Департамент программной инженерии

АБB
АБB
АБB

Обычная версия сайта

Департамент программной инженерии был создан в 2014 году на базе отделения программной инженерии. В департаменте ведутся исследования по различным современным научным направлениям, в число которых входят: анализ и моделирование бизнес процессов, математическое моделирование, машинное обучение и искусственный интеллект, нечеткая логика, процессно-ориентированные информационные системы.

Публикации

Книга

Операционная система Linux. Дистрибьюция программного обеспечения

Силаков Д. В.

Юрайт, 2025.

Статья

Machine Learning-based Adaptive Reconstruction of Video Stream Fragments Taking into Account Scene Dynamics. Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS

Думкин Н. А., Александров Д. В., Прозорский М. А.

Труды Института системного программирования РАН. 2026. Т. 38. № 1. С. 255-274.

Глава в книге

ML²B: Benchmarking LLMs on Cross-Lingual ML Pipeline Generation

Trofimova E., Shamina Z., Selifanova M. et al.

In bk.: Proceedings of the Generative Code Intelligence Workshop (GeCoIn 2026), co-located with the 35th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-ECAI 2026). Vol. 4238. CEUR-WS.org, 2026.

Препринт

Approach to Designing CV Systems for Medical Applications: Data, Architecture and AI
В печати

Ryabtsev D., Vasilyev Boris, Shershakov S.

Computer Science ::Computer Vision and Pattern Recognition. 2501.14689. arXiv, 2025

Все публикации

Кто читает:: Департамент программной инженерии

Статус:: Курс обязательный

Когда читается:: 1-й курс, 3, 4 модуль

Задать вопрос

Аннотация

Основная цель курса заключается в формировании у студентов навыков анализа производительности алгоритмов, работающих с различными структурами данных, и выбора оптимальных решений для конкретных практических задач. В ходе обучения рассматриваются методы асимптотического анализа сложности как детерминированных, так и стохастических алгоритмов, изучаются алгоритмы сортировки, методы эффективного хранения и поиска данных, включая организацию хеш-таблиц и деревьев, а также графовые и строковые алгоритмы. Особое внимание уделяется различным парадигмам разработки алгоритмов, таким как жадные методы, приближенные алгоритмы и динамическое программирования. Кроме того, рассматриваются фундаментальный вопросы разрешимости и вычислимости. Лекции направлены на систематическое освоение материала, тогда как практические занятия позволяют закрепить полученные знания через решение задач и реализацию изученных алгоритмов и структур данных на языках программирования Python и С++. Тесная взаимосвязь лекционного материала и практической работы обеспечивает глубокое и всестороннее освоение курса.

Алгоритмы и структуры данных

Программа дисциплины

Аннотация