Тема 3.1. Интернет вещей
• Содержание темы:
• История появления. Определение, сущность.
• Вещи в интернет и Интернет вещей.
• Новое направление коммуникаций.
• Схема отображения физических и виртуальных вещей.
• Дорожная карта Интернета вещей. Уровни интернета вещей. Ландшафт интернета вещей.
• Gartner: десять «горячих» технологий Интернета вещей.
• Кейсы использования. Примеры цифровой трансформации в UPS.
• Кейсы использования. Air Quality Egg «яйцо проверки качества воздуха».
• Кейсы использования. BigBelly.
• Примеры устройств. Примеры в сельском хозяйстве.
• Состояние рынка в России.

Тема 3.2. Технология машинного обучения
• Содержание темы:
• Определение, сущность, история.
• Машинное обучение. Особенности.
• Сферы приложения. Распознавание текста. Синтаксический разбор предложений.
• Boston Housing Data.
• Признаки. Диаграммы рассеяния для каждой пары переменных. Верхний треугольник матрицы корреляции.
• Кейсы. Amazon.com – DSSTNE. Microsoft – CNTK. AlphaGo от Google.
• Примеры использования алгоритмов. SyntaxNet от Google. TensorFlow от Google. StocksNeural.
• Пессимистичный прогноз.
• О системе IBM WATSON: цифры и факты. Технические нюансы. Сервисы. Стратегия использования.
• Решения IBM Watson.

Тема 3.3. Объемная печать - 3D печать
• Содержание темы:
• История появления идеи 3D печати.
• Особенность технологии СЛС.
• Моделирование методом послойного наплавления.
• Проект RepRap.
• Примеры 3D печати. Кейсы применения 3D печати.
• Потенциальные эффекты от 3D печати.
• Функциональность 3D принтера.
• Состояние рынка. 3D в России.

Тема 3.4. Роботизация
• Содержание темы:
• Определение, сущность, история.
• Варианты управления. Манипуляционный робот. Мобильный робот.
• Основные области исследований в робототехнике.
• Экзоскелет НAL-5 с управлением от биотоков мышц.
• Использование антропоморфных роботов.
• Примеры. AlphaDog. Робот NASA. Робот снегоуборщик.
• Прогнозы развития робототехники 2020-2025.
• Роботы на производстве. Автоматизация производства.

Тема 3.5. Большие данные: Big Data
• Содержание темы:
• Определение, сущность, история.
• Признаки больших данных - 3 Vs. 6V: volume, value, variety, veracity, viability, velocity.
• Поиск закономерностей. Откуда берутся большие данные.
• 5 вариантов использования Big Data от IBM.
• Какие компании обрабатывают большие данные.
• Примеры BIGDATA