6B06121 Технологии искусственного интеллекта в ЮКГУ им. М. Ауезова

Рассмотрены основные понятия линейной алгебры и аналитической геометрии. Приведены практические навыки решения задач с использованием векторов, матриц и их операций, определителей, систем линейных алгебраических уравнений, комплексных чисел, границ, линий на плоскости, плоскостей и линий в пространстве, канонических уравнений и общей теории линий и поверхностей.

Рассматриваются актуальные проблемы науки и образования, духовного возрождения в рамках реализации основных направлений Программы «Рухани жаңғыру». Изучаются: механизмы защиты экономических интересов Казахстана в условиях социальной модернизации; перспективы развития ИТ в науке, образовании и практике в рамках Государственной программы «Цифровой Казахстан-2020». Практический опыт и знания применяются для решения актуальных проблем современности, патриотизма и мировоззренческих, духовных ориентиров в современном обществе.

Рассматриваются законы классической и современной физики; современной научной аппаратуры и методики физического исследования; техники современного физического эксперимента. Оценивается степень достоверности результатов теоретических и экспериментальных исследований; планируется эксперимент и обрабатываются его результаты. Полученные знания применяются для решения конкретных задач из различных областей физики: механики, термодинамики и молекулярной физики, электродинамики, оптики и др.

Рассматриваются жизнь, творчество, биография в контексте с творчеством М.О.Ауэзова. Проводится обзор творческой лаборатории писателя; восприятие М.О.Ауэзова как создателя науки Абаеведения, исследователя жыра «Манас», видного общественного деятеля. Практические навыки применяются для анализа литературного наследия М.Ауэзова в мировой и восточной литературе. Прививаются чувства патриотизма и любви к родине.

Рассматриваются творчество Абая Кунанбаева, художественные ценности отдельных произведений поэта, выявляются их значения и роли в воспитании будущего поколения, а также формируются представления о развитии абаеведческой науки в целом. Практические навыки применяются для сравнения и классификации, научного анализа и оценки литературно-художественных произведений Абая Кунанбаева.

Рассматриваются основные фундаментальные понятия математического анализа. Прививаются практические навыки решения задач, использующих дифференциальное исчисление функций одной вещественной переменной и функций многих переменных. Навыки решения неопределенных интеграловс применениемосновных методов интегрирования; определенных интегралов и их приложенийв геометрии, механике и физике; вычисления сумм числовых рядов.

Изучаются основные законы и положения алгоритмизации: принципы обработки и анализ алгоритмов, рекурсии, структурированные и базовые типы данных, указатели, структура данных, алгоритмы обработки структуры данных, обработки строк, рекурсивные алгоритмы, сортировка, поиск - линейный и двоичный, обработка рядов, динамическое программирование.Прививаются навыки и умения сравнивать и применять линейные, циклические и иные алгоритмы при решении задач, компилировать их и тестировать.

Развитие навыков извлечения из текста необходимой информации, ее ин-терпретации в учебно-профессиональном общении. Развитие способности устанавливать контакты на профессиональном уровне, грамотно строить коммуникации, исходя из целей и ситуации общения. Привитие способности к творчеству, инновациям, коллегиальности в процессе выстраивания программы речевого поведения на русском (казахском) языке в сфере профессионального общения.

Изучаются основные законы и положения технологии программирования на примере системы программирования С++:операторы, массивы, функции, графика, файлы; программирование задач обработки структур данных. Инструменты и методы верификации структуры программного кода, регламенты кодирования на языках программирования, регламенты, инструменты и методы тестирования ПО.Развиваются навыки и умения программировать наС++, верифицировать структуру программного кода.

Сформировать знания в области применения моделей искусственных нейронных сетей к различным задачам анализа данных и принципов их построения. Знать основные виды, особенности функционирования и области применения ИНС. Уметь проводить анализ предметной области, определять задачи, для решения которых целесообразно использование механизма ИНС, определять назначения, выбирать методы и средства для построения ИНС. Овладеть навыками разработки ИНС с использованием новых достижений.

