Промышленный интернет вещей и робототехника: программа бакалавриата в вузах Стерлитамака

Студенты получают фундаментальные знания в области промышленной автоматизации, киберфизических систем и распределённого управления технологическими процессами. Программа фокусируется на разработке программно-аппаратных решений для «умных» производств — от проектирования архитектуры IIoT (Industrial Internet of Things) до создания алгоритмов машинного обучения для промышленных роботов. Особое внимание уделяется вопросам кибербезопасности, обработке больших данных с промышленных сенсоров и интеграции роботизированных комплексов в цифровые производственные цепочки.

Программа сочетает глубокую математическую подготовку с практическими навыками работы на современном промышленном оборудовании, что позволяет выпускникам участвовать в цифровой трансформации предприятий реального сектора экономики.

Примерный перечень дисциплин программы:

• Архитектура вычислительных систем и компьютерных сетей
• Операционные системы и оболочки
• Теория вычислительных процессов и структур
• Технология разработки программного обеспечения
• Параллельное программирование
• Структуры и алгоритмы компьютерной обработки данных
• Рекурсивно-логическое программирование
• Базы данных
• Промышленные сети и протоколы
• Киберфизические системы в промышленности
• Технологии Industry 4.0 и цифровые двойники
• Датчики и сенсорные сети в IoT
• Промышленная робототехника и мехатроника
• Системы искусственного интеллекта в автоматизации
• Машинное обучение для промышленных данных
• Компьютерное зрение в производстве
• Теория автоматического управления
• Микропроцессорные системы управления
• SCADA-системы и HMI-интерфейсы
• Облачные вычисления для промышленного IoT
• Edge-вычисления в распределённых системах
• Встраиваемые системы программирования
• Параллельное и распределённое программирование
• Реализация алгоритмов на GPU
• Функциональное программирование для IoT
• Рекурсивно-логическое программирование
• Разработка ПО для промышленных контроллеров (PLC)
• Большие данные в промышленности
• Математическое моделирование технологических процессов
• Оптимизация производственных систем
• Дискретная математика и теория графов
• Численные методы в инженерии
• Теория вероятностей и стохастические процессы
• Методы обработки сигналов
• Информационная безопасность киберфизических систем
• Администрирование промышленных IT-систем
• DevOps для промышленных решений
• Нормативное регулирование Industry 4.0
• Экономика цифрового производства.