Специализация "Автоматизированные системы"
Дисциплины (общий блок)
Дисциплины (специализированный)
Интеллектуальная обработка данных
Машинное обучение (классификация и кластеризация данных, полносвязанные и глубинные нейронные сети), методы визуализации данных, методы обработки текстов, методы обработки изображений.
Материал изучается с применением языка программирования Python и написанных для него библиотек.
Выпускные квалификационные работы студентов:
Моделирование жизненного цикла инновационной технологии на основе текстовых данных
Разработка программного обеспечения для извлечения именованных сущностей из текстов на естественном языке
Выделение полисемичных слов из графа связности соседних слов текста
Платформа для оценки знаний английского языка с использованием корпусного материала
Система автоматической разметки научных статей
Программная система для анализа сходства тем иностранных новостных сайтов
Системы искусственного интеллекта
Дисциплина включает в себя рассмотрение основных вопросов современной теории и практики построения интеллектуальных систем, рассматриваются вопросы представления знаний, построения механизмов вывода, изучение логики предикатов 1-го порядка, автоматическое принятие решений, основанное на знаниях и рассуждениях.
Выпускные квалификационные работы студентов:
Исследование проблемы использования результатов анализов указателей LLVM применительно к архитектуре Эльбрус
Разработка программного обеспечения для кредитного скоринга на основе банковских транзакций клиента
Разработка программного комплекса для обработки, анализа и структурирования репликационных последовательностей ДНК и РНК, полученных путем секвенирования
Исследование и разработка программного комплекса для анализа и визуализации информационных поводов в социальных сетях
Исследование и разработка методов распознавания образов для синхронного перевода с языка жестов
Исследование методов сегментации изображений
КП «Инструментальные средства программирования»
Работа в САПР Intel Quartus Prime, разработка простых цифровых систем в схемном редакторе, верификация средствами Quartus Prime, знакомство с ПЛИС.
Курс дополняет дисциплину: Проектирование систем на кристалле.
Примеры тем практических работ:
Сборка логической функции в схемном редакторе
Минимизация логической функции. СДНФ, СКНФ
Разработка дешифратора адреса
Разработка сумматора
Проектирование конвейерного умножителя
Проектирование простого устройства на ПЛИС
Работы выполняются в основном на платах De10-lite
Проектирование систем на кристалле
Основы Verilog, описание базовых цифровых блоков (мультиплексоры, шифраторы, АЛУ, цифровые автоматы и т.д.) на HDL, разработка софт-процессоров на примере архитектуры MIPS (однотактный, многотактный, конвейерный процессор) основной путь создания заказных микросхем (ASIC) от проекта, до конечного чипа.
Системное проектирование цифровых устройств
Является продолжением трека спец. дисциплин с 3 курса.
Продвинутый Verilog, особенности организации памяти вычислительных систем, как устроен кэш в процессоре, особенности разработки промышленных софтпроцессорных ядер, Intel NIOS II, HPS (ARM ядро в ПЛИС), особенности разработки программно-аппаратных комплексов как Система на кристалле.
Практики содержат работы по доработке и модификации schoolMIPS/schoolRISCV ядер, работа с NIOS II/HPS на продвинутых платах De1-Soc/De10-Standart/De10-Nano и их программирование, подключение монитора, мыши, ИК-пульта к платам, работа с внешней памятью DDR, обработка звука и видео.
Высокоуровневое и имитационное моделирование цифровых систем
Является завершением трека спец. дисциплин с 3 курса.
SystemVerilog, верификация проектов с использованием Direct Programming Interface к языкам высокого уровня, Разработка цифровых проектов на Matlab, Разработка больших проектов на примере аппаратных реализаций ИНС: на Verilog, TenzorFlow+Verilog, openVINO, openCL на одноплатном компьютере, Разработка многоядерных вычислительных систем (Сети на кристалле)
Используются продвинутые платы ПЛИС, Raspberry PI 4, JetsonNANO, Intel NEURAL Compute Stick 2.
ПРОЕКТЫ
Научные: сети на кристалле, классификация текстов, нейроинтерфейсы
Программно-аппаратные: роботы, 3Д-принтеры, другие разработки
Программные: ИНС, обработка текстов и др.
