Как пойти учиться на кафедру

Тематика исследовательской и учебной программ кафедры АСВК лежит в области распределённых вычислительных систем, в том числе информационно-управляющих систем реального времени, программно-конфигурируемых сетей и облачных технологий.

Обучаясь на кафедре, студенты получают опыт:

• Ведения научных исследований по выбранному направлению.
• Практического внедрения результатов исследований в рамках работ с заказчиками.

Кафедра АСВК имеет собственную программу в магистратуре факультета ВМК «Перспективные методы искусственного интеллекта в сетях передачи и обработки данных», в рамках которой студенты после окончания бакалавриата могут продолжить работы по выбранным направлениям исследований и по внедрению их результатов.

После окончания магистратуры студенты, проявившие склонность к научно-исследовательской работе, имеют возможность поступить в аспирантуру. Мы также приглашаем выпускников других кафедр и вузов к нам в аспирантуру и на магистерскую программу. Вопросы по поводу аспирантуры лучше всего задавать лично вашему научному руководителю или учёному секретарю кафедры — Волканову Дмитрию Юрьевичу (asvk@cs.msu.ru).

Каждую весну мы приглашаем студентов 2 курса для обучения на кафедре на протяжении 3-6 курсов. Ежегодный набор студентов составляет примерно 17-18 человек.
Для того, чтобы попасть к нам, нужно выполнить следующие шаги:

1. Прочитать на сайте об учебе на кафедре и о направлениях наших исследований.
2. Познакомиться подробнее с тематикой работ кафедры, прочитав статьи из раздела «Дополнительная литература»
3. При желании, задать свой вопрос:
   • по электронной почте: asvk@cs.msu.ru
   • в группе Telegram: @asvk_admission_2025
4. При желании заглянуть на наши студенческие семинары, чтобы посмотреть, как учатся у нас студенты (можно свободно приходить).
5. Прийти на наш спецкурс, где мы специально для второкурсников доступно рассказываем о том, чем мы занимаемся.
6. Выполнить практическое задание, которое выдаётся на спецкурсе.
7. Заполнить анкету
8. Пройти собеседование на кафедру АСВК.

Дополнительная литература

• Multi-Start Method with Cutting for Solving Problems of Unconditional Optimization
• Архитектура программно-аппаратных комплексов бортового оборудования
• Задача построения расписания при совместном проектировании аппаратных и программных средств
• Подходы к повышению эффективности эксплуатации ЦОД
• Схемы организации “живой” миграции в центрах обработки данных
• Параллельный алгоритм имитации отжига SIMULATED ANNEALING для построения многопроцессорных расписаний
• Генетический алгоритм с самообучением
• Алгоритмы комбинаторной оптимизации, сочетающие жадные стратегии и ограниченный перебор

Интернет медицинских вещей

• Разработка и реализация платформы для сбора и обработки физиологических данных о человеке
• Построение масштабируемой платформы сбора медицинской телеметрии
• Умная жилетка Hexoskin
• BLE под микроскопом
• Коммуникационная система Нейрочат
• 9 лучших платформ Интернета вещей с открытым исходным кодом для разработки проектов Интернета вещей