6B06126 Прикладной искусственный интеллект в ALT Университет имени Мухамеджана Тынышпаева

Дисциплины

1 Год обучения Инженерная математика Алгоритмы и структуры данных Дискретная математика Теория вероятностей и математическая статистика Основы искусственного интеллекта Введение в генеративный ИИ Операционные системы Linux Программирование на языке Python 3D-моделирование и визуализация Объектно-ориентированное программирование

2 Год обучения Имитационное моделирование Методы обработки и распознавания звука Программирование на языке Java Глубокое машинное обучение SQL базы данных Системное программирование Зеленая экономика и устойчивое предпринимательство Разработка для IoT Профессионально-ориентированный иностранный язык Интеллектуальные методы анализа данных Основы права и антикоррупционной культуры ИИ на транспорте Основы финансовой грамотности Экологические устойчивые технологии Цифровая инклюзия

3 Год обучения Логический вывод в системах искусственного интеллекта Тестирование программного обеспечения Microsoft Power BI (Минор) Минорная программа 1 Охрана труда и безопасность жизнедеятельности Системы управления роботами Основы обработки текстов Тайм-менеджмент Суперкомпьютерные технологии моделирования распределенных систем и процессов Управленческая экономика Минорная программа 2 Основы облачной инфраструктуры Кибербезопасность Основы компьютерных сетей и телекоммуникаций (Cisco) Machine Learning A-Z: Python & R in Data Science Технологии и разработка VR/AR Геймдизайн и проектирование игр Методы обработки и распознавания изображений Основы компьютерных сетей и телекоммуникаций (Huawei) Минорная программа 3 Технологии больших данных Управление ИТ проектами Введение в MongoDB Методы и средства информационного поиска

Профессии

Результаты обучения

• Применять фундаменталь­ные знания, полученные в области математи­ческих и естественных наук, и исполь­зовать их в профессиональной деятельности
• Исследовать методы обработки данных и решения научно-технических задач с помощью математических моделей применяя теорию прогнозирования и принятия решений, нейросетевых технологии.
• Моделировать надежные методы защиты информации при разработке интеллектуально-экспертных систем и в облачных сервисах.
• Моделировать задачи исследования и разрабатывать новые инструменты и приложения для сбора, хранения, анализа больших данных и оптимального управления данными.
• Классифицировать и идентифицировать задачи искусственного интеллекта, выбирать адекватные методы и инструментальные средства решения задач искусственного интеллекта.
• Разрабатывать, тестировать программное обеспечение для решения различных прикладных задач искусственного интеллекта с использованием современных инструментальных средств и языков программирования
• Понимать принципы работы технических и программных средств для разработки моделей локальных, региональных и глобальных компьютерных сетей и облачных вычислений с обработкой больших объемов данных.
• Применять навыки в разработке и поддержке нейросетевых моделей и методов машинного обучения для решения задач.
• Применять навыки внедрении одной или нескольких сквозных цифровых субтехнологий искусственного интеллекта.
• Формировать практические компетенции в области конфигурирования маршрутизаторов и коммутаторов Cisco в условиях многопротокольных сетей, а также в создании и программировании роботов на базе Arduino с акцентом на устойчивое технологическое развитие.
• Эффективно интегрировать знания в области информационно-коммуникационных технологий, устойчивого развития, социально-экономических, правовых и этических аспектов, используя языковые компетенции для профессиональной деятельности в поликультурной, инклюзивной и междисциплинарной среде.
• Планировать и осуществлять профессиональное развитие, применяя междисциплинарные знания в экономике, экологии, устойчивом развитии, безопасности и научных исследованиях для принятия эффективных решений и ответственного управления ресурсами, при этом соблюдая принципы инклюзивности и социальной ответственности.

Похожие ОП