Образовательная программа нацелена на подготовку специалистов в областях обработки информации, систем и средств связи, Интернета вещей.

В учебный план включены дисциплины, связанные с математическим моделированием устройств и систем, оптимизацией инфокоммуникационных систем, беспроводной связью, машинным обучением и искусственным интеллектом, проектированием, прототипированием и анализом эффективности систем Интернета вещей и их отдельных компонентов, что позволяет нашим выпускникам быть на пике востребованности.

Выпускники обладают уникальным набором знаний, они готовы работать с большими объемами данных, разрабатывать методы, алгоритмы, протоколы и технологии сбора, передачи и обработки информации в системах Интернета вещей, разрабатывать алгоритмы принятия решения на основе статистической обработки данных для решения задач в области Интернета вещей; организовывать работы по разработке, внедрению, эксплуатации, сопровождению систем Интернета вещей; оценивать существующие и перспективные коммерческие возможности и риски в области Интернета вещей, заниматься вопросами кибербезопасности.

Обучение сочетает фундаментальное образование, научно-исследовательскую и научно-техническую работу студентов; наличие исследовательского трека.

• Отличительной особенностью программы является ее направленность на разработку прикладного программного обеспечения для Интернета вещей, а также рассмотрение сценариев промышленного Интернета вещей; решение различных задач в области Интернета вещей и киберфизических систем. 
• Бакалавры в процессе обучения по ОП приобретают навыки программирования на современных ЯВУ; создания программно-аппаратных продуктов; разработки систем умного дома; реализации различных сценариев систем промышленного Интернета вещей; обеспечения безопасности систем Интернета вещей.
• Полученные навыки позволяют нашим выпускникам быть специалистами по перспективным направлениям, таким как технологии беспроводных сетей 5G, IoT-разработки и технологии быстрого прототипирования, сетевая инфраструктура доставки данных с использованием технологий LoraWAN, Wi-Fi, Bluetooth Smart, помехоустойчивое кодирование и др.
• В 2023 году на базе кафедры 25 создан Центр компетенций по беспроводным технологиям. Новый Центр беспроводных технологий востребован с точки зрения подготовки квалифицированных кадров, реализации предметных задач, объединения научно-педагогических работников, молодых ученых. Оборудование нового Центра компетенций по беспроводным технологиям позволит не только проводить научные исследования и опытно-конструкторские разработки, но и проводить тестирование выпускаемых в РФ устройств и программного обеспечения систем Интернета вещей. Основной задачей нового Центра станет использование исследований ГУАП при организации передачи данных в системах Интернета вещей.

Общие характеристики практической подготовки: 

Практика является составной частью образовательной программы и включена в учебный план каждого года подготовки. Студенты проходят учебную, научно-исследовательскую, технологическую и преддипломную практики. 

С профильными организациями заключаются договоры об организации и проведении практики студентов, в которых оговорено участие работодателей, представителей заказчиков в разработке программ практик (производственной, в т.ч. преддипломной): с организациями ежегодно согласовывается программа прохождения практики, индивидуальное задание, календарный план, а также количество студентов ОП, направляемых на практику в организацию. 

Общие характеристики стажировок: 

Стажировка не является обязательной частью образовательной программы и осуществляется в добровольном порядке, по желанию студента. Студенты могут дополнительно, вне учебного плана, проходить стажировки в профильных организациях, получая практический опыт работы в конкретной сфере. 

Общие характеристики индустриальных и технологических партнеров:

К основным индустриальным и технологическим партнерам относятся отечественные и международные телекоммуникационных компании, фирмы-разработчики специального ПО и оборудования, компании и IT-интеграторы, которые занимаются Интернетом вещей.

Пример прикладных задач от партнеров:

• тестирование проектируемых и выпускаемых в РФ устройств и программного обеспечения Интернета вещей, аудит проектируемых и внедренных систем использующих технологии Интернета вещей;
• на основе фактических данных проведение технико-экономического анализа сценариев как использования Интернета вещей, так и соответствующих технологий, которые применимы и уже работают в России и в мире, формирование прогноза.