Рассматриваются основные законы и положения эконометрики: понятийная и терминологическая база теории вероятностей; описание случайной изменчивости в экономических процессах. Прививаются практические навыки вычисления вероятностного распределения и числовых характеристик случайных величин; использовать эконометрические методы для анализа состояния и для оценки закономерностей развития экономических и социальных систем в условиях взаимосвязей между описывающими их факторами.

Сформировать знания общих понятий искусственных нейронных сетей, их классификация; формальный нейрон, виды функций активации формального нейрона. Многослойный перцептрон: общий принцип построения сети, алгоритм имитации отжига для обучения сети. Сети свертки: общий принцип построения сетей свертки; неокогнитрон, LeNet – 5, алгоритм конкурентного обучения. Карты Кохонена. Владеть навыками использования методов построения ИНС.

Запомнить лексику языка и терминологию в области компьютерного и математического моделирования; использовать языковой материал в устных и письменных видах; применять иностранный язык для получения информации из зарубежных источников и аргументированного изложения собственной точки зрения; защищать содержание прочитанного; демонстрировать навыки компенсации потерь при переводе, различать многозначность слов, значения интернациональных слов в родном и иностранном языке.

Рассматриваются: лексический запас тематической терминологии необходимой для чтения и перевода текстов научно-технического материала в области металлургии; отработка студентами навыка устных выступлений и проведения презентации на английском языке. Обучаются практическому знанию разговорного и специального иностранного языка для активного использования в профессиональной сфере. Приобретаются навыки совершенствования и изложения мыслей, понимания содержания текстов и основных фраз и терминов по специальности в письменной и устной форме на иностранном языке

Рассматриваются основные законы и положения теории вероятностей и математической статистики. Прививаются практические навыки вычисления вероятности в рамках классического подхода и с использованием основных формул, нахождения законов распределения и числовых характеристик как случайных величин (одно и многомерных), так и функций случайных величин, оценивание параметров распределений и проверки статистических гипотез.

Использовать основные законы и положения объектно-ориентированного программирования. Иметь навыки обработки данных без использования языков программирования; программирования на языке Python, реализации алгоритмов на языке Python, эффективных алгоритмов сортировки, работы с регулярными выражениями и группами и применятьих прирешении задач. Разрабатывать организационное и технологическое обеспечение кодирования на языках программирования; верифицировать ИС.

У студентов формируются: представления о будущей специальности, перспективах ее развития и особенностях профессиональной подготовки по специальности; знания в области основ технологий искусственного интеллекта необходимых для последующего обучения и творчества; вырабатываются навыки использования информационныхресурсов и программно-аппаратного обеспечения, формируется мотивация к самообучению и развитию.

Развивать навыки и умения составить план текста исследования; написать аннотацию, реферат исследования;составить обзор литературы, используемой в научном проекте;грамотно цитировать, избегать плагиата; использовать в своей письменной работе статистические данные, в том числе представленные графически; редактировать написанное; составлятьбиблиографические списки;выступить с презентацией собственного проекта;вести деловую переписку

Использовать основные законы и положения математической логики: элементарной теории множеств; булевой логики высказываний; общей теории формальных исчислений; теоретико-множественной логики предикатов; практически применять изученный мат.аппарат при решении типовых задач; для решения задач из родственных областей науки и её приложений; при построении базы знаний.

Знать основные понятия, используемые при изучении Сетевых операционных систем (ресурсы компьютера, процесс, поток, задача, СОС и другие); определение, назначение и функции СОС; основные подсистемы СОС; этапы эволюции СОС; методы классификации СОС; современные тенденции развития СОС; назначение, устройство, функции виртуальных машин. Владеть навыками системного администрирования СОС.

Использовать основные законы и положения Операционных систем: состав, функции, классификация, инсталляция и конфигурация, ядро, службы программ оболочек, диспетчер. Физическая структуризация локальной сети. Семейство ОС компании Microsoft. История Windows. Версии Windows. Области использования Windows . Структура: NT executive и защищенные подсистемы. Сетевые средства. Владеть навыками системного администрирования ОС и СУБД.

