8D06104 Кибернетика и искусственный интеллект в Satbayev University

Дисциплины

• Квантовые вычисления

  Дисциплина содержит основные сведения по квантовой теории в изложении, предназначенном для докторантов с базовой математической и программистской подготовкой: пространство квантовых состояний, операторы физических величин, уравнение Шредингера, вычислительные методы: метод Хартри-Фока, диффузионный метод Монте-Карло. Даются начальные сведения из теории квантовых компьютеров: методы реализации квантовых гейтов, и квантовых вычислений: алгоритм Гровера, а также методы численного моделирования многочастичных квантовых систем.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Применение теории фракталов в математическом моделировании

  Цель: углубленное изучение фрактальных множеств, их свойств, методов исследования и построения, приобретение знаний о возможности описания многих природных процессов и явлений при помощи теории фракталов. Содержание: новые эффективные способы математического описания сложных явлений, методы фрактального анализа временных рядов; размерность фрактальных объектов; возможности практического применения идей фрактальной геометрии.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Интеллектуальный анализ данных

  Целями освоения дисиплиныявляются изучение современных методов анализа данных и ознакомление с реальными задачами, решаемыми с их применением; развитие практических навыков использования основных методов и алгоритмов интеллектуального анализа данных. Курс обеспечивает логическую связь между дополнительными главами дисциплин математического цикла с дисциплинами, связанными с программированием и компьютерным моделированием. В процессе изучения дисциплины докторанты знакомятся с современными методами машинного обучения.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Интеллектуальная собственность и мировой рынок

  Цель: подготовка специалистов в области права интеллектуальной собственности, умеющие анализировать и прогнозировать тенденции его развития на мировом рынке, разрабатывать стратегии для защиты и коммерциализации интеллектуальной собственности. Содержание: глобальные аспекты интеллектуальной собственности и ее роль в международной торговле и экономике, анализ международных соглашений и конвенции, стратегии управления ИС, кейсы по защите и нарушению прав на интеллектуальную собственность в различных юрисдикциях.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Расширенные методы машинного обучения

  Цель: выработка умений по практическому применению методов машинного обучения для построения формальных математических моделей и интерпретации результатов моделирования при решении задач в различных прикладных областях. Содержание: теоретические знания по основам машинного обучения для построения формальных математических моделей и интерпретации результатов моделирования, методы машинного обучения, методы построения алгоритмов, способных обучаться.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Методы научных исследований

  Цель: состоит в овладении знаниями о законах, принципах, понятиях, терминологии, содержании, специфических особенностях организации и управлении научными исследованиями с использованием современных методов наукометрии. Содержание: структура технических наук, применение общенаучных, философских и специальных методов научных исследований принципов организации научных исследований, методологических особенностей современной науки, путей развития науки и научных исследований, роли технических наук, информатики и инженерных исследований в теории и на практике.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Теория машинного обучения

  Изучаемые темы включают: контролируемое обучение (генеративное / дискриминационное обучение, параметрическое / непараметрическое обучение, нейронные сети, метод опорных векторов); обучение без учителя (кластеризация, уменьшение размерности, методы ядра); теория обучения (компромиссы / компромиссы, практические советы); Усиление обучения и адаптивное управление. На курсе также будут обсуждаться последние приложения машинного обучения, такие как роботизированное управление, интеллектуальный анализ данных, автономная навигация, биоинформатика, распознавание речи, а также обработка текстовых и веб¬данных.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Академическое письмо

  Цель: развитие навыков академического письма и стратегии письменной речи у докторантов в области инженерных и естественных наук. Содержание: основы и общие принципы академического письма, включая: написание эффективных предложений и абзацев, написание абстракта, введения, вывода, обсуждения, заключения, использованных литературных источников; цитирование в тексте; предотвращение плагиата, а также составление презентации на конференции.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

Профессии

Результаты обучения

• 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 кибернетики и искусственного интеллекта.
• Применять различные виды моделей, используемых при разработке систем искусственного интеллекта, описывать взаимосвязь между моделями и разработкой систем искусственного интеллекта. Создавать аналитические системы и рекомендовать сервисы на основе алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения.
• Применять методы машинного обучения применительно к задачам обработки больших данных, вести научные изыскания, организовывать работы по сбору, хранению и обработки информации.
• Применять методологию научного познания, принципы и структуру проведения научных исследований, использовать экспериментальные и теоретические методы исследования в области кибернетики и искусственного интеллекта.
• Создавать квантовые схемы и производить анализ, использовать квантовые алгоритмы при реализации методов вычислений.
• Проводить стилистический анализ научных, научно-технических и научно-популярных текстов, применять методику работы с текстом, включая поиск информации в справочной, специальной литературе и компьютерных сетях, использовать навыки ораторского искусства, правильного и логичного оформления свих мыслей в устной и письменной форме.
• Организовывать и планировать исследования, ставить конкретные задачи научных исследований в области квантовых вычислений, и решать их с помощью современной аппаратуры и оборудования.
• Извлекать нужную информацию из всевозможных источников, включая информационные потоки в режиме реального времени, разрабатывать научные, технические инновационные решения для информационной инфраструктуры предприятия с учетом возможностей технологий больших данных.
• Уметь анализировать и прогнозировать тенденции подготовки специалистов в области права интеллектуальной собственности на мировом рынке, разрабатывать стратегии для защиты и коммерциализации интеллектуальной собственности.

Похожие ОП