Учебная ознакомительная практика
Общая информация
Направление подготовки бакалавриата 09.03.04 Программная инженерия
Профиль направления подготовки бакалавриата «Системное и прикладное программное обеспечение»
Сроки прохождения: с 06.09.2021 по 26.12.2021
Места прохождения:
- Кафедра Информатики и математического обеспечения
- Кафедра Прикладной математики и кибернетики
- Кафедра теории вероятностей и анализа данных
- Лаборатория интеллектуального анализа данных
- Центр искусственного интеллекта (ЦИИ)
- Отдел интеллектуальных методов обработки и анализа данных
Минимальные требования.
- Выбрать для обзора одну из тем (см. ниже) учебника: Котельников, И. А. LaTeX по-русски [Электронный ресурс]. / И. А. Котельников, П. З. Чеботаев. — 3-е изд., перераб. и доп. — Новосибирск : Сибирский хронограф, 2004. — 496 с. — URL: https://www.researchgate.net/publication/235255954_LaTeX_po-russki
- Сообщить о выбраной теме О. Б. Петриной по элпочте (petrina@cs.petrsu.ru).
- Выполнить обзор 2-3 тем выпускных или курсовых работ (отчетов о практике НИР), представленных в системе Курс с целью выбора руководителя и темы практики НИР, которая начнется во втором семестре и предполагается к продолжению вплоть до впускной работы бакалавра.
Для этого выбора можно также использовать ресурсы: "Курсовые работы предлагаемые кафедрой ИМО" и Предлагаемые кафедрами темы практик НИР(курсовых работ) (ресурсы будут обновляться, следите за изменениями). - Подготовить отчет в LaTeX, в котором представить результаты работ выполненных согласно пунктам 1 и 3. В отчете указать: руководитель - к.т.н., доцент Ю. А. Богоявленский, место прохождения практики - Кафедра Информатики и математического обеспечения.
- Согласовать отчет с руководителем, согласованную версию отправить по элпочте О. Б. Петриной (petrina@cs.petrsu.ru).
Вариант практики, связанный с программным мини проектом или исследованием.
- Выбрать одну из тематик или задачи из списка (см. ниже). Связаться с автором выбранной тематики/задачи и согласовать с ним сделанный выбор. При этом рекомендуется рассматривать задачу как тему практики НИР, которая начнется во втором семестре и предполагается к продолжению вплоть до впускной работы бакалавра.
- Выбрать для обзора одну из тем (см. ниже) учебника: Котельников, И. А. LaTeX по-русски [Электронный ресурс]. / И. А. Котельников, П. З. Чеботаев. — 3-е изд., перераб. и доп. — Новосибирск : Сибирский хронограф, 2004. — 496 с. — URL: https://www.researchgate.net/publication/235255954_LaTeX_po-russki
- Сообщить о выбраных задаче и теме О. Б. Петриной по элпочте (petrina@cs.petrsu.ru).
- Подготовить отчет в LaTeX в котором представить результаты работ выполненных согласно пунктам 1 и 2. В отчете указать двух руководителей - автор задачи и к.т.н., доцент Ю. А. Богоявленский, место прохождения практики определит автор задачи.
- Согласовать отчет с автором задачи, согласованную версию отправить по элпочте О. Б. Петриной (petrina@cs.petrsu.ru).
В связи с большим объемом учебной работы рекомендуется для тем, связанных с мини проектом выполнить постановку задачи проектирование, возможно разработать визуальные модели. Кодирование и тестирование целесообразно отложить на всенний семестр.
Всем студентами нужно сообщить О. Б. Петриной по элпочте о выбранной теме и, возможно, задаче до 24.09.2020. Для резервирования времени на сдачу зачетов рекомендуется согласовать отчет с руководителем до 14.12.2020.
Список тем по LaTeX.
Номер задания. Разделы учебника.
