6B06104 Искусственный интеллект и анализ данных в АУЭС

Дисциплины

• Дифференциальное и интегральное исчисление I

  Цель: познакомить студентов инженерных, ИКТ программ с основами дифференциального и интегрального исчисления (ДИИ) функций одного переменного (ФОП) - фундамент математического образования любого инженера. Темы: Предел ФОП. Непрерывность, производная, цепное правило, обратная и неявные функции; экстремумы и прикладные оптимизационные задачи. Интегрирование, фундаментальная теорема ДИИФОП. Вычисление длин, площадей и объемов. Несобственный интеграл.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Дифференциальное и интегральное исчисление II

  Целью курса является введение студента в: теорию последовательностей и рядов; исчисление функций многих переменных (ФМП), использование аппарата ФМП в прикладных задачах. Темы: Сходимость последовательностей и рядов. Непрерывность ФМП. Частные производные. Производные по направлению; Цепное правило; Градиент. Дифференциал. Экстремумы, седловые точки. Множители Лагранжа. Кратные интегралы. Векторные поля, криволинейные и поверхностные интегралы.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Основы алгоритмизации и программировани

  Обучение студентов навыкам подготовки и решения инженерно-технических и информационных задач, освоение и получение навыков работы с помощью современных вычислительных средств. По окончанию курса студент будет владеть современной технологией разработки алгоритмов и программ, языком программирования С++, технологией отладки и решения задач.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Линейная алгебра

  Линейная алгебра является неотъемлемой частью математической подготовки инженеров, ИТ-специалистов и др. Цель курса - дать знания и навыки в следующих темах: Векторы и операции. Матричная алгебра. Определитель. Системы линейных уравнений. Векторные и евклидовы пространства, линейные отображения. Собственные значения и собственные векторы. Применение линейной алгебры: линейная оптимизация и машинное обучение.

  Год обучения - 1
  Семестр - 3
  Кредитов - 3
  

• Математические методы в искусственном интеллекте

  Математические методы являются основой искусственного интеллекта (ИИ). Они помогают разрабатывать алгоритмы, которые могут обучаться на данных, принимать решения и делать прогнозы. В результате изучения дисциплины «Математические методы в искусственном интеллекте» студенты получат компетенции теоретических принципов решение алгебраических и трансцендентных уравнений, матрицы и векторы, матричные разложения. Рассмотривает линейное и нелинейное программирование, комбинаторика и графы, дифференциальные уравнения.

  Год обучения - 1
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Методы оптимизации в искусственном интеллекте

  Методы оптимизации играют ключевую роль в искусственном интеллекте (ИИ) и машинном обучении, помогая находить лучшие решения для различных задач. Методы оптимизации представляют собой набор техник и алгоритмов, используемых для нахождения оптимального решения задачи в рамках заданных ограничений. Эти методы находят широкое применение в различных областях, включая науку, инженерию, экономику, финансы и многие другие.

  Год обучения - 1
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Технологии программирование на Python

  В результате изучения дисциплины «Технологии программирования на Python» студенты получат компетенции в организации структур данных, освоение новый мощный способ разработки сложных программных комплексов, разработки функциональных модулей пакетов программ и программной документации в соответствии со стандартами, выбора технологии и современных визуальных инструментальных средств программирования, проектирования и отладки информационных систем с оформлением документации.

  Год обучения - 1
  Семестр - 3
  Кредитов - 6
  

• Дискретные структуры

  Цель курса познакомить студентов инженерных и ИКТ программ с основами дискретных математических структур (дискретной математики), образующими фундамент математической подготовки каждого инженера. Курс включает следующие темы: алгебры множеств, алгебры высказываний, алгебры цепей. Булевы алгебры; математической индукции; элементы комбинаторики, дискретная вероятность; графы, оптимальные алгоритмы на графах; моделирование вычислений (конечные автоматы, формальные языки).

  Год обучения - 1
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Физика

  Дисциплина изучает физические объекты, модели исследуемых объектов и явлений, идеальные объекты описываются на языке физических величин. Устанавливаются связи между явлениями природы и выражаются в форме физических законов. Анализируются закономерности и параметры, физические теории, позволяющие объяснить изучаемые явления на основе представлений о строении тел, веществ, взаимодействие между их составными частями.

  Год обучения - 1
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Визуальное программирование

  В результате изучения дисциплины «Визуальное программирование» студенты получат навыки проектирования и разработки функциональных модулей пакетов программ и программной документации в соответствии со стандартами, выбора технологии и современных визуальных инструментальных средств программирования, проектирования и отладки информационных систем с оформлением документации

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Cистемное программирование

  В результате изучения дисциплины «Системное программирование» студенты овладеют навыками установки и конфигурирования сетевых аппаратных средств в современных операционных системах, обеспечения назначения прав доступа, защиты паролем, управлением пакетами в различных ОС, описывается работа в режиме ядра и режиме пользователя, излагаются основные подходы к проектированию ОС.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Объектно-ориентированное программирование

  В результате изучения дисциплины «Объектно-ориентированное программирование» студенты получат компетенции теоретических принципов объектно-ориентированного программирования, использования современных методов и средств разработки алгоритмов и программ, умения применять современные объектно-ориентированные технологии программрования при решении сложных прикладных задач при создании информационных систем.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Майнор

  Возможность для каждого из студентов, которая позволяет изучать не только основную программу, на которую он поступал, но и выбирать совершенно другую сферу, которую ему интересно освоить.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Имитационное моделирование

  В результате изучения дисциплины «Имитационное моделирование» студенты получат навыки и компетенции теоретических решение построения систем искусственного интеллекта, функционирования, жизненного цикла, направлений развития систем искусственного интеллекта, развитие у студентов компетенций в проектировании и использовании современных интеллектуальных систем в профессиональной деятельности, изучить и освоить принципы построения экспертных систем, рассмотреть перспективные направления развития систем искусственного интеллекта и принятия решений

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Операционные системы

  В результате изучения дисциплины «Операционные системы» студенты овладеют навыками установки и конфигурирования сетевых аппаратных средств в современных операционных системах, обеспечения назначения прав доступа, защиты паролем, управлением пакетами в различных ОС, описывается работа в режиме ядра и режиме пользователя, излагаются основные подходы к проектированию ОС.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Статистика для анализа данных

  Статистика играет важную роль в анализе данных, позволяя исследователям извлекать информацию из наборов данных и делать выводы на основе этих данных. Анализ данных - это дисциплина, которая охватывает широкий спектр методов, техник и инструментов для изучения, интерпретации и преобразования данных с целью выявления закономерностей, получения новых знаний и принятия обоснованных решений. Эта область становится все более важной в современном мире, где данные играют ключевую роль в различных сферах, таких как бизнес, наука, здравоохранение, финансы и многие другие.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Компьютерные сети

  В результате изучения дисциплины «Компьютерные сети» студенты освоят компетенции в теоретических основах построения и функционирования компьютерных сетей; в понимании сущности и тенденция развития технологий локальных и глобальных компьютерных сетей; создания корпоративной сетевой архитектуры, сетевогоуправлениякомпанийCisco, Juniper, Huawei, администрирования сети, мониторинга и разработки системы безопасности сети. Формирование представлений о назначении, составе, принципе построения и функционировании компьютерных сетей, методов эффективного применения компьютерных сетей, приобретения знаний о сетевых технологиях и навыков, которые можно применять в начале работы в качестве специалиста по сетям.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 3
  

• Интернет - предпринимательство

  Дисциплина предполагает изучение студентами следующих тем: Технологический бизнес и интернет-предпринимательство, источники идей для стартапа, проверка своей идеи, концепция, создание команды стартапа, распределение ролей в команде, бизнес-модель, ценностное предложение, анализ рынка, оценка потенциала рынка, анализ конкурентов, сегментация и целевая аудитория, от идеи к продукту, финансы стартапа, модели монетизации, метрики стартапа и экономика продукта, маркетинговые коммуникации, привлечение первых пользователей, реклама стартапа, инвестиции

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Майнор

  Возможность для каждого из студентов, которая позволяет изучать не только основную программу, на которую он поступал, но и выбирать совершенно другую сферу, которую ему интересно освоить.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Искусственный интеллект

  Курс предоставляет студентам базовые знания о принципах, методах и инструментах искусственного интеллекта (ИИ). Целью курса является оснащение студентов необходимыми знаниями и навыками для понимания, разработки и критической оценки ИИ-технологий.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Системы баз данных

  В результате изучения дисциплины «Системы баз данных» студенты освоят компетенции принципов построения баз данных в информационных системах; моделей представления данных, в реализации и использовании основных операций над данными в информационных системах, в основах проектирования баз данных информационных систем с использованием современных СУБД, осуществлять поддержку информационного обеспечения решения прикладных задач.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Программирование на Java

  В результате изучения дисциплины «Программирование на Java» студенты освоят компетенции работы с элементами Java-приложений; определения результата применения операторов; преобразования типов данных при выполнении операций присваивания, объединения строк, вычисления арифметических выражений и вызова метода; грамотного составления кода программ; обработки исключительных ситуаций; применения на практике основных концепций объектно-ориентированного программирования

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Глубокое обучение на Python

  Ознакомление студентов с основами глубокого обучения (Deep Learning DL) с использованием языка программирования Python. В данном курсе будут описаны популярные в настоящее время архитектуры нейронных сетей: прямого распространения, сверточные, реккурентные, а также будут изучены методы использования глубоких нейронных сетей для распознавания изображений, текстов, аудио-материалов.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Основы веб-дизайна и программирования

  В результате изучения дисциплины «Основы веб-дизайна и программирования» студенты освоят компетенции работы с элементами создания программных приложений для Web. Классификация программного инструментария. Структура программ для Web. Приложения исполняющиеся на стороне клиента и сервера. Разработка пользовательского интерфейса, интерактивный интерфейс, навигация. Синтаксис языков разметки и скриптовых языков (HTLM, XML, JS, VBS, PERL, PHP).

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Анализ больших данных (Big Data)

  Анализ больших данных (Big Data) - это дисциплина, направленная на извлечение ценной информации из огромных объемов данных, которые обычные методы обработки данных не могут эффективно обработать. Эта область охватывает методы, технологии и инструменты для работы с данными, которые обладают тремя основными характеристиками, известными как "тройка больших данных": объем, скорость и разнообразие.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Информационная безопасность и защита информации

  В результате изучения дисциплины получат навыки и компетенции использования, внедрения и реализации известных методов и средств защиты информации в системах и сетях, умения распознавать угрозы и каналы утечки информации, применения методов и средств защиты информации для обеспечения безопасности систем и сетей

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 3
  

• Управление данными

  Дисциплина «Управление данными» нацелена на освоение теоретических основ и практических навыков по управлению, манипулированию данными и их визуализации с помощью языка программирования R в среде RStudio. В данном курсе реализуются различные методы веб-скрапинга для дальнейшего проведения анализа полученных данных.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Инженерный дизайн

  Инженерный дизайн - это дисциплина, которая объединяет в себе инженерное и дизайнерское мышление для создания инновационных и функциональных продуктов, систем или процессов. Она представляет собой синтез технической экспертизы и креативности с целью разработки продуктов, которые не только эффективны в использовании, но и эстетически привлекательны.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 4
  

• Обработка изображений и компьютерное зрение I

  Дисциплина "Обработка изображений и компьютерное зрение I" предназначен для студентов, изучающих основы работы с цифровыми изображениями и алгоритмами компьютерного зрения. В рамках этого курса рассматриваются базовые методы и техники обработки изображений, а также основные концепции и приложения компьютерного зрения.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Kриптографические методы и средства защиты информации

  Дисциплина предполагает ознакомление студентов с организационными, техническими, алгоритмическими и другими методами и средствами защиты компьютерной информации, с законодательством и стандартами в этой области, с современными криптосистемами, написание студентами программ с использованием криптографических методов.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 3
  

• Разработка IoT систем

  Дисциплина предполагает изучение роста потребности в устройствах, работающих при помощи подключения к интернету, и в интернете вещей (IoT) позволяет реализовать экспертизу в этой области, спроектировать комплексные IoT-решения на основании стандартов протоколов управления устройствами, серверных интерфейсов, шлюзов и защищенного обмена данными типа «device-to-server» (устройство-серверу) и «device-to-device» (устройство-устройству).

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• СУБД Oracle

  Этот курс позволяет освоить основные понятия корпоративных и распределенных баз данных, основы OLAP, архитектуры распределенных баз данных, архитектуры клиент/сервер и программной среды Oracle, элементов стандартного реляционного языка SQL для Oracle; элементов разработки хранилищ данных, получение навыков программирования на процедурном блочно- структурированном языке PL/SQL.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Развитие технологического стартапа

  В результате изучения дисциплины «Развитие технологического стартапа» студенты освоят компетенци и принципов возможности применения основных подходов к созданию и развитию технологических стартапов; использование методов проверки бизнес-модели, принципы создания команды; создание прототипов; возможность проведения обзора рынка венчурных инвестиций;возможность приобретение навыков публичных презентаций, использование методов обучения – «мозговой штурм», кейсы, деловые игры.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Технологии разработки мобильных приложений

  В результатеизучениядисциплины «Технологии разработки мобильных приложений» получатнавыки и компетенциииспользования, базового устройства популярных мобильных платформ и возможностей, которые предоставляет данная платформа для разработки мобильных систем на базе эмуляторов, получение практических навыков по созданию пользовательских интерфейсов, сервисов, а также по использованию сигнализации, аппаратных сенсоров и стандартных хранилищ информации популярных мобильных платформ.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Экономика отрасли, предпринимательство, лидерство и инновации

  Освоение концепции современной экономики, перехода экономики Казахстана на принципиально новую траекторию развития. Организация предпринимательской деятельности по производству и реализации востребованной конкурентоспособной продукции. Изучение основных теорий мотивации, лидерства для решения управленческих задач. Владение современными технологиями управления персоналом. Изучение основных моделей инновационного развития, методов реализации инноваций; взаимосвязей инновационной активности и конкурентоспособного развития предприятий.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Программирование микроконтроллерных плат Arduino

  В результате изучения дисциплины получат навыки описания общей архитектуры отладки для встроенных систем; изучения предоставленных исходных кодов и онлайн-ресурсов для расширения знаний о возможностях микроконтроллера Arduino; освоят компетенции проектирования схем, подключения их к микроконтроллеру Arduino и запуска программ на Arduino для управления электрическими цепями.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Анализ социальных сетей

  Дисциплина"Анализ социальных сетей" предназначена для изучения методов и инструментов анализа данных, полученных из социальных сетей. Студенты изучат теоретические основы анализа социальных сетей, методы сбора и обработки данных, а также практические аспекты применения этих методов для решения реальных задач.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Модели глубокое обучение

  Дисциплина "Модели глубокого обучения" предназначена для студентов, желающих углубить свои знания в области искусственного интеллекта, с акцентом на методы и алгоритмы глубокого обучения. В рамках курса изучаются основные архитектуры нейронных сетей, методы их обучения и оптимизации, а также практические аспекты применения глубокого обучения в различных областях.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Современные СУБД в корпоративных системах

  Дисциплина предполагает изучение студентами следующих тем: Структура, эволюция, классификация КСУБД. Управленческие концепции КСУБД. Обзор основных концепций корпоративного управления, поддерживаемых. современными корпоративными системами. Концепция CPR – планирование потребности в производственных мощностях. Концепция MPR – планирование потребности в материалах. Концепция EPR – планирование ресурсов предприятия и др

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Обработка изображений и компьютерное зрение II

  Дисциплина "Обработка изображений и компьютерное зрение II" является продолжением базового курса и предназначен для углубленного изучения современных методов и технологий в области обработки изображений и компьютерного зрения. Студенты познакомятся с передовыми алгоритмами, методами машинного обучения и их применением для решения сложных задач компьютерного зрения.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Майнор 3

  Возможность для каждого из студентов, которая позволяет изучать не только основную программу, на которую он поступал, но и выбирать совершенно другую сферу, которую ему интересно освоить.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Майнор

  Возможность для каждого из студентов, которая позволяет изучать не только основную программу, на которую он поступал, но и выбирать совершенно другую сферу, которую ему интересно освоить.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Введение в блокчейн

  В результате изучения дисциплины студенты изучат теоретический материал о том как работают блокчейны, различные типы блокчейнов и консенсус, решения для масштабирования блокчейна (L2), создание децентрализованных приложений (dapps), децентрализованные финансы (DEFI), стандарты прочности (Openzeppelin), архитектуру приложений блокчейна (dapps), стандарты ERC20 и ERC721, концепции поставщиков, подписывающих сторон, потоков, утверждения и ABI.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Облачные технологии и администрирование высокопроизводительных систем

  В результате изучения дисциплины студенты освоят компетенции в использовании технологий облачных вычислений; знать основные модели предоставления услуг облачных вычислений; навыки проводить обзор решений ведущих вендоров – Microsoft, Amazon, Google; анализ основных преимуществ и недостатков моделей облачных вычислений и предлагаемых на их основе решений.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Продвинутые базы данных

  Курс "Продвинутые базы данных" предназначен для студентов, желающих углубить свои знания в области баз данных и изучить современные подходы и технологии, используемые для управления большими объемами данных, обеспечения высокой производительности и надежности баз данных. В рамках курса рассматриваются расширенные концепции реляционных баз данных, нереляционные базы данных (NoSQL), а также методы оптимизации, репликации и масштабирования баз данных.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Управление и администрирование ERP систем

  Дисциплина "Управление и администрирование ERP систем" предназначена для студентов, желающих приобрести знания и навыки, необходимые для успешного управления и администрирования систем планирования ресурсов предприятия (ERP). Студенты изучат основные концепции ERP систем, их архитектуру, функции и процессы, а также освоят практические навыки настройки, поддержки и оптимизации ERP систем.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Анализ данных и машинное обучение

  Дисциплина "Анализ данных и машинное обучение" предназначена для студентов, желающих приобрести фундаментальные знания и практические навыки в области анализа данных и применения методов машинного обучения. В рамках курса рассматриваются теоретические основы, алгоритмы и инструменты для обработки и анализа данных, а также разработки и внедрения моделей машинного обучения.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Технологии разработки игровых приложений

  Дисциплина предполагает изучение студентами следующих тем: Основы программирования трехмерных игр. Виртуальный компьютер для программирования трехмерных игр. Трехмерная математика и преобразования. Секреты трехмерной визуализации. Методы сложного текстурирования. Алгоритмы разбиения пространства и определения видимости. Освещение и тени. Анимация, физическое моделирование и оптимизация. Анимация, движение и обнаружение. Технологии оптимизации

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Основы программирования устройств робототехники

  Дисциплина предполагает изучение студентами следующих тем: Кинематика роботов: анализ положения, дифференциальные движения и скорости. Планирование траектории. Приводы, датчики и простые алгоритмы обработки датчиков. Визуальный сервопривод. Архитектура программирования и управления роботом. Избранные темы по мобильной робототехнике (локализация, картография, навигация и планирование движения).

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Системы видеонаблюдения Dahua

  Курс "Системы видеонаблюдения Dahua" предназначен для студентов и специалистов, стремящихся получить знания и навыки, необходимые для установки, настройки и администрирования систем видеонаблюдения на основе оборудования и технологий компании Dahua Technology. В рамках курса рассматриваются основные компоненты систем видеонаблюдения, принципы их работы, а также практические аспекты внедрения и управления системами безопасности.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Применение ИИ в стартап проектах

  Курс "Применение ИИ в стартап проектах" предназначен для студентов и предпринимателей, стремящихся использовать искусственный интеллект (ИИ) для создания и развития стартапов. В рамках курса рассматриваются основные концепции и технологии ИИ, а также способы их применения для решения бизнес-задач, повышения эффективности процессов и создания инновационных продуктов и услуг.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Системы искусственного интеллекта и нейронные сети

  Изучая данную дисциплину, студенты получат теоретические знания об устройстве нейронных сетей, алгоритмах работы и типах нейронных сетей применяемых для различных задач. Получат навыки по их построению и обучению, применению нейронных сетей для распознавания и оцифровке изображений текстов, нахождению объектов на изображениях и в видеопотоках, применению нейронных сетей при управлении устройствами «умного дома»

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Обработка естественного языка

  «Обработка естественного языка» – это дисциплина, посвященная пониманию и обработке человеческого языка с помощью компьютеров. Включает методы анализа текста, извлечения информации из текстов, машинного перевода и создания диалоговых систем. Основные задачи: разбор, токенизация, лемматизация и стемминг, распознавание именованных сущностей, анализ сентиментов, Диалоговые системы и чат-боты. Основные методы и технологии: машинное обучение, глубокое обучение, векторные представления слов.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• UX/UI дизайн

  «UX/UI дизайн» – это дисциплина, направленная на проектирование пользовательского опыта (UX) и пользовательского интерфейса (UI). Она включает в себя улучшение взаимодействия пользователя с продуктом, эстетическое оформление интерфейсов, пользовательские исследования и создание прототипов. Основные аспекты UX-дизайна включают: исследование пользователей, информационная архитектура, прототипирование и тестирование и анализ юзабилити. UI-дизайна включают: визуальный дизайн, интерактивный дизайн.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Технологии в интеллектуальных системах управления в IoT

  Курс "Технологии в интеллектуальных системах управления в IoT" предназначен для студентов, стремящихся освоить современные технологии и методы, применяемые для создания и управления интеллектуальными системами в рамках Интернета вещей (IoT). В рамках курса рассматриваются архитектуры IoT, методы обработки и анализа данных, а также разработка и внедрение интеллектуальных систем для автоматизации и оптимизации процессов.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Интеллектуальный анализ данных

  В результате изучения дисциплины «Интеллектуальный анализ данных» студенты освоят компетенции применять современные методы и инструментальные средства прикладной информатики для автоматизации и информатизации решения прикладных задач различных классов и создания информационных систем.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Технологии виртуальной и дополненной реальности

  В результате изучения дисциплины «Технологии виртуальной и дополненной реальности» освоят компетенции применения технологий дополненной и виртуальной реальности в разных сферах жизни: в промышленности, образовании, медицине, космосе, спорте, развлечениях; овладеют навыками работы с аппаратно-программными комплексами дополненной и виртуальной реальности; создания интерактивных приложений для мобильных устройств и продукции с элементами дополненной реальности

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Разработка экспертных систем

  В результате изучения дисциплины освоят компетенции формализации представления знаний, анализа результатов моделирования; применения методов и моделей экспертных систем; оценивания эффективности и выбора типа моделей и методов представления знаний при создании экспертных систем; проектирования и разработки экспертных систем в различных областях знаний

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Основы научного исследования и академическое письмо

  Повышение исходного уровня владения иностранным языком, достигнутого на предыдущей ступени образования, и овладения студентами необходимым и достаточным уровнем коммуникативной компетенции для решения социально-коммуникативных задач в различных областях бытовой, культурной, профессиональной и научной деятельности при общении с зарубежными партнерами, при подготовке научных работ, а также для дальнейшего самообразования

  Год обучения - 3
  Семестр - 3
  Кредитов - 3
  

• Модуль вузовского компонента ООД (Основы этики и антикоррупционной культуры, экология и безопасность жизнедеятельности)

  Учебный курс, позволяющий помочь студенту получить знания о государственных мерах противодействия коррупции, дает возможность понимания сущности современных мировоззренческих проблем, их источников и теоретических вариантов решения, а также принципов и идеалов, определяющих цели, средства и характер деятельности людей. Изучает воздействие технологических процессов на состояние окружающей среды, виды и источники загрязнений, способы и методы очистки, категорирование экологической опасности производства и санитарно-защитных зон, а также параметры и характеристики чрезвычайных ситуаций различного характера, прогнозирование их последствий, методику определения количества и структуры потерь.

  Год обучения - 3
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

Профессии

Результаты обучения

• Знать методы научных исследований и академического письма и применять их в изучаемой области
• Применять знания и понимание фактов, явлений, теорий и сложных зависимостей между ними в изучаемой области
• Владеть широким спектром лексических и грамматических структур языковых знаний в коммуникационной деятельности, знаний социальных, правовых и этических норм, об основных элементах антикоррупционной культуры и уметь использовать их в профессиональной деятельности.
• Владеть методологией и методикой оценки экономического планирования, способами и методами планирования, управление персоналом и инвестиционной деятельностью, организации производства и соблюдения правил техники безопасности и экологии.
• Применять математические, численные, высокопроизводительные вычисления, методы принятия решений, моделирование для различных процессов
• Владеть физическими процессами компьютерных систем и применять архитектурные решения при проектировании информационных систем и их компонентов
• Применять инновационные ИКТ и программные продукты, алгоритмы и методы информационной безопасности в своей профессиональной деятельности
• Владеть средствами, средой, современными технологиями программирования, разрабатывать программное, функциональное обеспечение информационных систем
• Проводить проектирование, настройку, тестирование и сопровождение компьютерных сетей и обеспечивать их безопасность
• Реализовывать системы искусственного интеллекта, проектировать и разрабатывать эргономичные пользовательские интерфейсы, управлять проектами.
• Осуществлять опытную эксплуатацию систем искусственного интеллекта и ее внедрение, разрабатывать систему сбора, хранения, анализа, управления данными с использованием технологий BigData, DataMining, облачных вычислений.

Похожие ОП