6B06155 Искусственный интеллект в КазУТБ

Дисциплина формирует систему знаний по линейной алгебре, такие как: Матрицы и определители; Векторы; Тензоры; Квадратичные и билинейные формы; Векторные пространства; Линейные отображения; Собственные векторы и собственные числа; Жордановы нормальные формы. Дисциплина развивает логическое мышление и математическую культуру, формирует навыки моделирования процессов и явлений социально-экономического характера в поиске оптимальных решений. .

История развития программного обеспечения. Классификация программного обеспечения. Коммерческий статус программ. Виды распространения. Проблема выбора программного обеспечения. Системное программное обеспечение. Операционные системы. Инструментальное программное обеспечение. Классификация прикладного программного обеспечения. Свободное программное обеспечение. Методы защиты программного обеспечения от взлома. Обзор современных средств защиты программного обеспечения.

изучение основных конструкций современного языка программирования на примере Python; изучение алгоритмов обработки массивов и других структурированных данных с использованием языка Python.

Цель дисциплины: овладение необходимым математическим аппаратом, с помощью которого разрабатываются и изучаются теоретические и экспериментальные модели объектов профессиональной деятельности. Задачи дисциплины: - Развитие навыков математического мышления студентов; - овладение методами исследования и решения математических задач; - развитие у студентов способности самостоятельно расширять математические знания; - развитие навыков применения математических методов и основ математического моделирования на практике. Основные разделы дисциплины линейной алгебры. Расчет матрицы. Система линейных уравнений. Векторная алгебра. Аналитическая геометрия

Данный курс направлен на изучение эффективного использования структур данных и алгоритмов для решения различных задач. Студент научится понимать логические связи между структурами данных связанных с задачами и их живые примеры и применения. Курс содержит такие темы как - алгоритмы, построение данных, массивы, алгоритмы поиска, стэк, очереди, одно- и двусвязанные списки, деревья, сортировки, хэш таблицы, кучи, арифметические алгоритмы, графы. Курс построен на базе языка Си, как основного языка высокого уровня при построении приложений системного характера и базового языка для изучения типов данных, структур данных, механизмов вызова функций и принципов работы с памятью.

Формирование экономического образования обучающихся с ориентацией на специальность, освоение навыков анализа различной экономической информации, раскрытие творческой инициативы в принятии экономически грамотных и разумных решений, воспитание казахстанского патриотизма, формирование мировоззрения студентов, повышение общественного и личностного правосознания и правовой культуры, а также изучение основных экологических понятий и законов природных систем, экологии как науки, его основные разделы, экология, ознакомление с результатами, используемыми в различных областях.

Дисциплина изучает основные положения криптографии, знакомит с наиболее распространенными типами шифров и методами их криптоанализа, понятиями целостности информации, криптографическими протоколами, электронной подписью.

Целями освоениядисциплины «Web-программирование» являются: - овладение технологией проектирования структуры web-сайта как информационной системы; - овладение технологией создания web-сайта сред-ствами программирования на стороне клиента и сер-вера; - овладение технологией размещения, поддержки и сопровождения web-сайта на сервере.

Дисциплина позволяет углубить теоретические знания студентов в области технологии программирования на Python, формирует навыки разработки иерархической системы управления элементов искусственного интеллекта, разработки структуры меню, экранных форм и средств управления на экранных формах, а также разрабатывать графический дизайн интерфейсов пользователя, используя фреймворки на языке Python (Django и Luigi), а также практических навыков, необходимых для использования инструментов преобразования данных из различных источников (MySql, Mongo, redis, hdfs).

Целью дисциплины является изучение теоретических основ расчета и анализа электрических цепей. Изучение теории линейных электрических цепей с сосредоточенными и распределенными параметрами, методов анализа цепей гармонического тока постоянного и переменного тока в фиксированных и переходных режимах, методов расчета периодических несинусоидальных цепей тока, нелинейных электрических цепей, теории четырехполюсных цепей и электрических фильтров.

Дисциплина кросс-платформенное программирование является общей профессиональной и направлена на формирование у студента базового понимания основ программирования на различных платформах. Рассматриваются инструменты и среды кроссплатформенного программирования, такие как Unreal Engine, Ultimate ++, Qt, JavaScript / TypeScript, Lazarus, Киви и другие.

в ходе освоения курса студенты овладевают определением надежности программного обеспечения, содержанием и методами диагностики, основным понятием надежности

Этот курс предназначен для овладения основными инструментами теории вероятностей. Основной целью изучения дисциплины является формирование научных представлений студентов о природе и характеристиках вероятностных процессов, описание их вероятностей, случайных величин, функций распределения и статистических методов, овладение практическими навыками работы со случайными величинами и методами исследования и оценки.

