ПРОГРАММИРОВАНИЕ сентябрь 2021 Максим Викторович Абрамов доцент кафедры информатики, кандидат технических наук

2/19 План презентации

3/19 Формат работы + Очно

4/19 План • 10.09 — Вводное занятие. • 17.09 — Введение в C++. Выражения и операторы. Функции. Стек вызовов • 24.09 — Github, контроль версий • 01.10 — Удалённое практическое занятие • 08.10 — Массивы, сортировки, поиск. Сложность алгоритмов • 15.10 — Указатели • 22.10 — Библиотека ввода и вывода • 29.10 — Проверочная работа • 12.11 — Структуры на указателях • 19.11 — Деревья • 26.11 — Хеш-таблицы, хеш-функции • 03.12 — Графы • 10.12 — Приём задач • 17.12 — Приём задач

5/19 Правила получения зачёта 100 баллов • 46 за практические • 54 за домашние A — 90 B — 80 C — 70 D — 65 E — 60 • Проверочная работа — обязательное условия для получения зачёта • Посещение 22 балла • Доклад 8 баллов • Первый сдавший +2 балла за сложную +1 балл за среднюю • 2 балла • 4 балла • 6 баллов

6/19 Контакты dscs.pro Материалы → Курс «Программирование» – семестр 1 осень 2021 t.me/tics_lab vk.com/ticslabs

7/19 Давайте познакомимся • Фёдор Витальевич Бушмелёв • Анастасия Олеговна Хлобыстова • Анастасия Андреевна Корепанова • Валерий Дмитриевич Олисеенко • Максим Викторович Абрамов

8/19 Немного о нас Лаборатория ТиМПИ

9/19 ЦИИНД Фундаментальные основы ИИ Нейронные сети Нечеткие системы и мягкие вычисления Машинное обучение Понимание естественного языка Прикладные аспекты ИИ Интеллектуальный анализ данных СППР Базы знаний Онтологический инжиниринг Большие данные Распределенные реестры и блокчейн Отраслевые аспекты ИИ Математическая робототехника Байесовские сети и родственные модели Социальный компьютинг Анализ и построение текстов ЦИИНД СПБГУ ЦИИНД – подразделение СПбГУ, специализирующееся на области ИИ и НД

10/19 Направления исследований Социокомпьютинг Алгебраические байесовские сети Data science … Информационная безопасность Data mining Информационные технологии в образовании Web-технологии Рискованное поведение

11/19 Машинное обучение алгебраических байесовских сетей Целью проекта является развитие теории и машинного обучения алгебраических байесовских сетей. xy x y Студент хорошо владеет историей Студент хорошо владеет русским языком Студент хорошо владеет обеими дисциплинами 𝑝 𝑦 = 0.4 𝑝 𝑥 = 0.5 𝑝 𝑥𝑦 = 0.4 Алгебраические байесовские сети — модель для представления знаний с неопределённостью, в том числе на основе экспертных оценок. Позволяет использовать интервальную оценку вероятности, а также моделировать не причинно-следственные связи, а ненаправленные отношения взаимной зависимости или взаимного влияния. Решаемые задачи: Изучение оптимальных способов получения вероятностей истинности элементов алгебраической байесовской сети и ее глобальной структуры и дальнейшее применение полученных знаний.

12/19 Социальная инженерия Атака злоумышленника на пользователя Переход злоумышленника между пользователями Доступ злоумышленника к критичному документу Бэктрекинг инцидентов Набор прикладных психологических и аналитических приемов, которые злоумышленники применяют для скрытой мотивации пользователей публичной или корпоративной сети к нарушениям устоявшихся правил и политик в области информационной безопасности.

13/19 Развиваемые направления Анализ социальных сетей Исследование психологических особенностей Социальный граф Поиск наиболее вероятных/критичных траекторий Моделирование действий злоумышленника Применение байесовских сетей доверия Профиль уязвимостей Интеллектуальный анализ данных Создание рекомендательной системы Цифровые двойники Создание автоматизированного программного комплекса

14/19 Веб-сервис по анализу социальных сетей • восстановление метаинформации • построение социального графа • сопоставление профилей в социальных сетях • приложение ВКонтакте для сбора данных психологического тестирования и опросов Цель: развитие исследовательско-практического комплекса по агрегации, синтезу и анализу цифрового образа личности на основе информации, размещаемой им в социальных сетях, для выработки рекомендаций по повышению уровня защищённости от социоинженерных атак Исследовательско-практический комплекс по созданию цифрового образа личности и его анализу

15/19 Оценка параметров поведения

16/19 • «Когда в последний раз Вы делали …?» Последние эпизоды поведения • «Каким был минимальный интервал между эпизодами… за последние 6 месяцев?» • «Каким был максимальный интервал между эпизодами… за последние 6 месяцев?» Рекордные интервалы Рискованное поведение апробировать на генерируемых тестовых данных предложенную байесовскую сеть доверия для моделирования рискованного поведения респондентов на основе данных об эпизодах их поведения Цель:

17/19 Поиск инвариантов в медицинских данных Создание приложения с применениями методов искусственного интеллекта для предсказания появления осложнений или смертельного исхода пациентов в больницах. Ожидаемые результаты: 1) Система предсказания осложнений и смертельных исходов. 2) Реализованный программный продукт для удобного пользования системой.

18/19 Возможные задачи: 1) Реализовать визуально красивое отображение пути ISO- контейнера по карте между заданными локациями. 2) Автоматизировать распознавание текстовых каптч; 3) Доработка существующего сервиса по расчету стоимости доставки 4) И др. Cargotime.ru — информационно-логистический портал

19/19 Телеграм-бот, призванный помочь абитуриантам с ответами на вопросы. • собрать соответствующий датасет, • научиться обрабатывать запросы, • реализовать интерфейс в виде телеграм-бота • разработать классификатор обращений в виртуальную приемную Университета Телеграм бот для ответов на вопросы абитуриентов, классификации обращений в виртуальную приемную pureportal.spbu.ru

ПРОГРАММИРОВАНИЕ сентябрь 2021 Максим Викторович Абрамов доцент кафедры информатики, кандидат технических наук