IoT Masters Programs

В данной работе обсуждаются фундаментальные вопросы разработки программ магистратуры в области Интернета вещей (Internet of Things — IoT). Мы кратко сравниваем предложения Сколтеха и Стэнфорда и утверждаем, что наиболее гибкое решение достигается посредством вводного блока и четырех параллельных потоков учебных курсов: обработка сигналов и управление, обучение машин и искусственный интеллект (ИИ), программирование и схемотехника платформ с применением микроконтроллеров, и, наконец, сети и кибербезопасность. Вводный блок предполагается оснастить достаточным количеством предметов по выбору, чтобы поступающие выпускники бакалавриата из областей прикладной математики, информационных технологий и электроники/телекоммуникаций могли приобрести необходимые знания для освоения потоковых курсов. Мы утверждаем, что еще одним необходимым отличием программы IoT должен явиться междисциплинарный групповой дипломный проект значительного объема, также основанный на потоковых курсах. This paper discusses the fundamentals of postgraduate curriculum development for the area of the Internet of Things (IoT). We provide a brief contrasting analysis of Skoltech and Stanford Masters programs and argue that the most flexible way forward is via the introduction of a leveling-off, elective introductory stage, and four parallel course streams: signal processing and control; Artificial Intelligence (AI), and machine learning; microcontroller systems design; and networks and cyber security. The leveling-off stage is meant to provide sufficient electives for graduates of applied math, Information Technologies (IT), or electronics/telecom degrees to learn the necessary fundamentals for the stream modules. We argue that another distinguishing feature of an IoT masters program is a large project drawing on the stream modules and requiring a multidisciplinary, team development effort.