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2025春季课程的清单
计算机科学系 - 2025年春季数据科学的高级机器学习[KSAMLDS1KU] [7.5 ects]课程描述角色描述角色描述时间表AI机器人技术[KSAIROB1KU] [7.5 ECTS]课程描述角色描述角色描述时间表算法算法公平性，问责制，责任，责任和素食[KSALFAE1KU] [ksalfae1ku] [ksalfae1ku] [ksalfae1ku] [ksalfae1ku] [ksalfae seldith selteps al septim altiith corlith selpepers al septim corpepers] [BSALPRS1KU] [7.5 ECTS] Course Description Role Description Schedule Algorithms and Data Structures, MSc [KSALDAS1KU] [7.5 ECTS] Course Description Role Description Schedule Applied Statistics [BSAPSTA2KU] [15 ECTS] Course Description Role Description Schedule Cryptography [KSCRYPT1KU] [7.5 ECTS] Course Description Role Description Schedule Data Science in Production [KSDASCP1KU] [7.5 ECTS]课程描述角色说明时间表数据可视化和数据驱动决策制定[BSDVDM1KU] [7.5 ECTS]课程描述角色描述时间表描述时间表DEVOPS，软件演化和软件维护，BSC [BSDSESM1KU] [7.5 ECTS]
Wheeler Technologies，Inc .- Insight Daily Suite
•候选人筛选；候选技能评估；就业前筛查；表格I-9和电子验证•计算机和软件系统工程和体系结构•数据和统计分析：R / Shiny•Restful API：消费者端；服务方面；安全API•大数据服务：企业搜索；机器学习；人工智能; NLP; TensorFlow•容器：Docker; kubernetes•实用程序：智能电网；需求响应•GIS和空间科学：地理编码•操作系统：Linux；视窗;安卓; ios; ARM•云服务：Azure； aws;谷歌;混合和私有云•数据库专业知识：MS SQL；甲骨文； hadoop;蒙哥postgresql; MySQL•系统安全：经过认证的网络安全•敏捷流程：经认证的Scrum Master•安全性和身份验证：OKTA； auth0; adfs; kerberos;密码学•软件开发：.NET；爪哇; Angularjs; Python; perl; r / shiny; •建立和管理离岸技术团队•经过认证的教育提供者•软件DevOps：测试；部署; CI/CD•技术人员配备；团队增强；临时技术劳动力认证：
程序指南
云计算中理学学士学位 - AWS Track（BSCCAWS）学位课程为IT专业人员提供了动手知识和云计算基础架构，平台和软件的实际应用。学生将了解转移到云的业务优势，包括特定于计算，存储，数据库，网络和安全性的功能。学生将从主要的云提供商（例如Amazon Web Services（AWS）和Microsoft Azure）以及Comptia，Linux和Itil等供应商Azure等主要云提供商获得基础和助理级别的认证。学生将学习如何管理云部署应用程序的安全性，使用DEVOPS原则以及全球身份和访问管理（IAM）功能。课程强调在AWS云环境中工作，并建立在包括系统和服务，网络和安全性，脚本和编程，数据管理，IT业务，Web开发以及接触其他云环境的核心IT课程上。在云计算中寻求BS的学生 - AWS轨道学位展示了软件，工程，操作，建筑和开发的其他能力，用于跨多个行业的基于云的计算解决方案。
专业人士目录 - 2024年7月
简介4软件开发轨道5 1。DevOps工程师6 2。React前端Web开发人员7 3。Angular前端Web开发人员8 4。移动应用开发人员9 5。完整堆栈.NET Web开发人员10 6。AWS云专家11 7。软件测试人员12数字营销与艺术曲目13 1.数字营销专家14 2。UI和UX Web Designer 15 3。运动图形设计师16 4。图形设计师17 5。掌握专业3D设计18 AI＆Data Science Track 19 1。AWS机器学习工程师20 2。Microsoft机器学习工程师21 3。生成AI专业22 4。数据科学家23数据分析轨道24 1。Google数据分析师专家25 2。Microsoft Power BI工程师26基础架构和安全轨道27 1。思科网络管理员28 2。Fortinet网络安全工程师29 3。思科网络安全工程师30 4。Azure Cloud解决方案管理员和建筑师31 5。网络安全事件响应分析师33 6。脆弱性分析师 /穿透测试仪34 < / div>
信息系统开发中的机器学习系统开发实践
硬件和软件的进步已推动了机器学习（ML）解决方案，以成为众多信息系统的重要组成部分。这要求研究软件公司内ML开发实践的集成和评估。为了调查这些问题，我们对软件和ML专业人员进行了专家访谈。我们构建了围绕信息系统开发（ISD）模型的访谈，这些访谈是指导整个软件项目的利益相关者的概念框架。使用实践理论，我们分析了软件专业人员如何在ISD模型的背景下感知ML的开发，并确定了ML开发对这些概念模型的变革性影响的主题。我们的发现表明，开发人员驱动的概念模型（例如DevOps和MLOPS）已被视为开发人员和管理层的共同框架，以理解和指导ML开发过程。我们观察到了预定义开发人员角色的持续变化，在这些开发人员的职业工作中，开发人员越来越多地采用ML技术和工具。总的来说，我们的发现强调了ML技术在整个行业的软件项目中变得越来越突出，并且在ISD模型中纳入ML开发是一种持续的，主要是实践驱动的过程。
MILKI-PSY Cloud：通过可解释的人工智能和区块链促进多模式学习分析
摘要。现代基于云的大数据工程方法（如机器学习和区块链）能够从多种不同模态来源（如视频源、传感器数据等）收集学习者数据，从而实现多模态学习分析 (MMLA) 和对学习过程的反思。特别是，跳舞或操作复杂机器等复杂的心理运动技能正从 MMLA 中获益。然而，教师、学习者和其他机构利益相关者可能一方面对应用于学习数据的机器学习过程的可追溯性和透明度存在问题，另一方面对隐私、数据保护和安全性存在问题。我们提出了一种使用机器学习和区块链作为服务来获取、存储、处理和呈现多模态学习分析数据的方法，以实现可解释的人工智能 (AI) 和经过认证的学习数据处理可追溯性。此外，我们通过参与式设计和以社区为导向的 MMLA 流程监控来扩展已建立的开源软件 DevOps 流程，从而促进最终用户参与整个开发周期。MILKI-PSY 云 (MPC) 架构正在扩展现有的 MMLA 方法和基于 Kubernetes 的学习分析基础设施部署自动化，这些自动化来自许多研究项目。MPC 将促进该领域的进一步研究和开发。
软件工程师 - 联合作战分析中心
经验丰富的专业人士，具有很强的分析和编程技能。我们的 SW 工程机会将使您成为一支熟练的软件开发人员团队的一员，该团队利用最新技术创建独特的软件解决方案，为作战人员提供支持。直接接触客户有助于在您设计和开发应用程序并看到它们在工作场所应用/使用时更好地了解他们的需求。我们主要使用基于 Microsoft 的技术；但是，我们也使用各种版本的 Linux 来实现特殊目的。我们开发基于客户端的应用程序，如 C#、Python 和 R。我们还使用 Java 或 ASP.NET 开发 Web 应用程序。我们使用最先进的技术，包括 NoSQL 数据库 (MongoDB、HBase、Solr) Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)、并行处理、分布式计算、ArcGIS、提取、转换和加载 (ETL) 技术、自然处理语言、DevOps、持续集成/持续开发 (CI/CD)、容器化 .NET Core、SQL Server 数据库 (MS SQL、MariaDB) 和 SQL Server Integration Services。此外，我们正在使用 Docker 容器和其他云原生技术扩展到云开发，同时扩展到 AI/ML 功能。职责
人工智能辅助移动电信系统中 Cloud Native RAN 的金丝雀测试
云原生基础设施的最新进展已使大多数组织从传统的独立静态物理系统基础设施过渡到在虚拟化资源上运行的云环境。毫无疑问，电信行业将从云原生基础设施中受益匪浅。未来，无线接入网络 (RAN) 中的网络应用程序将基于云原生原则构建，即 CloudRAN。在 CloudRAN 中，集成或部署的网络应用程序的新版本需要在发布前进行验证。金丝雀测试是一种流行的测试策略，新版本最初只向一小部分用户展示。然后监控和分析新版本的性能，以测试和确定新版本的质量。与 4G 不同，用于公共移动宽带的 5G CloudRAN 可能由数百个集群和数千个不同的微服务组成。传统的 DevOps 解决方案无法跟上大数据的 3V，即数量、速度和多样性。此外，在金丝雀测试期间手动执行分析是一个令人精疲力尽的过程。本论文解决了通过使用人工智能方法监控和分析现有生产版本与新金丝雀版本的时间序列指标来实现 CloudRAN 应用程序金丝雀测试中决策过程的自动化的问题。
确保机器学习生态系统：建筑弹性系统的策略
摘要：在当今的数据驱动环境中，保护机器学习生态系统至关重要。组织越来越依赖AI和ML模型来指导重要的决策和操作，这导致了系统脆弱性的增加。在本研究中讨论了对可以承受变化威胁的弹性机器学习（ML）系统的关键需求。DATA保护是确保ML环境的重要组成部分。从数据预处理到模型部署，需要确保该过程的每个部分。为了减少潜在的漏洞，这包含了代码审核程序，安全的DEVOPS实践和容器安全性。系统的弹性在很大程度上取决于正在进行的监测和异常检测。组织可以通过早期检测到正常行为的偏差并根据需要调整其防御能力来迅速响应安全问题。强大的事件响应计划至关重要。保护机器学习生态系统需要制定全面的策略，其中包括监视，事件响应，模型安全性，管道安全性和数据保护。通过实施这些策略，企业可以创建强大的机器学习（ML）系统，以忍受不断变化的威胁格局，保护其数据并确保其AI驱动决策过程的有效性。
广泛机构公告
适应性高级计算增材制造架构和先进系统工程人工智能自主和控制算法“大数据”分析战斗识别指挥和控制（C2）虚拟和自适应通信和网络复杂性管理关键基础设施防御决策辅助和 C2 技术DevOps 和新型软件开发和集成定向能（DE）分布式自主和协作（机器对机器、人对机器）经济安全效果链功能（分解查找、修复、完成、瞄准、参与、评估）电光/红外传感器电磁战（EW）高频（HF）通信和传感高压电力系统和架构人类行为建模人机共生工业工程集成和可靠性技术互操作性物流建模和仿真微波和毫米波通信和传感新型动能效应非动能效应（电子战、定向能、网络）光学技术光子学无线电技术（特别是软件定义和新型波形和处理）雷达和自适应阵列弹性系统机器人技术导引头和其他消耗性传感器和处理传感器和分析信号处理空间传感器、通信、自主性和架构（特别是支持扩散的低地球轨道星座）战略分析技术