Раздел предназначен для студентов и аспирантов. Здесь будет публиковаться информация, полезная для них, в частности примеры тем и тематических направлений курсовых и выпускных квалификационных работ, которые поддерживаются нашим коллективом. Также Вы можете ознакомиться с материалами некоторых наших лекций.

Примеры тематических направлений:

  1. Базы данных и информационные системы, основанные на базах данных.
  2. Оценки защищенности от социоинженерных атак.
  3. Анализ социальных сетей, личностные особенности пользователей и цифровые двойники.
  4. Байесовские сети доверия, алгебраические байесовские сети и родственные модели знаний с неопределенностью в искусственном интеллекте.
  5. Нечеткие системы и мягкие вычисления.
  6. Веб-программирование и разработка прикладных автоматизированных информационных систем.
  7. Веб-аналитика и прикладные технологии продвижения сайтов (СЕО).
  8. Информатика, искусственный интеллект и бизнес-аналитика.
  9. Информационно-аналитические проекты.
  10. Разработка перспективных исследовательских тематик и интенсивная подготовка студентов, планирующих заниматься научной деятельностью в магистратуре, аспирантуре и далее.
  11. Data Science: общая подготовка и прикладные задачи.

Примеры темы курсовых и выпускных квалификационных работ студентов и аспирантов, которые поддерживаются нашим коллективом:

  1. Анализ защищенности пользователей информационных систем от социоинженерных атак.
  2. Бэктрекинг успешных инцидентов социоинженерных атак.
  3. Социоинженерные атаки: вероятностный подход к бэктрекингу траекторий/сценариев.
  4. Построение и обработка цифровых двойников пользователей социальных сетей.
  5. Оценка личностных особенностей пользователей посредством анализа контента, публикуемого ими в социальных сетях.
  6. Синтез и слияние цифровых двойников пользователей: анализ аккаунтов в социальных сетях.
  7. Цифровая среда для имитирования социоинженерной атаки в игровой форме.
  8. Цифровая среда для оценки выраженности личностных особенностей пользователя.
  9. Логико-вероятностный вывод и синтез глобальной структуры алгебраических байесовских сетей.
  10. Машинное обучение алгебраических байесовских сетей.
  11. Data Science.
  12. Вопросы математической химии.
  13. Байесовские сети доверия.
  14. Идентификация (нумерация) минимального графа смежности.
  15. Инварианты в семействах минимального графа смежности.
  16. Теория надежности в терминах алгебраических байесовских сетей.
  17. Спектральные свойства алгебраических байесовских сетей.
  18. Достаточное условие семейства минимального графа смежности.
  19. Асимптотика симплекс метода в алгебраических байесовских сетях.
  20. Алгоритм построения случайного покрытия графа путями.

Примеры тем, ассоциированных с финансовыми организациями:

  1. Приоритизация клиентов, анализ эмоций и потока клиентов.
  2. Распознавание эмоций и лжи по голосу.
  3. Распознавание беззвучной речи с использованием носимых устройств («чтение мыслей»).
  4. Выявление преступных групп.
  5. Логистика товаров и услуг (например перемещение карт, наличных и т.д.).
  6. Глубокое обучение на графах (предсказание связей).
  7. Artificial general intelligence для принятия решений и диалоговых систем.

Приятным бонусом является то, что наши студенты и аспиранты регулярно получают различные стипендии и гранты: