6B06105 Искусственный интеллект в DMU Kazakhstan

Дисциплины

• Фундаментальные концепции компьютерных наук

  Модуль знакомит студентов с фундаментальными концепциями компьютерных наук в соответствующих областях математики (включая пропозициональную логику, нотацию множества и т.д.). Студенты знакомятся с фундаментальными принципами жизненного цикла программного обеспечения, включая сбор требований, проектирование пользовательского интерфейса, а также этические теории и концепции, связанные с информационной безопасностью и цифровой криминалистикой.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 15
  

• Разработка и внедрение баз данных

  В модуле студент изучит основы проектирования структуры данных в реляционной базе данных, как взаимодействовать с данными в базе данных и как защищать данные в базе данных. Модуль ознакомит с элементами Закона о защите данных 2018 года (DPA 2018) и Общего регламента по защите данных 2016 года (GDPR).

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 15
  

• Операционные системы и сети

  Модуль предназначен для изучения основ компьютерной архитектуры, операционных систем и компьютерных сетей. Подробно рассматриваются вопросы информационной безопасности: конфиденциальность, целостность и доступность, а также уязвимость и безопасность операционных систем, угрозы и атаки.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 15
  

• Компьютерное программирование

  Модуль знакомит с навыками, необходимыми для разработки компьютерной программы, включая анализ проблемы, выработку требований и их преобразование в дизайн. В модуле изучается ключевой принцип надежного программного обеспечения, применяя стандартный промышленный механизм модульного тестирования фреймворка. Студенты рассмотрят различные подходы к определению и решению проблемы в контексте одного из современных языков программирования.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 15
  

• Вычислительный интеллект и компьютерные системы

  Модуль даст студентам прочный фундамент в области неглубоких нейронных сетей, чтобы затем преуспеть в более сложной области глубокого обучения. Знание эволюционных систем даст студентам инструменты для описания решений сложных с точки зрения вычислений задач и использования эволюционных методов для их решения. В модуле будет представлен обзор популярных естественных методов естественных вычислений, дополняющих два столпа CI, включая оптимизацию с помощью муравьиных колоний и роевого интеллекта.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 15
  

• Интеллектуальная робототехника

  Модуль обеспечивает студентам прочные основы физического устройства роботов, охватывающие датчики, компьютерное зрение, исполнительные механизмы стационарных роботов и роботов, которые умеют ориентироваться в окружающей среде. Студенты узнают, как математически описать движение роботов в двухмерном и трехмерном пространстве, а также применять эту математику для построения карт и определения местоположения роботов в окружающей среде. Это позволит получить глубокое понимание интеллектуального поведения, включающее как теорию, так и применение.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 15
  

• Прикладной искусственный интеллект

  Модуль знакомит с практическим применением искусственного интеллекта путем ознакомления с методами и алгоритмами искусственного интеллекта. Модуль охватывает обширные примеры применения прикладного искусственного интеллекта в промышленности и повседневном использовании ИИ.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 15
  

• Команда разработчиков Agile. Проект

  В модуле реализуются групповые проекты по разработке программного обеспечения. Оценка будет направлена на поощрение совместного творчества, сотрудничества и взаимного обучения, как этических подходов к разработке программного обеспечения. Будут рассмотрены технологии и подходы к сбору данных, их обработке и повторному использованию, хранению, безопасности и минимизации данных.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 15
  

• Большие данные и машинное обучение

  Модуль посвящен машинному обучению и его применению к Большим Данным в режиме «дегустации». Модуль охватывает контролируемые и неконтролируемые методы обучения с конкретным применением к анализу данных. Будут рассмотрены отдельные подходы к классификации, регрессии и кластеризации, а также этические вопросы, связанные с ИИ и большими данными.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 15
  

• Агентное моделирование и параллельные вычисления

  Модуль предоставляет всестороннее введение в параллельное программирование с применением в агентном моделировании и программировании мультиагентных систем. Параллельное программирование - это процесс декомпозиции проблемы на более мелкие задачи, которые могут выполняться одновременно с использованием нескольких вычислительных ресурсов (виртуальных машин). Параллельное программирование - широкое понятие. Оно может описывать множество типов процессов, выполняющихся на одной машине или на разных машинах. Когда параллельное программирование реализуется на одной машине, оно также называется многопоточным. Многопоточность может значительно повысить производительность больших агентных симуляций.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 15
  

• Проект развития

  Проект дает студентам возможность продемонстрировать практические и аналитические навыки; работать инновационно и творчески; синтезировать информацию, идеи и практику, чтобы предоставить качественное решение, а также оценить это решение. Студенты должны продемонстрировать надлежащее и активное управление проектом, а также навыки письменной и устной презентации в течение всего периода работы над проектом. Проекты берутся из различных источников, включая: внутренние академические предложения, предложения внешних организаций, а также некоторые проекты от самих студентов.

  Год обучения - 4
  Семестр - 2
  Кредитов - 15
  

• Нечеткая логика и вывод системы

  В этом модуле представлены основные и фундаментальные концепции нечеткой логики, от теории до применения. Нечеткая логика - это математическая модель для работы с неопределенностью, она способна предоставить средства для успешного умозаключения из абстрактных и субъективных понятий. Полученное понимание позволит принять, понять и оценить нечеткую перспективу; развить способность создавать специализированные системы нечеткого вывода, а также способность формулировать мыслительные процессы, необходимые для создания таких систем.

  Год обучения - 4
  Семестр - 2
  Кредитов - 15
  

Результаты обучения

• Разрабатывает программу по заданной спецификации, используя абстракции управления и структуры данных, предоставляемые современным языком программирования. Применяет надежные методы проектирования программного обеспечения при создании компьютерной программы. Анализирует проблему, которая возникла в результате решения задачи и составляет спецификацию программы. Применяет соответствующие методы тестирования программного обеспечения для проверки компонентов компьютерной программы и обеспечения ее надежности
• Демонстрирует теоретическое и практическое понимание компьютерного оборудования, операционных систем и сетей. Соотносит абстрактные понятия логики и систем счисления с их конкретным представлением на реальных машинах. Определяет риски безопасности в распространенных конфигурациях компьютерных операционных систем и предлагает соответствующие меры по их снижению.
• Разрабатывает нормализованный проект базы данных, отражающий бизнес-требования типичного корпоративного сценария. Реализует проекты базы данных с помощью системы управления реляционными базами данных с учетом бизнес-показателей, целостности информации и информационной безопасности.
• Выстраивает и работает с высказываниями пропозициональной логики. Конструирует и работает с теоретико-множественными математическими объектами. Проводит вероятностные вычисления и осуществляет проверку гипотез. Демонстрирует общее понимание жизненного цикла разработки программного обеспечения, включая основные принципы проектирования, ориентированного на пользователя, и понимание контрастных подходов к структурированию процесса разработки. Демонстрирует понимание ключевых теорий и текущих этических проблем в области информационных систем и вычислительной техники, включая профессионализм и этические кодексы.
• Находит решения в области параллельных вычислений; имеет опыт реализации многопоточного агентного моделирования с использованием программирования на CUDA; демонстрирует глубокое понимание и способность находить и использовать соответствующие результаты из научной литературы
• Критически оценивает Большие данные, понимает, откуда они берутся, каковы их возможности и проблемы, в том числе инфраструктуры хранения. Разрабатывает решения для исследования, визуализации и аналитики данных, используя подходящие фреймворки машинного обучения, такие как Apache Spark. Определяет, описывает и применяет набор алгоритмов машинного обучения. Проводит исследования в области компьютерной этики, интегрирует сложные и иногда противоречивые идеи в последовательный анализ, демонстрирующий интегративные, синоптические и аналитические навыки
• Применяет различные методы вычислительного интеллекта; применяет соответствующие методы работы с данными и распознает виды необъективности данных
• Уверенно и полно описывает различные конфигурации датчиков и исполнительных механизмов, обладает знаниями, когда следует применять те или иные конфигурации. Поясняет экспресс-движение робота с помощью математических объяснений. Разрабатывает сложную робототехническую систему, включающую локализацию, картирование и, при необходимости, использует компьютерное зрение.
• Создает решения проблем на основе кода, оформляя соответствующую документацию; применяет передовой опыт в разработке кода; находит ответы на проблемы программирования. Проводит исследования в области компьютерной этики и интегрирует различные идеи в последовательный анализ системы. Демонстрирует критические и аналитические навыки в определении и понимании рисков, связанных с управлением проектами программного обеспечения
• Предлагает решения путем создания полностью функционирующей нечеткой системы вывода на основе выбранной студентом области. Демонстрирует понимание нечеткой перспективы при моделировании абстрактных понятий. Умеет сформулировать критические замечания и дать оценку процессам принятия решений, принятым при обосновании окончательной конфигурации системы.
• Объясняет, оценивает и применяет системное мышление ИИ и ряд методов и алгоритмов ИИ. Умеет подбирать их оптимальные варианты
• Применяет теоретические и практические концепции из программы обучения для построения решения практической задачи или проблемы; проводит исследования и анализ для поддержки требований проекта. Планирует и самостоятельно управляет работой; оценивает потенциальное глобальное воздействие работы; представляет работу с помощью отчета, в котором описаны, проанализированы и критически оценены процесс и продукт. Представляет и защищает работу на официальной демонстрации

Похожие ОП