7M07112 Вычислительная нейронаука и когнитивная робототехника в КБТУ (KBTU)
-
Цель образовательной программы Подготовить магистрантов направленных на интеграцию двух активных и быстро развивающихся областей, вычислительной нейробиологии и когнитивной робототехники, для создания инновационных стратегий и решений научных проблем и технологических ограничений.
-
Академическая степень Магистратура
-
Языки обучения Английский
-
Название ВУЗа Казахстанско-Британский технический университет
-
Срок обучения 2 года
-
Объем кредитов 120
-
Группа образовательных программ M102 Робототехника и мехатроника
-
Область образования 7M07 Инженерные, обрабатывающие и строительные отрасли
-
Направление подготовки 7M071 Инженерия и инженерное дело
-
Биостатистика
Кредитов: 5Этот курс будет использовать тематические исследования для обсуждения проблем и приложений биостатистики. Темы будут включать когортные исследования и исследования случай-контроль, анализ выживаемости с применением в клинических испытаниях, оценку диагностических тестов и статистическую генетику. Курс завершится обзором областей текущих биостатистических исследований.
Селективная дисциплина
Год обучения - 1
Семестр 1
-
Нейронаука I
Кредитов: 5Этот курс начинается с изучения нервных клеток: их структуры, распространения нервных импульсов и передачи информации между нервными клетками, влияния лекарств на этот процесс и развития нервных клеток в головной и спинной мозг. Затем мы переходим к сенсорным системам, таким как обоняние, слух и зрение, и обсуждаем, как физическая энергия, такая как свет, превращается в нейронные сигналы, где эти сигналы перемещаются в мозгу и как они обрабатываются. Далее мы изучаем контроль произвольных движений. Наконец, мы рассмотрим нейрохимические основы заболеваний мозга и те системы, которые контролируют мотивацию, эмоции, обучение и память.
Селективная дисциплина
Год обучения - 1
Семестр 1
-
Иностранный язык (профессиональный)
Кредитов: 2Курс включает в себя интенсивную программу изучения английского языка, ориентированную на грамматику и навыки разговорной речи. В курсе включены темы, отражающие последние достижения в области информационных технологий, а терминологический словарь делает их непосредственно соответствующими потребностям студентов.
Год обучения - 1
Семестр 1
-
Методы исследований
Кредитов: 5Методики исследования предназначены для ознакомления магистрантов с исследованиями в области социальных наук и для развития исследовательских и аналитических навыков студентов. Магистранты знакомятся с теорией и логикой исследования, этикой, лежащей в основе исследовательского процесса, а также с рядом методов исследования, обычно используемых в социальных науках. Внимание будет уделено дизайну исследования, сбору данных, элементарному анализу данных и написанию отчетов. Курс включает обсуждение конкретных методических подходов.
Селективная дисциплина
Год обучения - 1
Семестр 1
-
Психология управления
Кредитов: 2Цель курса Психология являются общетеоретические цели сфокусированы на знакомстве с категориальным аппаратом психологии, на анализе методологической основы современной психологии, на овладении необходимыми базовыми знаниями, реализация которых будет способствовать формированию компетентного грамотного специалиста
Год обучения - 1
Семестр 1
-
Когнитивная нейронаука
Кредитов: 5Этот курс исследует когнитивные и нейронные процессы, которые поддерживают внимание, зрение, язык, моторный контроль, навигацию и память. В нем представлены основные нейроанатомические методы, методы функциональной визуализации и поведенческие показатели познания, а также обсуждаются методы, с помощью которых делаются выводы об основах познания мозга. Мы рассматриваем данные пациентов с неврологическими заболеваниями (болезнь Альцгеймера, болезнь Паркинсона, болезнь Хантингтона, синдром Балинта, амнезия и очаговые поражения в результате инсульта) и нормальных людей.
