Lingua inglese

Obiettivi della disciplina:

  • Migliorare le capacità di lettura e comprensione della letteratura scientifica in lingua inglese su temi professionali;

  • Promuovere lo sviluppo del pensiero logico degli studenti, la capacità di distinguere informazioni principali e secondarie, argomentare e sintetizzare quanto letto;

  • Insegnare agli studenti di master i principi per la redazione di riferati, saggi accademici e annotazioni di testi professionali in lingua inglese;

  • Formare alla presentazione dei risultati di ricerca sotto forma di presentazioni e discussioni professionali in lingua inglese;

  • Migliorare le competenze di comprensione del linguaggio pubblico;

  • Introdurre gli studenti di master ai requisiti moderni di citazione, formattazione dei riferimenti alle fonti e stesura della bibliografia nelle proprie opere scientifiche e articoli in lingua inglese;

  • Ampliare la visione generale, culturale e politica degli studenti.

Diritto
Il contenuto della disciplina copre una serie di tematiche legate alla teoria dello stato e del diritto, alla responsabilità giuridica, al diritto costituzionale, al diritto amministrativo, al diritto civile e al diritto del lavoro. L’obiettivo del corso è formare agli studenti una comprensione generale della scienza giuridica, dei diritti e delle libertà dell’individuo e del cittadino, acquisire le principali aree del diritto, sviluppare le competenze nell'uso degli atti normativi. Gli obiettivi del corso sono: familiarizzare gli studenti con i principi fondamentali del diritto, sviluppare la loro coscienza giuridica, insegnare loro ad analizzare fenomeni giuridico-statali, a migliorare la loro cultura giuridica generale, e a redigere e utilizzare documenti normativi e giuridici relativi alla futura attività professionale, nonché a prendere le misure necessarie per il ripristino dei diritti violati.

Modellazione supercomputazionale e tecnologie

La modellazione supercomputazionale è un fattore determinante per lo sviluppo del progresso scientifico e tecnico. La soluzione delle sfide moderne non è possibile senza l’utilizzo dei supercomputer. Il corso è dedicato allo studio delle basi della modellazione supercomputazionale. Vengono esaminati temi relativi allo stato attuale dello sviluppo delle tecnologie supercomputazionali, comprese le piattaforme hardware-software dei supercomputer, i modelli matematici dei problemi trattati sui supercomputer e gli algoritmi di risoluzione, nonché le tecnologie parallele per l’implementazione di questi compiti sui supercomputer. Una parte essenziale del corso consiste nell'esecuzione di compiti pratici sui supercomputer dell’Università Statale di Mosca e su sistemi di calcolo ad alte prestazioni di varie organizzazioni scientifiche. Il corso si distingue per il coinvolgimento attivo di specialisti provenienti da diverse aree scientifiche legate all’uso delle tecnologie supercomputazionali. Questo approccio garantisce un approccio interdisciplinare qualificato, che è alla base della modellazione supercomputazionale.

Filosofia moderna e metodologia della scienza
L’obiettivo della disciplina è formare una visione globale della scienza, la comprensione delle specificità dell’attività scientifica, della natura dello sviluppo storico della scienza e delle sue interazioni con altri ambiti dell’attività umana. Il corso presenta i principali temi della filosofia della scienza, una delle componenti più importanti della filosofia moderna. Vengono esaminati i principi della scienza come attività conoscitiva, come istituzione sociale, come forma di attività umana e come elemento culturale.

Storia e metodologia della matematica applicata e informatica
Il corso esplora i principali fatti, eventi e idee della lunga storia dello sviluppo della matematica in generale e di una delle sue direzioni più importanti, la matematica applicata, la nascita e lo sviluppo della tecnologia computazionale e della programmazione. Viene mostrato il ruolo della matematica e dell’informatica nella storia della civiltà. Si fornisce una panoramica del contributo scientifico dei più illustri studiosi – generatori di idee scientifiche. Particolare attenzione è dedicata allo sviluppo della matematica e dell’informatica in Russia. Il corso mira a formare la visione matematica dei futuri master, costruendo un contesto generale del pensiero matematico come forma culturale di attività, determinata sia dalle caratteristiche strutturali della conoscenza matematica, che dal posto della matematica nel sistema delle scienze.