Использовать основные законы и положения конечной математики и теории кодирования: комбинаторного анализа, конечных групп, конечных графов, математических моделей преобразователей дискретной информации, таких как автоматы конечные, машины Тьюринга, теории алгоритмов. Иметь практические навыки применения дискретной математикив технологии программировании.

Формирование интегрированных знаний в области экономики, права, антикоррупционной культуры, экологии и безопасности жизнедеятельности, предпринимательства, методов научных исследований. Основы безопасного взаимодействия человека и природы, продуктивности экосистем и биосферы. Предпринимательская деятельность в условиях ограниченности ресурсов, повышение конкурентоспособности бизнеса и национальной экономики. Регулирование отношений в сфере экологии и безопасности жизнедеятельности человека. Знание и соблюдение казахстанского права, обязанностей и гарантий субъектов, государственное регулирование общественных отношений для обеспечения социального прогресса. Применение методов научных исследований.

Знать основные проблемы в области компьютерной лингвистики, базовые алгоритмы, математические методы моделирования языковых феноменов, основные инструменты и технологии в области автоматической обработки естественного языка, уметь представлять в алгоритмическом виде процессы анализа и синтеза текста, уметь использовать технологию автоматизированной обработки текстовой информации для анализа языковых описаний предметных областей, иметь навыки работы со специальными программными средствами автоматизированной обработки текстов.

Использовать навыки программирования конкретных задач в среде РНР: возможности РНР; области применения РНР; способы использования; установка и настройка программного обеспечения; основы синтаксиса; управляющие конструкции; обработка запросов; функции, объекты и классы; массивы и строки; работа с файловой системой; взаимодействие РНР и MySQL; взаимодействие РНР и ХМL.

Контролировать и управлять производительностью и бесперебойной работой СУБД: мониторинг и настройка производительности СУБД; обеспечение бесперебойной работы СУБД. Развивать СУБД: управление развитием БД; изучение, освоение и внедрение в практику администрирования новых технологий работы с БД; разработка регламентов и контроль управления развитием БД. Иметь навыки мониторинга работы БД, оптимизации производительности БД

Использовать навыки программирования в среде Java: Выражения и присваивания. Операторы языка Java. Массивы. Работа со строками. Графика. Класс и создание объектов. Статические методы в Java. Использовать их практически при решении задач

Изучить и использовать основные понятия криптографии: Общие принципы разграничения прав доступа к информации в сети Интернет, обеспечение информационной безопасности. Распознавать факты нарушения регламентов обеспечения безопасности на уровне БД. Выбирать критерии оценки результатов аудита данных на уровне БД. Владеть навыками разработки методики аудита и аудироватьсистемы безопасности данных на уровне БД

Использовать основные законы и положения теории информации: теоретические основы измерения информации, передачи информации, дискретизации и квантирования информации, представления информации в человеко-машинных системах; методы эффективного и помехоустойчивого кодирования информации, методы аналого-цифрового преобразования сигналов, основные системыцветообразования. Владеть навыками сжатия цифровых данных; использования методики эффективного кодирования по Хаффману и Хэммингу.

Сформировать представление об основных нечетких технологиях; практическом использовании нечетких технологий для обработки слабоструктурированной информации для определения эффективных решений. Методы прогнозирования на основе нечетких технологий. Нечеткие базы данных и нечеткие компьютеры. Развивать навыки применения методов и подходов для описания нечетких ситуаций или объектов с помощью лингвистических переменных.

Освоить основы построения и исследования математических моделей различных закономерностей и процессов реального мира, а также специфики построения математических моделей естественного языка. Применять методы математического моделирования для решения задач коммуникации и лингвистических задач. Уметь аналитически сформулировать лингвистические задачи, владеть навыками обработки данных в лингвистических блоках автоматизированных систем.

Использовать основные законы и положения теории информации: теоретические основы измерения информации, передачи информации, дискретизации и квантирования информации, представления информации в человеко-машинных системах; методы эффективного и помехоустойчивого кодирования информации, методы аналого-цифрового преобразования сигналов, основные системыцветообразования. Владеть навыками сжатия цифровых данных; использования методики эффективного кодирования по Хаффману и Хэммингу.

Изучаются:основы теории систем и системного анализа; состав и общая структура информационных систем, основные понятия, связанные с информацией, ключевые компоненты информационных систем. Устройство и функционирование ИС и принципы их взаимодействия. Основные модели архитектур современных вычислительных систем и сетей. Жизненный цикл и методологии разработки ПО. Иметь практические навыки документирования ПО и аппаратно-программного комплекса.

Знать угрозы безопасности БД и способыих предотвращения. Инструменты обеспечения безопасности БД. Средства и методы контроля доступа к БД. Методы и принципы ИБ. Стандарты информационной безопасности БД. Владеть навыками обеспечения информационной безопасности БД, разработкиее нормативно-технической документации; контроля за соблюдением регламентов по обеспечению безопасности и аудита системы безопасности данных на уровне БД.

Знать основные понятия IT-инфраструктуры организации: задачи и назначение, бизнес-архитектура и архитектура информационных технологий, определяющие факторы, стандарты и методика управления, средства и системы управления. Роль и функции IT-инфраструктуры в деятельности организации. Стандарты и методика управления IT-инфраструктурой. Средства и системы управления IT-инфраструктурой организацией. Владеть навыками управления IT-инфраструктурой.

Сформировать знания об эволюции естественных и искусственных систем. Аналогия эволюционного развития естественных и искусственных систем; подходы и методы эволюционного моделирования, генетических оптимизационных алгоритмов, распределенного искусственного интеллекта и искусственной жизни. Генетические и синергетические подходы, а также средства эволюционного моделирования. Усвоить практические навыки применения методов эволюционного моделирования.

Сформировать знания о генетических алгоритмах: описание, примеры, применение. Использование генетических алгоритмов в системах искусственного интеллекта, нейронных сетях и задачах оптимизации. Базовый генетический алгоритм: инициализация начальных значений; использование генетических операторов (оператор мутаций и оператор скрещивания); эффективность. Усвоить практические навыки применения методов генетического программирования.

Сформировать знания по машинному обучению, как обучению компьютерной программы или алгоритма постепенному улучшению исполнения поставленной задачи, обучению аналитических систем выявлять закономерности и принимать решения с минимальным участием человека. Ключевые задачи: регрессия; классификация; кластеризация; уменьшение размерности; поиск аномалий. Развивать навыкиобучения: сучителем(Supervisedmachinelearning); безучителя(Unsupervisedmachinelearning); глубокоеобучение (Deeplearning).

Определять первоначальные требования заказчика к ИС и возможности их реализации в ИС на этапе предконтрактных работ; документировать существующие бизнес-процессы организации заказчика (реверс-инжиниринг бизнес-процессов организации заказчика); анализировать требования и разрабатывать модели бизнес-процессов заказчика; адаптировать бизнес-процессы заказчика к возможностям ИС и прототипировать ИС. Владеть навыками разработки архитектуры ИС, проектирования и дизайна ИС.

Сформировать знания по межмашинному взаимодействию различных измерительных устройств (сенсоров). Современные стандарты в области М2М и IoT (IoT-GSI, FI-WARE, OMA), сетевые решения для IoT (802.15/4, 6LoWPAN, COAP, RPL). Развивать навыки решения задач, связанных с хранением и обработкой больших наборов данных и систем, которые это поддерживают. Усвоить методы обработки данных в реальном времени. Потоковые алгоритмы.

