МГТУ им Баумана переходит на гибридную форму обучения с 9 ноября
Фото: портал мэра и правительства Москвы/Максим Денисов
МГТУ имени Баумана переводит студентов на гибридную форму обучения с понедельника, 9 ноября. Об этом сообщает РИА Новости со ссылкой на пресс-службу вуза.
Как отмечается, учащиеся первого и второго курсов останутся на очном обучении.
«Гибридное обучение позволит сохранить качество образования и разгрузит коридоры и аудитории – учащимся станет легче соблюдать дистанцию», – говорится в сообщении пресс-службы.
Уточняется, что в рамках гибридного обучения часть занятий будет проходить дистанционно, часть – очно. В университете выберут оптимальный формат для каждой дисциплины и каждого вида занятий.
Ранее Сергей Собянин продлил дистанционное обучение для учащихся 6–11-х классов, чтобы снизить число новых случаев коронавируса. Градоначальник уточнил, что учиться из дома старшеклассники продолжат до 22 ноября. Мэр напомнил, что на дистанционке школьники старших классов уже три недели и за это время доля заразившихся коронавирусом среди них уменьшилась почти вдвое.
В столице школьники 6–11-х классов учатся дистанционно с 19 октября. Объясняя принятие данного решения, Сергей Собянин отметил, что старшие классы более подвержены риску заражения коронавирусом. При этом школьники 1–5-х классов перешли на традиционный формат обучения.
Для снижения заболеваемости в Москве продлевают дистанционку
Дистант и QR-коды в вузах: ноябрь 2021 г., какие вузы Москвы перешли на дистанционное обучение
Столичные вузы меняют правила обучения или допуска студентов на свою территорию с достаточно высокой периодичностью. Это обусловлено значительными колебаниями статистических данных по заболеваемости коронавирусом.
Заболеваемость в Москве после вынужденных ноябрьских выходных пошла на спад. Смертность снизилась по отношению к абсолютному максимуму, зафиксированному в июне 2021 г., примерно на 20-25%, хоть и остаётся на стабильно высоком уровне.
В Московской области заболеваемость тоже пошла на спад и сейчас находится чуть ниже июльских максимумов. Однако, смертность продолжает бить все абсолютные антирекорды.
Дистант и QR-коды в вузах: ноябрь 2021 г.
Минобрнауки разрешило вузам продолжать дистанционный формат обучения после вынужденных выходных, которые закончились 8 ноября.
«Промежуточная аттестация также может проводиться в дистанционном формате», — уточнили в ведомстве.
При этом часть высших учебных заведений Москвы решили работать очно, но допускать к обучению только обладателей QR-кодов. В частности, такие планы озвучили в МФТИ, МГПУ и Финансовом университете при правительстве РФ. Об этом сообщает «Коммерсантъ».
Какие вузы Москвы перешли на дистанционное обучение
По данным BUSINESS, столичные вузы в основном обучаются в смешанном формате: часть лекций дистанционно, а часть очно. Но некоторые учатся полностью в дистанционном формате. Такой вывод можно сделать из данных предоставленных десятью популярными высшими учебными заведениями Москвы (рейтинг «Лучшие ВУЗы города Москва 2021»):
Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова (МГУ) с 8 ноября на смешанном формате;
МФТИ — большая часть занятий проходит очно, но вход по QR-кодам;
Высшая школа экономики — с 8 ноября до конца 2021 года занятия и сессия, будут проходить онлайн. Занятия, которые невозможно перенести полностью в дистанционный формат будут проходить в малых группах до 15 человек при соблюдении необходимых мер;
МГТУ им. Баумана на дистанционке по 23 ноября;
Московский государственный институт международных отношений МИД РФ (МГИМО) — обучение в обычном режиме, но вход по QR-кодам;
Московская высшая школа социальных и экономических наук (Шанинка) — смешанный формат обучения
Финансовый университет при Правительстве РФ — дистанционный формат обучения;
Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова — дистанционный формат обучения;
Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС» — «дистант» до 21 ноября.
Последний месяц, руководство учебных заведений выпускает приказы об изменении или продлении действующего формата обучения, а также об изменении правил допуска на территорию вуза, с периодичностью раз в 10-15 дней. За актуальной информацией лучше следить на сайте конкретного учебного заведения.
МГТУ им Баумана переходит на гибридную форму обучения с 9 ноября
Фото: портал мэра и правительства Москвы/Максим Денисов
МГТУ имени Баумана переводит студентов на гибридную форму обучения с понедельника, 9 ноября. Об этом сообщает РИА Новости со ссылкой на пресс-службу вуза.
