7M06102 Machine Learning & Data Science в Satbayev University

Дисциплины

1 Год обучения Information retrival and Information extaraction Big Data processing and applications Администрирование систем и сетей Основы NLP Иностранный язык (профессиональный) Прикладное машинное обучение и глубокое обучение Advanced Python Управление ИТ проектами Методология научного исследования и инновационная деятельность Интеллектуальная собственность и научные исследования Системы бизнес-анализа данных Искусственный интеллект и Машинное обучение Облачные технологии Педагогика высшей школы История и философия науки Психология управления Advanced R

2 Год обучения Reinforcement Learning Генеративный ИИ Моделирование экосистем Business Intelligence Разработка интеллектуальных приложении Стратегии устойчивого развития Глубокое обучение в NLP Reserch Project Трансформерные архитектуры в больших языковых моделях Вычислительный интеллект Компьютерное зрение и обработка изображений

Профессии

Результаты обучения

• Применять иностранный язык на профессиональном уровне, позволяющем осуществлять преподавание базовых дисциплин в вузах, проводить обзор литературных источников, анализировать тенденции современной науки и определять перспективные направления научных исследований.
• Применять модель программирования MapReduce для обработки научных и масштабируемых данных.
• Планировать и проводить семинарские, практические, лабораторные занятия с учетом требований разработанных и утвержденных рабочих учебных планов и методических указаний, разрабатывать учебно-методические материалы для сопровождения образовательного процесса и реализации инноваций в обучении и воспитании обучающихся, применять знания педагогики и психологии высшей школы в своей педагогической и научно-исследовательской деятельности.
• Применять методы статистического анализа и машинного обучения применительно к задачам обработки различных данных, включая структурированные, неструктурированные, научные, геномные и т.п., вести научные изыскания, организовывать работы по сбору, хранению и обработке информации, создавать аналитические системы и рекомендательные сервисы на основе алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения.
• Устанавливать межличностные и групповые коммуникации; определять свою роль в команде, ставить цели и формулировать задачи, связанные с ее реализацией; выстраивать взаимодействие с учетом социальных особенностей членов команды; проектировать и организовывать командную работу; определять потребности участников команды в овладении новыми знаниями и умениями.
• Интегрировать знания, полученные в рамках разных дисциплин для решения научно-исследовательских задач в новых незнакомых условиях и генерации новых идей в контексте научных исследований в области искусственного интеллекта и интеллектуального анализа данных.
• Применять подход, основанный на численных методах решения задач оптимизации и линейного программирования, для формализации и моделирования объектов реального мира.
• Извлекать нужную информацию из всевозможных источников, включая информационные потоки в режиме реального времени, разрабатывать научные, технические и инновационные решения для информационной инфраструктуры предприятия с учетом возможностей технологий больших данных, моделей облачных вычислений и принципов информационной безопасности, обеспечивая при этом экологическую устойчивость, цифровую инклюзивность, этическую осознанность и равный доступ к цифровым ресурсам для всех категорий пользователей.
• Применять концепции проектирования и разработки программного обеспечения, моделирования бизнес-экосистем, моделей виртуальной реальности, систем реального времени.
• Разрабатывать и внедрять модели глубокого обучения и обучать их на реальных наборах данных.

Похожие ОП