6B06155 Искусственный интеллект в КазУТБ

Дисциплины

• Современные методы и средства программирования

  Дисциплина направлена на изучение вопросов проектирования, разработки и испытания больших программных систем с точки зрения требований разработчика. Курс обобщает полученные знания, и обеспечивает изучение современных технологий разработки программного обеспечения. Обучающиеся знакомятся с парадигмой программирования, с различными методами и системами программирования.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Основы программирование на языке Python

  Дисциплина изучает основы программирования, охватывает ключевые концепции и технологии, используемые для разработки приложений. Обучающиеся знакомятся с синтаксисом, работой с переменными, условными операторами, циклами, функциями, алгоритмизацией, структурированным программированием и применением библиотек Python для решения прикладных задач, таких как обработка данных и автоматизация процессов.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Линейная алгебра

  Дисциплина направлена на основные концепции и методы работы с линейными структурами, такими как векторы, матрицы и линейные пространства Обучающиеся осваивают основные методы работы с линейными структурами, понимают свойства векторных пространств, научаться решать системы линейных уравнений и использовать матричные методы для анализа различных математических и прикладных задач.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Алгоритмы, структуры данных и программирование (СИ)

  Дисциплина направлена на изучение структуры данных и алгоритмах, построение данных, массивы, алгоритмы поиска, стэк, очереди, одно- и двусвязанные списки, деревья, сортировки, хэш таблицы, арифметические алгоритмы, графы. По окончании курса обучающиеся получают навыки и знания, необходимые для структур данных, используемых на разных уровнях представления данных, определяемых этапами программирования программы.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Математический анализ

  Дисциплина направлена на овладение математическим аппаратом, позволяющим моделировать и решать математические задачи. Владеет численными последовательностями, дифференциальным и интегральным исчислением функции одной переменной, неопределенными и определенными ингералами, дифференциальными уравнениями, теорией рядов, решением задач многомерной функции. Обучающиеся используют математические методы для решения задач в профессиональной деятельности.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 6
  

• Модуль экономики, предпринимательства, права и финансовой грамотности (основы экономики и предпринимательства, основы права и антикоррупционная культура, основы финансовой грамотности)

  Интегрированная дисциплина охватывает основы экономики, предпринимательства, права и финансовой грамотности. Изучает ключевые экономические концепции, принципы ведения бизнеса, юридические аспекты деятельности и основы антикоррупционной культуры. Рассматривает базовые принципы финансового планирования, управления личными финансами и инвестициями. Способствует развитию навыков для эффективного принятия экономических решений, правовой защиты, формирования устойчивых бизнес-компетенций и управления личными финансами.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Численные методы

  Дисциплина направлена на овладение математическим аппаратом, позволяющим моделировать и решать методы численных вычислений. Владеет теоретическими основами и программными средствами численных методов алгебры, нелинейных алгебраических уравнений, интерполяции функций, приближенных вычислений интеграла, методов и решений предельных задач.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Теория вероятностей и математическая статистика

  Дисциплина направлена на формирование теоретических знаний и практических навыков в теории вероятностей и математической статистике. Владеет решением задач теории вероятностей, элементов комбинаторики, дискретных случайных величин, статистических множеств, выборочных уравнений регрессии. Обучающиеся используют математические методы для решения задач в профессиональной деятельности.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Кросс-платформенное программирование

  Дисциплнина изучает основные концепции и преимущества, основы проектирования архитектуры кросс-платформенных приложений, пользовательский интерфейс, управление и работа с базами данных. Дисциплина предоставляет необходимые знания и навыки для успешной разработки и управления кросс-платформенными проектами. Создавать приложения, которые могут работать на разных операционных системах и устройствах с минимальными изменениями в коде.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Визуальное программирование

  Дисциплина изучает визуальное программирования, его преимущества, основные элементы графического интерфейса и их назначение. Создание интерфейсов для взаимодействия с пользователем, новые тенденции в индустрии разработки программного обеспечения. Обучающиеся осваивают различные инструменты визуального программирования, могут использовать инструменты визуального программирования при разработке программного обеспечения применяя средства визуального программирования.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Операционные системы

  Дисциплина направлена на формирование теоретических знаний в области построения современных операционных систем, способов организации вычислительных процессов, методов разработки алгоритмов взаимодействия прикладных программ с операционной системой и механизмов их реализации. Изучает назначение и функции операционных систем, архитектура операционных систем, управление процессами, потоками, памятью в операционных системах и управление вводом – выводом и файловые системы.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Продвинутый Python

  Дисциплина направлена на изучение анализа данных и применения автоматизированных методов работы с данными с использованием алгоритмов, созданных на языке Python. Дисциплина позволяет углубить теоретические знания в области программирования на Python, формирует навыки разработки системы управления элементов искусственного интеллекта, разработки структуры меню, разрабатывать графический дизайн интерфейсов, используя фреймворки Python.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Компьютерные системы обработки данных

  Дисциплина направлена на приобретение системных знаний и практических навыков применения современных программных систем поиска и систематизации информации. Овладение навыками применения средств компьютерной обработки данных, визуализации результатов. Курс изучает пакеты прикладных программ для обработки и анализа данных.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Web программирование

  Дисциплина направлена на освоение программирования для веб-приложений и развитие навыков работы с элементами веб-страниц, а также интеграции различных технологий для создания современных проектов в сети. После изучения дисциплины студенты приобретают навыки создания и стилизации веб-страниц, работы с серверными технологиями и базами данных, разработки динамичных веб-приложений, оптимизации и защиты веб-приложений, а также работы в команде с использованием систем контроля версий.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Теория графов

  Дисциплина изучает основные понятия и математический аппарат теории графики; изучение основных проблем теорий графов и методов их решения, формирование навыков эффективного использования графических моделей для решения прикладных задач, использование инструментов для создания программного интерфейса для реализации графических алгоритмов.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Системы искусственного интеллекта

  Дисциплина изучает систематизированные знания об основных моделях, методах, средствах и языках, используемые при разработке систем искусственного интеллекта, а также основные методы поиска решений, применяемые в таких системах. Обучающиеся осваивают сравнительный анализ и обосновывают выбор модели и средств представления знаний, строят модели заданной предметной области .

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Надежность информационных систем

  Дисциплина изучает основные понятия и термины, связанные с надежностью, методы оценки надежности систем для определения важности надежности в информационных системах, включая проверку устойчивости, надежность различных информационных систем с использованием качественных и количественных методов

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Компьютерные сети и облачные технологии

  Дисциплина направлена на изучение концепции и инструменты построения облачной инфраструктуры, основные модели предоставления услуг облачных вычислений, современные платформы облачных вычислений. Обучающиеся осваивают теоретические и практические знания о технологии облачных вычислениях, управлять процессами создания и использования информационных сервисов.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Теория принятия решений

  Дисциплина направлена на изучение основных типов задач выбора и принятия решений, их постановку и реализацию, методы и модели, используемые при проектировании человеко-машинных систем для выбора и принятия решений. Дисциплина формирует навыки исследования операций и системного анализа, связанные с процессом принятия решений.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Представление данных и знаний в сети

  Дисциплина направлена на изучение базовых элементов сетевых технологий: терминологией, техническими средствами, основам теории передачи данных и сетевым программным обеспечением, основам службы качества сетевого обслуживания, а также основам информационной безопасности компьютерных систем и сетей. По окончании курса обучающиеся способны проверять правильность передачи данных; обнаружить и устранить ошибки при передаче данных.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Инженерная и компьютерная графика

  Дисциплина направлена на изучение основных тем, связанных с созданием и обработкой графических изображений, применяемых в инженерных и технических областях. Основные компоненты графических систем, аппаратные и программные средства для работы с графикой. Обучающиеся осваивают теоретические знания и практические навыки, необходимые для работы с графическими системами в режиме решения инженерных задач.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Сетевое администрирование

