Современные проблемы компьютерных наук урфу
Уральский федеральный университет – крупнейший федеральный университет России, созданный на базе старейших университетов Урала – УГТУ-УПИ и УрГУ. За 90-летнюю историю было подготовлено более 300 тысяч выпускников. Университет занимает ведущие позиции среди вузов России, осуществляющих обучение по инженерным направлениям подготовки.
В университете более 10 лет осуществляется подготовка кадров высшей квалификации с применением дистанционных образовательных технологий. В основу такой подготовки заложен большой опыт создании виртуальных лабораторий, тренажеров и симуляторов, съемки учебных видеофильмов, разработки онлайн курсов.
В рамках проекта “Открытое образование” Уральский федеральный университет представит курсы, в первую очередь, обеспечивающие базовую подготовку по инженерным направлениям. К созданию курсов привлечены большие коллективы лучших преподавателей университета, многие из которых имеют многолетний опыт дистанционного обучения. Наша задача - показать, что даже в традиционно сложных для дистанционного обучения технических дисциплинах применение онлайн курсов с современными технологиями будет высокоэффективным.
Преподаватели
Мизгулин Вячеслав Владимирович
К.т.н
Должность: Преподаватель УрФУ, член Русского отделения Международного совета системных инженеров INCOSE
Гольцев Владимир Арисович
Кандидат технических наук, доцент
Должность: доцент кафедры теплофизики и информатики в металлургии УрФУ
Бирюков Дмитрий Юрьевич
Кандидат физико-математических наук
Должность: доцент кафедры физических методов и приборов контроля качества УрФУ
Это снова я, Стас Федотов, руководитель Школы анализа данных в Москве. У Яндекса много проектов в сфере образования: мы запускаем программы для школьников и студентов, организовываем профессиональные конференции, курсы для желающих повысить квалификацию или сменить профессию. Сегодня поговорим об одном из направлений — магистерских программах, которые Яндекс делает совместно с университетами в Москве, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге, Нижнем Новгороде и Минске. Я расскажу, что изучают магистранты во всех партнёрских вузах и как поступить на интересное вам направление.
Московский физико-технический институт
Чему мы учим?
Уже больше десяти лет кафедра Яндекса в МФТИ готовит специалистов в области Data Science. Студенты осваивают актуальные методы хранения, обработки и анализа данных, а также получают опыт работы над реальными задачами в разных областях: от голосовых помощников до беспилотных автомобилей. Сильная теоретическая подготовка в сочетании с большим количеством практики позволяет магистрантам не только пользоваться самыми продвинутыми методами и инструментами Data Science, но и создавать собственные.
В 2020 году открылась новая магистерская программа — «Инфраструктура больших данных». Программа соответствует направлению «Инфраструктура больших данных» ШАДа и подойдёт тем, кто любит программировать, интересуется сложными алгоритмами и хотел бы стать разработчиком распределённых систем.
Обучение в магистратуре на кафедре анализа данных включает обязательные курсы в МФТИ, учёбу в Школе анализа данных, научно-исследовательскую работу по тематике кафедры и участие в одном из научных семинаров Школы. С примерными темами выпускных квалификационных магистерских работ можно ознакомиться по ссылке.
Как поступить?
На программе «Анализ данных» есть два трека: базовый и продвинутый. Базовый трек предлагается тем, кто недавно пришёл в IT и хочет всему научиться. Обязательное условие для абитуриентов — поступление в ШАД. Отбор в ШАД проводится ежегодно. Подать заявку и пройти первый этап можно с начала апреля до первых чисел мая. Подробнее об экзаменах можно прочитать здесь.
Желательным условием для абитуриентов программы «Инфраструктура больших данных» является поступление в ШАД. Те, кто по каким-то причинам не выполнил это условие, могут связаться со мной по почте в июле и пройти собеседование на оставшиеся места.
Высшая школа экономики
Чему мы учим?
Сотрудничество Высшей школы экономики с Яндексом началось в 2008 году. Базовая кафедра Яндекса готовит специалистов в области анализа данных, машинного обучения и разработки инфраструктуры больших данных. Цель обучения — освоить современные методы, инструменты и подходы к анализу, обработке и хранению данных. Благодаря продуманному сочетанию теории и практики перед выпускниками открыты дороги и в индустрию, и в исследования. Они могут заниматься самыми разными направлениями Computer Science: синтезом речи и предсказанием погоды, теорией глубинного обучения, созданием поисковых систем и другими.
