Применение сквозных технологий для рынка Технет
Курс раскрывает применение следующих сквозных технологий: большие данные, искусственный интеллект, распределенные реестры, беспроводная связь, производственные технологии, сенсорика.
Курс состоит из модулей — лонгридов. Каждый лонгрид спроектирован и описан как самодостаточный, поэтому их можно использовать по отдельности для построения индивидуальных траекторий обучения
Курс включает в себя модули, посвященные применению технологий децентрализованных реестров на практике, описанию основных технологических платформ, их возможностей и ограничений, примерам внедрения в различных отраслях
Вы познакомитесь с кейсами применения сквозных технологий в современной промышленности и разработками в этой области
Гибкость в сборке персональных траекторий возможна благодаря использованию различных форматов микромодулей — лонгридов, которые можно изучать в том количестве и последовательности, которая необходима конкретному обучающемуся
Рекомендуем начать с этих модулей
Антон Амбражей, к.ф.-м.н., заместитель директора академического центра компетенции SAP СПБПУ
Алексей Драль, генеральный директор Big Data Team
Светлана Говор, федеральный тьютор по программам современных математических методологий департамента образовательных программ для детей и молодежи
Евгений Белослудцев, заместитель руководителя центра НТИ «Новые производственные технологии» СПбПУ Петра Великого
Анна Балахчи, к.ф.-м.н., научный руководитель лаборатории робототехники и программирования ФГБОУ ВО ИГУ
Михаил Жмайло, ведущий инженер инжинирингового центра института передовых производственных технологий СПБПУ Петра Великого
Михаил Чеканов, управляющий партнер КБ «Контракт»
Дмитрий Лаконцев, кандидат технических наук, руководитель ЦК НТИ по направлению «Технологии беспроводной связи и интернета вещей»
Нил Рубенс, профессор, Институт транспорта и связи, сo-founder, IEN, mediax at Stanford University founder, Sectormap.net
ПРОГРАММА КУРСА
1
Лучшие практики применения аддитивных технологий
Евгений Белослудцев
2
Занимательная Big Data. Параллельные и распределенные вычисления в картинках
Алексей Драль
3
Сегментация объектов методом Deep Coloring
Виктор Куликов
4
Цифровая экономическая революция
Виталий Сагинов
5
Промышленные революции. Ключевые изменения и результаты
Евгений Белослудцев
6
Архитектура фабрик будущего. Цифровая — «Умная» — Виртуальная Фабрика
Евгений Белослудцев
7
Моделирование 3D-печати металлами
Михаил Жмайло
8
Компьютерный инжиниринг. Возможности цифрового проектирования
Евгений Белослудцев
9
Обнаружение аномалий и прогноз неисправностей
Евгений Бурнаев
10
Построение цифровой фабрики
Евгений Белослудцев
11
Цифровой след потребителя и его использование
Антон Амбражей
12
Топологическая оптимизация
Михаил Жмайло
13
Дополненная реальность в инфосфере
Анна Балахчи
14
Хэширование методами кукушки и Робин Гуда
Александр Кленин
15
Синтез инноваций
Нил Рубенс
16
Метрики классификации машинного обучения и бизнеса
Николай Князев
17
Метрики регрессии машинного обучения и бизнеса
Николай Князев
18
Обзор беспроводных технологий для интернета вещей
Дмитрий Лаконцев
19
Инструменты математического моделирования в машинном обучении
Светлана Говор
20
Что такое IOT продукт и как его конструировать
Владимир Щукин
21
Децентрализованные реестры в торговле и промышленности
Михаил Чеканов
Онлайн-модули Университета Национальной технологической инициативы 20.35 по сквозным технологиям и универсальным компетенциям для рынков НТИ
Находясь на сайте, вы даете согласие на обработку файлов cookie. Это необходимо для более стабильной работы сайта