  Дисциплина направлена на формирование знаний и практических навыков в использовании современных технологий для построения и администрирования локальной сети уровня предприятия. Выполнение учебной программы позволяет обучающимся ознакомиться с основными протоколами передачи данных в современных сетях, освоить современные средства, используемые для администрирования локальной сети.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Криптографические методы защиты информации

  Дисциплина изучает основные понятия и терминологию криптографии. Задачи и цели криптографии, алгоритмы шифрования, симметричное шифрование, основные алгоритмы, преимущества и недостатки хеширование и цифровые подписи, принципы работы хеш-функций. Обучающиеся осваивают основные методы криптоанализа, протоколы криптографической защиты, применять этические и правовые аспекты криптографии

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Проектирование и разработка архитектур информационных систем

  Дисциплина направлена на изучение принципов проектирования и создания архитектуры информационных систем, включая выбор технологий, компонентов и методов их интеграции. Обучающиеся изучают методологию проектирования, учатся разрабатывать масштабируемые, эффективные и безопасные архитектуры, а также решают задачи оптимизации и обеспечения надежности информационных систем.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Информационная безопасность и защита информации

  Дисциплина направлена на глубокое овладение основами информационной безопасности и методами защиты информации. Рассматриваются основные принципы информационной безопасности, виды угроз, криптографические методы, аутентификация и авторизация, сетевая безопасность, технологии защиты информации

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Организация компьютера и системное программирование

  Дисциплина направлена на изучение основ архитектур и структуры современных операционных систем и системного программного обеспечения, структурную и функциональную схему персонального компьютера, назначение, виды и характеристики центральных и внешних устройств ПЭВМ. По окончании курса обучающиеся получат навыки и знания, необходимые для применения основных методов управления и проектирования, тестирование и верификацию на основе моделей, конструирования компиляторов.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Экономика предприятия

  Курс направлен на изучение базовых знаний в области экономики предприятий и организаций, форм организации производства и оценки их эффективности, вопросов определения величины и направления рационального использования производственных ресурсов, а также овладение навыками оперировать экономическими показателями, анализировать ситуации и предлагать эффективные стратегии решения экономических проблем предприятий, учитывая особенности их функционирования в современных условиях рыночной среды.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Базы данных и СУБД

  Дисциплина изучает основные понятия баз данных и принципы работы систем управления базами данных (СУБД), моделирование данных, создание SQL-запросов, а также методы управления и защиты данных. Рассматриваются проектирование данных, использование реляционных моделей и применение современных инструментов.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Введение в архитектуры нейронных сетей

  Дисциплина изучает основные алгоритмы обучения нейронных сетей, включая метод обратного распространения ошибки. Применение нейронных сетей для решения конкретных задач в различных областях, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка, игры и другие приложения. По окончании курса обучающие способны анализировать и решать задачи с применением нейронных сетей и машинного обучения.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Объектно-ориентированное программирование (Java)

  Дисциплина направлена на формирование систематизированных знаний и практических навыков в области объектно-ориентированного программирования. Изучают системы технологии программирования Java, среду разработки Eclipse, типы данных, переменные, операторы, создание и использование объектов. После освоения дисциплины обучающийся разрабатывает программы в среде Java, работает в Eclipse, применяет объектно-ориентированные принципы, оптимизирует код и отлаживает программы.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Программирование мобильных приложений (iOS и Android)

  Дисциплина направлена на изучение архитектуры мобильных платформ, инструментов программирования и принципов проектирования мобильных приложений. Обучающиеся осваивают жизненный цикл приложений, создание пользовательского интерфейса, работу с файлами, базами данных, геолокацией и телефонией. В рамках дисциплины приобретаются практические навыки программирования, тестирования и оптимизации мобильных приложений, а также использование инструментов разработки.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Современные инструменты и технологии интеллектуального анализа данных

