Размер шрифта:
+
Цвет сайта:
Изображения:
Вкл. Выкл.

Направление подготовки аспирантов «Компьютерные науки и информатика (1.2)»

План набора на 2022 год

Очная форма обучения
  • Бюджет: 10
  • Платно: 2
  • Целевой прием: 0
  • Стоимость обучения в 2022 году: 175507 р.
  • Продолжительность обучения: 3 года

Как подать документы

Документы можно подать через личный кабинет

Подать заявление

Вопросы о поступлении

Интересующие вас вопросы
можно задать в личном кабинете

Задать вопрос

или по телефону (3822) 701-523

Научные руководители и тематики диссертационных исследований

ФИО научного руководителя, уч. степень, звание, должность, контактная информация

Перечень научных спец-тей

Основные направления исследований
(области научных интересов)

Научные тематики исследований
(для будущих аспирантов, докторантов)

Боровской Игорь Георгиевич, д. т. н., профессор, заведующий кафедрой ЭМИС

Тел.: (3822) 90-01-87
E-mail: emis@tusur.ru

  • 1.2.2
  • Параллельное программирование
  • Искусственный интеллект и принятие решений
  • Интеллектуальный анализ данных и распознавание образов
  • Обработка и анализ сигналов
  • Проблемы теории управления техническими системами
  • Теория вероятностей и математическая статистика
  • Реализация эффективных численных методов и алгоритмов в виде комплексов проблемно-ориентированных программ для проведения вычислительного эксперимента
  • Комплексные исследования научных и технических проблем с применением современной технологии математического моделирования и вычислительного эксперимента
  • Разработка новых интернет- технологий, включая средства поиска, анализа и фильтрации информации, средства приобретения знаний и создания онтологии, средства интеллектуализации бизнес-процессов
  • Методы прогнозирования в экономике
  • Теплоперенос и тепломассообмен
  • Математическое моделирование физико-химических превращений в материалах
  • Разработка математических, логических, семиотических и лингвистических моделей и методов взаимодействия информационных процессов, в том числе на базе специализированных вычислительных систем.
  • Методы прогнозирования в экономике
  • Интеллектуальный анализ данных и распознавание образов
  • Обработка и анализ сигналов.
  • Создание комплекса программ для обработки экспериментальных данных
  • Разработка унифицированной высокопроизводительной системы для облачного хранения, обработки и анализа экспериментальных данных при проведении научных исследований

Газизов Тальгат Рашитович, д. т. н., заведующий кафедрой ТУ

Тел.: (3822) 41-34-39
E-mail: talgat@tu.tusur.ru
1.2.2
  • Электромагнитная совместимость, электромагнитный терроризм, вычислительная электродинамика, методы оптимизации, электрическое моделирование, многопроводные линии передачи, полосковые линии, помехозащитные устройства, сверхкороткий импульс, ускорение решения систем линейных алгебраических уравнений, разработка систем компьютерного моделирования
  • В соответствии с основными направлениями исследований

Ганджа Тарас Викторович, д. т. н., профессор кафедры КСУП

Тел.: 8-913-846-11-77
E-mail: gandgatv@gmail.com
1.2.2
  • Компьютерное моделирование многокомпонентных физико-химических и химико-технологических объектов
  • Интеллектуальные системы управления технологическими объектами
  • Интеллектуальное дистанционное управление группами динамических объектов
  • Компьютерное моделирование и управление социально-экономическими и эколого-экономическими системами
  • Автоматизация натурных и вычислительных экспериментов научно-исследовательского и учебного характера
  • Система автоматизированного моделирования теплоэнергетическими системами для управления процессами стерилизации продукции, инструментов и одежды
  • Системы компьютерного моделирования технических объектов для разработки сценариев управления
  • Системы интеллектуального управления технологическими объектами добычи нефти и газа
  • Разработка экологических программ для мониторинга окружающей среды и ликвидации последствий загрязнений ее объектов

Горитов Александр Николаевич, д. т. н., доцент, профессор кафедры АСУ

Тел.: (3822) 70-15-36
E-mail: ang@asu.tusur.ru

1.2.2
  • Методы и алгоритмы моделирования сложных технических объектов
  • Методы и алгоритмы обработки изображений
  • Методы и алгоритмы распознавания образов
  • Алгоритмы управления манипуляционными роботами в сложной внешней среде
  • Моделирование управляемых технических систем
  • Методы и алгоритмы управления манипуляционными роботами в сложных внешних средах
  • Управление манипуляционными роботами по видеоизображению

