Целью дисциплины является языковая и коммуникативная подготовка специалистов, владеющих знаниями и умениями, позволяющими осуществлять межкультурную коммуникацию как в форме опосредованного письменного (чтение, письмо), так и непосредственного устного (говорение, аудирование) иноязычного общения. Формирование у студентов способности и готовности к межкультурному общению обуславливает коммуникативную направленность курса иностранного языка, что предполагает учет личностных и профессиональных потребностей, интересов и индивидуальных психологических особенностей обучаемых, общее интеллектуальное развитие личности студента.

Цель предполагает достижение определенного уровня компетенции, под которой понимается умение соотносить языковые средства с конкретными целями, ситуациями, условиями и задачами речевого общения.

Задачи курса заключаются в дальнейшем развитии и совершенствовании навыков чтения и перевода специализированной научно-технической литературы, аннотирования и реферирования, умений смысловой обработки, обобщения и анализа информации; навыков речевого общения, умений монологического высказывания и диалогической речи на основе профессионально-ориентированных ситуаций, умений выражать различные коммуникативные намерения (беседа, обсуждение, оценка, обоснование решения, аргументация, инструктаж); навыков письменной речи на основе умения осуществлять письменное общение в форме делового письма, отчета, статьи, доклада с определенной коммуникативной целью.

Цель дисциплины - формирование у студентов ясного представления об актуальном понятии науки и научности, об исторической и логической обусловленности статуса понятия науки, о проблемах, возникающих при определении статуса и понятия науки.

Студенты, завершившие изучение данной дисциплины, должны знать:

- историю возникновения естествознания на фоне философии, способы ее представления и основные исторически сложившиеся определения понятия познания и методы познания;

- основные школы и подходы, объясняющие понятие рациональности;

- основные теории, объясняющие понятия знания, истины, знака, языка, коммуникации и понимания;

- значение основных терминов, применяемых в системных языках описания естествознания представителями логики, семиотики и общей теории систем.

уметь:

- самостоятельно отличать научное знание от пара-, квази-, и ненаучного знания;

- применять аналитические методы познания к явлениям эмпирического и теоретического характера, оценивать и приводить основания собственной научной деятельности.

Курс относится к основным дисциплинам содержания образовательных программ подготовки магистров по специализации "Интеллектуальные системы обработки изображений" и имеет своей целью формирование у студентов практических навыков применения новых и перспективных информационных технологий, предназначенных для решения задач обработки и анализа изображений и задач из смежных областей.

В курсе рассматриваются основные алгоритмы и информационные технологии цифровой обработки и распознавания изображений, в том числе полихроматических и многоспектральных. Проводится изучение методов текстурного анализа, вейвлет- анализа, сжатия изображений, морфологического анализа изображений, сегментации изображений.

Студенты, завершившие изучение данной дисциплины будут знать современное состояние и перспективы развития информационных технологий анализа изображений и уметь использовать методы и средства компьютерной обработки изображений и программные средства для решения прикладных научно-технических задач.

Целью дисциплины является наделение студентов знаниями и практическими навыками по разработке математических методов, алгоритмов и программных средств для решения задач распознавания образов (в том числе зрительных), а также понимания (автоматической интерпретации) изображений. В процессе изучения курса студенты должны получить необходимые сведения об основных методах построения распознающих систем и систем обработки больших информационных массивов, научиться ставить и решать задачи обучения и самообучения при распознавании образов, производить анализ и оптимизацию алгоритмов распознавания и понимания изображений по критериям качества и вычислительной сложности.

Целью изучения курса является формирование у студентов теоретических знаний о физических основах формирования изображений в оптических системах и электронных микроскопах, методах оценивания качества формируемых изображений, а также практических навыков в области компьютерного моделирования изображений.