Как отмечается, учащиеся первого и второго курсов останутся на очном обучении.
«Гибридное обучение позволит сохранить качество образования и разгрузит коридоры и аудитории – учащимся станет легче соблюдать дистанцию«, – говорится в сообщении пресс-службы.
Уточняется, что в рамках гибридного обучения часть занятий будет проходить дистанционно, часть – очно. В университете выберут оптимальный формат для каждой дисциплины и каждого вида занятий.
Ранее Сергей Собянин продлил дистанционное обучение для учащихся 6–11-х классов, чтобы снизить число новых случаев коронавируса. Градоначальник уточнил, что учиться из дома старшеклассники продолжат до 22 ноября. Мэр напомнил, что на дистанционке школьники старших классов уже три недели и за это время доля заразившихся коронавирусом среди них уменьшилась почти вдвое.
В столице школьники 6–11-х классов учатся дистанционно с 19 октября. Объясняя принятие данного решения, Сергей Собянин отметил, что старшие классы более подвержены риску заражения коронавирусом. При этом школьники 1–5-х классов перешли на традиционный формат обучения.
Для снижения заболеваемости в Москве продлевают дистанционку
Гибридная форма обучения мгту им баумана
IV Международный форум «Ключевые тренды в композитах: наука и технологии»
МГТУ им. Н.Э. Баумана
Образовательно-просветительские мероприятия в Бауманке как формат школьного дополнительного образования
Стартовал прием заявок на соискание премий Правительства Российской Федерации 2022 года в области науки и техники для исследователей и молодых ученых
XVI Всероссийская инновационная молодежная научно-инженерная выставка «Политехника»
27-я Международная промышленная выставка «Металл-Экспо»
Полезное
Диссертанты и диссертационные советы
Сведения об образовательной организации
Направления подготовки
110 образовательных программ
Цифровой мир и искусственный интеллект
МГТУ им. Н.Э. Баумана является опорным университетом национальной программы «цифровая экономика». Вуз готовит специалистов способных создавать технологическую базу для сверхбыстрых вычислений, квантовых компьютеров, инженеров сложных коммуникационных систем, программистов- разработчиков.
Авиация и космос
Мы проектируем и строим космодромы, авиационные и космические двигатели, готовим конструкторов и разработчиков космической и авиационной техники.
Робототехника и биомедицинская техника
Мы проектируем и разрабатываем промышленных, бытовых, медицинских роботов. Наши выпускники — создают автопилоты, системы навигации и автоматизированные промышленные комплексы
Энергетика и экология
Мы готовим специалистов для передовых направлений энергетики: ядерные реакторы, плазменные ускорители, реактивная техника. Наши студенты и выпускники создают системы жизнеобеспечения для космических систем и подводных лодок, системы эффективной фильтрации воздуха и воды, разрабатывают комплексные решения для промышленной экологии.
Высокоточные системы для безопасности, вооружения и военной техники
Мы готовим специалистов для выполнения всех инженерных задач: от строительства и проектирования космодромов, авиационных и космических двигателей до создания летательных аппаратов.
Новые материалы и высокотехнологичное производство
Мы готовим специалистов-практиков, способных создать материал с заранее запрограммированными характеристиками.
Управление и креативные индустрии
Мы готовим профессионалов в сферах инженерного менеджмента, бизнеса и экономики. Наши студенты получают управленческие компетенции и обширную инженерную базу, позволяющие выстраивать процессы с учётом особенностей производства, инновационных и IT-технологий, а также в креативных индустриях.
Университет
Место, где можно реализовать себя и получить новые навыки
Студенческий город
Территория кампуса — маленький город. Это 20 учебных корпусов общей площадью 350 000 м²
Здоровье бауманцев
Для студентов и преподавателей открыты бассейн, манеж, скалодром, игровые площадки и стрелковый клуб
Культурная сторона
Собственный дворец культуры, камерный хор, студия танца, театральные и музыкальные кружки для всех студентов
Программа профессиональной переподготовки Data Science
Чему научитесь: По результатам обучения, слушатель курса сможет комплексно применять полученные знания для решения прикладных задач с применением data science инструментов, а именно сможет: сформировать простой запрос в базе данных с использованием SQL, сделать описательный анализ Big Data и визуализацию, ставить и решать задачи машинного обучения, подобрать модель машинного обучения или архитектуру нейронной сети, натренировать и использовать в реальных задачах, создать комплексное приложение, с обработкой входных данных, подачей в модель и получением результата.