  Дисциплина направлена на изучение основных методов анализа данных, понимание условий, в которых эти методы используются, для решения проблем и без ограничений, использовать пакет rattle свободной программной среды R для анализа реальных социальных данных. По окончании курса обучающиеся получают навыки и знания, необходимые для производительности обработки и анализа данных.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Искусственный интеллект в управлении объектами

  Дисциплина изучает основные понятия и принципы работы систем искусственного интеллекта, а также их применение в управлении объектами. Методы и технологии искусственного интеллекта для эффективного управления объектами. По окончании курса обучающиеся получают навыки и знания, необходимые для успешного управления объектами с применением современных технологий искусственного интеллекта.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Обработка изображений в системах искусственного интеллекта

  Дисциплина направлена на изучение базовых значении обработки изображений в области искусственного интеллекта. Алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения для анализа изображений. Обучающиеся осваивают процесс использования свёрточных нейронных сетей (CNN) для распознавания и классификации изображений.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Устойчивое развитие, экология и безопасность жизнедеятельности

  Курс направлен на формирование системного понимания принципов обеспечения баланса между экономикой, социальным развитием общества, сохранением окружающей среды, защитой жизни и здоровья человека. Развивает навыки эффективного управления энергией и отходами в циркулярной экономике при разработке национальных стратегий и осуществлении бизнес-процессов; анализа, прогнозирования и минимизации техногенных, природных и социальных рисков; экоустойчивого образа жизни и ответственного отношения к собственной безопасности.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Разработка искусственных нейронных сетей

  Дисциплина изучает основные принципы и методы разработки искусственных нейронных сетей. Рассматриваются архитектуры нейросетей, алгоритмы обучения, оптимизационные методы и их применение. Изучаются основные фреймворки для разработки нейросетей, такие как TensorFlow и PyTorch.Обучающиеся осваивают процесс проектирования, настройки и обучения нейронных сетей, а также принципы работы с большими данными и техниками предотвращения переобучения.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Экономический анализ

  Формирование аналитического, творческого мышления через получение целостного представления об экономическом анализе как важнейшей функции управления организациями, понимание и понимание основных методов экономического анализа и их применение на различных этапах процесса разработки и принятия управленческих решений, приобретение практических навыков по анализу и оценке различных направлений производственно-хозяйственной деятельности, финансово-инвестиционная деятельность организации.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Основы научных исследований

  Дисциплина направлена на изучение научного метода, методов сбора и анализа данных, а также этапы разработки и реализации научного исследования. Дисциплина формирует у обучающихся компетенции в применении научных методов и инструментов для анализа информации, а также развивают аналитическое, критическое мышление и способность к научному исследованию информационных явлений

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Обработка естественных языков

  Дисциплина направлена на изучение основных концепций и задач, таких как распознавание речи, машинный перевод, анализ ключей и создание текста. Методы очистки и нормализации данных, обзор методов обучения, используемых для создания моделей, которые могут распознавать закономерности и принимать решения на основе данных. Студенты осваивают процесс разработки, могут применять алгоритмы, а также использовать существующие библиотеки и инструменты для решения конкретных задач

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Технологии виртуальной и дополненной реальности

  Дисциплина изучает современные подходы и инструменты, используемые для создания виртуальных и дополненных сред. Определение понятий виртуальной (VR) и дополненной реальности (AR), их отличия и особенности. Изучение платформ и инструментов для разработки VR и AR приложений. Обучающиеся осваивают навыки разработки простых приложений с использованием популярных платформ.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Инструменты ИИ в решении задач прогнозирования

  Дисциплина направлена на изучение базовых принципов, особенностей построения и области применения прогнозных моделей, дается обзор и описание классификации и кластеризации прогнозирования, анализа предметной области с использованием методов и моделей прогнозирования в разных задачах навыками выбора методов и инструментальных средств искусственного интеллекта для решения задач в зависимости от особенностей предметной области.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Визуальное программирование и интеллектуальный анализ данных

