8D06104 Кибернетика и искусственный интеллект в Satbayev University

Дисциплины

1 Год обучения Квантовые вычисления Применение теории фракталов в математическом моделировании Интеллектуальный анализ данных Интеллектуальная собственность и мировой рынок Расширенные методы машинного обучения Методы научных исследований Теория машинного обучения Академическое письмо

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