Магистратура "Информационно-измерительные и управляющие системы в ускорителях заряженных частиц" НГТУ, Новосибирск

Студенты получают глубокие знания в области проектирования и конструирования электрофизических установок, включая ускорители, а также осваивают методы метрологического обеспечения и обработки измерительной информации. Особое внимание уделяется цифровым технологиям моделирования, современной схемотехнике и разработке датчиков, которые являются основой для создания высокоточных информационно-измерительных систем. Программа также охватывает вопросы энергосбережения и приборного обеспечения, что позволяет выпускникам эффективно решать задачи, связанные с оптимизацией энергопотребления в сложных технических системах.

Важной частью обучения является изучение систем компьютерного зрения и киберфизических систем, которые открывают новые возможности для автоматизации процессов управления и анализа данных в реальном времени. Студенты также знакомятся с методами обработки сигналов и применением искусственных нейронных сетей, что позволяет им работать с современными технологиями искусственного интеллекта и машинного обучения.

Выпускники востребованы не только в научно-исследовательских организациях, но и в высокотехнологичных отраслях промышленности, где требуются специалисты, способные разрабатывать и внедрять инновационные решения.

Дисциплины программы:

• Иностранный язык
• Цифровые технологии моделирования в приборостроении
• Метрологическое обеспечение методов и средств измерений
• Современная схемотехника в приборостроении
• Датчики и нормирующие преобразователи информационно-измерительных систем
• Конструирование электрофизических установок и ускорителей
• Приборное обеспечение энергосбережения
• Теоретические основы обработки измерительной информации
• Системы компьютерного зрения.

Дисциплины по выбору:

• Особенности построения и применения информационно-измерительных систем в технической защите информации
• Особенности построения и применения информационно-измерительных систем в экспериментальных исследованиях и испытаниях
• Управление инновациями
• Теоретические основы обработки сигналов.

Факультативные дисциплины:

• Искусственные нейронные сети
• Киберфизические системы: теория и приложения.