Основными задачами курса являются: изучение физических основ формирования изображения в оптических и электронных системах с учетом различных факторов; изучение математических и компьютерных моделей формирования оптического и электронного изображения; изучение математической модели аберраций оптических и электронных систем; изучение основных передаточных характеристик систем формирования изображений и оценка влияния на них различных факторов; освоение основных методик оценки качества изображения и критериев качества изображения; получение студентами практических навыков по компьютерному моделированию и оценке качества изображения.

Целью изучения дисциплины является наделение студентов знаниями и практическими навыками по построению математических моделей данных, разработке методов, алгоритмов и программных средств анализа данных, применению инструментальные средств, применению алгоритмов и программных средств для решения задач интеллектуального анализа данных, получаемых в результате экспериментальных исследований (Data Mining), в том числе большого объёма (Big Data). Основные задачи изучения дисциплины: изучение основных понятий и овладение классическим аппаратом математической статистики; изучение математических моделей данных для различных классов статистических данных; изучение технологий Data Mining; изучение технологий Big Data; приобретение студентами навыков самостоятельно ставить и решать прикладные задачи интеллектуального анализа данных; приобретение студентами навыков работы с соответствующими прикладными пакетами.

Дисциплина является одной из базовых дисциплин магистерской программы, имеет своей целью формирование у студентов теоретической основы цифровой обработки изображений как дискретных двумерных сигналов и ознакомление с методами и средствами компьютерной обработки изображений.

Основное содержание данной дисциплины составляет теория двумерных дискретных линейных систем, статистическая теория оценивания дискретных сигналов и теория математической обработки изображений, включающая основные модели и меры качества представления изображений, методы и алгоритмы решения основных прикладных задач обработки изображений на ЭВМ.

Задачами дисциплины являются: создание у студентов основ широкой теоретической подготовки в области обработки изображений, обеспечивающей им практические навыки использования основных методов цифровой обработки изображений, восстановления, анализа, классификации и распознавания изображений; приобретение знаний современных принципов компьютерного кодирования изображений, в том числе методик цветового кодирования; наделение студентов знаниями и практическими навыками по разработке математических методов и алгоритмов компьютерной обработки и анализа цифровых изображений.

Цель дисциплины: знакомство с современными проблемами распределённого программирования, а также подходами к их решению.

Содержание курса.

Распределённые программные системы. Особенности распределённых программных систем уровня предприятия. Принципы реализации систем уровня предприятия в рамках технологии Java Enterprise Edition (JavaEE). Модель JavaEE. Основы языка Java. Принципы разработки программного обеспечения. Вспомогательные технологии разработки: XML, JNDI, JDBC, Servlets, JSP, EJB2, Session Beans, Entity Beans, JMS.MDB, Hibernate, EJB3, Entity Persistence, JSF, JTA, RUP.

Задачами данной дисциплины являются:

- совершенствование студентами практических навыков выполнения научно-исследовательской работы, решения реальных научных и проектно-технологических задач в области прикладной математики и информатики;

- развитие у студентов творческих способностей и навыков самостоятельной постановки и решения научных и инженерных задач в указанной области;

- закрепление студентами теоретических знаний, полученных в процессе обучения, развитие способности их практического применения;

- приобретение и накопление опыта активного участия в работе научных семинаров, конференций, симпозиумов;

- формирование задела для последующего выполнения студентами выпускной квалификационной работы магистра.

Студенты, завершившие выполнение НИР магистра, должны знать: основные принципы проведения научно-исследовательской работы; методологию выполнения теоретических и экспериментальных исследований по выбранной тематике НИР магистра; актуальность выполнения исследований по выбранной тематике НИР магистра, варианты практического применения результатов исследования; программное обеспечение, компьютерные технологии, математический аппарат, использованные при выполнении научно-исследовательской работы; действующие стандарты и правила оформления научно-технического отчета (научной публикации) по результатам проведенного исследования.

