и документирование RESTful API
3. Развёртывание, микросервисы, CI/CD

Текущий контроль:
Текущий контроль осуществляется в форме:

• 6-ти домашних заданий.
• 2-х контрольных работ.
• 4-х лабораторных работ.

Промежуточная аттестация проводится в форме устного экзамена.


Преподаватель:
Добряков Давид Ильич


Семестр:
Весенний

Пререквизиты:
Базовое понимание концепции устойчивого развития, основы экологии


Трудоемкость: 3 з.е.
Контактные часы: 24 л. + 24 пр.
Часы на самостоятельную работу: 55.2 ч.
Всего: 108 ак. ч.


Краткое описание дисциплины:
Эта дисциплина подойдет тем, кто хочет научиться популяризировать экологию и устойчивого развития для решения проблем в этих областях. Вы узнаете, на чем строятся коммуникации, как рассказывать об экологии и устойчивом развитии разным аудиториями, а также планировать и реализовывать экопросветиельские проекты в образовательной и бизнес-среде на разных рынках.

Итоговый проект курса — пространство для вашего творчества, где вы сможете реализовать свои идеи, связанные с экопросвещением и эко-коммуникациями.


Планируемые результаты обучения:
Вы узнаете:

• основы экопросвещения и эко-коммуникаций;
• основы маркетинга и коммуникаций в контекте экологии и устойчивого развития;
• принципы проектного и продуктового подходов в разработке экопроектов и продуктов;
• какие есть современные цифровые и образовательные технологии (EdTech) в экопросвещении.

Научитесь:

• определять и анализировать целевую аудиторию экологических проектов;
• разрабатывать и реализовывать экопросветительские инициативы в команде;
• применять инструменты маркетинга и коммуникаций для экопросвещения.

Овладеете:

• навыками командной и проектной работы;
• методами эффективной коммуникации и лидерства в экопроектах;
• практическими приёмами организации и оценки экопросветительских мероприятий.

Краткое содержание дисциплины:

• Основные понятия и цели экопросвещения и эко-коммуникаций
• Основы коммуникаций
• Концепции инновационного маркетинга
• Подходы к экологическому просвещению
• Инструменты и методы эко-коммуникаций
• Целевая аудитория: типы, психологические барьеры, методы исследования и анализа
• Экопросвещение и экообразование в бизнес-среде и академии
• Корпоративное обучения для экопросвещения и устойчивого развития
• Продуктовый подход для экопросвещения
• Жизненный цикл проектов и программ: этапы разработки и внедрения

Текущий контроль:
Зачет, итоговый отчет — ключевая точка


Преподаватель:
Перевертайлова Екатерина Алексеевна


Семестр:
Весенний

Пререквизиты:
Основы экологии и географии


Трудоемкость: 3 з.е.
Контактные часы: 24 л. + 24 пр.
Часы на самостоятельную работу: 55.2 ч.
Всего: 108 ч.


Краткое описание дисциплины:
Курс посвящён тому, как современные путешествия могут стать драйвером позитивных изменений для регионов — помогать сохранять природные экосистемы, поддерживать локальную экономику и развивать культурное наследие. Мы разберем, почему важно находить баланс между ними для долгосрочного развития территорий. На примерах российских регионов научимся анализировать реальные вызовы и потенциал, проектировать экотропы, проводить аудит гостиниц по международным стандартам, оценивать устойчивость туризма и предлагать решения, которые работают в конкретных условиях. В центре внимания — современные подходы, ESG-стратегии, региональная специфика и практическая работа в команде.


