Deep Robotics
Направление 15.03.06 «Мехатроника и робототехника. Искусственный интеллект»
Институт интеллектуальной робототехники НГУ
Программа бакалавриата 15.03.06 «Мехатроника и робототехника» Института интеллектуальной робототехники Новосибирского государственного университета (ИИР НГУ) готовит специалистов к будущему.
Беспилотный транспорт, умные роботы, производство будущего — это первая в России программа научно-прикладного бакалавриата, где студенты изучают и создают продукты на основе глубокого машинного обучения. Основная цель программы — подготовка высококвалифицированных специалистов, способных разрабатывать и эксплуатировать мехатронные и робототехнические системы для автоматизированного производства, транспорта, сельского хозяйства, медицины и других областей
Это первая в России программа бакалавриата, где студенты изучают и создают продукты на базе глубокого машинного обучения и применяют полученные знания в области робототехники с использованием серийных отечественных и зарубежных роботов. Основной акцент программы сделан на индивидуальную практическую работу со студентами и их участие в ведущих научно-исследовательских центрах или IT-компаниях.
НГУ входит в ТОП-250 среди лучших вузов мира в области инженерных наук и технологий согласно международному рейтингу QS
НГУ имеет самый производительный графический кластер за Уралом для решения задач глубокого машинного обучения. Обучение с первого дня включает работу над проектами в области deep learning с использованием серийных отечественных и зарубежных роботов.
Наши выпускники обладают знаниями и навыками в области программирования, настройки и эксплуатации робототехнических систем, способны осваивать и разрабатывать новые методы и технологии в области прикладного программирования робототехнических систем, а также применять теоретические и экспериментальные исследования для анализа и оптимизации технических процессов.
Чему научат?
Программа института интеллектуальной робототехники (ИИР НГУ) ориентирована на реализацию следующих принципов:
  • приобретение выпускником фундаментальных знаний;
  • гибкость системы подготовки, учитывающая инновационный и научный вектор интересов студентов, их индивидуальные таланты и интересы;
  • формирование мотивации к научно-исследовательской и профессиональной деятельности;
  • создание условий для развития и профессионального роста в двух направлениях: высокие технологии и инновации и теоретические науки, а также направления на стыке теории и практики;
  • междисциплинарность образования, формирующая готовность к эффективному взаимодействию в различных предметных областях;
  • развитие навыков групповой работы, умение мыслить нестандартно, в пределах ограничений сроков и средств, самостоятельно осваивать нестандартные технологии и принимать технически обоснованные, грамотные решения. При этом – понимание широкого контекста IT, встроенных и критических систем, а также владение методами и навыками анализа, синтеза и верификации технических решений.

Выпускники факультета могут работать как программистами-исследователями в ведущих российских и зарубежных IT-компаниях (Ростелеком, МТС, Яндекс, Сбербанк, Google), так и продолжить свое обучение в магистратуре лучших университетов.

Владеть современными фреймворками и программными пакетами в области анализа больших данных и глубокого машинного обучения
Создавать робототехнические проекты на базе роботов с использованием искусственного интеллекта
Разрабатывать, создавать и налаживать сложные системы управления технологическими процессами
Быть в курсе современных трендов и разработок ведущих IT и робототехнических компаний
Программировать на актуальных языках: С++, Python и др.
Стипендиальная программа для первокурсников
Для поступивших по результатам олимпиад или с высокими баллами ЕГЭ
Обучение на программе ИИР НГУ проходит по оригинальной методике преподавания.

Первый год обучения посвящён основам математики и программирования. В течение этого года студенты изучают фундаментальные дисциплины, такие как алгебра и анализ, дискретная математика и математическая логика, а также основы работы с цифровыми платформами и программированием на различных языках. Важной частью курса являются также занятия по императивному и декларативному программированию, а также технический иностранный язык.

На втором курсе студенты углубляют знания в математике и программировании. Курс включает методы алгебры и анализа, объектно-ориентированное программирование (С++, Python), операционные системы, теорию вероятностей и математическую статистику. Также студенты изучают искусственный интеллект (Python), компьютерные сети, программирование микроконтроллеров и теорию параллелизма. Дополнительно предусмотрены проекты по разработке программно-аппаратных комплексов, управлению процессом разработки ПО и компьютерной инженерной графике.

