Магистратура "Автоматизация научных исследований" ННГУ им. Н.И. Лобачевского, Нижний Новгород

Программа погружает в алгоритмические и математические основы современной информатики, открывая путь к работе с большими данными, машинному обучению и построению сложных стохастических моделей. Особое внимание уделяется высокопроизводительным вычислениям, включая параллельное и распределенное программирование, что критически важно для решения ресурсоемких задач.

Выпускник получит уникальную компетенцию — способность не только быть пользователем программного обеспечения, но и выступать архитектором специализированных вычислительных комплексов для автоматизации экспериментов в таких областях, как акустика, гидродинамика, оптика и биомедицина. Это означает умение создавать цифровые двойники физических процессов, разрабатывать системы сбора и анализа данных в реальном времени и применять передовые методы для обработки сигналов и изображений, превращая исходные данные в фундаментальное научное знание.

Изучаемые дисциплины:

• Математические основы защиты информации и информационной безопасности
• Алгоритмические основы мультимедийных технологий
• Анализ информационных технологий
• Объектно-ориентированные CASE-технологии
• Объектные базы данных
• Распределенные объектные технологии
• Параллельное и распределенное программирование
• Встроенные системы реального времени
• Основы машинного обучения
• Функциональные методы анализа стохастических систем
• История и методология науки
• Философия (дополнительные главы)
• Иностранный язык.

Вариативная часть:

• Современные проблемы теории информации
• Спецлаборатории.

Дисциплины по выбору:

• Математические модели волновых явлений в нелинейных средах
• Моделирование волновых процессов методом конечных разностей во временной области
• Численные методы решения задач в акустике океана
• Оптические методы анализа в научных исследованиях
• Основы теории антенных систем
• Автоматизация измерений в акустическом эксперименте
• Цифровая обработка оптических изображений
• Компьютерное моделирование методом Монте-Карло
• Численное моделирование в гидродинамике и акустике
• Моделирование высокочастотных и оптических разрядов
• Оптические информационные системы
• Лазерные информационные технологии в биомедицинских исследованиях
• Методы пространственной обработки сигналов
• Параллельное программирование с использованием технологии CUDA
• Имитационное моделирование сложных систем
• Современные ультразвуковые исследования с использованием информационных технологий в биологии и медицине
• Анализ распространения волн в случайных средах
• Анализ нелинейных случайных волн в средах без дисперсии.