Южный федеральный университет | 01.03.02 ПМИ
Дерево деятельности

Рабочее место методиста и заведующего кафедрой

Аудит рабочих программ дисциплин (РПД) против эталонного Дерева деятельности: 01.03.02 Прикладная математика и информатика (Бакалавриат)

Экспорт в Modeus JSON Скачать CSV W3C JSON-LD
Глубина вмешательства в образовательный процесс (3-Mode Switcher)
Инвариант CUSTIS: сохранение преемственности кафедры

Система уважает автономию методистов и не навязывает жесткую замену программы. Выберите комфортный режим адаптации:

Режим 1: Подсказки (Hints) Активен

Информационные карточки дефицитных тем. Структура дисциплины не меняется, преподаватель получает сигналы о дрейфе рынка.

Режим 2: Дифф-наложение (Diff) Опционально

Проект точечной замены 20–30% устаревших лабораторных работ на актуальный стек с формированием сравнительного дифф-отчета.

Режим 3: Пакет 1–2 ЗЕТ Для элективов

Генерация законченных микромодулей (36–72 ч) с почасовкой, пререквизитами и оценочными средствами в каталог элективов «Модеус».

Карта дефицитов компетенций (Activity Gap Audit)
Выявлено дефицитов: 2 • Текущее покрытие программы: 20%
Аудируемый след цитирования
Недостающий навык / инвариант Тип разрыва Смежная дисциплина ЮФУ Обоснование и первоисточник Действие
PyTorch Дефицит стека Машинное обучение / Распределенные системы "Критический дефицит: востребованность на рынке 42%, экспертный приоритет 5/5, однако тема отсутствует в учебном плане."
Docker Дефицит стека Машинное обучение / Распределенные системы "Критический дефицит: востребованность на рынке 76%, экспертный приоритет 0/5, однако тема отсутствует в учебном плане."
Спецификация микромодуля 1-2 ЗЕТ (Входной контракт для ядра «Модеус»)
36 академических часов

Элективный микромодуль: Профилирование памяти и распределенный инференс ML-моделей

Курс направлен на выработку прикладных инвариантов: локализация утечек видеопамяти в PyTorch DDP, настройка метрик телеметрии в Prometheus и эксплуатация легковесных inference-серверов (vLLM / Triton).

Лекции: 8 ч
Лабораторные работы: 16 ч
Самостоятельная работа: 12 ч
Форма контроля: Зачет с код-ревью
Входные пререквизиты (Prerequisites)
  • Базовый Python (CPython ООП, генераторы)
  • Математический анализ (градиентный спуск)
  • Основы контейнеризации Docker