Третий и четвертый курсы посвящены специализации и практическим применениям глубокого машинного обучения: распознавание изображений, обработка естественных языков, безопасность, беспилотный транспорт, робототехника, ритейл, виртуальная и дополненная реальность и многое другое.

Учебная программа состоит из четырех циклов дисциплин: общие математические дисциплины, дисциплины по программированию и автоматизации, гуманитарные и социально-экономические дисциплины, специальные дисциплины
Обучение
С первого года обучения начнется работа над инженерными проектами. Итоговая дипломная работа будет выполнена в форме углубленного исследовательского инженерного проекта.
Список дисциплин
  • Введение в алгебру и анализ
  • Введение в дискретную математику и математическую логику
  • Цифровые платформы (Assembler, программирование и симуляция микроконтроллеров на основе процессора CDM-8)
  • Императивное программирование (изучение базовых алгоритмов и устройство памяти и архитектуры компьютера на языке программирования С).
  • Декларативное программирование (Haskell, SQL)
  • Технический иностранный язык
  • Методы алгебры и анализа
  • Объектно-ориентированное программирование (С++/Python)
  • Операционные системы (углублённое изучение команд для сборки проектов на ОС Linux)
  • Теория вероятностей и математической статистики
  • Введение в искусственный интеллект (на языке программирования Python)
  • Введение в компьютерные сети (Работа с настройкой беспроводных сетей, управлением базами данных)
  • Программирование микроконтроллеров (Работа с базовыми протоколами передачи сигнала между устройствами modbus, I2C)
  • Теория параллелизма (Cuda/Nvidia/С)
  • Разработка программно-аппаратного комплекса для решения научных задач (Изучение языка программирования Python: от классов и методов до участия в реальных соревнованиях на платформе Kaggle)
  • Управление производственным процессом разработки ПО (Проектная деятельность направленная на углублённую работу с системой контроля версий Git)
  • Компьютерная инженерная графика (изучение ГОСТов для работы с 3D моделями)
  • Технический иностранный язык
  • Обработка естественных языков (Понимание устройства работы таких нейронных сетей как GPT, Яндекс Алиса, Llama)
  • Робототехника (Знакомство с ROS2, разработка алгоритмов поведения робота)
  • Автоматическое управление (Разработка систем для автоматизации производственных процессов)
  • Системы интернет вещей (Проектирование и внедрение умных устройств, работающих в сети, и взаимодействие между ними)
  • Введение в прикладные задачи искусственного интеллекта (Основы применения ИИ для решения практических задач в различных областях)
  • Программирование Edge-устройств (на языке программирования С)
  • Цифровая обработка сигналов (Основы очистки и фильтрации сигналов на Python)
  • 3Dмоделирование и машиностроительное черчение (Работа в САПР: КОМПАС-3D)
  • Разработка программных продуктов на базе ИИ-технологий
  • Механика
  • Методы оптимизации
  • Теория статистических решений
  • Деловой английский язык
  • Дизайн систем Machine-learning (Проектирование и разработка прикладных систем с искусственным интеллектом).
  • Шифрование и квантовая информатика (Методы защиты информации и принципы работы квантовых вычислений и их применения).
  • Основы технического документирования (Представление реализованных проектов в Web)
  • Виртуальная и дополненная реальность (Разработка VR/AR приложений в Unity 3D)
  • Экономика производства и инновационная деятельность
  • Основы управления персоналом
  • Учебная и производственная практики для написания выпускной квалификационной работы
Преподаватели программы — ученые, работающие в институтах СО РАН, исследовательских и производственных инновационных предприятиях и ежедневно применяющие свои знания на практике. А это значит, что студенты непосредственно включены в изучение самых актуальных тем на переднем крае науки и имеют возможность участвовать в передовых исследованиях.
Преподаватели
Алексей Григорьевич Окунев

Кандидат химических наук, проректор по программам развития НГУ
И.о. директора Высшего колледжа информатики НГУ
Александр Дмитриевич Назаров

Доктор технических наук, ведущий научный сотрудник лаборатории проблем энергосбережения, ИТ СО РАН, заведующий кафедрой естественнонаучных дисциплин ВКИ НГУ.