Apprendimento automatico applicato

Il successo e la possibilità di realizzare molti progetti industriali e scientifici moderni in vari settori dipendono sempre più dall’analisi corretta delle informazioni accumulate. Pertanto, oggi praticamente ogni specialista dovrebbe avere una conoscenza delle potenzialità e delle limitazioni derivanti dall’utilizzo dell’attuale arsenale di metodi e strumenti di analisi intellettuale dei dati (Data Mining). L’obiettivo di questo corso è creare negli studenti una comprensione dell’attività analitica e della teoria matematica corrispondente. Vengono esplorate le principali classi di problemi di apprendimento automatico e i metodi per risolverli. Gli studenti acquisiscono competenze nella risoluzione di questi problemi utilizzando pacchetti statistici comunemente usati.

Teoria dei giochi e ricerca operativa
Il corso fornisce i concetti fondamentali della teoria dei giochi antagonisti e non cooperativi (punto di sella, situazione di equilibrio, strategia ottimale) e studia i metodi di risoluzione. Vengono analizzati gli algoritmi per la risoluzione di problemi di flusso (flusso massimo in una rete e flusso di costo minimo) e le loro applicazioni. Il corso include anche l’analisi dei problemi di ottimizzazione discreta, gli algoritmi per la loro soluzione, l’analisi della complessità degli algoritmi costruiti sulla base della teoria della complessità. Il corso esplora numerosi casi di applicazione degli algoritmi costruiti, ad esempio, nella pianificazione di orari.

Tecnologie di archiviazione e trattamento distribuiti dei dati

Il corso è finalizzato alla formazione di una visione teorica e pratica dell’elaborazione dell’informazione nei sistemi distribuiti. La parte teorica del corso comprende le conoscenze fondamentali necessarie agli specialisti in calcolo distribuito per il lavoro pratico. Vengono trattati gli algoritmi per il rilevamento dello stato istantaneo dei sistemi distribuiti, i metodi per determinare il completamento delle operazioni nei sistemi distribuiti, gli algoritmi di consenso. Si esplora anche il tema delle transazioni distribuite nei DBMS. La parte applicata del corso si concentra sui principi di funzionamento dei sistemi peer-to-peer e delle reti di sensori wireless. Inoltre, viene fornita una panoramica di un’area molto attuale nell’elaborazione dei dati: l’elaborazione dei flussi (ad esempio, Apache Kafka).

Metodi di analisi e progettazione del software
Il corso, con esame e compiti pratici sulla modellazione UML, tratta i metodi e gli strumenti moderni per l’analisi e la progettazione del software, basati sull’utilizzo dell’approccio orientato agli oggetti e del linguaggio unificato di modellazione (UML), e il loro utilizzo pratico.

Introduzione alla sicurezza informatica

Il corso ha l’obiettivo di mostrare agli studenti l’importanza della sicurezza informatica e di esplorare i principali metodi di protezione delle informazioni. Vengono esaminati i principali tipi di minacce (violazione della confidenzialità, integrità e disponibilità) e le funzioni di base dei sistemi di protezione. Gli studenti apprendono le moderne tecnologie di autenticazione, controllo degli accessi, ecc. Il corso si articola in cinque parti. La prima parte affronta le questioni generali sulla sicurezza informatica. La seconda parte analizza le basi teoriche della sicurezza informatica. Vengono inoltre studiati i protocolli di autenticazione rigorosa basati su metodi crittografici e funzioni hash, nonché i modelli di esecuzione della politica di sicurezza. La terza parte del corso è dedicata alla sicurezza di rete: tipi di attacchi passivi e attivi, metodi di difesa. La quarta parte tratta la metodologia e l’organizzazione della sicurezza informatica. La quinta parte del corso esamina i problemi legati alla sicurezza informatica nei sistemi automatizzati e nelle reti di calcolatori.