  Дисциплина изучает основные концепции и принципы визуального программирования. Обзор инструментов и платформ Scratch, LabVIEW, Visual Studio, Power BI. Создание простых визуальных приложений. Использование библиотек и фреймворков для анализа данных. Разработка проектов в области визуального программирования. Обучающиеся осваивают основные методы анализа данных для решения реальных задач.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Экономические риски на предприятиях

  Дисциплина формирует способности применять экономико-математические модели для анализа и оценки рисков предприятия, что позволяет принимать обоснованные управленческие решения. Студенты изучают методы моделирования рисков, включая использование программных средств, и овладевают приемами формализованного представления задач оценки риска, применяемых в реальной практике управления экономическими рисками на предприятии.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Аппаратно-программная реализация элементов искусственного интеллекта

  Дисциплина направлена на приобретение знаний и навыков необходимые для решений задач искусственного интеллекта с применением аппаратно-программных средств. Дисциплина предполагает изучение и реализацию аппаратной модели элементов нейронных сетей, и выбор архитектуры, соответствующей аппаратным средствам выполнения вычислений в задачах искусственного интеллекта.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Научные подходы для анализа информации

  Дисциплина направлена на изучение аналитического, критического мышления и способности к научному исследованию информационных явлений. Основной задачей является формирование у обучающихся умения систематизировать, оценивать и интерпретировать данные с применением современных научных методов и инструментов

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Математические модели искусственного интеллекта

  Дисциплина направлена на изучение математического моделирования искусственного интеллекта, формирование навыков решения трудноформализуемых инженерных задач в нейросетевом логическом базисе. Дисциплина формирует знания при применении математических инструментов для решения задач в области ИИ, а также формирует понимание теоретических основ, необходимых для исследований и разработки новых технологий в данной области.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Анализ социальных сетей и визуализация данных

  Дисциплина направлена на обучение выявлению сетевых задач в социологических данных и применение структурного анализа к практическим проблемам социологии, освоение концептуального аппарата науки о сетях, обучение в сборе и анализе сетевых данных. Владеет навыками представления количественных данных посредством их визуализации и техническими инструментами визуализации данных.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Современные статистические методы прогнозирования

  Дисциплина изучает множественную линейную регрессию, оценку параметров, диагностику моделей, использование регрессии для прогнозирования. Критерии выбора наиболее эффективных моделей прогнозирования, использование перекрестной проверки. По окончании курса обучающиеся способны оценивать и интерпретировать закономерности в данных с помощью различных статистических методов.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Робототехника и ІоТ -технологий

  Дисциплина изучает проектирование, разработку и управление роботами, а также интеграцию устройств интернет вещей. Обучающиеся осваивают принципы работы сенсоров, актуаторов и микроконтроллеров, а также применяют полученные знания для создания умных решений в различных сферах.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Искусственный интеллект и когнитивные системы

  Дисциплина направлена на изучение основных концепции и методов, лежащие в основе искусственного интеллекта и его применения в различных сферах. Она изучает как теоретические аспекты, так и практические применения искусственного интеллекта и когнитивных технологий. По окончании курса обучающиеся способны понимать основные концепции и терминологию, связанную с искусственным интеллектом

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Глубокое машинное обучение

  Дисциплина направлена на изучение методов и моделей глубокого обучения, рассматривает количественные и качественные области машинного обучения, методы решения задач искусственного интеллекта с использованием глубоких нейронных сетей. Дисциплина формирует знания обучающихся по применению системы глубокого обучения в таких областях, как компьютерное зрение, распознавание речи, обработка естественного языка, и других.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Интеллектуальные системы управления

  Дисциплина направлена на изучение методов искусственного интеллекта, принципов работы и базовых компонентов интеллектуальных систем, оптимизации процессов в различных сферах. Основное внимание уделяется разработке и внедрению интеллектуальных систем, которые могут самостоятельно принимать решения. Обучающиеся осваивают основные методы направленных на разработку простейших интеллектуальных систем управления для закрепления теоретических знаний.

