Общеуниверситетские факультативы Наука и Исследования

В наше время успех научной карьеры зависит не только от способностей, опыта и усердной работы, но и от умения ориентироваться в академической среде. Принцип “publish or perish” вынуждает ученого включаться в бесконечную гонку публикаций. Однако неопытный исследователь может попасться на удочку «хищнического» издания.

Даже если вы пока не видите себя в роли ученого, вам предстоит защита ВКР. Этот этап учебной деятельности оценивает в том числе навыки поиска источников, оценки их качества, грамотного оформления работы. Эти знания вы можете получить на нашем курсе. К ведению занятий привлечен начинающий ученый, аспирант ИТМО, который поделится личным опытом публикации статей.

Чему вы научитесь? 

• искать научную информацию и эффективно применять ее в работе;
• анализировать результаты научно-исследовательской деятельности с помощью наукометрического подхода, выбирать журнал для публикации;
• подобно узнаете о функциях уже известных ресурсов: РИНЦ, Google Scholar, Scopus, Web of Science, а также о возможностях альтернативных сервисов на базе технологий ИИ;
• оформлять ссылки и составлять списки литературы;
• будете представлять весь жизненный цикл создания статьи: от выбора темы до рецензирования;
• работать с публикациями в портфолио ИСУ, заполнение которого даст возможность заявить о себе в ходе конкурса на ПГАС.

Пререквизиты: Владение русским языком
Трудоёмкость: 22
Формат: Онлайн

Тематический план

Отзывы студентов:

• Спасибо за курс, он позволил мне разобраться, как работают те или иные базы данных. Обязательно буду пользоваться этими знаниями в будущем!
• Считаю, что этот курс - это очень хорошая база для написания научной статьи или диссертации.

Анна Олеговна Гельфанд

aogelfand@itmo.ru

Елизавета Петровна Борискова

Юлия Валерьевна Михайлова

Ольга Сергеевна Шемчук

Хочешь стать драйвером в укреплении технологического суверенитета страны, создавая стартапы, которые меняют правила игры на рынке?
На факультативе «Бизнес на науке или как создать успешный стартап» ты получишь не просто знания, а мощные практические инструменты для коммерциализации научных идей и технологий. Мы разберем реальные кейсы, изучим, как превратить инновации в успешные бизнес-модели, и научимся привлекать инвестиции, защищать интеллектуальную собственность и выводить продукты на глобальный рынок. Этот курс — твой шанс связать науку с предпринимательством, создать проект, который изменит будущее, и внести вклад в технологическую независимость страны. Готов ли ты сделать первый шаг к своему успешному стартапу?

Пререквизиты: Знание русского языка. Желательно наличие идеи для стартапа
Трудоёмкость: 16
Формат: Очный
Тематический план

Отзывы студентов:

Юлия Сергеевна Рузанкина

ruzankinajulia@gmail.com

Учимся использовать уже существующие чат-боты на базе ИИ для исследований и образования без потери качества текстового содержания и с сохранением академической этики! Ожидается, что делегирование стандартных рабочих задач ИИ-помощникам в ближайшее время станет типовой практикой даже для специалистов вне сферы IT. Работа с ИИ-сервисами не требует навыков программирования, а базовые представления о них помогут любому начинающему специалисту. 
Курс рассчитан на формат практикума, в рамках которого обучающиеся научатся применению ИИ-сервисов для решения типовых научных и/или учебных задач (составления текстовых отчетов и презентаций).

Пререквизиты: Базовое представление о существовании ИИ-сервисов, навыки поиска научной информации, навыки критического анализа информации, английский язык (уровень В2 и выше)
Трудоёмкость: 16
Формат: Очный
Тематический план: ТП - Использование ИИ-сервисов для образования и науки

Тематический план

Отзывы студентов:

• Спасибо большое, рекомендованные сервисы очень полезны для анализа и редактирования текстов, работать с графикой теперь тоже будет намного проще! Курс выстроен очень разумно, а мерч и геймификация помогает лучше вовлекаться в учебу. Спасибо за личное участие и человеческое отношение!

