Сведения об образовательной организации

Сообщение

Обучение в НОЦ «Инфокоммуникационных технологий и нейрокогнитивных архитектур»

Учебно-лабораторный комплекс

В учебно-лабораторном комплексе используется комплексный подход к системе обучения и поддерживается общая идеология организации учебной деятельности. Комплексы позволяют изучать теоретический материал, оценивать уровень знаний учащихся и проводить подготовительные лабораторные работы в программе. Такой подход позволяет обеспечить плавный переход к работам на полигоне с оборудованием и сократить разрыв между теорией и практикой.

Работа на полигоне позволяет учащемся получить навыки работы с оборудованием или программным обеспечением, выполняющим его функции, моделировать ситуации для выполнения исследовательских работ, которые в целом будут востребованы при дальнейшем.

В НОЦ ИКНС обеспечивается получение базовых знаний о сетевых протоколах и новых инфокоммуникационных технологиях, используемых на сетях связи, а также получение практических навыков. Полигон НОЦ ИКНС представляет собой модель опорной сети оператора связи с уровнями: ядра, агрегации и доступа.

В обучающихся комплексах реализованы следующие этапы обучения:

  • Интерактивное обучение;
  • Программная оценка знаний;
  • Дистанционный контроль процесса обучения. Модуль преподавателя.

 

Практика

Практика от НОЦ ИКНС позволит закрепить свои теоретические знания и навыки, ознакомиться с основными подходами на уровне мировых стандартов, укрепиться в правильности выбора своей профессии и подготовиться к реальной работе.

Среди них:

  1. Исследования протоколов на ИП Squitch: основные сценарии, Finit State Machine, Flood, Сценарии вторжения.
  2. Full stack web development: Node.js, JSScript, Ajax, Gulp.
  3. Виртуализация функций NFV.
  4. Моделирование программно-конфигурируемых сетей: Mininet, NOX, OpenDaylight.
  5. Системы автоматичекого управления конфигурациями: Chef, Puppet, Ansible.
  6. Администрирование облачных вычислительных систем: OpenStack, XenServer, Docker.
  7. Исследование поведение трафика на сетевом оборудовании ведущих вендоров: Mikrotik, Huawei, Juniper.
  8. Низкоуровневое программирование на C/C++, Qt.
  9. Создание Web-сервисов: Drupal, OpenWRT.
  10. Вёрстка WYSIWYM: LYX, LaTeX.
  11. Система принятия решений: Нейронные сети, Python, Lobster, Octopulus.
  12. Безопасность в сетях передачи данных: Nester, hping3, Metasploit, Kaly Linux.
  13. Исследование возможностей межсетевых экранов: Juniper, Cisco, Huawei, Allied, Zyxel и др.

 

Факультативные курсы

В рамках факультатива будут проведены лекции с описанием основ построения корпоративных сетей, работы сетевого оборудования, а также проведены лабораторные занятия по администрированию межсетевых экранов.

Изучаемые технологии:

  • стек TCP/IP, VLAN;
  • OSPF, RIP, BGP;
  • MPLS.

Программа курса:

  1. Основные принципы построения сетей передачи данных.
  2. Коммутируемые локальные сети.
  3. Статическая и динамическая маршрутизация. Протокол RIP.
  4. Статическая и динамическая маршрутизация. Протокол OSPF.
  5. Статическая и динамическая маршрутизация. Форматы протокола OSPF.
  6. Статическая и динамическая маршрутизация. Протокол BGP.
  7. Технология многопротокольной коммутации по меткам. MPLS.
  8. Технология многопротокольной коммутации по меткам. MPLS - RSVP, TE, QoS.
  9. Технология многопротокольной коммутации по меткам. MPLS - Diffserv, VLAN.

 

Повышение квалификации

Факультет повышения квалификации СПбГУТ проводит обучение руководителей и специалистов по следующим направлениям: инфокоммуникационные технологии, менеджмент, управления персоналом, экономика и финансы, маркетинг, реклама и PR, коммерция и продажа телекоммуникационных услуг.

Ежегодно на ФППК проходят обучение более 3000 руководителей и специалистов телекоммуникационных предприятий из всех регионов России, стран СНГ и Балтии.

 

Стажировки

На базе вычислительного кластера НОЦ ИКНС открыты месячные стажировки по специальности DataScientist в областях компьютерного зрения и обработки естественного языка по следующим направлениям:

  • программист python;
  • администратор высоконагруженных распределенных файловых систем;
  • инженер-исследователь нейрокогнитивных архитектур;
  • программист tensorflow/pytorch/keras.

По результатм прохождения стажировки - трудоустройство в ООО "Естественный Интеллект".

Если вы заметили ошибку, сообщите нам
войти

Сообщение об ошибке на сайте









* Просьба использовать данную форму по назначению. Информацию по редактированию сайта университета
можно отправить по адресу umr@sut.ru

Авторизация