Студенты должны уметь: вести библиографическую работу с привлечением современных информационных технологий; формулировать задачи, возникающие в ходе научно-исследовательской работы, и выбирать методы их решения; осваивать новые информационные технологии и системы, применять их в практической деятельности; оформлять итоги проделанной работы в виде отчета, реферата, научной публикации, презентации, оформленных в соответствии с имеющимися требованиями, с привлечением современных средств редактирования; представлять результаты научно-исследовательской работы в виде доклада на научных семинарах, конференциях, симпозиумах.

Цели практики: систематизация и углубление полученных теоретических знаний; приобретение опыта выполнения работ в подразделениях предприятия, занимающихся разработкой и применением математических методов, математических моделей, компьютерного программного обеспечения и информационных технологий; ознакомление студентов с организационной и функциональной структурой предприятия-базы практики; подбор и изучение информации по теме выпускной квалификационной работы магистра (магистерской диссертации).

Для достижения поставленных целей студенту необходимо решить следующие задачи:

- ознакомиться с предприятием, теми его подразделениями, деятельность которых связана с прикладной математикой и информатикой;

- получить у руководителя тему выпускной квалификационной работы магистра и задание на практику;

- найти и изучить информацию, которая необходима для успешного выполнения выпускной работы магистра, выполнить задание руководителя.

Выполнение выпускной квалификационной работы по теме, соответствующей направлению «Математическое моделирование и вычислительные технологии». Получение результатов, обладающих практической значимостью и элементами научной новизны. Апробация результатов работы на научных семинарах, конференциях, симпозиумах. Публичная защита работы на заседании Государственной аттестационной комиссии.

Курс «Технологии обработки потоков видеоданных» является основой для получения студентами практических навыков по проектированию, а также исследованию систем обработки видеосигналов, предназначенных для использования на персональных компьютерах, а также для передачи видеоинформации по цифровым каналам связи.

Целью преподавания дисциплины является изучение особенностей видеоизображений. Рассматриваются принципы сжатия видеосигналов, аппаратные и программные средства, обеспечивающие ввод, вывод и комплексную обработку видеоинформации на компьютерах, а также стандарты ее представления.

Основной задачей курса является приобретение студентами знаний и представлений о возможностях комплексной обработки потоков видеоданных, а также принципов построения и функционирования программных систем анализа движения на кадрах видеопоследовательности.

Цели и задачи изучения дисциплины: наделение студентов знаниями о принципах проектирования, различных задачах администрирования и обеспечении безопасности, логической и ссылочной целостности распределённых баз данных (БД); выработка у студентов приёмов и навыков решения разнообразных задач, связанных с извлечением, анализом и модификацией данных; формирование у студентов понятия, о различных проблемах обработки распределённых и разнородных данных и обоснованном выборе способов их решений; ознакомление студентов с системой управления базами данных (СУБД) Microsoft SQL Server, закрепление вышеозначенных теоретических навыков лабораторными занятиями на базе этой СУБД; знакомство студентов с современными принципами и технологиями проектирования программного обеспечения (ПО) взаимодействующего с СУБД.

Целью преподавания дисциплины является создание у студентов основ теоретических знаний в области разработки программного обеспечения, формирование у студентов фундаментальных знаний о принципах построения, реализации и функционирования программных комплексов, о методах, технологиях, средствах и стандартах разработки программного обеспечения, а также теоретических знаний и практических навыков в области применения технологий, методов и средств проектирования и разработки программного обеспечения систем обработки изображений, в соответствии с современными требованиями, предъявляемыми к подготовке студентов по направлению «Прикладная математика и информатика».

Основными задачами курса являются: приобретение студентами знаний о методологии разработки программных комплексов; изучение принципов построения и функционирования программных систем обработки изображений.