Дмитриев Вячеслав Михайлович

Тел.: (3822) 41-39-15
E-mail: dmitriewvm@gmail.com

1.2.2

2.3.2

2.3.3

2.3.8

  • Компьютерное моделирование сложных управляемых систем и технологических процессов
  • Информационные технологии в образовательных процессах
  • Интеллектуальное дистанционное управление мобильными динамическими объектами
  • Компьютерное моделирование и управление системами дополнительного образования и эколого-экономическими системами
  • Среда автоматизированного моделирования мультифизических систем
  • Системы компьютерного моделирования управляемых технических объектов для разработки сценариев управления и прототипирования микроконтроллеров
  • Системы многоуровневого компьютерного моделирования физических задач
  • Разработка моделей бизнес процессов и систем массо-вого обслуживания для целей оптимизации деятельности предприятий
Катаев Михаил Юрьевич, д. т. н., профессор, профессор кафедра АСУ
Тел.: (3822) 70-15-36
E-mail: kataev@mail.tomsknet.ru

1.2.1

1.2.2

1. Обработка изображений.

1.1 RGB изображения статические и динамические (изучение лица человека, походка человека, жесты, поиск содержания изображений, техническое зрение роботов, контроль качества промышленных изделий)

1.2 Многоспектральные изображения спутников Landsat-8, Sentinel-1,2? MODIS (кластеризация, классификация, построение масок типов поверхности, поиск изменений, определение состояния растений)

1.3 RGB изображения БПЛА (классификация типов поверхности (растения, почва, сорняки), определение состояния растений, экологическое состояние)

2. Обработка сигналов

2.1 Обработка гиперспектральных данных спутниковых приборов GOSAT, OCO, TANSAT (определение аэрозоля, содержания газов)

2.2 Обработка лидарных сигналов (наземных и спутниковых станций)

2.3 Обработка сигналов датчиков ЭКГ, ЭЭГ (определение состояния человека)

3. Бизнес-процессы

3.1 государственных учреждений (оценка оказания услуг)

3.2 промышленных предприятий (оценка эффективности производства)

3.3 управления (принятие решений, рекомендательные системы)
Научные тематики связаны с научными направлениями. Каждая тема исследований может быть скорректирована относительно знаний, опыта, умения соискателя по трем выделенным направлениям из области: обработка изображений, обработка сигналов и бизнес-процессы.

Кориков Анатолий Михайлович, д. т. н., профессор кафедры АСУ

Тел.: (3822) 70-15-36, (3822) 41-42-79
E-mail: korikov@asu.tusur.ru
Сайт: http://asu.tusur.ru/about/staff/1/
1.2.2
  • Разработка и исследование интеллектуальных систем обработки информации и управления технологическими процессами и производствами
  • Модели, алгоритмы и программные средства дляоптимизации систем обработки информации и управления (СОИУ)
  • Нейроподобные системы анализа и обработки сигналов (в т.ч. изображений)
  • Моделирование интеллектуальных робототехнических систем
  • Нейросетевые методы и/или системы поиска закономерностей в больших наборах данных, временных рядах и т.п.
  • Модели, алгоритмы и программные средства для сетей сбора информации, обработки информации и управления

Красненко Николай Петрович, д. ф. - м. н., профессор, профессор кафедры РТС

Тел.: (3822Э) 41-36-70
E-mail: krasnenko@imces.ru
1.2.2
  • Прогнозирование метеорологических полей и распространения звуковых волн
В соответствии с основными направлениями исследований.