• в результате выполненного научного исследования с ПАО «Газпром нефть» разработан программно-аппаратный стенд, демонстрирующий совместную работу датчиков с использованием технологий LoRa, NB-IoT, RFID, LTE, Wi-Fi, и отечественные системы радиочастотной идентификации на основе технологии поверхностных акустических волн. Стенд можно адаптировать к условиям конкретного объекта и ускорить внедрение беспроводных технологий на объекты нефтегазового сектора.
• для компании Aurora Evernet. разработан программно-аппаратный комплекс для проведения испытаний радио-тракта, методика измерения потребления тракта питания, антенн и протокола беспроводной передачи данных LoRaWAN. Комплекс можно использовать для развития компетенций стандартизации устройств и ускорить внедрение российских протоколов беспроводных технологий Интернета вещей.

• конкурс грантов для студентов вузов, расположенных на территории Санкт-Петербурга, аспирантов вузов, отраслевых и академических институтов, расположенных на территории Санкт-Петербурга; Европейский Конкурс на лучшую студенческую научную работу (ISA); 
• олимпиада студентов «Я – профессионал», олимпиада НТИ и др.

• Мультисервисная гетерогенная беспроводная IIoT-сеть – проект с ассоциацией «Искусственный интеллект в промышленности» 
• Совместный проект с Инженерной школой «Беспроводная мультисервисная система Интернета вещей для цифрового производства» 

• Платформенный сервис для чувствительных к задержке вычислений в системе «Интернета вещей»
• Устройство «Интернета вещей» для управления модулями реле с обратной связью и контакторами для системы умного дома
• Облачная система мониторинга и управления умным домом
• Проектирование систем с последовательным погашением интерференции на основе
• алгоритма АЛОХА
• Проектирование систем связи при масштабировании видеопотока с использованием протоколов транспортного уровня
• Проектирование методов заполнения пустот в кадре при разделении изображения на несколько планов
• Проектирование систем детектирования движения на основе видеопотока, полученного со статической камеры видеонаблюдения
• Проектирование систем радиочастотной идентификации на основе модификаций Q-алгоритма
• Проектирование беспроводных централизованных сетей на основе стандарта LTE.
• Проектирование информационной системы распределения нагрузки при реализации обмена большим числом сообщений между клиентской и серверной частью
• Сравнение систем, построенных на основе стандарта 802.11n и технологии WiFi
• Direct
• Проектирование систем распознавания номеров автомобилей с использованием
• нейронных сетей
• Сравнение известных подходов к повышению энергоэффективности систем на основе стандартов 802.11

Компетенции, которые получают бакалавры в процессе обучения по направлению 11.03.02 связаны с разработкой информационно-коммуникационных технологий и нацелены на развитие прорывных исследовательских тематик в области технологий связи и передачи данных, Интернета вещей, RFID-технологий, протоколов передачи данных

В процессе обучения студент приобретает следующие знания и умения:

• знает концепции технологий интернета вещей; принципы функционирования датчиков и исполнительных устройств и технологии организации взаимодействий между связанными устройствами; принципы сбора, обработки и хранения данных; критерии и методы для проведения тестовых операций; принципы построения систем связи, телекоммуникационных систем различных типов, систем Интернета вещей; стандарты качества передачи данных, голоса и видео, применяемых в сети организации связи; цели и задачи проводимых исследований и разработок; основные направления анализа данных и теоретические основы машинного обучения; основные методы искусственного интеллекта;
• умеет работать с различными информационными системами и базами данных, системами Интернета вещей; обрабатывать информацию с использованием современных технических средств; обеспечить связь между устройствами и платформой Интернета вещей; организовать сбор и обработку данных, необходимых для функционирования системы; выполнить тестовый запуск отдельных модулей приложения и обеспечить проверку полной функциональности;
• владеет навыками использования современных интеллектуальных технологий, в том числе на основе систем искусственного интеллекта и машинного обучения, для решения профессиональных задач; обоснования выбора информационных технологий, предварительных технических решений по объекту, системе связи, системе Интернета вещей и ее компонентам, оборудования и программного обеспечения.

Возможные должностные позиции:

• инженер-разработчик в области Интернета вещей;
• специалист по сбору, обработке и анализу больших данных и машинному обучению;
• исследователь-разработчик новых методов решения различных задач в области Интернета вещей и киберфизических систем;
• специалист по анализу данных в Интернете вещей;
• разработчик прикладного программного обеспечения для Интернета вещей;
• специалист по радиосвязи и телекоммуникациям;
• руководитель IT-отдела.