Специализация «Анализ интернет-данных» включает прохождение курсов ШАД и обязательных курсов НИУ ВШЭ, научно-исследовательские семинары, проектную работу, подготовку курсовой и выпускной квалификационной работы.
Как поступить?
На программе «Анализ интернет-данных» есть два трека: базовый и продвинутый. Первый трек подходит студентам, только начинающим путь в Data Science. Оказаться на нём проще всего, поступив в ШАД. Студенты базового трека могут учиться на любом из направлений Школы. ШАД заканчивает приём заявок от абитуриентов в мае — важно не пропустить этот момент. В конце августа – начале сентября проходит распределение по специализациям. Тем, кто уже поступил в ШАД, остаётся только мотивационное собеседование. Всем остальным предстоит три этапа: онлайн-тестирование, техническое и мотивационное собеседования.
Продвинутый трек подходит тем, кто хорошо знаком с программой основных курсов ШАДа или является их выпускником. Чтобы попасть на него, нужно написать контест или контрольную работу, а после пройти техническое и мотивационное собеседования.
Научный трек живёт внутри продвинутого и создан специально для тех, кто хочет заниматься исследованиями. Отличается тем, что магистранты стажируются в научно-исследовательской лаборатории Яндекса и пишут диплом под руководством работающих там учёных. Чтобы попасть на него, нужно поступить на программу «Науки о данных» и пройти отбор на стажировку в лаборатории. Подать заявку можно тут.
Белорусский государственный университет
Чему мы учим?
Магистранты изучают современные методы хранения, обработки и анализа данных. Чтобы создавать распределённые и параллельные системы в сфере AI и для решения прикладных производственных задач, будущим специалистам нужны актуальные знания и навыки. В списке дисциплин есть всё необходимое: от супер популярного в последние годы машинного обучения до узких разделов алгоритмической теории. Также много внимания уделяется фундаментальным исследованиям, что помогает студентам находить подходы к самым сложным задачам.
Обучение в магистратуре длится три семестра, включает обязательные дисциплины, формирующие основу специальности, и курсы по выбору, а также написание магистерской диссертации в области, связанной с обработкой больших данных, распределёнными вычислениями или искусственным интеллектом.
Как поступить?
Для поступления необходимо сдать устный экзамен, включающий материалы из нескольких математических дисциплин и направлений компьютерных наук. Консультацию по программе можно получить у Алексея Толстикова.
Уральский федеральный университет
Чему мы учим?
Совместная траектория УрФУ и ШАДа работает в рамках магистерской программы «Современные проблемы компьютерных наук» с сентября 2017 года. Программа включает курсы ШАДа, семинары по которым ведут преподаватели Школы и разработчики Яндекса, и обязательные для всех магистрантов УрФУ общеобразовательные курсы.
Обучение длится четыре семестра. Первые три семестра студенты посещают курсы ШАДа и УрФУ, в четвёртом — курсы ШАДа, а в УрФУ проходят преддипломную практику и сдают государственные экзамены.
Как поступить?
Чтобы поступить на совместную траекторию, необходимо пройти все этапы отбора и в ШАД, и в магистратуру УрФУ «Современные проблемы компьютерных наук». Поступление проходит отдельно. Подробнее об экзаменах в ШАД можно прочитать на сайте Школы анализа данных. Поступление в магистратуру «Современные проблемы компьютерных наук» проходит в июле, узнать о нём больше можно на сайте университета. Чтобы претендовать на место в программе, необходимо предоставить документ, подтверждающий окончание бакалавриата.
Набор на совместную траекторию ограничен — сейчас доступно 10 мест. Если на программе останутся свободные места, то абитуриенты, которые не попали в ШАД, но показали высокие результаты на вступительных испытаниях в магистратуру, получат возможность учиться на траектории «Анализ данных» в течение первого семестра. По итогам семестра принимается решение о том, продолжит студент учиться на траектории, или нет. Если курсы ШАДа сданы на хорошо и отлично, студент считается зачисленным на программу. Если оценки ниже, придётся отчислиться или перевестись на другое направление.
Нижегородский государственный университет имени Н. И. Лобачевского
Чему мы учим?
