8D06104 Вычислительная техника и программное обеспечение в ЕНУ им. Л. Н. Гумилева
-
Цель образовательной программы Подготовка докторов PhD, обладающих продвинутыми навыками и углубленными знаниями, которые позволят им создавать инновационные архитектурные и программно-аппаратные решения для развития современных IT-инфраструктур и строить академическую, промышленную и исследовательскую карьеру в профессиональной деятельности
-
Академическая степень Докторантура
-
Языки обучения Русский, Казахский, Английский
-
Название ВУЗа Евразийский национальный университет им. Л.Н. Гумилева
-
Срок обучения 3 года
-
Объем кредитов 180
-
Группа образовательных программ D094 Информационные технологии
-
Область образования 8D06 Информационно-коммуникационные технологии
-
Направление подготовки 8D061 Информационно-коммуникационные технологии
-
Цифровая обработка изображении
Кредитов: 5Дисциплина направлена на изучение основных терминов и понятий, связанных с обработкой изображений, возможностей программных и аппаратных средств, способы решения и перспективы развития аппаратного и программного обеспечения в области обработки изображений, основных направлений и проблем цифровой обработки изображений, алгоритмов и методов синтеза обработки изображений.
Селективная дисциплина
Год обучения - 1
Семестр 1
-
Методы оптимизации в инженерии
Кредитов: 5Курс направлен на получение знаний и формирование основных навыков по применению математических моделей, развитие логического мышления, решение оптимизационных задач в области программной инженерии. Рассматривается использование математического аппарата для решения теоретических и прикладных задач, оптимизация уравнений регрессии, построение математических моделей и регрессионных зависимостей, оптимизация функций.
Селективная дисциплина
Год обучения - 1
Семестр 1
-
Моделирование мобильных роботов
Кредитов: 5В рамках изучения данного курса будут рассмотрены современные принципы моделирования мобильных роботов – магистрального направления развития науки и техники в различных областях деятельности. Курс направлен на обучение современным методам и средствам моделирования робототехнических систем и анализу управления движением мобильных роботов, также на изучение технических средств аппаратной реализации, применяемых в робототехнике.
Селективная дисциплина
Год обучения - 1
Семестр 1
-
Машинное обучение и принятие решений
Кредитов: 5В дисциплине изучаются методы машинного обучения, основные алгоритмы машинного обучения, область применения, а также особенности применения машинного обучения для принятия решений в различных областях науки и техники.
Селективная дисциплина
Год обучения - 1
Семестр 1
-
Академическое письмо
Кредитов: 5Целью изучения дисциплины является формирование готовности и способности обучающихся к реализации собственных исследовательских проектов, умения создавать научные и научно-информационные тексты различных видов с учетом специфики академического дискурса и представлению их результатов в письменной форме в соответствии с нормами международного академического сообщества.
Год обучения - 1
Семестр 1
-
Методы экспертной оценки и экспертные системы
Кредитов: 5Основное содержание дисциплины: процедура организации и проведения экспертных оценок, методы экспертных оценок, структура, содержание экспертных систем, функции, виды, назначение и функции экспертных систем, изучение моделей представления знаний и создание базы знаний, технология создания экспертных систем.
Селективная дисциплина
Год обучения - 1
Семестр 1
-
Интеллектуальные встроенные системы управления
Кредитов: 5Данный курс представляет собой синергию трёх задач: интеллектуальные системы управления, встроенные системы управления и средства автоматизированного проектирования для моделирования и программирования цифровых систем. Особое внимание в курсе уделяется умению анализировать и адаптировать модели и методы, составляющие предмет искусственного интеллекта, для решения широкого спектра прикладных задач во встроенных системах.
Селективная дисциплина
Год обучения - 1
Семестр 1
-
Методы научных исследований
Кредитов: 5Целью дисциплины является формирование профессиональных компетенций исследователя, овладение основными подходами, методами и инструментами исследования политических событий и явлений, способности к анализу, систематизации и обобщению результатов научных исследований путем применения комплекса исследовательских методов при решении конкретных научно-исследовательских задач с использованием современных научных методов и технологий.
Год обучения - 1
Семестр 2
-
Методы моделирования и принятия решений в нечеткой среде
Кредитов: 5Основное содержание дисциплины: теория и методы математического моделирования и теория и методы принятия решений в нечеткой среде на основе математического аппарата теорий нечетких множеств. Методология разработки моделей в условиях дефицита и нечеткости исходной информации. Формализация, постановка и эвристические методы решения задачи принятия решений в нечеткой среде. Концепция построения интеллектуализированных систем поддержки принятия решений.
Селективная дисциплина
Год обучения - 1
Семестр 2
-
Фундаментальные алгоритмы для систем моделирования и анализа
Кредитов: 5Дисциплина направлена на изучение алгоритмов разработки программного обеспечения, методов, лежащих в основе методологии проектирования для сложных систем. Рассматриваются также использование интегральной схемы в качестве примера, проектные потоки, дискретные и непрерывные модели и алгоритмы и стратегии для реализации алгоритмов для эффективного программного обеспечения.
Селективная дисциплина
Год обучения - 1
Семестр 2
-
Передовые технологии проектирования робототехнических систем
Кредитов: 5В курсе рассматриваются современные технологий проектирования и моделирования робототехнических системам: MathLab, LabView, Webots и другие интегрированные средства разработки. Будут рассмотрены способы проектирование систем адаптивного и интеллектуального управление роботами и автоматическими системами на конкретных примерах. Изучены роевые и генетические алгоритмы управления децентрализованные робототехническими системами прикладного значения.
Селективная дисциплина
Год обучения - 1
Семестр 2
-
Современные распределенные интеллектуальные системы
Кредитов: 5Распределённые интеллектуальные системы характеризуются многопоточностью вычислительных и информационных ресурсов, что ведёт к повышению адаптируемой надёжности, а также общего быстродействия системы в виду возможности одновременно обрабатывать большие наборы данных. Дисциплина обеспечивает углублённую теоретическую и практическую подготовку в области создания распределённых интеллектуальных систем на основе технологий интеллектуальных агентов и многоагентных систем.
Год обучения - 1
Семестр 2
-
Разработка SCADA систем для робототехнических комплексов
Кредитов: 5В курсе изучаются общие понятия и структура SCADA-систем, проблемы построения эффективных и надежных систем диспетчерского управления робототехническими комплексами, основные требования к диспетчерским системам управления, удаленные терминалы (RTU), каналы связи (CS), диспетчерские пункты управления (MTU), функциональные уровни SCADA-систем, промышленные интерфейсы и контроллеры.
Селективная дисциплина
Год обучения - 1
Семестр 2
-
Алгоритмы глубокого обучения для задач видеоаналитики
Кредитов: 5Дисциплина направлена на изучение теоретических основ глубокого обучения нейронных сетей и применение их для решения практических задач видеоналитики. В курсе изучаются модель искусственного нейрона и искусственной нейронной сети; алгоритмы обучения нейронных сетей; архитектуры глубоких нейронных сетей; способы применения глубоких нейронных сетей для задач видеоаналитики; программные системы обучения глубоких нейронных сетей.
Селективная дисциплина
Год обучения - 1
Семестр 2
-
Визуализация сигналов и систем в приложениях
Кредитов: 5Дисциплина направлена на изучение основ математического представления и преобразований данных в современных системах регистрации, накопления, обработки и представления данных, изучение методов реализации в системах и на современных персональных компьютерах на основе эффективных алгоритмов преобразования.
Селективная дисциплина
Год обучения - 1
Семестр 2
-
Код ON2
Оптимально применять современные методы научных исследований, обработки и интерпретации экспериментальных данных при решений научных задач для получения новых научно обоснованных результатов
-
Код ON5
Применять оптимизационные модели в вычислениях и фундаментальные алгоритмы для систем моделирования, анализа и оптимизации, позволяющие проводить аналитическую и исследовательскую работу
-
Код ON1
Применять в научной деятельности навыки профессионального написания академического письма и методов научных исследований
-
Код ON7
Проектировать и разрабатывать интеллектуальные встроенные системы управления. Отлаживать программное обеспечение, используемое во встраиваемых системах. Формулировать требования к робототехническим комплексам и применять новые технологии разработки SCADA систем
-
Код ON8
Решать научные и технические задачи экспертной оценки. Реализовывать современные методы моделирования и принятия решений в нечеткой среде
-
Код ON6
Решать задачи в сфере анализа и обработки данных, цифровой обработки изображений и визуализации сигналов с помощью современных вычислительных систем
-
Код ON9
Применять методы машинного обучения и глубокие нейронные сети для задач обработки данных и принятия решений, разрабатывать программные системы обучения глубоких нейронных сетей.
-
Код ON4
Рассчитывать параметры конструктивных схем, проектировать и создавать опытные образцы и макеты микросистемной техники, мехатронных модулей, роботов и робототехнических систем
-
Код ON3
Применять в профессиональной деятельности технологии построения интеллектуальных систем, способы манипулирования знаниями при поиске решений и современные тенденции развития распределенной вычислительной технологии
8D06104 Вычислительная техника и программное обеспечение
ДокторантураЕвразийский национальный университет им. Л.Н. Гумилева (ЕНУ им. Л. Н. Гумилева)
ГОП: D094 Информационные технологии
Действующая образовательная программа | Языки обучения: Русский, Казахский, Английский8D06104 Вычислительная техника и программное обеспечение
ДокторантураМеждународный университет информационных технологий (МУИТ (IITU))
ГОП: D094 Информационные технологии
Действующая образовательная программа | Языки обучения: Русский