Участие в конкурсах: УМНИК, СТАРТ, Innovate FPGA (Intel) и т.п.
Конференции: Арменского, российские и международные (Scopus, IEEE, ВАК)
Работа для студента: ПГАС, научный ассистент, учебный ассистент
2020-2021 учебный год:
Робот гексапод
Разработка стенда для удаленной работы с оборудованием
Разработка автоматизированного классификатора коротких текстов
Высокоуровневое моделирование сетей на кристалле (НИР)
И много-много других…
2019-2020 учебный год:
Программно-аппаратный комплекс для распознавания эмоционального состояния человека
Программно-аппаратный комплекс для распознавания эмоций по выражению лица человека
Система дистанционного управления роботом
Автоматизированная система учета и выдачи материальных ценностей
Антропоморфный робот на базе ПЛИС
2018-2019 учебный год:
Интеллектуальная система на основе ПЛИС: 3D принтер
Интеллектуальный аквариум на базе ПЛИС
Изучение возможностей роботов NAO и Darwin OP2
ЧЕМУ УЧАТ НА СПЕЦИАЛИЗАЦИИ АС?
У нас не учат программированию. Вы и так должны это уметь. Программист без понимания того, где будет работать его программа – не самый лучший программист.
Мы учим тому, как устроен процессор и любая цифровая система изнутри. Как создать вычислительную систему, которая будет эффективно работать с вашей программой, и программу, которая будет быстро работать на вашей аппаратуре.
Мы не учим конкретным новым фреймворкам, но мы учим новейшим технологиям, таким как высокопроизводительные гетерогенные вычисления, системы на кристалле, сети на кристалле, нейронные сети и их аппаратные реализации и т.д.
Вы сможете увидеть результат работы вашей программы не только на экране компьютера или мобильного телефона, но и как функционирование единого программно-аппаратного комплекса.
Вы узнаете, что такое современные САПР и цикл проектирования современной аппаратуры.
Вы узнаете, чем на самом деле занимается компания Intel, и что такое fabless, что такое верификация и HDL.
Мы научим вас не только программировать, но и сделаем из вас высококлассного инженера.
ГДЕ ВЫ СМОЖЕТЕ РАБОТАТЬ ПОСЛЕ СПЕЦИАЛИЗАЦИИ АС?
Где угодно, где нужны программисты и специалисты по компьютерному оборудованию начиная от ведущих центров разработки и заканчивая банками. Все зависит от ваших предпочтений.
Мы хотим, чтобы вы работали: в передовых фаблес компаниях в России и зарубежом. Компанииях, которые разрабатывают передовые программно-аппаратные решения. Например, это компании, где уже работают наши выпускники: Intel, Samsung, IVA tech, НТЦ Модуль, РКК Энергия, МЦСТ, Яндекс и др. Департамент компьютерной инженерии: Доцент Департамент компьютерной инженерии: Доцент Департамент компьютерной инженерии: Ассистент Учебная лаборатория систем автоматизированного проектирования: Инженер
Предполагается, что лучшие выпускники специализации АС продолжат обучение на соответствующей специализации в магистратуре, обучение в которой построено на базе АО «МЦСТ» (Эльбрус) по принципу 50/50 – половину времени студенты официально с з/п работают в МЦСТ, а остальное время осваивают специальные дисциплины там же и на базе МИЭМ. Проект и ВКР тоже выполняются в МЦСТ. МЦСТ – глобальная российская компания, специализирующаяся на разработке универсальных микропроцессоров, микроконтроллеров, управляющих вычислительных комплексов, оптимизирующих и двоичных компиляторов и операционных систем. Наиболее известна благодаря своей разработке: Эльбрус.
Другой трек обучения в магистратуре: академическая магистратура, когда студент получает стипендию, соизмеримую со средней з/п, половину времени работает в МИЭМ и занимается научными исследованиями, а остальное время – учится. ГДЕ УЗНАТЬ БОЛЬШЕ?
Почта: a.romanov@hse.ru
Почта: spolessky@hse.ru
Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!
Сервис предназначен только для отправки сообщений об орфографических и пунктуационных ошибках.