- 1.4, 1.5, 1.6
- 1.7, 1.8, 1.9, 1.10
- 1.11, 1.12
- 2.1. - 2.6
- 2.8 - 2.10
- 3.1 - 3.3
- 3.5 - 3.6
- 3.7
- 3.10
- 4.4 - 4.5
- 4.6 - 4.7
- 6.1 - 6.2
- 6.3.2
- 6.4.1
- 6.4.5
- 7.1 - 7.2
- 11.1
- 11.2 - 11.3
- 12.2
- 12.3
Список тематик и задач
Корзун Дмитрий Жоржевич (dkorzun@cs.petrsu.ru), к.ф.-м.н., доцент.
Тематики (конкретизация задачи будет выполняться в рамках обсуждения со студентом, на одну и ту же тематику может записаться несколько студентов):
- Предиктивная аналитика для интернета вещей.
- Системы умного дома.
- Сенсорика робототехнических систем.
Марахтанов Алексей Георгиевич (marahtanov@petrsu.ru), директор центра искусственного интеллекта.
Задачи:
- Машинное зрение. Определение линейных размеров объектов мониторинга по данным видеоанализа
- Обработка естественного языка. Подходы к распознаванию именованных сущностей (NER) в тексте
- Сбор и анализ поведенческих характеристик пользователей интернет-систем
Марченков Сергей Александрович (marchenk@cs.petrsu.ru), старший преподаватель, начальник отдела интеллектуальных методов обработки и анализа данных
Задачи:
- Определение режимов работы производственного оборудования на основе кластерного анализа данных вибрации.
- Разработка модели хранения пространственно-временных событий и модели представления технического состояния объекта мониторинга для дальнейшего использования при прогнозной аналитике технического обслуживания.
- Оценка производительности колоночной базы данных в зависимости от вида, частоты и размеров запросов на примере базы данных мониторинга производственного оборудования.
Димитров Вячеслав Михайлович (dimitrov@cs.petrsu.ru), старший преподаватель.
Задачи:
- Разработка ПО для считывания и обработки данных с IMU сенсора на слабопроизводительном одноплатном компьютере.
- Разработка мобильного приложения (ОС Android) для считывания данных по BLE протоколу.
- Разработка веб приложения проигрывания данных.
- Разработка системы определения причины простоя оборудования с использованием telegram чат бота.
- LLVM: разработка простейшего фронтэнда.
- LLVM: алгоритмы сборки мусора (garbage collection).
Пономарев Вадим Анатольевич (vadim@cs.petrsu.ru), старший преподаватель.
Тематики (конкретизация задачи будет выполняться в рамках обсуждения со студентом, на одну и ту же тематику может записаться несколько студентов):
- Система мониторинга Zabbix.
- Модели твердотельных накопителей и систем хранения данных на их основе.
- Центр коллективного пользования (ЦКП) облачными научно-образовательными ресурсами
Тематики от кафедры Прикладной математики и кибернетики. Обращаться к Татьяне Геннадьевна Суровцовой (tsurovceva@petrsu.ru) или Ирине Валерьевне Пешковой (iaminova@petrsu.ru).
Тематики (конкретизация задачи будет выполняться в рамках обсуждения со студентом, на одну и ту же тематику может записаться несколько студентов):
- ROS (Robot Operating System) и другие среды для моделирования роботов
- Технологии для беспроводной связи: LoRa, Wi-Fi
- Интернет вещей, BLE, RFID
- SLAM (simultaneous localization and mapping) построение карты и локализация роботов
- Разработка приложений и ИС
- Анализ и обработка данных, машинное обучение
- Финансовые технологии
Воронов Роман Владимирович, д.т.н., профессор (rvoronov@petrsu.ru).
Задачи:
- Задача поиска кратчайших путей на полигоне.
- Реализация генератора траекторий мобильного объекта на графе.
- Реализация генератора траекторий мобильного объекта на полигоне.
Отчетность
Объем отчета не менее 7 стр. без учета титульного листа и содержания.
- Шаблон отчета: исходный код, сформированный файл.
- Документация по разработке отчетов.