С сентября 2021 года Яндекс и Университет Лобачевского в Нижнем Новгороде запускают совместную магистратуру по анализу данных. Магистерская программа «Когнитивные системы» будет готовить специалистов в области анализа данных, глубокого обучения и разработки машинного обучения, а также исследователей в сфере искусственного интеллекта.
Программа объединит курсы Школы анализа данных по машинному обучению, алгоритмам и структуре данных, компьютерному зрению, автоматической обработке текстов и общеобразовательные курсы ННГУ, обязательные для магистрантов; среди них — английский язык, философия и другие предметы.
Как поступить?
Поступление в магистратуру и ШАД проходит отдельно. Чтобы попасть на совместную траекторию, необходимо пройти все этапы отбора и в ШАД, и в магистратуру ННГУ «Когнитивные системы» (экзамены по математике и программированию). Подробную информацию об условиях поступления можно узнать на сайте приёмной комиссии и сайте ШАДа.
Университет ИТМО
Чему мы учим?
Совместная программа Университета ИТМО и Яндекса открылась в 2020 году. Здесь готовят специалистов, способных создавать, адаптировать и применять методы анализа данных в разных предметных областях, используя технологии машинного обучения, в том числе: анализ временных рядов, интеллектуальный анализ текстов на естественном языке, анализ изображений и звуков, компьютерное зрение.
У магистрантов есть возможность посещать курсы Computer Science Center, которые входят в учебный план. Среди основных предметов: машинное обучение, хранение и обработка больших данных, прикладная статистика, методы оптимизации и другие. Также на программе преподаются прикладные курсы, которые студенты могут выбрать в рамках индивидуальной образовательной траектории.
Для успешного обучения в магистратуре «Аналитика данных» студентам необходимо знание алгебры, математического анализа и теории вероятностей, а также владение каким-нибудь из языков программирования.
Как поступить?
Для сдачи вступительных испытаний необходимо подать документы в приемную комиссию Университета ИТМО. Если вы хотите поступить или задать вопрос о программе, пишите Ольге Борисовне Егоровой.
Европейский университет в Санкт-Петербурге
Чему мы учим?
В 2020 году Европейский университет и Яндекс запустили программу дополнительного профессионального образования ПАНДАН (Прикладной АНализ ДАНных). Мы пригласили абитуриентов с гуманитарным образованием, чтобы они за восемь месяцев освоили основы классической статистики, машинного обучения, NLP и компьютерного зрения и научились работать с разными типами данных.
В 2021 году помимо программы дополнительного образования запустится магистерская программа ПАНДАН, где студентов ждёт более глубокое изучение алгоритмов и программирования, больше проектной работы и практики, плюс 25 факультативных курсов на выбор с любого направления Европейского университета. Всего на программе будет 10 мест.
Для первого набора выбраны четыре проекта:
- Бомбардировки Ленинграда — совместно с факультетом истории. Магистранты создадут карту бомбардировок города в сентябре 1941-го и узнают, какие цели были поражены в первую очередь и как это сказалось на жизни города.
- Госкаталог — совместно с факультетом истории искусств. Студенты приведут в порядок фонд, в котором хранится четверть музейных объектов со всей страны, так, чтобы он стал удобным инструментом для исследователей.
- Еврейские надгробия — совместно с центром «Петербургская иудаика». Студенты создадут инструменты для распознавания, расшифровки и перевода базы из тысяч фотографий еврейских надгробий на территории бывшей черты оседлости.
- Дневники подростков — совместно с центром эго-документов «Прожито». Студенты научатся смотреть на дневники подростков как на данные: оцифровывать их с помощью распределённых команд и Яндекс.Толоки и сравнивать по эпохам.
В будущем планируется ещё один проект, связанный с геоданными и безопасностью дорог. Над каждым из проектов будут работать 4–5 слушателей плюс кураторы из Европейского университета и Яндекса. В конце учебного года проектные группы представят готовые продукты, обладающие научной ценностью.
Как поступить?
Похожие темы научных работ по прочим социальным наукам , автор научной работы — Сергеева Л. А.