  Год обучения - 4
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Pазработка игровых приложений на современных платформах

  Дисциплина направлена на изучение принципов игрового программирования, работы с графикой, анимацией, а также на освоение методов оптимизации и публикации игр, что позволит создавать собственные проекты и работать в игровой индустрии. Обучающиеся осваивают основные принципы, создание игровой графики, звуковой дизайн, программирование игровой механики и обеспечение удобства использования игры с пользовательским интерфейсом.

  Год обучения - 4
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Безопасность и этика ИИ

  Дисциплина направлена на изучение основ безопасности искусственного интеллекта, основных угроз и уязвимостей систем искусственного интеллекта, способов предотвращения и минимизации рисков, связанных с использованием искусственного интеллекта. Понимание принципов этики в контексте разработки и применения искусственного интеллекта. Обучающиеся осваивают навыки разработки безопасных и этичных решений.

  Год обучения - 4
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Обработка больших данных (Big data)

  Дисциплина направлена на изучение основ работы с большими данными, методов их анализа, инструментов и технологий, применяемых в этой области. Понятие больших данных, их характеристики, статистические методы, методы машинного обучения, обработка данных и визуализацию. Знания, полученные в результате освоения дисциплины, помогут понимать концепции и технологии, связанные с большими данными, которые используются для обработки и анализа данных.

  Год обучения - 4
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Информационные технологии в дизайне компьютерных игр

  Дисциплина направлена на формирование у обучающихся профессиональным навыкам проектирования цифровых интерфейсов взаимодействия с пользователями и их вовлечения в продукт, развитие технических и эстетических представлений об инструментах и способах проектирования игровых и интерактивных приложений, овладение основными методами прототипирования арт-игр, физических игр и метаигр

  Год обучения - 4
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Облачные базы данных

  Дисциплина направлена на изучение технологии, методов хранения, управления и обработки данных в облачных вычислениях. Основное внимание уделяется различным моделям облачных баз данных, способам их развертывания, архитектуре и безопасности. Обучающиеся осваивают технологии разработки облачных приложений, распределенных систем и концепцию облачных систем.

  Год обучения - 4
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

Профессии

Результаты обучения

• Применяет в профессиональной деятельности экономические, правовые, а также основы финансовой грамотности, устойчивого развития и безопасности жизнедеятельности, используя ключевые экономические и правовые принципы, анализируя финансовые риски и их влияние на качество жизни, демонстрируя гражданскую ответственность и ответственное поведение.
• Решает профессиональные задачи в области информационных систем и технологий, применяя правила и методы математических, естественных наук.
• Проектирует простые нейронные сети для решения заданных задач, применяя основные концепции и компоненты нейронных сетей, управляя процессами создания и использования информационных сервисов.
• Обеспечивает системную безопасность организации, безопасность информации на предприятии, применяя современные методы защиты информации.
• Применяет современные алгоритмы, методы и технологии при проектировании и разработке программного обеспечения.
• Применяет различные платформы и языки программирования, анализируя результаты программного кода.
• Применяет прототипы интеллектуальной системы на основе существующих моделей искусственного интеллекта, используя языки программирования.
• Реализует процессы разработки, требований и фундаментальных принципов построения программного обеспечения, применяя современные алгоритмические языки путем внедрения масштабируемых приложений на базе современных библиотек и фреймворков.
• Применяет современные методы проектирования, моделирования программных приложений и информационных систем.
• На основе научных исследований, применяет количественные и качественные методы анализа в работе аналитических систем и роботизированной техники, искусственный интеллект и нейронные сети при принятии управленческих решений.
• Анализирует экономические показатели, предлагая эффективные стратегии решения экономических проблем предприятий, используя основные методы анализа и оценки с применением программных средств.

Похожие ОП