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. Информационная безопасность: анализ защищенности пользователей от социоинженерных атак.
  2. Анализ социальных сетей, социальных связей, личностные особенности пользователей и цифровые двойники.
  3. Байесовские сети доверия, алгебраические байесовские сети и родственные модели знаний с неопределенностью в искусственном интеллекте. Нечеткие системы и мягкие вычисления.
  4. Веб-программирование и разработка прикладных автоматизированных информационных систем, включая веб-аналитику и прикладные технологии продвижения сайтов (СЕО).
  5. Базы данных и информационные системы, основанные на базах данных.
  6. Информатика, искусственный интеллект и бизнес-аналитика. Data Science: общая подготовка и прикладные задачи.
  7. Автоматизация образовательного, организационного, научного и иных процессов университета.
  8. Разработка перспективных исследовательских тематик и интенсивная подготовка студентов, планирующих заниматься научной деятельностью в магистратуре, аспирантуре и далее.

Примеры тем 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. Вопросы математической химии.
  12. Байесовские сети доверия.
  13. Идентификация (нумерация) минимального графа смежности.
  14. Инварианты в семействах минимального графа смежности.
  15. Теория надежности в терминах алгебраических байесовских сетей.
  16. Спектральные свойства алгебраических байесовских сетей.
  17. Достаточное условие семейства минимального графа смежности.
  18. Асимптотика симплекс метода в алгебраических байесовских сетях.
  19. 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: