8D06101 Информатика, вычислительная техника и управление в КБТУ (KBTU)

Дисциплины

• Архитектура программного обеспечения

  Архитектура программного обеспечения - дисциплина, направленная на изучение принципов, методов и технологий проектирования архитектуры программных систем высокого уровня сложности. Этот курс предназначен для подготовки исследователей и специалистов, способных разрабатывать, анализировать и управлять архитектурой программных систем в различных областях применения.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Продвинутый искусственный интеллект

  Дисциплина предназначена для глубокого изучения современных теорий, методов и приложений искусственного интеллекта. Этот курс охватывает передовые исследования и разработки в области ИИ, включая машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети, компьютерное зрение, обработку естественного языка, робототехнику и этические вопросы, связанные с применением ИИ.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Продвинутая статистика

  Продвинутая статистика - дисциплина, которая предполагает глубокое изучение статистических методов и их применение в научных исследованиях. Этот курс разработан для того, чтобы обеспечить докторантов необходимыми знаниями и навыками для проведения высокоуровневого статистического анализа в их собственных исследовательских проектах.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Академическое письмо

  Курс предлагается PhD докторантам для развития процесса написания докторской диссертации на английском языке, для улучшения навыков академического письма в соответствии с требуемыми международными стандартами академических потребностей. Аспиранты познакомятся с процессом написания научной статьи, начиная с начальной стадии оценки информации, планирования, составления проекта, редактирования и заканчивая заключительной стадией, которая поможет развить точность в написании.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Программная инженерия

  Дисциплина фокусируется на изучении передовых методов, технологий и теоретических основ разработки программного обеспечения. Этот курс предназначен для подготовки научных исследователей и специалистов, которые будут способны вносить значительный вклад в теорию программной инженерии, разрабатывать новаторские методы и инструменты для создания, тестирования, анализа и улучшения программного обеспечения в сложных и изменяющихся условиях.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Обработка естественных языков и методы распознования образов

  Курс охватывает изучение алгоритмов и систем искусственного интеллекта, нацеленных на анализ и понимание текстовых и визуальных данных. Программа включает в себя изучение теоретических и практических задач обработки естественного языка (NLP), машинного и глубокого обучения, методов распознавания образов, их практическое применение в различных областях, а также обсуждение этических аспектов применения ИИ.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Системы баз данных

  Продвинутый курс, ориентированный на глубокое изучение теоретических и практических аспектов проектирования, реализации и управления базами данных. Курс направлен на подготовку научных исследователей и специалистов высокого уровня, способных разрабатывать инновационные решения и проводить передовые исследования в области баз данных и управления данными.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Сбор и анализ данных (Hadoop)

  Курс предназначен для подготовки научных исследователей и профессионалов в области обработки и анализа больших объемов данных. Этот курс обеспечивает глубокое понимание экосистемы Hadoop и ее применение для решения сложных задач в различных сферах, от науки до бизнеса.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Искусственный интеллект в образовании

  Информационные технологии являются признанным во всем мире образовательным инструментом, предназначенным для повышения эффективности системы образования. Компьютеры в основном используются для совершенствования системы обучения. Онлайн-обучение и дистанционное обучение относятся к числу новых форм образования.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Методы научных исследований

  Это курс по методам исследования для PhD докторантов. В ходе курса мы обсуждаем принципы методов исследования, профессиональное академическое письмо, публикации, предложения, презентации, чтение и анализ статей, обзоры и этические вопросы.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Продвинутая аналитика больших данных

  Дисциплина предназначена для обучения сложным методам анализа, обработки и интерпретации больших объемов данных. Курс охватывает теоретические и практические навыки в областях машинного обучения, статистического анализа, обработки данных и их визуализации. Докторанты изучат передовые технологии и алгоритмы для извлечения ценных знаний из больших наборов данных, применяемых в различных секторах, включая финансы, здравоохранение, социальные науки и технологии.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

Профессии

Результаты обучения

• Анализировать и критически оценивать существующие исследовательские работы в области информатики, вычислительной техники и управления, чтобы идентифицировать пробелы в знаниях и возможности для дальнейших исследований.
• Применять передовые методы вычислительной техники и информационных систем в разработке инновационных решений для сложных проблем управления.
• Разрабатывать и оценивать новые алгоритмические подходы и системные архитектуры, которые улучшают производительность и эффективность в специализированных областях информатики и управления.
• Синтезировать знания из различных областей информатики, вычислительной техники и управления для создания новых теоретических концепций или технологий.
• Оценивать влияние разработанных технологий на социальные, экономические, этические и экологические аспекты современного общества.
• Организовывать и проводить независимые научные исследования, включая сбор данных, статистический анализ и интерпретацию результатов, в соответствии с международными стандартами научной этики.
• Взаимодействовать с научным сообществом и заинтересованными сторонами через публикацию научных статей, участие в конференциях и семинарах, а также через междисциплинарные коллаборации.
• Руководить научно-исследовательскими проектами и командами, эффективно используя проектный и командный менеджмент для достижения целей исследования и разработки.
• Проводить открытые занятия для обучающихся профилирующей специальности, внедрять новые методы и методику в педагогическую практику, разрабатывать учебно-методические комплексы дисциплин по направлению информационно-коммуникационных технологий.

Похожие ОП