Цели курса - дать студентам систематизированные знания об основных моделях, методах, средствах и языках, используемых при разработке систем искусственного интеллекта, - ознакомить студентов с основными методами поиска решений, применяемых в системах искусственного интеллекта

Java - современный и профессиональный язык программирования, который позволяет создавать платформы приложений для различных целей. Основная цель курса-создать систему концепций мобильного программирования, знаний, навыков и навыков, включая проектирование, анализ и создание программного обеспечения Java на основе использования объектных методов.

Целью изучения дисциплины является изучение сту-дентами проблематики автоматизации анализа ин-формационной подготовки принятия управленческих решений с использованием современных информаци-онных технологий на основе применения инструмен-тальных средств широкого назначения и специализи-рованных пакетов прикладных программ; освоение основ участия в разработке и сопровождении инфор-мационных хранилищ, технологий оперативного и интеллектуального анализа данных в различных предметных областях.

В рамках изучения дисциплины формируются знания о теоретических основах операционных систем, их структурной организации, характеристиках, принципах построения, архитектуре современных операционных систем, об инсталляции и конфигурировании для решения задач обеспечения связей между логическими возможностями аппаратного обеспечения вычислительной системы с программами пользователей.

Целью изучения дисциплины является формирование знаний студентов по архитектуре современных компьютеров и компьютерных систем, знание основ проектирования функциональных узлов и принципов их работы, организации компьютерных систем в целом. Сформировать базовые практические навыки по сборке и модернизации современных компьютеров и компьютерных систем.

Дисциплина изучает подходы и методы создания, модификации, внедрения и сопровождения информационных систем и управление этими работами.

В дисциплине рассматриваются фундаментальные понятия дискретной математики, общие принципы теоретического описания математических объектов, теории графов, множества, математической логики; методы оптимального решения задач.

Цели освоения дисциплины - сформировать у слуша-телей необходимый объем теоретических и практиче-ских знаний о технологии облачных вычислениях, умений и навыков практической реализации выгод облачных технологий в современном бизнесе, изуче-ние инструментальных средств данной технологии.

Цель курса - познакомить студентов с базовыми эле-ментами сетевых технологий: терминологией, техниче-скими средствами, основами теории передачи данных и сетевым программным обеспечением. Особое внима-ние будет уделено сетевым протоколам семейства TCP/IP всех уровней, основам службы качества сете-вого обслуживания и основам информационной без-опасности компьютерных систем и сетей.

Цель дисциплины - получение знаний и практических навыков использования современного программного обеспечения для поиска и систематизации информации, получение базовых навыков использования компьютерных инструментов для обработки данных, визуализации результатов.

изучение основных информационных технологий прогнозирования и планирования и их реализаций в экономических информационных системах; приобретение обучающимися практических навыков по прогнозированию реальных динамических рядов значений экономических показателей в экономических информационных системах

Цель дисциплины «Теория графов»: введение в основные понятия и математический аппарат теории графики; изучение основных проблем теорий графов и методов их решения, формирование навыков эффективного использования графических моделей для решения прикладных задач, использование инструментов для создания программного интерфейса для реализации графических алгоритмов.

Базы данных в Информационных системах"(БДвИС) является изучение основ теории реляционных баз данных (ТРБД), языка запросов(SQL), основ построения и проектирования реляционных баз данных в среде СУБД.Основная задача курса знание основ организации СБД, принципов построения информационного и программного обеспечения СБД, основных моделей данных СБД;

Целью дисциплины является выявление основных методах анализа данных; понимание условий, в которых эти методы используются, для решения проблем и без ограничений; использовать пакет rattle свободной (свободной) программной среды R для анализа реальных социальных данных.

Целью освоения дисциплины является теоретическая и практическая подготовка студентов к работе с большими данными. Знания, полученные в результате освоения дисциплины, помогут при сборе и анализе огромных объемов структурированной или неструктурированной информации, при разработке моделей данных и получении новых знаний.

Дисциплина изучает различные типы нейронных сетей, архитектуру и классификацию, наиболее подходящие для каждого типа области применения, а также математические аспекты реализации нейронных сетей. Содержание дисциплины: искусственная нейронная сеть (ИНС), многослойный персептрон, LSTM-нейронная сеть с кратковременной долговременной памятью, нейронные сети прямой диффузии.

Целью дисциплины является овладение теорией и практикой обработки естественного языка. Курс охватывает теоретические аспекты языка НЛП, включая основную информацию из области лингвистики, а также практические методы обработки текстов с использованием средств естественного языка.

В рамках этой дисциплины студент ознокомиться информацией из изображений. Основы обработки изображений (шумоподавление, цветокоррекция, выделение краев), классификация изображений (основные функции), поиск изображений по содержимому (сжатие дескрипторов, приближенные методы сравнения дескрипторов).