Дмитрий Андреевич Синев

sinev@itmo.ru

Когнитивная информатика — наука об информации и алгоритмах естественного интеллекта.
Кому полезен курс?
1. Разработчикам алгоритмов и программистам ИИ. Как показывает опыт, лучшие решения работают по аналогии с интеллектом живых систем.
2. Тем кому интересно разобраться в мышлении и психологии с научных позиций.
Основные блоки:
1. Информация в живых системах, устройство и функции когнитивных алгоритмов. Интеллект как система управления поведением.
2. Эмоция и чувство как базовая система принятия решений. Уровни психики: сознание, подсознание, язык. 
3. Смысл и прагматика информации. Смысловое пространство субъекта, основы классической и квантовой семантики.
Почему это важно?
Открытия кибернетики, психологии, когнитивистики, нейрофизиологии, семиотики и системной биологии обычно доходят до нас в отрывочном и упрощённом виде. 
Этот курс — уникальная сборка отдельных точек в систему. Всем, кому интересно, как устроен реальный интеллект — добро пожаловать.

Пререквизиты: Русский язык, основы алгебры
Трудоёмкость: 32
Формат: Очный

Тематический план

Илья Алексеевич Суров

ilya.a.surov@itmo.ru

На курсе мы погрузимся в один из перспективных технологических сегментов - biomedtech. Рассмотрим ключевые тренды, аспекты разработки, коммерциализации и трансфера технологий биомедицинских продуктов. Проанализируем успешные практики в case study формате. Проведем междисциплинарную форсайт-сессию и получим базовые навыки бизнес-моделирования в рамках ваших идей, разработок и действующих проектов в контексте биомедицинского направления.

Пререквизиты: Курс универсален для представителей разных предметных областей. Приветствуются базовые знания в предпринимательстве и управлении проектами, а также опыт участия в фундаментальных и прикладных разработках.
Трудоёмкость: 12
Формат: Онлайн
Тематический план

Екатерина Ивановна Михеева

ei.mikheeva@yandex.ru

Описание: Курс «Критические исследования данных» посвящён данным и алгоритмам как основе технологической трансформации в разных индустриях. Трансформации рассматриваются как часть комплексных процессов: датафикации, алгоритмизации, распространения ИИ. Участники курса учатся понимать, из чего создаются данные, и как они влияют на автоматизацию и управление процессами. Курс позволяет понять, что данные — не богом данные; понять, как устроены барьеры автоматизации, какие культурные и политические последствия возникают при внедрении решений. 
В первой части курса студенты получают возможность понять, какие данные и алгоритмы есть в разных сферах, и как они менялись исторически. Затем они знакомятся с методами исследования социальных и культурных последствий внедрения решений, основанных на данных и алгоритмах.
Во второй части курса рассматриваются конкретные примеры решений, основанных на данных и истории алгоритмизации. Участники курса учатся распознавать, как устроены позиции разных стейкхолдеров, какие конфликты могут возникать в ходе датафикации и алгоритмизации. 
Курс актуален для специалистов, работающих со сбором и анализом данных в разных сферах, а также и проектированием алгоритмических систем. Они получают возможность увидеть свою работу в контексте других больших технологических изменений и принимать решения о работе с данными и внедрении алгоритмов более осознанно. 
Данные – не просто буквы и цифры в ячейках таблиц и если они кому-то даны, значит их кто-то взял.

Пререквизиты: Критическое мышление — средний 
Критическая аргументация — средний
Английский язык — средний (B1 и выше)
Трудоёмкость: 16
Формат: Онлайн
Тематический план

Мария Ованесовна Кешишян

m.keshishian@itmo.ru

Полина Владимировна Колозариди

Азиз Абдыбекович Аширов

Курс предназначен для студентов старших курсов и аспирантов естественнонаучных направлений, а также для тех, кто интересуется применением искусственного интеллекта в научных исследованиях. В рамках курса будет уделено внимание планированию научных проектов, написанию заявок на гранты, подходам к управлению исследованиям в естественно-научном направлении и анализу данных с использованием современных методов. Структура курса включает лекции и практические занятия в очном и онлайн-форматах, помогая развивать ключевые навыки для научной работы. Курс реализуется параллельно в двух группах: на русском и английском языках, емкостью по 32 академических часа.
Пререквизиты: На курс приглашаются студенты естественно-научных направлений подготовки, успешно освоившие в рамках своих образовательных программ естественно-научный модуль не меньше объема первого курса бакалавриата/специалитета. Курс также может быть открыт для студентов гуманитарных направлений по результатам входного собеседования.
Трудоёмкость: 32
Формат: Смешанный (очно-дистанционный)
Тематический план

Анна Олеговна Орлова

a.o.orlova@itmo.ru

Анастасия Алексеевна Суркова

Али Аббаси Мухаммед

Подробную информацию смотрите здесь

Анна Олеговна Орлова

a.o.orlova@itmo.ru

Анастасия Алексеевна Суркова

Али Аббаси Мухаммед