Куксенко Сергей Петрович, д. т. н., профессор кафедры ТУ

Тел.: 8-983-237-75-19
Е-mail: ksergp@mail.ru
1.2.2
  • Разработка математического и программного обеспечения для проектирования радиоэлектронных средств
  • Автоматизированное проектирование радиоэлектронных средств

Мицель Артур Александрович, д. т. н., профессор, профессор кафедры АСУ

Тел.: (3822) 70-15-36
E-mail: maa@asu.tusur.ru
1.2.2
  • Разработка моделей стратегического планирования деятельности экономических объектов
  • Моделирование объектов прикладной экономики, рынка ценных бумаг
  • Разработка моделей проверки знаний студентов, средств языкового анализа и интерпретации, создание компьютерных тренажеров

Тематика возможных диссертационных работ:

  • Управление риском банкротства предприятий
  • Модели планирования производственной деятельности предприятий
  • Модели финансовой устойчивости предприятия
  • Модели планирования траектории обучения студентов
  • Компьютерные тренажеры по естественным дисциплинам
  • Анализ и прогнозирование социально-экономического развития регионов
  • Портфельный анализ ценных бумаг
  • Управление личными финансами
  • Анализ социальных сетей
  • Статистические модели систем оплаты труда

Темы научных исследований аспирантов определяются из научных результатов, полученных ранее, а также в процессе собеседования.

Примеры тем защищенных кандидатских диссертаций:

  • Модели и алгоритмы контроля знаний учащихся по гуманитарным дисциплинам
  • Формирование и управление инвестиционным портфелем пенсионных накоплений в деятельности негосударственных пенсионных фондов
  • Система поддержки принятия решений при управлении риском банкротства предприятия
  • Модели и алгоритмы поддержки принятия решений при управлении региональным и муниципальным долгом на основе анализа рисков
  • Модели и алгоритмы поддержки принятия решений при управлении инвестициями с использованием структурированных финансовых продуктов
  • Модели и алгоритмы управленческого анализа затрат и оптимизации прибыли на промышленных предприятиях
  • Модели аналитического планирования долга муниципалитета на основе метода анализа иерархий
  • Алгоритмы и комплекс программ для решения задач имитационного моделирования объектов прикладной экономики
  • Алгоритмы и программное обеспечение оценивания параметров волатильности и прогнозирования стоимости финансовых инструментов
  • Модели и алгоритмы оптимизации в управлении региональным облигационным долгом
  • Модели и программное обеспечение поддержки принятия решений для развития и повышения эффективности малого бизнеса моногорода (на примере муниципального образования города Юрга)

Ходашинский Илья Александрович, д. т. н., профессор, профессор кафедры КИБЭВС

Тел.: (3822) 41-34-26
E-mail: hodashn@rambler.ru

1.2.1

1.2.2
  • Вычислительный интеллект, метаэвристики
  • Методы и модели интеллектуального анализа данных на основе систем с нечеткими правилами
  • Нечеткое моделирование объектов и явлений
  • Нечеткие модели интерпретации экспериментальных данных
  • Методы и средства обнаружения вторжений на основе систем с нечеткими правилами

Шелупанов Александр Александрович, д. т. н., профессор, заведующий кафедрой КИБЭВС, директор Института системной интеграции и безопасности (ИСИБ)

Тел.: (3822) 90-71-55
E-mail: saa@tusur.ru
Страница в телефонном справочнике ТУСУР

1.2.2

1.2.4
  • Интеллектуальные автоматизированные системы в управлении, проектировании и образовании
  • Комплексы и системы информационной безопасности
  • Биомедицинские технологии
  • Моделированием сложных технических систем, быстропротекающих процессов
  • Интеллектуальные системы моделирования, проектирования и управления
  • Фундаментальные и прикладные основы в области проектирования и разработки комплексных систем
  • Комплексные системы обеспечения информационной безопасности, защиты информации

Специальности

Специальность «Искусственный интеллект и машинное обучение (1.2.1)»

Направления исследований:

