Кафедра информатики

Кафедра КБ-1 «Защита информации» Кафедра КБ-2 «Прикладные информационные технологии» Кафедра КБ-3 «Безопасность программных решений» Кафедра КБ-4 «Интеллектуальные системы информационной безопасности» Кафедра КБ-5 «Аппаратное, программное и математическое обеспечение вычислительных систем» Кафедра КБ-6 «Приборы и информационно-измерительные системы» Кафедра КБ-7 «Специальное приборостроение и системы» Кафедра КБ-8 «Информационное противоборство» Кафедра КБ-9 «Предметно-ориентированные информационные системы» Кафедра КБ-12 «Правовое обеспечение национальной безопасности» Кафедра КБ-14 «Цифровые технологии обработки данных» Кафедра экономической экспертизы и финансового мониторинга Кафедра финансового учета и контроля Кафедра высшей математики Кафедра информатики Базовая кафедра «Проектирование информационно-измерительных и управляющих систем» Базовая кафедра «Прикладное программирование» Базовая кафедра «Государственные финансовые технологии»
Шмелева Анна Геннадьевна
Заведующий кафедрой
кандидат физико-математических наук, доцент
Стромынка, 20, каб. 316
Часы приема:
Чт 14:00 – 17:00
Состав НПС и НПР:
Должность Количество ППС
Профессора 3
Доценты 3
Преподаватели и ассистенты 7
НПР 4
Направления подготовки
Бакалавриат и специалитет:
Магистратура:
Основные дисциплины, читаемые преподавателями кафедры:
  • Информатика
  • Информационные технологии
  • Программирование
  • Основы машинного обучения
  • Компьютерное моделирование сложных систем
  • Теория информации и кодирования в искусственном интеллекте
  • Программирование систем искусственного интеллекта
  • Математические основы искусственного интеллекта
  • Интеллектуальный анализ данных
  • Теория игр и искусственный интеллект
  • Развернуть
    • Структуры данных в искусственном интеллекте
    • Интеллектуальные экспертные системы и принятие решений
    • Интеллектуальные информационные системы
    • Машинное обучение в экономических задачах
    • Глубокое машинное обучение
    • Нейронные сети и глубокое обучение
    • Системный анализ и машинное обучение
    • Анализ и классификация сложных данных
    • Искусственный интеллект в принятии решений
    • Технологии программирования систем искусственного интеллекта
    • Прикладные задачи адаптивной фильтрации временных рядов
    • Машинное обучение в прикладных задачах анализа данных
    • Нейронные сети и их приложение
    • Гибкое управление инженерными проектами
    • Распределенные вычислительные системы
    • Машинное обучение в прикладных задачах принятия решений
    • Системы искусственного интеллекта в фундаментальных и прикладных задачах информатики
    • Технологии организации и управления инфраструктурой больших данных
    • Интеллектуальный анализ больших данных
    • Машинное обучение в задачах распознавания образов
    • Системы поддержки принятия решений в задачах профессиональной деятельности
    • Параллельное и распределенное программирование в задачах машинного обучения
    • Технологии проектирования распределённых систем искусственного интеллекта
Основные направления научных исследований на кафедре:
  • Решение прикладных задач естествознания с использованием методов искусственного интеллекта и машинного обучения.
  • Разработка методов и механизмов мониторинга и оценки качества процессов производственной деятельности, связанной с созданием и использованием информационных систем.
  • Развитие теории, методологии и практики компьютерного эксперимента в различных областях знаний.
  • Применение инструментов и методов искусственного интеллекта и машинного обучения в анализе данных.
  • Совершенствование инструментальных средств математического и программного обеспечения информационно-измерительных и управляющих систем на основе интеллектуальных алгоритмов.
  • Развитие методов и средств аккумуляции знаний и использование искусственного интеллекта при выработке управленческих решений.
Основные научные результаты, полученные на кафедре:
  • Разработана информационная система поддержки принятия решений автоматизации процессов промышленной сушки на предприятиях с применением алгоритмов искусственного интеллекта.
  • Предложена имитационная модель оценки эффективности наукоемких предприятий с применением классификации и ранжирования критериев.
  • Разработана адаптивная информационная система интеллектуальной поддержки принятия решений для оптимизации управления системой экономической безопасности субъектов Федерации.
  • Развиты методы и средства поиска и обработки информации о состоянии различных объектов народного хозяйства.