Понятие национальной безопасности; виды безопасности. Информационные угрозы. Предмет защиты. Средства защиты. Характеристические свойства систем обеспечения безопасности информации. Методы обеспечения безопасности информации. Модели безопасности информационных систем. Примеры практической реализации систем защиты и безопасности. Методология корректности информационной защиты. Мера защиты информации.

Роль сертификации в системе Госстандарта РК, историю ее развития; Объекты и участников сертификации; Законодательные акты в области сертификации; Международные организации по сертификации; Взаимодействие участников сертификации, требования к экспертам-аудиторам, порядок их аттестации. Метрологическая служба РК, стандартизация единиц измерений, классификация методов и средств измерений, контроль качества и сертификация продукции.

В данной дисциплине рассматриваются вопросы обеспечения качества систем искусственного интеллекта, регулирование вопросов создания и применения систем искусственного интеллекта в соответствии со стандартами позволит студентам технически грамотно оформить чертежи курсовых и дипломных проектов, а в производственной деятельности обеспечить необходимый уровень соответствия национальным и мировым стандартам и сертификатам качества.

Курс посвящен новому поколению методов, основанному на многослойных нейронных сетях и позволившему радикально улучшить работу систем распознавания образов и искусственного интеллекта.

Целями освоения дисциплины являются: обучение выявлению сетевых задач в социологических данных и применение структурного анализ к практическим проблемам социологии, освоение концептуального аппарата науки о сетях, обучение в сборе и анализе сетевых данных. Владеет навыками представления количественных данных посредством их визуализации и техническими инструментами визуализации данных

Дисциплина направлена на формирование у студентов знаний по проектированию и интеллектуальному анализу данных Data Mining (модели, методы, процессы, средства), знаний стандартов Data Mining, практических навыков по применению Data Mining при проектировании и анализе концептуальных и теоретических моделей при решении научных и прикладных задач в области информационных технологий и искусственного интеллекта.

Изучение систематического процесса, обнаружения больших объемов данных, накопленных в информационных системах компаний, ранее неизвестных, нетривиальных, полезных на практике для приобретения необходимых знаний для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности. Практическая польза полученных знаний заключается в том, что они могут быть использованы в процессе поддержки принятия управленческих решений и совершенствования деятельности компании.

После прохождения курса студенты будут ориентироваться в подходах к созданию систем искусственного интеллекта: основанных на знании (knowledge-based), семантических сетях; ориентироваться в алгоритмических основах интеллектуальных систем, а также проектировании сложных информационных систем с использованием искусственного интеллекта

Целью освоения дисциплины «Искусственный интеллект и когнитивные системы» является ознакомление с базовыми принципами работы искусственного интеллекта и выработке навыков моделирования когнитивных систем.

Целью изучения дисциплины «Моделирование и анализ бизнес процессов» является обучение теоретическим основам процессного управления, моделирования и анализа бизнес- процессов, ознакомление студентов с современными инструментами бизнес-моделирования

дисциплины изучает концепции и методологии анализа и синтеза сложных систем, принципы проектирования информационных систем, основанные на применении современных экономико-математических методов и вычислительной техники.

«Информационные технологии в дизайне компьютер-ных игр»: приобретение фундаментальных и приклад-ных знаний в области информационных технологий дизайна компьютерных игр; выработка умений для работы в качестве геймдизайнера на современных иг-ровых проектах, в первую очередь онлайн-платформах

Дисциплина изучает: методы выражения взаимосвязей экономических процессов и явлений; методы анализа и прогнозирования развития бизнес-процессов. Системное представление современной концепции цифрового маркетинга, которая используется сегодня в ходе хозяйственной деятельности предприятий в целях решения маркетинговых задач, изучение основных разделов цифрового маркетинга на уровне предприятия, приобретения студентами знаний и навыков в области использования инструментов цифровой в профессиональной деятельности.

Дисциплина изучает темы: виды технологического предпринимательства, технологии развития онлайн-бизнеса, формирование команды, рождение идеи и реализация стартапов. Целевая аудитория. Ценностное предложение. Анализ конкурентов. Анализ и оценка рынка. От идеи к продукту. Техническая инженерия. Модели монетизации. Показатели запуска и экономика продукта. Финансовая модель. Бизнес-модель. Дисциплина направлена на развитие знаний, понимание идеи стартапа, формированию административных, экономических и юридических навыков студентов, необходимых для организации эффективной предпринимательской деятельности в области информационно-технологического развития.