Селективная дисциплина
Год обучения - 1
Семестр 2
-
Обработка естественных языков и методы распознования образов
Кредитов: 5После успешного завершения курса студент сможет объяснить уровни автоматической обработки языка, оценить сложность процесса понимания языка и продемонстрировать навыки написания алгоритмов для простых задач НЛП.
Селективная дисциплина
Год обучения - 1
Семестр 2
-
Медицинская визуализация и обработка изображений
Кредитов: 5Цель курса - показать, как извлекать, моделировать и анализировать информацию из медицинских данных и приложений, чтобы помочь в диагностике, лечении и мониторинге заболеваний с помощью информатики. Вычисление медицинских изображений - это в высшей степени междисциплинарная область, охватывающая не только медицину и информатику, но также математику, биологию, статистику, вероятность, психологию и другие области. Информатика играет роль моста между этими дисциплинами и имеет решающее значение в развитии медицинской визуализации. Курс включает темы анализа медицинских изображений: сегментация изображений, регистрация, статистическое моделирование и применение вычислительных инструментов в медицине. Он также будет включать избранные темы, связанные с формированием медицинского имиджа. Он будет ориентирован на приложения.
Селективная дисциплина
Год обучения - 1
Семестр 2
-
История и философия науки
Кредитов: 5В общей системе подготовки магистрантов курс История и философия науки занимает важное мировоззренческое, научно-методологическое место, основным ядром которого является история, философия и методология науки. История науки является необходимым компонентом содержания образования в подготовке магистрантов для дальнейшего повышения уровня научно-исследовательской работы. История науки и частных наук дает возможность осмысления динамики развития науки, ее воздействия на развитие общества. Исторические знания позволяют будущему специалисту составить целостный образ науки, осознанно подойти к различным аспектам и контекстам исследования самой науки.
Год обучения - 1
Семестр 2
-
Нейронаука II
Кредитов: 5Благодаря этому курсу вы получите полное представление об основах нейроанатомии, передаче электрических сигналов, движении и некоторых заболеваниях нервной системы. Этот продвинутый курс нейробиологии состоит из 2 частей (Продвинутая нейробиология I и Продвинутая нейробиология II). Они связаны друг с другом по содержанию, но не по оценке или сертификации, поэтому вы можете выбрать одно или оба. Рекомендуется принимать их последовательно, и будет здорово, если вы уже приобрели базовые знания в области биологии.
Селективная дисциплина
Год обучения - 1
Семестр 2
-
Педагогика высшей школы
Кредитов: 5Целью данного курса является получение магистрантами теоретических знаний относительно объекта педагогической деятельности, а также умений, навыков в управлении им.
Год обучения - 1
Семестр 2
-
Нейрокогнитивные и нейродегенеративные расстройства ІІ
Кредитов: 5Этот курс направленного чтения знакомит студентов с современной теорией, методами и открытиями, касающимися нормального когнитивного старения, нейропсихологии (основанной в основном на исследованиях людей с повреждениями мозга) и когнитивной нейробиологии. Показания будут учитывать нормальные и патологические когнитивные изменения, потенциальную этиологию и сопутствующие заболевания, а также недавние размышления о подходах к вмешательству для познания в пожилом возрасте.
Селективная дисциплина
Год обучения - 2
Семестр 3
-
Нейрокогнитивные и нейродегенеративные расстройства І
Кредитов: 5Этот курс основан на лекциях и обсуждениях первичной литературы о недавних исследованиях в области старения мозга у людей. Также включены фМРТ-исследования пациентов, страдающих рядом нейродегенеративных заболеваний. Лекции и дискуссии исследуют клинические, поведенческие и молекулярные аспекты процессов старения мозга у людей. Темы включают потерю памяти и других когнитивных способностей при нормальном старении, а также нейродегенеративные состояния, такие как болезнь Паркинсона, болезнь Альцгеймера, боковой амиотрофический склероз, болезнь Крейтцфельда-Якоба и рассеянный склероз.
