Данная дисциплина предусматривает изучение основных понятий параллельных вычислений, необходимых для последующего изучения моделей, методов и технологий параллельного программирования. В простой и понятной форме в курсе приводятся примеры современных высокопроизводительных вычислительных систем, рассматриваются способы анализа сложности вычислений и оценки возможности их параллельного выполнения, даются основы разработки параллельных методов. Цель дисциплины - ознакомление студентов с совокупностью средств обработки информации и персонала, объединенных для достижения определенных целей.

В курсе изучаются вопросы использования нейронных сетей для управления объектами, использование современных моделей искусственных нейронных сетей для применения и обработки информации. В результате обучения у докторанта формируются навыки разработки архитектур искусственных нейронных сетей, уметь проектировать системы с искусственным интеллектом на основе сети.

Создание и применение алгоритмического, аппаратного и программного обеспечения систем автоматизации, управления и контроля технологическими процессами и производствами, обеспечивающих выпуск высококачественной, безопасной, конкурентоспособной продукции освобождающих человека полностью или частично от непосредственного участия в процессах получения, трансформации, передачи, использования и управления производством.

Целью дисциплины является подготовка специалистов, способных оценить влияние технологий больших данных на деятельность крупных предприятий. В результате обучения студент будет способным предложить варианты эффективного использования технологий больших данных в управлении предприятиями, выполнять анализ и обработку больших данных в реальном времени, по мере поступления.