6B06103 Математическое и компьютерное моделирование в Satbayev University

Дисциплины

• Физика I

  Цель: изучение основных физических явлений и законов классической, современной физики; методов физического исследования; влияние физики на развитие техники; связь физики с другими науками и ее роль в решении научно-технических проблем специальности. Содержание: механика, динамика вращательного движения твёрдого тела, механические гармонические волны, основы молекулярно-кинетической теории и термодинамики, явления переноса, механика сплошной среды, электростатика, постоянный ток, магнитное поле, уравнения Максвелла.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Физика II

  Цель: формирование у студентов знаний и умений использования фундаментальных законов, теорий классической и современной физики, а также методов физического исследования как основы системы профессиональной деятельности. Содержание: гармонические колебания, затухающие колебания. переменный ток, волновое движение, законы преломления и отражения света, квантовая оптика. законы теплового излучения, фотоны, их характеристики, волновая функция, электропроводность металлов, атомное ядро, его строение и свойства, энергия связи, радиоактивность.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Алгоритмизация и программирование на Python

  Цель: формирование у студентов навыков умения формулировать принципы создания программ и методы их реализации на языке Python с использованием алгоритмов, структур данных и операторов. Содержание: способы представления алгоритмов, язык Python, типы данных, операции, операторы ввода/вывода, программирование разветвленных, итерационных и вложенных циклических алгоритмов, функции, строки, списки и кортежи; словари, библиотека numpy, сбор данных, введение в ООП на языке Python.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 4
  

• Математический анализ I

  Цель: рассмотрение пределов функции одной переменной, дифференцируемости, теории полного исследования функции. Содержание: действительные числа; предел числовой последовательности; функции; предел функции по Коши и Гейне; односторонние пределы; непрерывность функции; теорема Кантора; производная, дифференциал, геометрические смыслы; инвариантность формы первого дифференциала; производные и дифференциалы высшего порядка; условия устойчивости и монотонности; наибольшие и наименьшие значения; полное исследование функции с помощью производной, построение графика.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Математический анализ II

  Цель: рассмотрение неопределенных, определенных, несобственных интегралов функции одной переменной и теории их применения. Содержание: комплексные числа; первообразная и неопределенный интеграл функции одной переменной; метод интегрирования по частям; интегрирование рациональных дробей, иррациональных функций, тригонометрических функций; определенный интеграл; несобственные интегралы; применение определенного интеграла в геометрии и физике; расчет площади плоской фигуры; расчет объема дуги кривой на плоскости, тела вращения; численные методы расчета определенного интеграла.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Дискретная математика

  Цель: овладение обучающимися основными понятиями и методами дискретной математики: теорией функций алгебры логики, элементами теории функций многозначной логики, элементами комбинаторики и теории графов; и математической логики: исчислениями высказываний и предикатов. Содержание: начала (наивной) теории множеств, элементарная комбинаторика, функции алгебры логики, элементы теории графов, исчисление предикатов, обзор формальной арифметики и аксиоматической теории множеств.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Основы финансовой грамотности

  Цель: формирование финансовой грамотности обучающихся на основе построения прямой связи между получаемыми знаниями и их практическим применением. Содержание: использование на практике всевозможных инструментов в области управления финансами, сохранение и приумножение накоплений, грамотное планирование бюджета, получение практических навыков по исчислению и уплате налогов и правильному заполнению налоговой отчетности, анализ финансовой информации и ориентирование в финансовых продуктах для выбора адекватной инвестиционной стратегии.

  Год обучения - 2
  Кредитов - 5
  

• Экология и безопасность жизнедеятельности

  Цель: формирование экологического знания и сознания, получение теоретических и практических знаний по современным методам рационального использования природных ресурсов и охраны окружающей среды. Содержание: изучение задач экологии как науки, законы функционирования природных систем и аспекты экологической безопасности в условиях трудовой деятельности, мониторинг окружающей среды и управление в области ее безопасности, пути решения экологических проблем; безопасность жизнедеятельности в техносфере, чрезвычайные ситуации природного и техногенного характера.

  Год обучения - 2
  Кредитов - 5
  

• Обыкновенные дифференциальные уравнения

  Цель: формирование базовых знаний по разделам теории обыкновенных дифференциальных уравнении (ОДУ), постановкам задач и методам решений. Содержание: ОДУ 1-го порядка. Задача Коши. ОДУ высших порядков. Системы ОДУ. Линейные ОДУ с переменными коэффициентами. Численное интегрирование ОДУ и систем ОДУ. Использование Matlab для численного решения обыкновенных дифференциальных уравнений.

  Год обучения - 2
  Кредитов - 5
  

• Моделирование в Matlab

  Цель курса: формирование умения использовать систему Matlab для расчета математических моделей прикладных задач и обучение студентов умению использовать ее с целью упрощения вычислений, повышения скорости вычислений. Краткое содержание: Возможности работы в системе MatLab, современном интегрированном пакете математического моделирования. Функции работы с массивами, построение графиков, программирование в системе Matlab, аналитические расчеты. Основные возможности пакета математического моделирования SIMULINK.

  Год обучения - 2
  Кредитов - 5
  

• Компьютерное моделирование инженерных задач

  Цель: освоение методов и алгоритмов, применяемых при разработке компьютерных моделей; получение навыков работы с прикладными программными средствами для компьютерного моделирования инженерных задач. Содержание: современные пакеты прикладных программ для решения инженерных задач, основные арифметические операции, использование физических величин, действия с комплексными числами, ввод и редактирование формул в MathCAD, графики одной и двух переменных, построение волновых, векторных и потенциальных диаграмм, решение уравнений.

  Год обучения - 2
  Кредитов - 5
  

• Основы экономики и предпринимательства

  Цель: Формирование базовых знаний об экономических процессах и навыков ведения предпринимательской деятельности. Содержание: Дисциплина изучается с целью формирования навыков анализа экономических концепций, таких как спрос и предложение, рыночное равновесие. Включены основы создания и управления бизнесом, разработка бизнес-планов, оценка рисков и принятие стратегических решений.

  Год обучения - 2
  Кредитов - 5
  

• 3D моделирование

  Цель: освоение графического редактора 3dsMAX, с помощью которого можно моделировать трехмерные изображения объектов, а также базовых концепций программ анимации и фундаментальных инструментов. Содержание: типы моделей, трехмерное рабочее пространство, редактор трехмерного моделирования, виды проекций в 3dsMAX, мировая и объектная система координат, создание простейшей трехмерной сцены, создание фигур стереометрии, группирование объектов, управление инструментами рисования и модификаций, материалы и текстурирование, создание простых моделей.

  Год обучения - 2
  Кредитов - 5
  

• Основы искусственного интеллекта

  Цель: ознакомление студентов с основными концепциями, методами и технологиями в области искусственного интеллекта: машинное обучение, компьютерное зрение, обработка естественного языка и т.д. Содержание: общее определение искусственного интеллекта, интеллектуальные агенты, информационный поиск и исследование пространства состояний, логические агенты, архитектура систем искусственного интеллекта, экспертные системы, обучение на основе наблюдений, статистические методы обучения, вероятностная обработка лингвистической информации, семантические модели, системы обработки естественного языка.

  Год обучения - 2
  Кредитов - 5
  

• Математический анализ IV

  Цель: развить навыки анализа функций многих переменных при помощи бесконечно малых величин, освоить понятия, связанные с функциями многих переменных. Содержание: криволинейные интегралы первого типа, условия независимости криволинейного интеграла от пути, интегралы по замкнутому контуру, вычисление двойного интеграла, формула Грина, поверхностные интегралы, формула Стокса и ее применение, тройные и многократные интегралы, формула Гаусса —Остроградского, элементы векторного анализа.

  Год обучения - 2
  Кредитов - 6
  

• Основы антикоррупционной культуры и права

  Цель: повышение общественного и индивидуального правосознания и правовой культуры студентов, а также формирование системы знаний и гражданской позиции по противодействию коррупции как антисоциальному явлению. Содержание: совершенствование социально-экономических отношений казахстанского общества, психологические особенности коррупционного поведения, формирование антикоррупционной культуры, правовой ответственности за коррупционные деяния в различных сферах.

  Год обучения - 2
  Кредитов - 5
  

• Основы методов научных исследований

  Цель: формирование знаний о научных исследованиях, методах и методологии научных исследований, методах сбора, обработки научных данных в современной науке. Содержание: основы теории решения изобретательских задач, с алгоритмическими методами поиска технических решений и их оптимизации, основные математические методы оптимизации, применение возможностей искусственного интеллекта для решения задач оптимизации, вопросы поиска, накопления и обработки научной информации.

  Год обучения - 2
  Кредитов - 5
  

• Основы устойчивого развития и ESG проекты в Казахстане

  Цель: освоение студентами теоретических основ и практических навыков в области устойчивого развития и ESG, а также формирование понимания роли этих аспектов в современном экономическом и социальном развитии Казахстана. Содержание: знакомит с принципами устойчивого развития и внедрением практик ESG в Казахстане, включает изучение национальных и международных стандартов, анализ успешных ESG проектов и стратегий их реализации на предприятиях и в организациях.

  Год обучения - 2
  Кредитов - 5
  

• Линейная алгебра и аналитическая геометрия

  Цель: дать базовые знания по методам решения алгебраических уравнений и систем линейных уравнений, ознакомить методами аналитической геометрии на плоскости и в пространстве. Содержание: определители, алгебраические уравнения: общие теоремы; многочлены; системы уравнений и методы решения; матрицы, алгебра матриц; аналитическая геометрия на плоскости; аналитическая геометрия в пространстве.

  Год обучения - 2
  Кредитов - 5
  

• Математический анализ III

  Цель: дать базовые знания по дифференциальному и интегральному исчислению функции многих переменных. Содержание: Дифференциальное и интегральное исчисление функции многих переменных. Криволинейные, двойные и кратные интегралы; интегралы по поверхности и по объему; теоремы о среднем значении; ряды и интегралы Фурье. Приложения дифференциального и интегрального исчисления функции многих переменных в механике и инженерии.

  Год обучения - 2
  Кредитов - 5
  

• Методы оптимизации

  Цель: изучение основ теории математических методов поиска оптимальных решений в задачах математического программирования, вариационного исчисления и оптимального управления. Содержание: задача линейного программирования, канонический вид задачи линейного программирования, решение графическим методом при данных ограничениях, двойственная задача, симплекс метод, транспортная задача, метод минимального элемента, метод потенциалов, множество Парето, методы нахождения оптимальных решений при неопределенности, методы решения задач теории игр.

  Год обучения - 3
  Кредитов - 5
  

• Математическая статистика

  Цель: развить навыки анализа функций одной переменной, при помощи бесконечно малых величин, освоить понятия, связанные с функциями одной переменной. Содержание: вещественные числа, аксиома непрерывности, мощность множества, предел последовательности, понятие открытого множества, предел функций, теоремы о пределах, непрерывные функции, непрерывность композиции, теорема Вейерштрасса, теорема Больцано-Коши производная и дифференциал,дифференцирование композиции и обратной функции, дифференцирование неявной функций, производные и дифференциалы старших порядков.

  Год обучения - 3
  Кредитов - 5
  

• Асимптотические разложения и усреднение

  Цель: познакомить с основными видами асимптотических методов, используемых при решении малопараметрических алгебраических и обыкновенных дифференциальных уравнений. Содержание: анализ размерности, калибровочные функции, асимптотические последовательности и ряды, решение алгебраических уравнений, применение асимптотической классификации к вычислению интегралов, самоподвижные колебательные системы, слабонелинейные колебательные системы общего вида, дифференциальные уравнения 2-го порядка с малым параметром по производная высшего порядка.

  Год обучения - 3
  Кредитов - 5
  

• Алгоритмы и структуры данных

  Цель: получение знаний о базовых теоретических понятиях, лежащих в основе процесса разработки алгоритмов и структур данных; овладение методами разработки и описания различных алгоритмов, связанных с управлением данными. Содержание: линейный однонаправленный список, линейные списки с ограниченными наборами операций, линейный двунаправленный список, деревья, графы, поиск в структурах данных, хеширование, задачи сортировки (внешней и внутренней), методы разработки алгоритмов, задачи комбинаторной оптимизации.

  Год обучения - 3
  Кредитов - 5
  

• Теория вероятностей

  Цель: освоение необходимого математического аппарата, с помощью которого разрабатываются и исследуются теоретические и экспериментальные модели объектов профессиональной деятельности. Содержание: алгебра случайных событий, формулы комбинаторики, классическое определение вероятности, формула полной вероятности, формулы Байеса, схема Бернулли, локальная и интегральная формулы Лапласа, дискретные случайные величины, непрерывные случайные величины, интегральная и дифференциальная функции распределения, математическое ожидание и дисперсия, ковариация и корреляция, уравнения линейной регрессии.

  Год обучения - 3
  Кредитов - 5
  

• Численные методы и программирование

  Цель курса: изучение основных приемов разработки, применения на практике методов решения различных математических задач, возникающих как в теории, так и в приложениях к различным областям математики, физики, механики, химии и т.п. Краткое содержание: Вычислительная погрешность. Понятия аппроксимации, устойчивости, сходимости алгоритма. Методы локализации корней. Итерационные методы решения СЛАУ. Интерполяция. Численное дифференцирование, интегрирование. Численные методы решения задачи Коши для ОДУ.

  Год обучения - 3
  Кредитов - 6
  

• Вычисления в алгебраических структурах

  Цель: получение базовых знаний по основным алгебраическим структурам; привитие умения проводить доказательства основных утверждений, устанавливать логические связи между понятиями, применять полученные знания для решения задач, связанных с приложениями алгебраических методов. Содержание: коммутативные, ассоциативные дистрибутивные алгебраические операции; определение группы, определение кольца, коммутативное кольцо и кольцо с единицей, свойства кольца, понятие о делителях нуля, изоморфизм колец, кольцо вычетов, определение поля, свойства поля.

  Год обучения - 3
  Кредитов - 5
  

• Функциональный анализ

  Цель: развить навыки анализа функций в различных пространствах; находить мощность множества, определять норму и метрику, ориентировать-ся в функциональных пространствах, а также доказывать теоремы, связанные с изученными темами. Содержание: линейные пространства, снабженные метриками или нормами, сопряженные пространства, линейные операторы и их присоединенные, самосопряженные операторы в гильбертовых пространствах, элементы спектральной теории, теоремы о неподвижной точке и их приложения.

  Год обучения - 3
  Кредитов - 5
  

• Теория функции комплексной переменной

  Цель: ознакомить с теоретическими основами дисциплины; создать условия для формирования логического и абстрактного мышления у студентов как основы их дальнейшего эффективного обучения. Содержание: основные понятия комплексного анализа, представление функций рядами, функциональные ряды, степенные ряды, ряды Тейлора, ряды Лорана, особые точки, вычеты и их приложения, преобразование Лапласа, свойства преобразований Лапласа, некоторые применения операционного исчисления.

  Год обучения - 3
  Кредитов - 5
  

• Прикладная механика

  Цель: овладение студентами основ научных знаний в области механики твердого тела и выработка умений их применения в практической работе по своей специальности. Содержание: Вектор силы и его компоненты. Системы сил. Способы задания движения точки. Простейшие движения твердого тела. Плоское движение твердого тела. Сложное движение точки. Динамика материальной точки. Дифференциальные уравнения движения материальной точки. Динамика системы материальных точек. Принцип Даламера для материальной точки.

  Год обучения - 3
  Кредитов - 5
  

• Математическое и компьютерное моделирование химико-технологических и физических процессов

  Цель: формирование у студентов теоретических знаний, практических умений и навыков по применению современных методов математического и компьютерного моделирования химико-технологических и физических процессов. Содержание: общие принципы моделирования, детерминированные математические модели химико технологических процессов, экспериментально статистические методы построения математических моделей, основные методы поиска закономерностей и связей между изучаемыми объектами, применение универсальных программных пакетов и аналитических платформ для анализа данных.

  Год обучения - 3
  Кредитов - 6
  

• Правовое регулирование интеллектуальной собственности

  Цель: формирование целостного представления о системе правового регулирования интеллектуальной собственности, включая основные принципы, механизмы защиты прав интеллектуальной собственности и особенности их реализации. Содержание: дисциплина охватывает основы законодательства об ИС, включая авторское право, патенты, товарные знаки, и промышленные образцы. Студенты изучают, как защищать и управлять правами на интеллектуальную собственность, а также рассматривают правовые споры и методы их разрешения.

  Год обучения - 4
  Кредитов - 5
  

• Методы машинного обучения

  Цель: обучение студентов теоретическим и практическим правилам машинного обучения, навыкам применения методов и моделей машинного обучения. Содержание: структура области машинного обучения, задачи линейной регрессии с одной переменной, метод градиентного спуска, многомерная линейная регрессия, логистическая регрессия, методы систематизации, обучение нейронных сетей опыт применения машинного обучения, линейная регрессия с регуляризацией, обучение без учителя, уменьшение размерности, анализ основных компонентов, обнаружение аномалий.

  Год обучения - 4
  Кредитов - 6
  

• Введение в финансовую математику

  Рассмотрены вопросы финансовой математики в условиях определенности, а также в условиях неопределенности, теория оптимального портфеля, в том числе теоретико-вероятностные методы и финансовые риски.

  Год обучения - 4
  Кредитов - 5
  

• Интегральные уравнения

  Цель курса: приобретение знаний и умений по классификации интегральных уравнений; освоение методов их решения и развитие способностей к самостоятельному использованию приобретенных знаний в своей профессиональной деятельности и формированию соответствующих компетенций. Краткое содержание: Интегральные уравнения Вольтерра. Интегральные уравнения Фредгольма. Применение Интегральных преобразований к решению интегральных уравнений. Интегральные уравнения 1-го рода. Приближенные методы решения интегральных уравнений.

  Год обучения - 4
  Кредитов - 5
  

• Искусственный интеллект

  Цель: формирование систематических знаний о современных методах информатики; расширение и углубление понятий искусственного интеллекта; развитие абстрактного мышления, пространственных представлений, вычислительной, алгоритмической культур и общей математической и информационной культуры. Содержание: основные направления исследований в области искусственного интеллекта (ИИ), генетические алгоритмы, инструментальные компьютерные средства разработки систем ИИ, основы теории представления знаний, основы теории нейронных и случайных сетей, понятие о экспертной системе, задача распознавания образов.

  Год обучения - 4
  Кредитов - 4
  

• Расширенные алгоритмы машинного обучения

  Цель: ознакомление с современными подходами к построению, обучению и использованию систем распознавания и классификации на основе методов машинного обучения и нейронных сетей глубокого обучения. Содержание: адаптивные линейные нейроны, обучение моделей на основе деревьев принятия решений, алгоритмы последовательного выбора признаков, сжатие данных с помощью понижения размерности, реализация многослойной искусственной нейронной сети, глубокие сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети.

  Год обучения - 4
  Кредитов - 5
  

• Прикладной анализ

  Цель: научить студентов выбирать наиболее эффективные способы решения задач численными методами, применяемыми на практике, составлять его алгоритмы. Содержание: анализ погрешностей, метод итераций для неподвижной точки, методы решения нелинейных уравнений и систем уравнений, метод Рафсона-Ньютона, методы Якоби и Гаусса-Зейделя, интерполяция, метод наименьших квадратов, интерполяция со сплайнами, численное дифференцирование, численное интегрирование, задача Коши для обыкновенных дифференциальных уравнений, краевая задача, метод прогонки.

  Год обучения - 4
  Кредитов - 6
  

• Математическая статистика и стохастические процессы

  Цель: формирование у студентов знаний о построении и анализе математических моделей, учитывающих случайные факторы, дать современное представление о методах стохастической математики, применяемых для анализа, математического моделирования. Содержание: системы случайных величин, случайные процессы, Цепи Маркова, критерии согласия Пирсона и Колмогорова, регрессионный и корреляционный анализ, временные ряды, системы массового обслуживания.

  Год обучения - 4
  Кредитов - 5
  

• Математика криптографии

  Цель: изучение математических основ криптографии, научить студента методам информационной безопасности и их использовании в области защиты информации. Содержание: криптология, криптография, криптоанализ, шифрование, стойкость, защищенность, имитостойкость, аутентичность, современные криптографические методы защиты информации, шифрования, математические основы алгоритмов ассиметричных криптосистем, математические основы алгоритмов симметричных криптосистем, методы исследования криптографических алгоритмов, модели систем шифрования, математические основы алгоритмов электронной цифровой подписи, управление криптографическими ключами, стеганография.

  Год обучения - 4
  Кредитов - 5
  

• Математические модели в нейросетях

  Цель: освоение студентами теоретических и практических основ моделей нейронных сетей; изучение методов проектирования и обучения нейронных сетей; построения нейросетевых математических моделей и анализа их функционирования. Содержание: структура и свойства искусственного нейрона, основные концепции искусственных нейронных сетей, искусственные нейронные сети, имитирующие свойства естественныхнейронных сетей, применение искусственных нейронных сетей, применение нечетких и нейросетевых моделей в прикладных задачах, проектирование моделей нечетких и нейросетевых технологий.

  Год обучения - 4
  Кредитов - 5
  

• Геометрическое моделирование на OpenGL

  Цель: изучение основ геометрического моделирования, принципов создания прикладного программного обеспечения в области обработки графической информации; приобретение студентами знаний современных методов решения задач вычислительной геометрии и обработки графической информации. Содержание: геометрические модели, архитектура OpenGl и особенности синтаксиса, визуализация примитивов, визуализация изображения в OpenGL, матрицы преобразований и проекций в OpenGL, изображения кривых и поверхностей.

  Год обучения - 4
  Кредитов - 5
  

• Уравнения в частных производных

  Цель: изучение современных концепций компьютерной безопасности и их применения в обеспечении защиты информации и безопасного использования программных средств в вычислительных системах. Содержание: задачи защиты компьютерной информации, методы шифрования с закрытым ключом, криптографические алгоритмы с открытым ключом, электронная цифровая подпись, использование хеш-функций, виды асимметричных алгоритмов цифровой подписи, электронная подпись на основе алгоритма RSA, цифровая подпись на основе алгоритма Эль-Гамаля.

  Год обучения - 4
  Кредитов - 6
  

• Элементы Data Science

  Цель: формирование у студентов целостного представления о проблемах, возникающих в области работы с данными и их решении с учетом различных условий. Содержание: задачи обработки данных, сквозные технологии Big Data, количественные и качественные методы обработки данных, интеллектуальные методы обработки данных, задачи Data Mining, нечеткие данные, технологии анализа текста, изображений, звука; технологии обработки больших данных, технология получения, представления и обработки знаний.

  Год обучения - 4
  Кредитов - 5
  

• Оптимизация и управление

  Цель: получение студентами знаний о современных методах решения математических оптимизационных задач; формирование оптимизационного мышления; развитие математической и алгоритмической интуиции при решении задач, встречающихся на практике. Содержание: постановка проблемы и анализ данных, линейное программирование, симплекс метод, двойственная задача, математическая модель транспортной задачи, методы построения оптимального плана, метод потенциалов, сети, целочисленное программирование, двоичное программирование, элементы теории игр, нелинейная оптимизация, градиентный спуск.

  Год обучения - 4
  Кредитов - 5
  

• Алгоритмы шифрования и средства компьютерной безопасности

  Целью освоения дисциплины является изучение современных концепций компьютерной безопасности и их применения в обеспечении защиты информации и безопасного использования программных средств в вычислительных системах. Научить студента методам информационной безопасности и их использовании в области защиты информации. Задачей курса является изложение теории информационной безопасности и практики применения алгоритмов криптозащиты.

  Год обучения - 4
  Кредитов - 5
  

Профессии

Результаты обучения

• знать служебный этикет и уметь его использовать; знать основную нормативно-правовую базу государства, основную нормативно-правовую базу в области защиты прав человека и гражданина и др., знать основы финансового менеджмента, систему менеджмента качества; уметь определять ключевые вопросы бизнес- стратегий организации; знать вопросы финансовой математики в условиях определенности, а также в условиях неопределенности, теорию оптимального портфеля, в том числе теоретико-вероятностные методы и финансовые риски; владеть навыками: различных методов начисления процентов, нахождения обобщающих характеристик потоков платежей, методик определения эффективности краткосрочных инструментов и долгосрочных финансовых операций, включая производственные инвестиции и облигации, анализа, синтеза и проектирования своих теоретических знаний для решения финансовых задач.
• демонстрировать навыки управления научно-исследовательскими и производственными работами с использованием современной аппаратуры, приборов, программного обеспечения и информационных технологий на основе принципов предпринимательства и лидерства, антикоррупционной политики и безопасности жизнедеятельности.
• иметь знания о методологиях проведения исследовательской деятельности, коммуникативных и общечеловеческих принципах жизнедеятельности и о моделях управления проектами и человеческими ресурсами; уметь анализировать техническую документацию, извлекать из нее сведения, необходимые для решения поставленной задачи.
• защищать и доказывать собственную оценку новейшего отечественного или зарубежного опыта при формировании оригинального суждения по профессиональной проблеме и ведения этичной межличностной коммуникации с навыками публичной речи и умением работать в команде.
• знать теоретические основы безопасности жизнедеятельности человека в среде обитания, правовые и нормативно-технические основы безопасности жизнедеятельности; уметь использовать теоретические знания основ и экономики природопользования при анализе устойчивого развития, грамотно излагать базовую информацию в области экологии и природопользования.
• знать алгоритмы и способы их представления, основные классы из библиотеки классов языка программирования Python для создания объектно-ориентированных приложений; уметь использовать классы и модули из библиотек Python; владеть навыками разработки консольных приложений в стиле объектно-ориентированного программирования, программирования численных методов решения задач линейной алгебры, дифференциальных уравнений, нелинейных уравнений и систем уравнений.
• знать основные виды структур данных, применяемых при решении задач; алгоритмы обработки информации, хранящейся в различных видах структур данных; применять структуры данных и алгоритмы их обработки при решении различных задач.
• знать основные типы линейных интегральных уравнений Фредгольма, Вольтерры, уравнения со слабой особенностью и задачи, приводящие к этим интегральным уравнениям; знать теории групп, колец и полей; уметь применять на практике методы решения интегральных уравнений в ограниченных областях; понимать и применять на практике сведение задач для обыкновенных дифференциальных уравнений и задач для уравнений математической физики к интегральным уравнениям и методы их решения; уметь находить, анализировать и контекстно обрабатывать научно-техническую информацию, связанную с интегральными уравнениями и методами построения их решения; демонстрировать способность к анализу и синтезу в области применения интегральных уравнений; уметь использовать абстрактные алгебраические структуры для конкретных вычислений.
• знать способы задания кривых, поверхностей, трехмерных геометрических объектов, основные методы их изображения в различных средах, методы визуализации при решении геометрических и динамических задач, классические методы, применяемые в геометрическом моделировании; владеть математическим аппаратом, информационными и компьютерными технологиями, необходимыми для решения поставленных задач; уметь создавать 3D модели объектов.
• Иметь знания основ теории информации, архитектуры вычислительных систем, теории алгоритмов и программирования; применять законы алгебры логики; определять типы графов и давать их характеристики; строить простейшие автоматы; знать основные понятия и приемы дискретной математики, логические операции, формулы логики, законы алгебры логики, основные классы функций, полноту множества функций, основные понятия теории множеств, теоретико-множественные операции и их связь с логическими операциями, логику предикатов, бинарные отношения и их виды, элементы теории отображений и алгебры подстановок, метод математической индукции, алгоритмическое перечисление основных комбинаторных объектов, элементы теории автоматов.
• знать основы фундаментальных дисциплин таких как математика и физика, уметь применять основные математические и физические теории к конкретным задачам; знать основы информационных технологий и современные программные средства проведения инженерного анализа, принципы построения компьютерных моделей; уметь применять основные понятия и законы механики, вытекающие из этих законов методы изучения равновесия и движения материальной точки, твёрдого тела и механической системы в своей профессиональной деятельности.
• уметь строить математическую модель явления или процесса; уметь использовать математические пакеты такие как MatLab, MATHEMATICA для нахождения, анализа и графического представления решений математических моделей, знать основные возможности пакета математического моделирования SIMULINK, вычислительную погрешность; знать численные методы решения задач линейной алгебры, дифференциальных уравнений, методы решения нелинейных уравнений и систем уравнений.
• знать основные математические понятия и методы, необходимые для формирования умения решения задач профессиональной деятельности: методы линейной алгебры и аналитической геометрии; дифференциальное исчисление функций одной и многих переменных; интегральное исчисление функций одной и многих переменных; методы решения дифференциальных уравнений; основные методы теории вероятностей и математической статистики; методы оптимизации; задачи дискретного, целочисленного, нелинейного, линейного программирования; методы построения оптимального плана.
• применять алгоритмы машинного обучения для анализа данных и управления, анализа бизнес процессов, формирования технических требований и спецификаций, библиотеку TensorFlow для анализа изображения; знать современные языки программирования, операционные системы, системы управления базами данных, различные технологии разработки программного обеспечения, современные методы хранения, анализа, обработки и интерпретации данных, основные инструментальные средства искусственного интеллекта; основные области применения систем искусственного интеллекта.
• знать основные понятия криптографии; основные требования к системам криптографической защиты; основные алгоритмы криптографической защиты; уметь формулировать задачи защиты информации; использовать современные инструментальные средства защиты информации; применять методологии защиты в области информационной безопасности.
• знать архитектуру многослойных однонаправленных нейронных сетей, методы и основные алгоритмы их обучения; методы сбора и предварительной обработки данных, используемых для обучения и тестирования; методы оценки качества обучения нейронной сети; структуру глубоких, гибридных и нечетких нейронных сетей; основные принципы проектирования систем обработки данных с использованием искусственных нейронных сетей; уметь моделировать однослойные и многослойные однонаправленные нейронные сети в среде MATLAB/Neulal Networks Toolbox; решать типовые задачи обработки данных с использованием моделей нейронных сетей (классификация, распознавание, прогнозирование); применять нечеткие и нейросетевые модели в прикладных задачах.

Похожие ОП