Философские размышления о проблеме искусственного интеллекта Взаимодействие ЭВМ и науки как преодоление разрыва между культурами Личность и киберсоциум в измерениях когнитивной мета-методологии Информация и информационно-коммуникативные технологии (ИТ) в эпоху современной глобализации i Не можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.Текст научной работы на тему «Современные проблемы техники и информатики в контексте мировоззренческого подхода»
СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ТЕХНИКИ И ИНФОРМАТИКИ В КОНТЕКСТЕ МИРОВОЗЗРЕНЧЕСКОГО ПОДХОДА
В современных условиях развития общества техника, технические науки сложились как определенная довольно зрелая научная система с целым научным аппаратом идей, концепций, теорий, принципов, спецификой технического и технологического знания, причем технические науки не могут существовать и развиваться без особого математического аппарата технических устройств и изобретений.
В настоящее время понятие «техника» расширяет свою предметную сферу исследования. Идет активный процесс формирования общей философской концепции техники, которая включает в себя как органическую так и неорганическую природу, анализирует два важнейших аспекта человеческой деятельности: совокупность всех технических и
технологических достижений человеческого разума (техносфера) и мир биоты (биосфера и антропосфера).
Философия, изучая развитие общественного технического сознания, главную свою задачу видит в исследовании технического отношения человека к миру, формирования технического мировоззрения, миропонимания в теснейшей связи техники и науки.
Техника самым непосредственным образом тесно связана с научными достижениями. Эволюция взаимоотношений технического и научного знаний включает несколько различных этапов взаимодействия, среди которых можно выделить Первую глобальную научную революцию эпохи Нового времени, основанную на создании механистической картины мира.
Следующим этапом взаимоотношений науки и техники является период до начала XX века, который характеризуется самостоятельным, самодостаточным существованием науки и техники, процессом их дифференциации.
Уходящий XX век дает новый, третий, принципиально иной тип взаимоотношений науки и техники в процессе научнотехнического прогресса, когда имеет место теснейшее взаимовлияние и взаимопроникновение научных и технических достижений друг в друга.
Эти встречные процессы в научной и философской литературе неоднократно транслируются как интеграция, как технизация науки и сциентизация техники. В процессе взаимодействия и взаимосвязей науки и техники происходит все более тесное их слияние, невозможность их строгого разграничения в человеческой деятельности. Именно поэтому проблемы философии науки сегодня уже практически невозможно анализировать вне проблем философии техники. Технические новинки XX века (ЭВМ, создание компьютера, формирование глобальной компьютерной сети Интернет, создание киборгов, голографической памяти, лазерных технологий, разработка квантовых и фотонных компьютеров и т.п.) - все это есть следствие и зримый результат разработки новейших технических проблем и научных методов.
В вопросах взаимоотношений человека и техники на протяжении длительного эволюционного пути развития техники всегда существовали разные, порой взаимоисключающие оценки и перспективы. Так, сложилось два основных подхода, две крайние позиции о роли техники в истории развития человеческого общества.
Первый подход базируется на идеализации техники, на переоценке возможностей ее развития, на детерминирующей роли техники в социальном прогрессе. Здесь - бесконечная вера в научно-технический прогресс, в неограниченные возможности человека в овладении богатейшими богатствами природы, в возможности адаптирования окружающей среды к реальным потребностям человечества, установления гармонии существующего общественного и природного порядка вещей. Такой подход получил название «Технический оптимизм □
Прямо противоположная оценка роли и значения техники в современной культуре сложилась в виде концепции «технического пессимизма» которая видит огромную угрозу существующей духовной-культурной традиции человечества во
всеобщей технизации цивилизационного развития. Сторонники данной позиции исходят из оценки технического прогресса с позиций мистифицирования, демонизации и даже полного отрицания технического прогресса. Они убеждены, что реального живого человека со всеми его идеями, мыслями, настроениями, духовными ценностями вытесняет еще в ХУШ веке «человек-машина» (по мнению Ламетри), а в ХХ-Х1Х веках - уже сама созданная человекам Мегамашина как собирательный образ всех технических достижений человека умелого и человека разумного.
Проблемы взаимодействия человека и техники, всевозможных технических устройств - проблема чрезвычайно актуальная в наше время наряду с проблемами взаимоотношений науки и техники. Проблемы философского осмысления техники все чаще становятся предметом глубоких дискуссий в процессе поиска оптимальных решений современной цивилизации. Стержневой линией почти всех современных исследований в этой области является возврат к философским мировоззренческим подходам в анализе техники и ее влияния на современного человека. Проблемы развития технического знания сегодня тесно связаны с такой важнейшей областью современного знания как информатика.