Планируемые результаты обучения:
Знание

• основные понятия и вехи устойчивого туризма
• принципы, направления и мировые стандарты устойчивого туризма, включая критерии GSTC и другие международные системы сертификации
• особенности экотуризма, проектирования экологических маршрутов и тропметоды и инструменты оценки устойчивости туристских объектов и регионов

Умение

• применять принципы устойчивого развития в туризме
• анализировать туристские объекты и регионы по критериям устойчивого развития, выявлять сильные и слабые стороны
• оценивать влияние туризма на окружающую среду, экономику и социокультурную сферу
• разрабатывать сценарии будущего в сфере туризма для регионов

Навык

• применения системного и комплексного подхода к анализу и решению задач устойчивого туризма
• проектирования и командной работы при создании устойчивых туристских продуктов и маршрутов
• критического мышления, выявления рисков и поиска сбалансированных решений для устойчивого развития туризма

Краткое содержание дисциплины:

• создадим чек-лист устойчивого туризма
• проведем аудит гостиницы
• спроектируем экотропу на рекреационной зоне
• примерим на себя роль главы региона и поучаствуем в заседании по теме развития туризма

Текущий контроль:
Зачет в формате деловой игры


Преподаватель:
Ермоченко Алена Игоревна


Семестр:
Весенний

Пререквизиты:
Экология
Биология - Начальный
Органическая и неорганическая химия
Базовая физика


Трудоемкость: 3 з.е.
Контактные часы: 24 л. + 24 пр.
Часы на самостоятельную работу: 55.2 ч.
Всего: 108 ч.


Краткое описание дисциплины:
Дисциплина "Основы природоподобных технологий" знакомит студентов с концепциями биомиметики и бионики, исследующими возможности применения природных механизмов и процессов в современных технологиях.
Биомиметика изучает, как природа решает сложные задачи, и вдохновляет на создание инновационных решений, которые могут повысить эффективность и устойчивость технологий. Бионика, в свою очередь, фокусируется на разработке устройств и систем, имитирующих биологические структуры и функции. В ходе курса студенты анализируют успешные примеры из природы, разрабатывают собственные проекты и оценивают их экологическую целесообразность. Курс способствует формированию междисциплинарного подхода к решению актуальных экологических проблем и подготовке специалистов, способных внедрять устойчивые технологии в различных отраслях.

В рамках реализации дисциплины предусмотрено два трека на выбор: индивидуальная подготовка доклада на конференцию, групповая работа подготовки научной статьи для публикации.


Планируемые результаты обучения:
Знания

• Понимание принципов, на которых основаны природоподобные технологии, бионика (биомиметика), а также их исторического развития и современных трендов.
• Знание о том, как различные организмы адаптировались к окружающей среде и какие решения они предлагают для технологических задач.
• Понимание принципов устойчивого развития и оценки воздействия технологий на окружающую среду.
• Знание о новых и природоподобных материалах, их свойствах и областях применения.
• Осознание важности интеграции знаний из различных областей для решения современных вызовов.

Умения

• Умение исследовать и анализировать примеры из природы, чтобы извлечь из них инженерные решения.
• Способность разрабатывать концепции и проекты на основе принципов биомиметики.
• Умение проводить анализ экологической целесообразности предложенных решений и технологий.
• Навыки подготовки и представления материалов для конференций или публикаций.
• Умение оценивать информацию, выявлять проблемы и предлагать обоснованные решения.

Навыки

• Способность генерировать инновационные идеи, вдохновленные природой.
• Умение эффективно взаимодействовать с другими участниками проекта, включая специалистов из разных областей.
• Способность проводить научные исследования и собирать данные для анализа.
• Умение ясно и доступно объяснять сложные концепции как техническим специалистам, так и широкой аудитории.

Краткое содержание дисциплины:
I. Введение

• Концепции НБИКС-конвергенции и биомиметики
• Успешные примеры воспроизводства и применения природных решений

II. Технологии из природы

• Новые и природоподобные материалы
• Инновации в энергетике
• Новые технологии в медицине
• Робототехника и природа
• Архитектура вдохновленная жизнью
• Космические разработки

III. Будущее человечества


Текущий контроль:
Зачет


Преподаватель:
Тимофеева Ирина Валерьевна


Семестр:
Весенний

Трудоемкость: 3 з.е.
Контактные часы: 20 л. + 20 лаб.
Часы на самостоятельную работу: 64 ч.
Всего: 108 ч.


