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 ученых участвовать в гонке публикаций, где неопытный исследователь рискует столкнуться с «хищническими» изданиями.
Даже если вы пока не планируете становиться ученым, вам предстоит защитить выпускную квалификационную работу (ВКР), оценивающую навыки поиска, проверки качества источников и грамотного оформления. Эти компетенции вы освоите на нашем курсе. Помимо теории, вы узнаете реальный опыт молодой ученой — аспирантки, которая поделится практикой написания научных статей.

Чему вы научитесь?

— Эффективно находить, анализировать и использовать научную информацию.
— Применять наукометрические методы для оценки результатов научной деятельности и выбора журналов.
— Работать с ключевыми инструментами поиска: Google Scholar, Elibrary, OpenAlex, Semantic Scholar и проч.
— Использовать ИИ-сервисы (Elicit, Consensus, Perplexity AI, SciSpace, ResearchRabbit и др.) для поиска, анализа и визуализации научных связей.
— Правильно оформлять библиографические ссылки по академическим стандартам.
— Писать литературный обзор и проходить все этапы подготовки научной статьи: от выбора темы до публикации.
— Формировать и заполнять портфолио в ИСУ для повышения шансов на получение ПГАС.

Подробнее о курсе: https://lib.itmo.ru/course
Пререквизиты: 1.владение русским языком
2.персональные компьютеры с доступом в интернет
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.
• Спасибо за занятия, хотя я ранее была знакома с некоторыми инструментами и информацией, но нашла для себя на курсе много полезных вещей
• Спасибо, было очень интересно и полезно всем, кто начинает свой путь в науке!

Анна Олеговна Гельфанд

aogelfand@itmo.ru

Елизавета Петровна Борискова

Юлия Валерьевна Михайлова

Ольга Сергеевна Шемчук

Когнитивная информатика — наука об информации и алгоритмике естественного интеллекта от одноклеточных до коллективных систем.

Кому полезен курс?
1. Разработчикам алгоритмов и систем управления, ИИ и анализа данных.
Практика показывает, что лучшие решения работают по аналогии с естественным интеллектом. Курс покажет его основные принципы, позволит ставить адекватные задачи и находить природоподобные решения.
2. Тем кому интересно разобраться в мышлении, психологии, возможностях и ограничениях ИИ с научных позиций. Знание основ информатики позволяет сделать это быстрее и качественнее, чем в гуманитарных институтах.

Блоки курса:
1. Потоки информации и структура когнитивных алгоритмов
2. Причинность и процессная матрица
3. Семантика и прагматика информации, эмоции, квалиа
4. Принятие решений, (ир)рациональность и волновая логика
5. Квантовая логика и структура смыслового пространства
6. Свобода воли, управление, сознание и субъектность
7. Самоорганизация и коллективный интеллект

Почему это важно?
Открытия кибернетики, психологии, когнитивистики, нейрофизиологии, семиотики и системной биологии обычно доходят до нас в отрывочном и упрощённом виде. 
Этот курс — сборка фрагментов в общую мозаику. Интересно узнать, как устроен реальный интеллект? Добро пожаловать!
Пререквизиты: Русский язык
Трудоёмкость: 32
Формат: Очный
Тематический план

Отзывы студентов:

• Выражаю благодарность Илье Алексеевичу за замечательно проведённый курс! Курс непростой с точки зрения объёмов материала, который необходимо уложить в несколько занятий. Но в том-то и мастерство преподавателя – сделать непонятное понятным. Изложить сложный материал простым языком, сделать доступным. Скомпоновать многое по частям без потерь. 
• Спасибо большое за этот экскурс в мир сознания и того, откуда оно рождается. До этого курса я не задумывался настолько глубоко о происхождении простых (казалось бы) действий, связанных с выбором. 
• Илья Алексеевич, спасибо большое за такой познавательный и насыщенный курс! Было очень интересно. Особенно понравилось как выстроено повествование курса, что с каждым новым занятием понимаешь предмет всё больше и больше, а ответы на вопросы из домашних заданий удивительным образом объясняются на следующих же занятиях, словно так и планировалось, что эти вопросы должны возникать, и мы сначала размышляем над ними самостоятельно, а потом в процессе пар приходим ко всем ответам.

Илья Алексеевич Суров

ilya.a.surov@itmo.ru

Факультатив «Пищевая комбинаторика: Научный подход к разработке продуктов питания» посвящен созданию многокомпонентных продуктов с заданными свойствами. Программа курса сочетает фундаментальные научные принципы и современные методы моделирования состава продуктов питания с учетом взаимодействия ингредиентов, их биологической ценности, а также физиологических потребностей человека.
Факультатив подразумевает применение навыков на практике: в рамках лабораторных работ осуществляют анализ сырья, апробацию рецептур и технологий производства разработанных продуктов. Курс предоставляет возможность освоить полный цикл создания пищевых продуктов - от концепции до лабораторного образца.
Пререквизиты: 1. Образовательные: знание русского языка, базовое знание ПК и офисного ПО (Microsoft Word, Excel, Power Point).
2. Материально-технические: ПК (ноутбук или планшет) с наличием интернета - для выполнения практических заданий.
Трудоёмкость: 32
Формат: Очный
Тематический план

Мария Александровна Анцыперова

antsyperova@itmo.ru

Елизавета Денисовна Панчехина