Заседание №369

10 декабря 2019        1535 – 1710           Аудитория 210

Шевцова Юлия Владимировна, доц., к.т.н. доцент Кафедры математического моделирования бизнес-процессов (ММБП) СибГУТИ

РИСКОВАЯ ТЕМПЕРАТУРА ОБРАЗОВАНИЯ

В докладе представляется оригинальный математический подход к решению актуальной задачи риск-менеджмента в отношении образовательной деятельности вуза в части обеспечения её качества. В качестве основного метода управления рисками применяется рисковый термометр. Оценивание рисков осуществляется посредством нечёткой композиции полученных температурных данных с нечётким отношением соответствия рисков их ключевым индикаторам. По результатам экспертизы на основе температурных данных сформирован оптимальный комплекс мероприятий развития образовательной организации

Заседание №368

26 ноября 2019        1535 – 1710           Аудитория 210

Лошкарев Александр Васильевич, старший преподаватель Кафедры телекоммуникационных сетей и вычислительных средств СибГУТИ

КОНВЕРГЕНЦИЯ И ВИРТУАЛИЗАЦИЯ СЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

В докладе представлен обзор актуальных трендов в области информационных и беспроводных телекоммуникационных технологий. Рассмотрены принципы организации облачных и мобильных вычислений, виртуализации сетевых функций и переход к сетям с программно-определяемой архитектурой. Приведен обзор функционального разделения и архитектуры облачных сетей широкополосного радиодоступа 5G. Определены направления дальнейшего развития сетевых технологий.

Заседание №367

12 ноября 2019        1535 – 1710           Аудитория 210

Ракитский Антон Андреевич, к.т.н., доцент кафедры Прикладной математики и кибернетики СибГУТИ

ВВЕДЕНИЕ В МЕТОДЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Методы машинного обучения одно из самых популярных направлений в науке, среди тех, которые в настоящий момент используются для практического внедрения в различные процессы жизнедеятельности. К сожалению, много внимания в литературе как массовой, так и научной, уделяется поверхностным обзорам данного направления. Именно поэтому в представленном докладе основной целью является разоблачение популярных мифов, связанных с машинным обучением, а также краткий экскурс в данную область науки. В рамках доклада будут выделены основные направления и задачи, решаемые при помощи методов машинного обучения, кратко рассмотрены некоторые базовые алгоритмы. Отдельное внимание будет уделено методам прогнозирования и нейронным сетям. В финальной части доклада будут рассмотрены примеры успешного практического применения методов машинного обучения в различных сферах деятельности человека с подробным анализом особенностей применённых методов.

Заседание №366

29 октября 2019        1535 – 1710           Аудитория 210

Лукинов Виталий Леонидович, к.ф.-м.н., доцент Кафедры телекоммуникационных сетей и вычислительных средств СибГУТИ

ОБРАБОТКА ДАННЫХ В МЕДИЦИНЕ: АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ И РЕШЕНИЯ

Представлен обзор современного состояния организации работы с потоками данных в российских медицинских учреждениях с примерами из клиники им. Мешалкина и НИИТО). Определены    направления, требующие обработку больших данных (Bigdata), и важнейшие задачи с существующими методами решений и новые горизонты исследований.