  1. Естественно-научные основы и методы искусственного интеллекта.
  2. Исследования в области оценки качества и эффективностиалгоритмических и программных решений для систем искусственногоинтеллекта и машинного обучения. Методики сравнения и выбораалгоритмических и программных решений при многих критериях.
  3. Методы и алгоритмы моделирования мыслительных процессов:рассуждений, аргументации, распознавания и классификации, формированияпонятий. Исследования в области нейроморфных методов анализа данных,имитационное моделирование строения и функций мозга, в том числе – и сиспользованием методов машинного обучения. Нейроинформатика и методымоделирования биологических нервных систем.
  4. Разработка методов, алгоритмов и создание систем искусственногоинтеллекта и машинного обучения для обработки и анализа текстов наестественном языке, для изображений, речи, биомедицины и другихспециальных видов данных.
  5. Методы и технологии поиска, приобретения и использования знаний изакономерностей, в том числе – эмпирических, в системах искусственногоинтеллекта. Исследования в области совместного применения методовмашинного обучения и классического математического моделирования.Методы и средства использования экспертных знаний.
  6. Формализация и постановка задач управления и (поддержки) принятиярешений на основе систем искусственного интеллекта и машинного обучения.Разработка систем управления с использованием систем искусственногоинтеллекта и методов машинного обучения в том числе – управления роботами,автомобилями, БПЛА и т.п.
  7. Разработка специализированного математического, алгоритмического ипрограммного обеспечения систем искусственного интеллекта и машинногообучения. Методы и средства взаимодействия систем искусственногоинтеллекта с другими системами и человеком-оператором.
  8. Многоагентные системы и распределенный ИИ.
  9. Методы и средства использования для решения задач искусственногоинтеллекта и машинного обучения параллельных, квантовых вычислений и т.д.
  10. Исследования в области этических проблем, связанных с созданием ивнедрением ИИ-систем, включая моделирование ожидаемых социальных иэкономических последствий.
  11. Исследования в области «сильного ИИ», включая формированиепонятийной базы и элементов математического формализма, необходимых дляпостроения алгоритмического аппарата.
  12. Исследования в области «доверенных» систем класса ИИ, включаяпроблемы формирования тестовых выборок прецедентов, надежности,устойчивости, переобучения и т.д.
  13. 13. Методы и средства формирования массивов данных и прецедентов,включая «большие данные», необходимых для решения задач искусственногоинтеллекта и машинного обучения. Проблемно-ориентированные коллекцииданных для важных прикладных областей.
  14. Методы и средства формирования массивов условно-реальных данных ипрецедентов, необходимых для решения задач искусственного интеллекта имашинного обучения.
  15. Математические исследования в области статистики, логики, алгебры,топологии, анализа функции и других областях, ориентированные на решениезадач искусственного интеллекта и машинного обучения.
  16. Исследования в области специальных методов оптимизации, проблемсложность и элиминации перебора, снижения размерности.
  17. Исследования в области многослойных алгоритмических конструкций, втом числе – многослойных нейросетей.
Специальность «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ (1.2.2)»

Направления исследований:

  1. Постановка и проведение натурных экспериментов, статистический анализ их результатов, в том числе с применением современных компьютерных технологий.
  2. Качественные или аналитические методы исследования математических моделей.
  3. Алгоритмы и методы компьютерного моделирования на основе результатов натурных экспериментов.
  4. Алгоритмы и методы имитационного моделирования на основе анализа математических моделей.
  5. Эффективные вычислительные методы и алгоритмы с применением современных компьютерных технологий.
  6. Реализация эффективных численных методов и алгоритмов в виде комплексов проблемно-ориентированных программ для проведения вычислительного эксперимента.
  7. Проблемно-ориентированные коды и вычислительные эксперименты. Сравнение результатов вычислительных экспериментов либо с результатами натурных экспериментов, либо с результатами анализа математических моделей.
Специальность «Кибербезопасность (1.2.4)»

Направления исследований:

  1. Анализ известных и вновь выявляемых уязвимостей, их систематизация, разработка методов интеллектуального поиска новых классов уязвимостей.
  2. Моделирование политик информационной безопасности, угроз и атак, методические основы разработки профилей защиты.
  3. Методы проектирования, моделирования, анализа, трансформации программ для выявления потенциальных уязвимостей в программных системах с учетом специфики фаз жизненного цикла: разработки требований, проектирования архитектуры, разработки программного кода, тестирования, верификации, сертификации и эксплуатации.
  4. Методы, алгоритмы и средства пострелизного глубокого анализа защищенности программно-аппаратного обеспечения.
  5. Методы интеграции средств защиты на уровне аппаратуры и на уровне программного обеспечения.
  6. Методы, алгоритмы и средства обеспечения устойчивого функционирования программно-аппаратных систем в условиях злонамеренного воздействия включая методы обфускации и безопасной компиляции программ.
  7. Интеллектуальный масштабируемый мониторинг инцидентов безопасности в распределенных программно-аппаратных системах, методы оперативного реагирования на выявленные угрозы.
  8. Масштабируемые средства интеллектуального анализа данных и процессов в распределенных системах, включая социальные сети.
  9. Разработка методических основ для создания и развития метрик оценки защищенности, уровня доверия компьютерных систем и стандартов в области кибербезопасности.