Краткое описание дисциплины:
В курсе рассмотрены вопросы, касающиеся:

1. формулировки понятия, целей, задач и методов нанохимии;
2. основных объектов химии наноструктур: квантовых точек, нитей и нанопластин; классификации наночастиц, влияния квантовых размерных эффектов на их химические и оптические свойства;
3. механизмов формирования наночастиц: коллоидного синтеза, самоорганизованного роста, методам литографии и анизотропного распыления.

Планируемые результаты обучения:
После освоения курса студенты научатся:

1. планировать и проводить исследования, связанные с химическим синтезом наноструктур;
2. корректно визуализировать и контролировать результаты производства наноматериалов;
3. участвовать в научных группах, изучающих свойства наноструктур, объяснять влияние процессов их формирования на оптические свойства;
4. принимать участие в проектах НИР и НИОКР по лабораторному синтезу и промышленному производству наноматериалов, эффективно взаимодействовать с командой специалистов в этой и смежных областях.

Краткое содержание дисциплины:

• Основные понятия нанохимии и нанотехнологии. История развития нанохимии
• Квантовые размерные эффекты. Квантовые точки, проволоки и плоскости
• Объекты нанохимии. Классификации наночастиц
• «Умные» наноматериалы
• Нанообъекты как основа перспективных материалов и их использовани

Текущий контроль:
Дифференцированный зачет


Преподаватель:
доцент Дубовик А.Ю.


Семестр:
Весенний

Пререквизиты:
Общая биология
Пищевая биотехнология
Качество и безопасность пищевых продуктов


Трудоемкость: 4 з.е.
Контактные часы: 32л. + 16 пр. + 16 лаб.
Часы на самостоятельную подготовку: 73.6 ч.
Всего: 144 ч.


Краткое описание дисциплины:
Курс направлен на получение знаний о многообразии мира микробов, их роли в технологии пищевых продуктов, а также в качестве и безопасности последних. Особое внимание уделяется: морфологии, классификации и физиологическим особенностям микроорганизмов; закономерностям роста микроорганизмов при периодическом и непрерывном культивировании. Рассматриваются особенности практического применения микроорганизмов в качестве стартовых культур в технологии ферментированных продуктов. Также в рамках курса изучаются процессы микробиологической порчи и микробиологического контроля пищевых продуктов.


Планируемые результаты обучения:
Знает:

• Основы общей микробиологии
• Морфологию и классификацию микроорганизмов
• Физиологию и биохимию микробных клеток
• Методы культивирования микроорганизмов
• Роль микроорганизмов в пищевых производствах

Умеет:

• Выполнять базовые микробиологические анализы
• Работать с микробиологическими объектами

Обладает навыками:

• Проведением простейших микробиологических анализов
• Работы с микробиологическим оборудованием

Краткое содержание дисциплины:

1. Вводное занятие. Основы пищевой микробиологии.
2. Рост микроорганизмов.
3. Микробный метаболизм пищевых компонентов.
4. Использование микроорганизмов в технологии ферментированных продуктов.
5. Роль микроорганизмов в здоровье человека
6. Микробиологическая порча пищевых продуктов.
7. Микробиологический контроль пищевых продуктов.

Текущий контроль:
Текущий контроль:

• Отчет по лабораторным работам
• Проект: «Разработка технологии пищевого продукта с использованием микроорганизмов»
• Расчетное задание

Промежуточная аттестация — зачёт
Формат проведения: тестирование

Описание технологии проведения тестирования:

• к выполнению теста допускаются обучающиеся, которые набрали не менее 35 баллов за выполнение заданий текущего контроля;
• тестирование проводится с использованием бумажных версий задания, очно;
• на выполнение заданий теста отводится 60 минут;
• в каждом вопросе может быть от 1 до 3 правильных ответов;
• каждый вопрос, на который получен правильный (-ые) ответ (-ы), оценивается в 1 балл;
• в каждом тесте 20 вопросов по пройденным материалам дисциплины;
• результаты оглашаются студентам после проверки всех работ;
• по завершении выполнения теста всеми обучающимися преподаватель даёт пояснения по каждому вопросу теста, отвечает на вопросы обучающихся.

Преподаватель:
Иванова Вера Анатольевна, доцент ФБТ, канд.техн.н.


Семестр:
Весенний