Область научных интересов:
- Исследование процессов интенсификации тепло- и массообмена в многофазных потоках.
- Развитие научных подходов при решении инженерных задач энерго- и ресурсосбережения.
- Автоматизация теплофизического эксперимента.
Владимир Евгеньевич Зюбин

Доктор технических наук, ведущий научный сотрудник Института автоматики и электрометрии СО РАН, заведующий кафедрой КТ, профессор ФИТ НГУ

Область научных интересов:
- Разработка процесс-ориентированных языков технологического программирования.
- Разработка теоретической базы и создание средств проектирования реактивных систем
- Разработка методов верификации. киберфизических систем.
- Разработка нейросетевых алгоритмов для задач распознавания образов и управления.
Александр Владимирович Кугаевских

Кандидат технических наук, доцент кафедры геофизики ГГФ
Доцент кафедры компьютерных технологий ФИТ
Игорь Анатольевич Козулин

Заместитель директора ВКИ НГУ по новому набору, зав. лаборатории "Виртуальной и дополненной реальности",
доцент кафедры естественнонаучных дисциплин ВКИ НГУ,
старший преподаватель НГУ.

Область научных интересов:
- Применение передовых технологий виртуальной и дополненной реальности в учебном процессе
- Применение методов машинного обучения для обработки сигналов
- Гидродинамика двухфазных газожидкостных систем в мини- и микроканалах.
- Взрывное вскипание жидкостей при импульсном нагреве, метастабильное состояние жидкости.
Алексей Юрьевич Сахнов

Кандидат физико-математических наук, научный сотрудник лаборатории термохимической аэродинамики Института теплофизики СО РАН. Специалист по моделированию потоков жидкости
Михаил Петрович Токарев

Кандидат технических наук, старший научный сотрудник лаборатории физических основ энергетических установок Института теплофизики СО РАН Специалист в разработке методов и алгоритмов обработки изображений
Во время обучения студенты получают не только теоретические знания, но и приобретают практические навыки. Каждый студент проходит практику в научно-исследовательских институтах и ведущих инженерных компаниях под руководством научных сотрудников, где выполняет свои первые инженерные проекты. Это позволяет не только отработать применение на практике новых знаний, но и определиться со своим дальнейшим профессиональным треком.
Практика
Список практик:

Программирование (Императивное, Декларативное, Объектно-ориентированное)
Разработка программно-аппаратного комплекса для решения научных и прикладных задач
Цифровая обработка сигналов
Робототехника
Компьютерное моделирование робототехнических систем
Разработка мобильных приложений
Системы интернет вещей
Современные методы глубокого машинного обучения
Модели и методы искусственного интеллекта
Виртуальная и дополненная реальность
Глубокое изучение английского языка
Базы прохождения практики
Места
Бюджетные
70
Экзамены
Физика/Информатика и ИКТ
Стоимость
93 000
рублей в семестр
Математика
Русский язык
Платные
5
Льготы победителям и призёрам олимпиад списка РСОШ за 9-11 классы. Подробнее
Экзамены для выпускников СПО
Программные решения
Цифровые платформы
Русский язык
в 2024-25 уч. году


Поступление из Казахстана

Партнерство с зарубежными вузами
Кампус НГУ — место для реальной жизни
Инфраструктура
Узнать детали
Просто оставьте свою электронную почту или задайте вопрос, и мы с Вами свяжемся в течение одного дня, чтобы рассказать подробнее о программе
Нажимая кнопку «Отправить», я даю согласие на обработку своих персональных данных и на рассылку от НГУ.
Если хочешь быть в курсе новостей университета и получать дайджесты с топовыми новостями, самыми интересными событиями и анонсами мероприятий, подпишись на нашу рассылку, заполнив форму
© 2024 Новосибирский государственный университет
Контакты
630090, Новосибирск, ул. Пирогова, 1
Приемная комиссия: +7 (383) 363-40-37, priem@nsu.ru
Мы в соцсетях