Рассматривается дополнительная образовательная программа (Minor), определяющая совокупность дисциплин и (или) модулей и других видов учебной работы определенного обучающимся с целью формирования дополнительных компетенций

Анализировать требования к разработке приложений(по уровням, по характеру); развивать навыки разработки мобильных приложений с учетом поставленных задач и реализацией заданных функций на определенной мобильной операционной системе; осуществления поддержки мобильных приложений; оценки работоспособности, осуществления отладки и тестирования приложений; оформления необходимой документации; размещения приложения в порталах для потенциальных покупателей

Использовать основные законы и положения теории распознавания образов: концептуальные основы подходов и методов распознавания образов; алгоритмов, используемых при анализе изображений, акустического сигнала или сенсоров другого типа; лингвистического анализа или машинного обучения; способы цифрового представления изображений. Развивать навыки применения способов пространственной и спектральной обработки изображений; математических моделей, используемых для оценки качества изображений.

Приобретение навыков работы в среде «1С: Предприятие». Ведение документации и учетных регистров. Настройка плана счетов. Способы ввода информации: проводки, документы. Учет и отчетность в программе «1С: Предприятие». Типовые документы: приходный и расходный кассовый ордер, платежные поручения, счет, накладные, счет-фактура. Развивать навыкиприменения комплекса «1С:Предприятие» для автоматизации задач производства

Использовать основные законы и положения программирования WEB-приложений: технические спецификации, стандарты, протоколы, используемые в Интернет. Архитектура проектирования, инструменты и технологии разработки, клиентские сценарии Web-приложений. Язык JavaScript. Технология CGI. Развивать навыки разработки серверных приложений на примере PHP-скриптов, безопасного построения Web-приложений на основе CMS, Web 2.0, cемантического и социальногоWeb.

Знать основы конфигурирования на платформе 1С:Предприятие; Развивать навыки разработки конфигурации на платформе 1С:Предприятие; доработки типовых конфигураций 1С; создания подсистемы, документов, различных форм отчетов, регистров накопления, регистров расчетов; разработки удобного интерфейса; Анализировать результаты отладки программы; Задавать и изменять свойства и методы объектов в среде 1С:Предприятие;

Знать типы данных SQL, выборку данных; упорядочение выходных полей, манипулирование данными создание таблиц базы данных, SELECT для определенных столбцов. Моделирование логической структуры данных: определение состава данных, структуры и источников данных; проектирование структуры БД. Развивать навыки определения логической структуры и физической реализация данных; формирования данных с помощью запросов из базы данных для отчета; подготовки аналитического отчета

Проектировать, устанавливать и настраивать ПО; обеспечивать функционирования БД. Координировать управление доступом к БД: координация обеспечения прав доступа пользователей к БД; координация настройки ПОдля поддержки работы пользователей с БД. Развивать навыки мониторинга и управления резервным копированием и восстановлением БД; управления предотвращением потерь и повреждений данных.

Сформировать знания о задачах и методах распознавания образов:основные понятия теории распознавания образов (Объекты. Признаки для описания объектов. Векторные признаки. Морфологические методы обработки изображений); классификация задач распознавания образов.Развивать навыки применения структурных методов распознавания (Алгоритмы построения графов сложных образов,выделения признаков по двумерным и трехмерным изображениям сцен. Матрица неточностей. Деревья решений) изображений.

Знать протоколы обмена данными, используемые в сети; разработку интернет-ресурсов.Контролировать содержание интернет-ресурсов организации: нарушения прав интеллектуальной собственности; размещения персональных данных;соблюдения требований к доступности ИР для лиц с ограниченными возможностями; оказание помощи авторам; формирование отчетной документации по результатам работ. Развивать навыки управления ИР организации: наполнением ИР; мониторингом ИР; анализом ИР.

Применять технологии BigData: кластеризацию данных; аналитический инструментарий анализа больших данных; технику глубинного анализа и др. Осуществлять сбор данных. Развивать навыки анализа больших данных: анализ и прогнозирование потребительского спроса; сегментация клиентской базы, статистических показателей; анализ эффективности внутренних процессов и операционной деятельности.