Информатика является междисциплинарной областью современной науки и техники. Предмет информатики в различных исследованиях трактуется по-своему. В одних работах информатика предстает в виде фундаментальной естественной науки, в других - как инженерно-техническое знание. Существуют и подходы синонимичного сопоставления информатики с кибернетикой, что кажется не совсем верным.
Целью кибернетики является фундаментальное изучение процессов обработки информации с помощью компьютеров. Кибернетика - это наука об общих принципах и закономерностях процессов управления в различных системах: технических, биологических, социальных и др., а также передачи информации в сложных системах с обратной связью. Кибернетика развивается самостоятельно и, хотя достаточно активно использует достижения компьютерной техники,
совершенно от нее не зависит, т.к. строит различные самодостаточные модели управления.
Информатика же - это область человеческой деятельности, связанная с процессами преобразования информации с помощью компьютеров и их взаимодействием со средой применения.
Основными проблемами информатики являются информационные системы и средства коммуникации, а сама информатика - это прикладная наука об использовании компьютерной техники, создании программ и алгоритмов различных аспектов компьютеризации. Информатика занимается изучением процессов преобразования информации более широко, практически не решая задачи управления различными объектами, она появилась благодаря развитию компьютерной техники, базируется на ней и совершенно немыслима без нее.
Современная информатика не может существовать без такого важнейшего для нее процесса как компьютерное моделирование, причем оно может быть представлено и в вербальной версии, и в математической модели, и в создании такого неординарного явления как виртуальная реальность. Информация существенно влияет на ускоренное развитие науки, систем управления, техники и различных отраслей народного хозяйства. Политика, политическое управление, экономика - это концентрированная смысловая информация, т. е. такая, которая перерабатывается человеческим сознанием и реализуется в различных социальных сферах. Она обусловлена политическими, экономическими потребностями общества и циркулирует в процессе управления производством и обществом. Социальная информация играет огромную роль в обеспечении правопорядка, работы правоохранительных органов, в деле образования и воспитания подрастающих поколений. Информация - неисчерпаемый ресурс общества.
Виртуальная реальность может быть воспринята пользователем с помощью новейших современных информационных технологий как реально существующая, которой даже под силу производить реальные эффекты. Информационные системы вместе с их носителями -
компьютерами - создают новый мир опосредованного общения с особой этикой. Виртуальная реальность - это данность, которую можно характеризовать как субстанциальную объективную реальность, проникающую сегодня во все сферы человеческой жизнедеятельности, будь то профессиональная или бытовая сфера. Детские компьютерные игры, условные виртуальные бои, виртуальные формы общения, виртуальные знакомства.
Порой человеку очень трудно отличить виртуальность от реальности. Особенно сложно подобная связь человека и компьютера проявляет себя в управленческих процессах, в работе диспетчеров, операторов. К примеру, в случае отказа компьютерных систем на железной дороге, в аэропортах и т.п. операторы практически не в состоянии представить реальную картину происходящего, которая выходит из под контроля, не поддается их управлению. Для них виртуальная реальность схем, диаграмм, моделей представляет собой истинную первичную реальность.
И здесь современный человек, вооруженный новейшими технологическими возможностями, начинает чувствовать свою уязвимость, беспомощность и огромную степень зависимости от компьютерных систем, от созданных им самим машин и устройств. Уникальная система Интернет была создана в 60-е годы XX века в США сначала в военных целях, затем произошло объединение различных локальных сетей в единую онтологическую реальность - киберпространство. Это совершенно новое явление впервые в человеческой истории позволяет человеку существовать в виртуальном киберпространстве лишь на носителях памяти в банке данных, порой не существуя в реальном подлинном мире. Подобные ситуации формируют искаженное, трансформированное массовое сознание, когда человек может добровольно уйти из реального мира, «существуя» лишь в мире киберпространства. Современный мир благодаря такому универсальному явлению как Интернет стал гораздо доступнее, исчезли пространственные и любые иные границы. Принципиально меняется философско-мировоззренческое восприятие бытия. С одной стороны, мир стал таким малым, что можно попасть в
любую его точку в пределах нескольких часов. С другой стороны, мир современного человека предельно расширился в его восприятии, стал огромным по сравнению с восприятием «малой родины», своего региона, своей страны.