Цели дисциплины: создание у студентов основ широкой теоретической подготовки в области современных математических методов криптографии и защиты информации, алгоритмических методов решения теоретических и прикладных задач, позволяющей будущим инженерам ориентироваться в потоке научной и технической информации и обеспечивающей им возможность использования разнообразных методов и современных достижений в тех областях техники, в которых они специализируются; формирование у студентов научного мышления, правильного понимания границ применимости криптографических методов и их криптоустойчивости. умения оценивать степень достоверности полученных теоретических результатов и компьютерных экспериментов; выработка у студентов приёмов и навыков решения конкретных задач защиты информации, помогающих студентам в дальнейшем решать инженерные задачи; ознакомление студентов с современным алгоритмическим и аппаратным обеспечением решения задач защиты информации и выработка у студентов начальных навыков проведения экспериментальных исследований и оценки эффективности алгоритмов.

Цели дисциплины: Ознакомление студентов с современным положением дел в области ДЗЗ и наделение студентов знаниями позволяющими понять принципы функционирования различных космических платформ и специфику получаемых данных ДЗЗ. Создание у студентов основ теоретической подготовки в области обработки, дешифрирования и понимания данных ДЗЗ, обеспечивающей им возможность использования разнообразных подходов, методов и алгоритмов работы с данными ДЗЗ. Выработка у студентов приёмов и навыков решения прикладных задач из разных областей научно-хозяйственной деятельности с использованием данных ДЗЗ, помогающих студентам в дальнейшем решать конкретные инженерные, производственные и прикладные задачи. Ознакомление студентов с современным программным обеспечением, предназначенным для обработки и анализа космических снимков, а также выработка у студентов навыков проведения вычислительных экспериментов, анализа и понимание результатов исследований.

Цели дисциплины: наделение студентов знаниями, относящимися к одной из важнейших областей применения компьютерной обработки изображений - геоинформатике, а также практическими навыками по разработке и применению геоинформационных систем (ГИС) и технологий различного назначения.

Задачи дисциплины: создание у студентов основ широкой теоретической подготовки в области ГИС; выработка у студентов приёмов и навыков решения конкретных практических задач геоинформатики; приобретение знаний об информационных технологиях формирования и текущего обновления ("актуализации") баз пространственно распределённых данных, о проектировании и практическом применении ГИС; приобретение теоретических и практических знаний об аналитических функциях и возможностях ГИС; решение большого числа практических задач на лабораторных работах и в рамках курсового проекта непосредственно в ГИС-пакетах.

Основное содержание дисциплины «Методы и средства обработки медицинских изображений» составляют теория, технология, методы и алгоритмы цифровой обработки и анализа изображений, содержащих биомедицинскую информацию.

Цели дисциплины: изучение и классификация основных задач и способов обработки изображений в современных биомедицинских системах, изучение информационных процессов получения и формирования изображений в медицинской практике; знакомство с общей теорией обработки изображений с учётом медицинской специфики, а также изучение наиболее разработанных методов обработки изображений: линейной фильтрации, нелинейной фильтрации, Фурье-анализа изображений, методов коррекции, преобразования и анализа биомедицинских изображений, методов компьютерной томографии» формирование специальных знаний, умений, навыков в создании новых систем и методов цифровой обработки изображений для медицинской диагностической аппаратуры.

В результате изучение дисциплины магистры будут подготовлены для научно-исследовательской и практической деятельности в области задача автоматизации обработки и анализа биомедицинских изображений.

Целями и задачами изучения дисциплины является получение студентами необходимых знаний об основных этапах преобразования оптических сигналов в "видеоинформационном тракте" систем формирования и обработки изображений, формирование у них навыков и умений строить математические модели видеоинформационного тракта, производить анализ и оптимизацию моделей по критериям адекватности (точности) и вычислительной сложности. Моделирование включает в себя воспроизведение (имитацию) эффектов преобразования и искажения оптических сигналов при формировании изображений; реализацию обработки искажённых изображений исследуемыми алгоритмами; проведение вычислительных экспериментов с моделями и получение характеристик эффективности алгоритмов.

Материал дисциплины является достаточно универсальным, изучаемые в ней принципы и подходы математического моделирования могут быть применены к широкому классу систем, ориентированных на формирование и компьютерную обработку изображений.