Компьютерные науки и прикладная математика

1.

Летняя практика
Институт №8
«Компьютерные
науки
и прикладная
математика»

2.

Сроки и название практики
ПМИ 2 курс: Производственная
ФИИТ 2 курс: Учебная
2

3.

Руководитель практики:
Мазаев Артемий Сергеевич
TG: @amazaew
3

4.

Лаборатория
«Σ - Специальное программное обеспечение»
4
Руководитель практики:
Ухов Петр Александрович
Tg: @Peter_Ukhov

Проект «Весовая платформа 2.0»
Цель проекта: Сокращение времени на весовое проектирование самолетов
Стек разработки:
Приложение под Win/Linux – C#, Avalonia UI, eremex, OpenTK
Расчетный модуль – Blender, Python, C#, T-FLEX DOCs, Neo4j, PostgreSQL, gRPC
5
Приобретаемые навыки:
1. Разработка кроссплатформенных
инженерных приложений (Front)
2. Работа с графическим ядром
Blender (Backend)
3. Разработка прикладных
инженерных модулей на Python для
расчетов инерционных
характеристик (Backend)
4. Разработка интеграций на C#
(Backend)

6.

Проект «Платформа «Команды ЦК»
Цель проекта: Упрощение процесса командообразования Цифровой кафедры МАИ
Стек разработки:
Frontend – Next, zustand, axios, orval
Backend – ASP.NET и C#, PostgreSQL, gRPC
Приобретаемые навыки:
1) Разрабатывать микро-сервисы на ASP.NET и C#.
2) Работать с gRPC и PostgreSQL на C#.
3) Узнаете, что такое Hexagonal архитектура и
реализуете ее своими руками.
4) Писать сервисы, выдерживающие большую
нагрузку (10.000 RPS)
5) Разрабатывать фронтенд на Next, TS. Изучите
такие технологии как zustand, axios, orval.
6) Интегрировать ваше приложение с Backend’ом
приложения
7) Интегрировать ваше приложение с Keycloack
8) Работать с JWT
6

7.

Проект «Беспилотник-охранник»
Цель проекта: Контроль территории аэродрома МАИ на наличие людей и машин
Стек разработки:
Python, Google Coral TPU, ML (Yolo), C++, PX4, ROS, MAVROS и др.
Приобретаемые навыки:
1) Разрабатывать пакеты и сервисы под
фреймворк ROS
2) Научитесь тюнить сеть Yolo и запускать
её на TPU
3) Работа с кодами полетных прошивок на
базе PX4
4) Разработка профильных модулей
управления беспилотником на базе Python
(зум камеры, управление полетом)
5) Разработка приложения наземной
станции на базе Python: tkinter, тайлового
сервера и др.
7

8.

Проект «Агродрон - Подсолнух»
Цель проекта: Контроль заболеваний растений с применением беспилотника
Стек разработки:
Python, Google Coral TPU, ML (Yolo), C++, PX4, ROS, MAVROS и др.
Приобретаемые навыки:
1) Разрабатывать пакеты и сервисы под
фреймворк ROS
2) Научитесь тюнить сеть Yolo и запускать
её на TPU
3) Приобретете навыки создания датасетов
из открытых источников
4) Разработка профильных модулей
управления беспилотником на базе Python
(зум камеры, управление полетом)
5) Разработка приложения наземной
станции на базе Python, тайлового сервера
и др.
8

9.

Проект «Одуванчик»
Цель проекта: Совершенствование и облегчение полетной прошивки беспилотника
самолетного типа
Стек разработки:
Хардкорный C++, Ardupilot, полетники «Matek H743-WING» и «Speedy Bee F405WING»
Приобретаемые навыки:
9
1) Отладка и разработка кода встраиваемых
систем на С++
2) Работа с симуляторами полета на базе
различных сред математического
моделирования
3) Прокачаете математические алгоритмы и
знания в области фильтрации данных и
специальных алгоритмов управления
4) Научите беспилотник летать несмотря ни
на что
5) Погрузитесь в системы жесткого реального
времени и соответствующие решения

10.

Руководитель практики:
Антон Вдовиченко
10

11.

Проект «Система навигации
для курьеров по замене батарей»
Цель проекта: Создание умной системы навигации для курьеров, которые меняют
батареи в электросамокатах
Стек разработки:
Python или Node.js, алгоритмы оптимизации и машинного обучения, работа с графами и
оптимизация маршрутов, анализ данных и пространственное моделирование
Комплексная задача:
11
Используя алгоритмы оптимизации и
элементы машинного обучения, вам предстоит
разработать решение, которое позволит
курьерам максимально эффективно
перемещаться между зарядными станциями и
самокатами, нуждающимися в новых
батареях. Это не просто задача логистики —
это вызов, требующий творческого подхода к
решению динамически меняющейся проблемы
в реальном времени.

12.

Лаборатория «VR и искусственный интеллект»
Руководитель практики:
Кондаратцев Вадим Леонидович
TG: @Winer_Hopf
12

13.

Как ещё можно получить зачет
по практике 2 курс
--> ФИИТ:
1) Обучение по программе Цифровой кафедры с защитой диплома
2) Участие в школе Математическое моделирование в 2024 году
3) Авиахакатон 2023 года
4) Олимпиадное программирование
5) Работа в приемной комиссии или студии МАИ в 2024 году
--> ПМИ:
1) Олимпиадное программирование
2) Участие в школе Математическое моделирование в 2024 году
3) Авиахакатон 2023 года
4) Работа в приемной комиссии или студии МАИ в 2024 году
Обязательно:
+ оформленный, загруженный в LMS и принятый Журнал Практики!!!
Общие вопросы оформления практики: ИТ-12 Карина Воробьева
13

Компьютерные науки и прикладная математика

1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

9.

10.

11.

12.

13.

14.

15.

16.