Селективная дисциплина
Год обучения - 2
Семестр 3
-
Глубокое обучение
Кредитов: 5Этот тематический курс направлен на представление математических, статистических и вычислительных задач построения стабильных представлений для многомерных данных, таких как изображения, текст и данные. Мы углубимся в избранные темы глубокого обучения, обсуждая недавние модели как контролируемого, так и неконтролируемого обучения. Особое внимание будет уделено сверточным архитектурам, обучению инвариантности, обучению без учителя и невыпуклой оптимизации.
Селективная дисциплина
Год обучения - 2
Семестр 3
-
Обработка сигналов
Кредитов: 5Сигнал для обработки математически моделируется как функция или последовательность чисел, которые представляют состояние или поведение физической системы. Примеры сигналов варьируются от речи, звука, изображения и видео в мультимедийных системах, электрокардиограмм в медицинских системах (ЭКГ / ЭКГ) до сигналов электронного радара в военных. Обработка сигналов связана с представлением, преобразованием и манипулированием сигналами и информацией, которую они содержат. Например, мы можем пожелать удалить шум в речи, чтобы сделать его ясным, или улучшить изображение, чтобы сделать его более естественным. Обработка сигналов - одна из фундаментальных теорий и методов построения современных информационных систем. За последние полвека было предложено и широко изучено множество теорий и методов цифровой обработки сигналов. В этом семестре мы изучаем только основы сигналов и систем с дискретным временем. Содержание курса включает концепцию и классификацию сигналов с дискретным временем, представления сигналов во временной, частотной, z- и дискретной частотной областях, представления и анализ систем и конструкции фильтров.
Селективная дисциплина
Год обучения - 2
Семестр 3
-
Технологическое предпринимательство и стартапы
Кредитов: 5Этот курс представляет собой обзор основ бизнеса, предназначенный для инженеров и ученых, стремящихся к коммерциализации технологий. Если вы заинтересованы в продолжении дальнейшего обучения по программе предпринимательства. Темы будут включать разработку, тестирование и адаптацию бизнес-концепций; финансирование технологического предприятия; маркетинг и распространение; организационные вопросы; глобальный бизнес; и юридические соображения, влияющие на технологические предприятия. Студенты разовьют реалистичное видение навыков, которыми они должны овладеть, и придут к пониманию внутренней страсти, которую они должны найти, чтобы реализовать свои предпринимательские устремления.
Селективная дисциплина
Год обучения - 2
Семестр 3
-
Код ON1
Аргументировать выбор основных стандартов, принципов и шаблонов проектирования, методов, инструментов и языков программирования, в том числе выбирать методы и средства построения систем защиты информации современных ИКТ.
-
Код ON2
Знать теоретические основы приборостроения и ее смежных (электроника, электротехника, схемотехника, физика, т.д.) дисциплин, их место в общей системе наук.
-
Код ON3
Выполнять самостоятельное проведение физических, электротехнических исследований и экспериментов, анализ и оценка экспериментальных исследований с использованием инновационных технологий.
-
Код ON4
Проводить аналитические работы при тестировании научных вопросов в медицине, биологии и психологии. Также разбираться в приборах и устройствах, и их количественных и качественных характеристик.
-
Код ON5
Иметь независимость мышления, критические, аналитические, диагностические навыки.
-
Код ON6
Владеть технологиями общения, навыками профессиональной риторики, стратегиями коммуникаций.
-
Код ON7
Иметь способность к изучению и применению передовых технологий, высокая мотивация к профессиональной деятельности, стремление к самообразованию и самореализации.
-
Код ON8
Владеть приемами компьютерного моделирования и методами теоретического анализа результатов наблюдений и экспериментов.
-
Код ON9
Знать общую, электронику, статистику, психологию и биологию для анализа и синтеза закономерностей, явлений и процессов.
-
Код ON10
Проводить комплексный анализ и аналитически обобщать результаты научно-исследовательских работ с использованием современных достижений науки и техники, навыки самостоятельного сбора данных, изучения, анализа и обобщения.