Дисциплина изучает области применения робототехники и IoT -технологий, как одной из областей человеческой деятельности, средства и методы проектирования Интернет-вещей. Изучаются основные принципы робототехники, история и современные тенденции развития робототехники, аппаратное обеспечение, используемое в системах IoT, включающее в себя устройства для удаленной приборной панели, устройства для управления, серверы, устройства маршрутизации или моста и датчики. Знание устройств управления является ключевой задачей при активации системы ИИ, спецификации действий роботов, обеспечении безопасности, организации обратной связи и обнаружения объекта слежения и выполнения действий поддержки.

Курс посвящен основным задачам и методам машинного зрения, таким как обработка изображений, объединение и сопоставление изображений, классификация изображений, поиск изображений по содержимому, выбор объектов, сегментация объектов, стилизация изображений, синтез изображений, расчет визуального потока, отслеживание индивидуальных и множественных целей, распознавание событий, реконструкция трехмерных изображений.

Данный курс ориентирован на ведение проектирования, разработки и тестирования приложений развлекательного и информационного характера. Ознакомление с принципами разработки игр ориентированных для различных кругов потребителей. Раскрытие специфики разработки для различных платформ: настольные, мобильные, планшетные устройства, игровые консоли, а так же встраиваемые веб приложения. Для разработки преимущественно будет использоваться игровой движок Unity

Дисциплина направлена на изучение методов и моделей глубокого обучения, рассматривает количественные и качественные области машинного обучения (Machine Learning), методы решения задач искусственного интеллекта (Artificial Intelligence) с использованием глубоких нейронных сетей. Дисциплина формирует знания студентов по применению системы глубокого обучения в таких областях, как компьютерное зрение, распознавание речи, обработка естественного языка, аудиораспознавание, биоинформатика и других.

Целью изучения дисциплины является получение знаний в области экономики и планирования производства, изучение функционирования объективных экономических законов и форм их проявления в процессе производства, использования экономических отношений в производстве и распределении товаров и услуг.

ознакомление с подходами математического модели-рования искусственного интеллекта, формирование навыков решения трудноформализуемых инженерных задач в нейросетевом логическом базисе.

Использует знания основ права, экономики и предпринимательства, безопасности жизнедеятельности в сфере профессиональной деятельности

Знает и применяет фундаментальные понятия и законы математики, методы формализации рассуждений, выполняет доказательство математических утверждений, строит математические модели, подбирает математические методы и алгоритмы при решении профессиональных задач в области искусственного интеллекта.

Знает теорию алгоритмов, способен к разработке алгоритмических и программных решений в области системного и прикладного программирования математических, информационных и имитационных моделей, созданию информационных ресурсов глобальных сетей, прикладных баз данных.

Программирует на современных алгоритмических языках, понимает фундаментальные принципы построения программного обеспечения, знает парадигмы модульного и объектно-ориентированного программирования, создает и настраивает масштабируемые Web - приложения на базе современных библиотек и фреймворков, устанавливает взаимосвязь с сервером.

Демонстрирует знания принципов организации компьютера, способен разрабатывать и проектировать различные компоненты информационных систем. Использует основные структуры и механизмы различных операционных систем, работает с современными операционными системами, применяет основные концепции системного программирования, применяет методы и средства защиты информационных систем.

Имеет представление о принципах и методах построения и функционирования компьютерных сетей. Знает классификацию компьютерных сетей, основные компоненты сетевого оборудования, их назначение, основные технические характеристики и принципы их взаимодействия в вычислительных системах и сетях; средства и способы передачи, преобразования и представления информации в сетях. Знает и применяет механизмы защиты, реализованные в программно-аппаратных комплексах, с целью построения защищенных компьютерных сетей.

Знает архитектуру, принцип работы аналитических систем и роботизированной техники, знает и использует важнейшие понятия и термины теории машинного обучения и нейронных сетей, применяет облачные технологии для обработки данных.

Способен осуществлять принятие решений, стратегическое планирование и прогнозирование в профессиональной деятельности с использованием современных методов и программного инструментария сбора, обработки и анализа данных.

Способен проектировать и анализировать алгоритмы DataMining, знает и применяет методы обработки больших данных, использует современные инструменты и технологии интеллектуального анализа данных

Способен к организации работы коллектива и постановке задачи по созданию новых продуктов в области искусственного интеллекта и адаптации существующих под требования по цифровой трансформации компаний. Использует отечественные и международные стандарты в области искусственного интеллекта, проводит исследование и выявляет информационные потребности пользователей, формирует требования к интеллектуальной системе, документирует процессы создания интеллектуальных систем на стадиях жизненного цикла.

Применяет технологии искусственного интеллекта в промышленности и цифровой экономике, владеет методами разработки искусственных нейронных сетей и глубокого обучения искусственному интеллекту.