Выпускной документ: диплом о профессиональной переподготовке.
Введение в Big data. Знакомство с основными понятиями. Статистика.
Введение в предмет
Какие бывают и точники данных, характеристики, корреляция. Типы структурированности данных
Введение в статистику. Типы распределений данных. Проверка гипотез, матрицы ошибок
Техническое задание и требование к проекту Big data, data science.
Базы данных, их типы и моделирование. Взаимодействие пользователей с данными.
Системы хранения данных. Базы данных.
Реляционные базы данных и их моделирование.
SQL, синтаксис обращения к базам данных. Простые и сложные запросы
Языки программирования, среды исполнения и основные операционные системы, которые используются в задачах Big Data
Введение в Python, среды исполнения (IDE). Типы данных в Python.
Базовые конструкции и структуры.
Циклы и условия. Функции и классы
Библиотеки Numpy, Scipy для научных вычислений.
Библиотека Pandas, как стандарт исследования данных
Визуализация в Python и срезы данных. Библиотеки Matplotlib, seaborn, plotly.
Работа с командной строкой. Linux, Windows.
Основной pipeline машинного обучения и dataflow. Облачные платформы
Pipeline машинного обучения. Особенности архитектурных решений.
Sklearn – основная ML библиотека
Обучение на размеченных и неразмеченных данных.
Парсинг данных, подготовка выборки, препроцессинг и балансировка данных
Ключевые задачи в подготовке датасетов и их важность.
Нормализация и стандартизация
Поиск аномалий и выбросов. Методы обработки и визуализации.
Разбалансированные датасеты и методы балансировки
Обработка категориальных признаков. LabelEncoder, One Hot encoding
Обучение без учителя. Работа с размерностью и структурой данных.
Проблема снижения размерности данных. Метод главных компонент (Principal Component Analysis).
Алгоритмы кластеризации. Метод k-means, c-means, hierarchical clustering. Выбор алгоритма кластеризации.
Теория вероятности и вероятностные классификаторы
Полная и условная вероятность, теорема Байеса
Байесовский вероятностный классификатор
Классификация. Оценка качества алгоритма.
Методы классификации. Метод ближайших соседей k-NN. Метод опорных векторов (SVM)
Ансамбли и повышение точности алгоритмов.
Ансамбли решателей. Решающие деревья (Decision tree). Случайный лес (Random forest).
Ансамбли алгоритмов. Bagging, boosting, stacking. Основы составления сеток обучения.
Регрессия
Линейная регрессия. Логистическая регрессия.
Метод наименьших квадратов. Средняя квадратичная ошибка, средняя абсолютная ошибка.
Нейронные сети
Введение в искусственные нейронные сети. Биологическая модель нейрона. Активационные функции
Полносвязные нейронные сети. Методы обучения нейронных сетей. Борьба с переобучением.
Нейронные сети Кохонена
Сверточные нейронные сети
Рекомендательные системы
Введение. Коллаборативная и Content-based фильтрация.
Сингулярное (SVD) разложение матрицы. Достоинства и недостатки
Разработка компьютерных программ: написание программного кода и решение практических задач с применением нейронных сетей
Решение практического кейса: «Разработка приложения на языке программирования Python для решения задачи компьютерного зрения с использованием нейронных сетей»
Создание приложений, интеграция в ИТ ландшафт
Портирование и сохранение моделей
Работа с предобученными моделями
Flask приложение. Выведение моделей в production
Контроль версионности моделей с tensorflow sesrving
Облачная платформа Kaggle для решения data science задач
262 ак.ч.
Стоимость обучения: 120 000 р.
Соколов Григорий Владимирович
Образование
Пермский государственный технический университет. Механико-технологический факультет. Композиционные материалы.
Дополнительное образование
1. Пермский государственный финансово – экономический колледж при правительстве РФ. Финансист.
2. Университет искусственного интеллекта. Data scientist & Engineer
Опыт работы более 10 лет
Бухтояров Владимир Викторович
Образование
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева, 2008 г. Бакалавр техники и технологии по направлению системный анализ.
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева, 2010 г. Магистр техники и технологии по направлению системный анализ
Учёная степень: Кандидат технических наук
Учёное звание: Доцент
Опыт работы более 10 лет
Тынченко Вадим Сергеевич
Образование
СибГАУ, 2006. Бакалавр техники и технологии по направлению «Системный анализ и управление»
СибГАУ, 2008. Магистр техники и технологии по направлению «Системный анализ и управление»
Учёная степень: Кандидат технических наук
Учёное звание: Доцент
Опыт работы более 10 лет