Современный человек посредством различных видов связи (от Интернета до сотовой связи) получил гигантские возможности общения, получения информационных продуктов и услуг, но в этих условиях происходит качественное изменение самого процесса человеческого общения.
Компьютеры и Интернет изменили саму культуру общения, культуру мышления, культуру мировоззрения сегодняшнего человека. Человечество разделилось на два мира: людей, включенных в мир компьютеризации и людей, лишенных такой возможности.
Огромные перспективы нового типа общения доступны сегодня не всем, только пользователям этой системы. Средства массовой информации, особенно телевидение, умело манипулируя общественным сознанием и общественным мнением, лавинно воздействуют на каждого человека, способствуют унификации массового сознания, массовой культуры.
В этих условиях на первый план выходят вопросы компьютерной этики, связанной с несанкционированным вторжением в личное пространство каждого конкретного человека, с возможностями получения компромата, дезинформации в отношении любого человека.
Еще одна проблема, связанная с таким явлением как искусственный интеллект. Это явление создано человеком не с целью замены естественного интеллекта искусственным, не с целью копирования естественного интеллекта, а с целью расширения интеллектуальных человеческих возможностей. Системы с искусственным интеллектом всего лишь иммитируют деятельность человеческого мышления с помощью моделирования работы головного мозга человека, но никогда не смогут занять место человеческого мышления. Человек и машина передают и преобразовывают информацию, что сближает их друг с другом. Но различия значительно превосходят сходство: если человек мыслит с помощью
переживании, идеальных ооразов и понятии, то машина мыслить подобно человеку не может. Компьютер, различные системы искусственного интеллекта отражают действительность в виде различных сигналов, электрических импульсов.
По сути, не машина отражает действительность, а сам мыслящий человек отражает окружающую его действительность с помощью машины, с помощью искусственного интеллекта. Современный уровень развития общества в настоящее время получил название
Информация на современном этапе развития выступает как самый мощный ресурс человеческого общества. Ее невозможно глубоко и всесторонне анализировать вне математического (цифрового) анализа. Процесс глобальной информатизации общества тесно связан с проблемами формализации языка науки, процессами моделирования и математизации, что позволяет по-новому взглянуть на многие земные процессы, на перспективы их развития в принципиально новых условиях информационного общества.
С 26 по 29 ноября 2020 года в формате онлайн пройдет Международный конгресс «Современные проблемы компьютерных и информационных наук». В рамках конгресса будут проведены пленарные заседания и серия научных мероприятий.
Основная программа конгресса включает проведение:
По результатам работы Конгресса научные доклады, рекомендованные программным комитетом, будут опубликованы в научном журнале Современные информационные технологии и ИТ-образование, который включён в Перечень ВАК Минобрнауки РФ по физико-математических, техническим и педагогическим наукам и проиндексирован в РИНЦ, EBSCO, DOAJ, Ulrichsweb Global Serials Directory, European Reference Index for the Humanities and the Social Sciences (ERIH PLUS), Index Copernicus International.
С целью повышения видимости научных публикаций для международного научного сообщества избранные научные доклады Конгресса будут опубликованы в издательстве SPRINGER в виде отдельных книг (выпусков) в серии Communications in Computer and Information Science (CCIS) и проиндексированы в базе SCOPUS.
Учитывая эти намерения, программный комитет настоятельно рекомендует авторам готовить научные доклады для публикации:
- в научном журнале "Современные информационные технологии и ИТ-образование" в строгом соответствии с имеющимися правилами оформления научных публикаций журнала
- в отдельных томах расширенных трудов конференций в рамках серии Communications in Computer and Information Science (CCIS) издательства Springer (indexed in Scopus) научных докладов на английском языке, в строгом соответствии с имеющимися правилами издательства Springer.
Материалы принимаются только в электронном виде через англоязычную или русскоязычную web-форму на сайте конгресса до 1 ноября 2020 года.
Для прикрепления материалов требуется регистрация на сайте нужной конференции.
Конгресс проводится в рамках программы деятельности федерального учебно-методического объединения в системе высшего образования по укрупненной группе специальностей и направлений подготовки 02.00.00 «компьютерные и информационные науки».
Читайте также: