Soft Computing dalam program doktoral Ilmu Komputer adalah fokus utama dalam memahami dan mengembangkan pendekatan komputasi yang menggabungkan elemen-elemen adaptif, fleksibel, dan toleran terhadap ketidakpastian. Soft computing mencakup teknik-teknik seperti neural networks, fuzzy logic, evolutionary computation, dan probabilistic reasoning. Mahasiswa dalam kelompok keilmuan ini mempelajari teori dan aplikasi dari metode-metode ini dalam memecahkan masalah yang sulit untuk mencapai solusi yang baik secara komputasional. Mereka memfokuskan pada pengembangan model dan algoritma yang mampu menangani data yang tidak pasti, ambigu, atau tidak terstruktur. Tujuan utama dari kelompok keilmuan ini adalah untuk melatih para peneliti yang dapat mengembangkan dan menerapkan algoritma dan model yang efektif dalam penyelesaian masalah kehidupan nyata. Mahasiswa diharapkan memiliki pemahaman mendalam tentang prinsip-prinsip di balik teknik-teknik soft computing dan mampu mengintegrasikannya dengan solusi yang efisien dan tepat waktu.

Information Retrieval dalam program doktoral Ilmu Komputer memusatkan perhatian pada pengembangan metode, algoritma, dan teknologi untuk mengambil informasi yang relevan dari koleksi besar data atau dokumen yang tersebar. Ini melibatkan pengorganisasian, penyimpanan, pencarian, dan analisis data dengan tujuan menyajikan informasi yang sesuai dan bermakna kepada pengguna. Mahasiswa dalam kelompok keilmuan ini mempelajari konsep dan teknik seperti indexing, pencarian teks, pengelolaan query, analisis sentiment, penggalian informasi, pengolahan bahasa alami, dan evaluasi kinerja sistem. Mereka bekerja untuk memahami bagaimana manusia mencari dan memproses informasi, dan bagaimana teknologi dapat membantu dalam mengoptimalkan proses ini. Tujuan utama dari kelompok keilmuan ini adalah melatih peneliti yang dapat memimpin inovasi dalam domain Information Retrieval. Hal ini termasuk pengembangan mesin pencari yang lebih cerdas, algoritma pengindeksan yang efisien, dan antarmuka pengguna yang lebih intuitif. Penelitian dalam kelompok ini juga mencakup bagaimana meningkatkan presisi dan akurasi dalam menemukan informasi yang relevan, serta memahami dan mengatasi tantangan dalam penanganan big data.

Intelligent Systems dalam program doktoral Ilmu Komputer membahas pengembangan dan aplikasi sistem yang mampu belajar, beradaptasi, dan mengambil keputusan secara mandiri melalui penggunaan kecerdasan buatan dan teknik komputasi canggih. Fokus utamanya adalah pada pengembangan algoritma, model, dan teknologi yang memungkinkan komputer untuk melakukan tugas-tugas yang mensyaratkan pemahaman tingkat tinggi, pembelajaran dari data, dan interaksi manusia yang cerdas. Mahasiswa dalam kelompok ini mempelajari berbagai bidang, termasuk machine learning, deep learning, reinforcement learning, natural language processing, computer vision, swarm intelligence, dan evolutionary algorithms. Mereka memahami prinsip-prinsip fundamental di balik kecerdasan buatan dan menerapkan pengetahuan ini untuk membangun sistem yang mampu mengambil keputusan kompleks. Tujuan utama dari kelompok keilmuan ini adalah melatih peneliti dan ahli yang dapat mengembangkan teknologi kecerdasan buatan yang dapat memecahkan masalah real-world yang rumit. Ini mencakup pengembangan sistem otonom yang dapat memahami, belajar, dan beradaptasi dengan lingkungan mereka, serta merancang algoritma yang efisien untuk analisis data besar dan kompleks.

Mathematical Modelling dalam program doktoral Ilmu Komputer memusatkan perhatian pada pengembangan model matematika yang memungkinkan pemodelan dan analisis sistem kompleks dalam berbagai domain. Penerapan model matematika ini membantu memahami perilaku sistem nyata, memprediksi hasil, dan merencanakan tindakan yang tepat. Tujuan utama adalah mengintegrasikan konsep matematika dan komputasi untuk menciptakan model yang akurat dan relevan dalam menyelesaikan masalah praktis. Para mahasiswa dalam kelompok ini mempelajari berbagai teknik matematika dan algoritma komputasi yang memungkinkan mereka untuk merumuskan dan menyelesaikan masalah yang kompleks. Mereka belajar tentang analisis model, simulasi, optimisasi, dan verifikasi untuk memastikan model mereka akurat dan sesuai dengan kebutuhan aplikasi. Keilmuan Mathematical Modelling berperan penting dalam mempersiapkan para peneliti untuk menghadapi tantangan dunia nyata dengan pendekatan yang ilmiah dan terukur. Hal ini juga membantu mempercepat inovasi dan pengambilan keputusan dalam berbagai bidang, termasuk teknologi, keuangan, lingkungan, dan kesehatan.

Advanced Networking dalam program doktoral Ilmu Komputer adalah fokus utama bagi para peneliti yang tertarik dalam memahami, mengembangkan, dan meningkatkan jaringan komputer yang kompleks dan canggih. Tujuan utama dari kelompok keilmuan ini adalah mendalami prinsip, protokol, arsitektur, dan teknologi yang terkait dengan jaringan modern. Mahasiswa dalam kelompok ini belajar tentang desain dan analisis jaringan yang terhubung dengan teknologi mutakhir seperti jaringan 5G, Internet of Things (IoT), Software-Defined Networking (SDN), Virtualization, Cloud Computing, dan keamanan jaringan. Mereka juga mempelajari manajemen lalu lintas, performa jaringan, kehandalan, dan skema routing yang efisien. Selain itu, kelompok keilmuan ini menggali topik yang berkaitan dengan keamanan jaringan, termasuk deteksi serangan, keamanan data, enkripsi, keamanan sumber daya, dan privasi. Analisis Big Data juga menjadi bagian penting dari riset yang berkaitan dengan jaringan canggih.