Elaborazione parallela di grandi grafi
L’elaborazione di grandi grafi, che è diventata molto richiesta negli ultimi 5-10 anni, è impossibile senza l’uso dei supercomputer. Tuttavia, la struttura irregolare dei grafi, la grande dimensione e la predominanza delle operazioni di accesso ai dati sui calcoli rendono i problemi di elaborazione dei grafi tra i più complessi per un’implementazione efficace sui supercomputer. Il corso è dedicato a tutti gli aspetti dell’elaborazione parallela dei grafi, dagli algoritmi alla loro implementazione efficiente su architetture supercomputazionali con memoria condivisa e distribuita, con particolare attenzione alle tecnologie Big Data. La prima parte del corso riguarda gli algoritmi paralleli per la risoluzione dei principali problemi sui grafi: ricerca nel grafo, ricerca dei cammini più brevi, costruzione dell’albero di copertura minimo, ricerca di comunità, calcolo delle metriche di centralità. La seconda parte analizza l'influenza dei fattori hardware e software sulle prestazioni nell’elaborazione dei grafi e i metodi per ottimizzare le prestazioni delle implementazioni software.

Elaborazioni parallele ad alte prestazioni
Nel corso vengono studiati i principi di funzionamento e l’architettura dei moderni sistemi ad alte prestazioni, le principali forme di parallelismo, i metodi e gli approcci per la parallelizzazione. Si studia la metodologia di implementazione dei calcoli paralleli sugli acceleratori GPU nella paradigma di elaborazione a flusso, nonché la modalità di parallelismo eterogeneo con l’utilizzo simultaneo di CPU e acceleratori. La parallelizzazione è trattata, in particolare, utilizzando il metodo delle griglie. Si studiano le strutture dati per rappresentare la rete di calcolo e le operazioni parallele sui dati della griglia.

Modelli naturali di calcolo parallelo

Il corso "Modelli naturali di calcolo parallelo" è dedicato alla descrizione dei modelli e algoritmi computazionali classici e moderni distribuiti, come gli automi cellulari, le reti neurali, gli algoritmi genetici, le metodologie di intelligenza collettiva, ecc. Gran parte del materiale trattato riguarda ricerche attuali in calcolo naturale e calcolo bio-ispirato, orientato alla ricerca delle capacità computazionali di sistemi naturali (fisici e biologici). La popolarità di questi modelli, la loro complessità computazionale e l’alto grado di parallelismo incorporato generano un ampio interesse per la loro implementazione parallela su moderne masse di sistemi computazionali paralleli.

Amministrazione dei sistemi supercomputazionali
La disciplina "Amministrazione dei sistemi supercomputazionali" è dedicata agli aspetti relativi all’amministrazione dei supercomputer. Il corso include le basi della costruzione di supercomputer, le conoscenze fondamentali dell’amministrazione di Linux, l’accesso remoto, la gestione degli utenti, l’organizzazione della gestione dei compiti e la gestione del software di sistema. Sono previsti esercizi pratici.

Sistemi e applicazioni supercomputazionali (in lingua inglese)
Il corso è finalizzato a fornire agli studenti di master una panoramica generale delle principali direzioni di sviluppo dei sistemi supercomputazionali e dei metodi di costruzione di applicazioni per tali sistemi. Il corso unisce in un’unica struttura gli elementi critici delle tecnologie hardware e delle architetture, gli strumenti e le risorse del sistema, i modelli di programmazione e gli algoritmi. La gestione delle prestazioni e la misurazione delle prestazioni sono temi trasversali in tutti i moduli del corso.

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