Использовать принципы и методология проектирования ИС.Развивать навыки разработки пакета требований к бизнес-процессам;разработки моделей бизнес-процессов;разработки технического заданияИС; построение моделей процессов и структур; построения прототипов пользовательского интерфейса; построения сценариев использования. Уметь детализировать каждое требование в виде спецификации, формировать спецификации.Уметь консультировать программистов и тестировщиков во время разработки продукта; взаимодействовать с заказчиком.

Сформировать знания по методам экспертных оценок как содержательного наполнения «экспертных систем» – компьютерных программ. Разновидности экспертных опросов индивидуальные (интервью и аналитические экспертные оценки) и коллективные (мозговой штурм, синектика, деловые игры в разных вариантах: упражнения «дилетантов», серийные операционные игры, метод Дельфи).Развивать навыки использования методов расчета индекса уровнякомпететентности эксперта.

Понимать Концепцию Цифровых двойников; знать программные решения, принимаемые в Концепции; проблемы внедрения Цифровых двойников в мире. Этапы работы Цифрового двойника, факторы технологии цифровых двойников. Технические средства сбора и первичного анализа информации цифровыми двойниками. Искусственный интеллект как инструмент обеспечения работоспособности цифровых двойников. Иметь навыки формирования цифровых макетов и работы с ними в рамках платформы цифровых двойников производства.

Использовать основные законы и положения эконометрики и статистического анализа: Основные понятия статистики. Методы статистических исследований результатов испытаний. Основы статистического анализа. Статистические инструменты.Типичные задачи обработки малойвыборки, линейные и нелинейные приближения стохастической зависимости, временныеряды в экономике и управлении, принципы построения компьютерной модели для бизнес-планирования. Иметь навыки обработки статистических данных, применения методов статистических расчетов.

Применять разработки и описания бизнес-процессов; принципы построения бизнес-процессов и алгоритмов работы; методы статистического и математического анализа данных; требования к подготовке регламентирующих документов;инструментальные средства анализа данных, методики управления конфликтами. Развивать навыки и умения: разработки демонстрационных материалов, необходимых для проведения презентаций; составления статистического отчета по клиентской базе; выбора способа контроля, оценки и корректировки работы БД

Сформировать общественные, социально-экономические и правовые знания для применения в профессиональной деятельности; сформировать межкультурно-коммуникативную компетенцию;применять методы научных исследований.

Строить модели искусственных нейронных сетей (ИНС) для различных задач анализа данных; применять системы искусственного интеллекта - инструменты и технологии в области автоматической обработки естественного языка.

Сформировать навыки работы с составляющими IT-инфраструктуры организации, в том числе системным администрированием и обеспечением информационной безопасности.

Уметь эффективно работать индивидуально и как член команды, корректно отстаивать свою точку зрения, корректировать свои действия и использовать различные методы.

Применять методы искусственного интеллекта для разработки программ, которые имитируют интеллект.

Интегрировать структурированные знания в компьютерные системы (базы знаний - как компонента искусственного интеллекта), применять языки запросов SQL, QBE.

Программировать в средах: С++ - для ресурсоемких технологий и решения задач на устройствах с минимальной производительностью;Python – при анализе данных, машинном обучении, DevOps и WEB -разработке; Java, РНР – при разработке интерактивных продуктов для Internet; iOS, Android, WP, Tisen - при разработке мобильных приложений;

Формировать цифровые макеты и работать с ними в рамках платформы цифровых двойников производства - объединения искусственного интеллекта и машинного обучения.

Свободно коммуницировать в профессиональной среде и социуме на казахском, русском и английском языках с учетом принципов академического письма и культуры академической честности.

Вести здоровый образ жизни, применять способность самообучения и самовоспитания в течение всей жизни.

Применять естественнонаучные, математические и инженерные знания в профессиональной деятельности; выбирать методы и алгоритмы математического моделирования и обработки данных.

Разрабатывать, тестировать, внедрять и сопровождать все виды обеспечения ИКТ-проектов; анализировать и обрабатывать большие данные, применяя технологии BigData и DataMining.