Scientific activity > Теми досліджень аспірантів
ПРОГРАМА з підготовки аспірантів

ПРОГРАМА з підготовки аспірантів (PhD) і магістрів на 2019 рік

Підготовка аспірантів і магістрів проводиться в галузі комп’ютерних наук за спеціальністю – 122 Комп’ютерні науки і включає наступні напрями:

  1. Хмарні сервісно-орієнтовані обчислення (SOC) та архітектури (SOA);
  2. Мікросервіси, контейнери і API в SOA і SOC;
  3. Семантика в SOC: онтології; виявлення, оркестровка і композиція сервісів;
  4. Інтернет речей, зокрема, в медичних застосуваннях;
  5. Інтелектуальні обчислення і штучний інтелект для розподілених великих даних;
  6. Технології DevOps і Blockchain в застосуваннях для Європейської відкритої наукової хмари  EOSCR.

Вступникам до аспірантури у 2020 році пропонуються такі напрямки досліджень:

Назва темиНауковий керівник
1.Методи автоматизації процесу написання та рефакторингу прикладних програм, що базуються на формалізованих знаннях про кодКисельов Г.Д.
2.Методи самовідновлення компонентів мікросервісних системКисельов Г.Д.
3.Підвищення ефективності числових методів вирішення СЛАР з несиметричними розрідженими матрицями великої розмірностіПетренко А.І.
4.Семантична структура для оркестровки та хореографії веб-сервісівПетренко А.І.
5.Методи сегментації рукописного введення для розпізнавання у режимі реального часуРогоза В.С.

Теми дисертацій (PhD) аспірантів кафедри Системного проектування

Прізвище та ініціали аспірантаРік вступу до аспірантуриТема дослідженняНауковий керівник
Токарський А.О.2019Моделі багатопоточного оброблення великих даних на основі мультиагентної парадигмиРогоза В.С.
Ткаченко Д. А.2018Мультимодальне та багатозадачне вивчення представлень данихПетренко А.І.
Круш І.2018Вивчення сепарабельних низькорозмірних репрезентацій для мультимодальних данихПетренко А.І.
Михалько В.2018Глибинне вивчення схожості мультимодальних данихПетренко А.І.
Марков Д. К.2018Особливості створення і застосування комп’ютерних ігор в навчальних дисциплінах з комп’ютерних наукРогоза В.С.
Шаптала Р. В.2018Моделі глибинного навчання для розв’язання задач інтелектуальної обробки мультимодальних данихКисельов Г.Д.
Акімов В.2018Розв’язання задач data-mining на великих масивах даних з використанням методів глибокого машинного навчанняРогоза В.С.
Науменко Т. О.2017Безсерверна технологія (Functions as a Service) для створення хмарних мікросервісних додатківПетренко А.І.
Попеляєв Д. П.2017Туманні обчислення як конвергенція IoT та хмарПетренко А.І.
Рубець А. В.2017Проактивний моніторинг мережевої інфраструктури як сервісКисельов Г.Д.
Мироненко С.С.2017Нові алгоритмічні підходи до створення засобів моніторингу та підвищення ефективності процесу використання систем менеджменту навчанняКисельов Г.Д.
Яременко В. С.2017Моделі машинного навчання для розв’язання задач інтелектуальної обробки даних в мультиагентних системахРогоза В.С.