6B06103 Прикладной искусственный интеллект в КазНЖПУ, QYZPU

Дисциплины

• Линейная алгебра

  Дисциплина направлена на формирование и понимание основ линейной алгебры, развитие навыков применения её методов для решения практических задач, а также умений анализа и интерпретации полученных результатов. Освоение дисциплины способствует подготовке к более сложному синтезу и оценке математических моделей, используемых в технических областях. Студенты развивают ключевые компетенции, необходимые для дальнейшего изучения математических и инженерных концепций.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Основы алгоритмизации и программирования

  Дисциплина направлена на формирование у студентов базовых навыков алгоритмизации и программирования. В процессе обучения студенты разрабатывают алгоритмы, реализуют их на языке программирования высокого уровня, используют основные структуры управления, функции и структуры данных. Осваивают написание, отладку и тестирование кода, развивают алгоритмическое мышление для решения прикладных задач в различных предметных областях.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Основы экономики и предпринимательства

  Дисциплина ориентирована на формирования у студентов навыков предпринимательства и делового мышления. Через комплексное представление закономерностей функционирования экономики, условий осуществления предпринимательской деятельности, ее внутренней и внешней среды, у студентов будут сформированы навыки разработки бизнес-плана, создания и успешного ведения собственного бизнеса.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Основы экологии и безопасной жизнедеятельности

  Дисциплина формирует у студентов современное экологическое образование и культуру, развивает навыки применения методов повышения безопасности технических средств и технологических процессов для безопасной жизнедеятельности. Раскрывает основные закономерности функционирования экосистем различного уровня организации, биосферы в целом, противоречия, возникающие во взаимоотношениях человека и природы, а также необходимость бережного отношения к природе и экологии.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Экология и устойчивое развитие

  Курс направлен на развитие у студентов экологических навыков, решению современных экологических проблем, формированию путей развития взаимоотношений общества и природы, повышению экологической осведомленности студентов и их ответственности за охрану окружающей среды. В результате обучающиеся смогут научиться сохранять жизненную устойчивость, анализируя экологические тенденции и формируя приоритетные направления, ставя конкретные задачи по сохранению природы. Студенты также могут определять основные направления современной экологической политики, практические подходы к решению экологических проблем на глобальном, региональном и местном уровнях а также уметь применять различные инструменты управления качеством природной среды для достижения целей устойчивого развития.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Основы правовой грамотности и антикоррупционной культуры

  Курс направлен на формирование юридически грамотного, законопослушного человека. Студенты будут осведомлены о своих правах и обязанностях, проявлять нулевую терпимость к коррупции. Студенты смогут применять общественные, правовые и этические нормы казахстанского общества в своей деятельности. Курс развивает понимание законности, этических принципов и принципов противодействия коррупции в обществе.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Эмоциональный интеллект

  Дисциплина направлена на освоение педагогом роли тьютора в контексте стратегических ориентиров и приоритетных направлений государственной образовательной политики Казахстана. Студенты определяют место эмоционального интеллекта и гибких компетенций в образовательном процессе современной школы. Применяют современные методики и технологии организации образовательной деятельности с учетом развития гибких навыков, в том числе в цифровой среде. Владеют технологиями оценки и развития эмоционального интеллекта обучающихся разных возрастных групп.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Введение в профессию(Машинное обучение и алгоритмы)

  Дисциплина направлена на освоение ключевых концепций машинного обучения. Студенты определяют и понимают основные алгоритмы и методы обработки данных, применяют их для решения задач анализа данных и разработки программных решений. В ходе обучения они анализируют эффективность моделей и сравнивают различные подходы, формируя базовые навыки для работы в области искусственного интеллекта.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 6
  

• Основы лидерства и восприимчивость инноваций

  Курс способствует раскрытию и развитию лидерских качеств в личности каждого студента, развитию в нем навыков инновационной восприимчивости, как процесса адаптации к нововведениям, вызванным инновационными процессами, а так же использования в своей жизни и профессиональной деятельности результатов научно-технических процессов.Изучает современное состояние и перспективы развития лидерских качеств и человеческого фактора в управлении.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Финансовая грамотность

  Дисциплина ориентирована на освоение обучающимися знаний о финансовой системе, финансовых институтах и их продуктах, финансовых рисках. В результате обучающиеся смогут находить, анализировать, интерпретировать, оценивать финансовую информацию из различных источников и использовать ее для решения финансовых задач.В целом курс формирует у обучающихся грамотное рациональное финансовое поведение в условиях повышенного риска финансового мошенничества.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Основы математической статистики

  Целью дисциплины является ознакомление студентов с формами и законами непротиворечивого мышления, научить студентов последовательно мыслить, способствовать выработке навыков обоснованной аргументации; Студенты понимают процесс сбора, обработки данных и передачи идей, формируются навыки использования количественного и качественного анализа данных при оценке состояния рассматриваемого объекта или явления.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Технологии программирования

  Дисциплина направлена на формирование практических навыков разработки программных приложений с использованием современных технологий, принципов и шаблонов проектирования. В процессе обучения студенты осваивают создание структурированных, масштабируемых и сопровождаемых программных решений, что способствует развитию ключевых профессиональных компетенций. Также формируются навыки командной разработки, применения лучших практик отрасли и подготовки к участию в реальных проектах.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Дискретная математика

  Дисциплина охватывает основные понятия дискретной математики и методы решения задач с использованием логики, теории множеств, комбинаторики, теории графов и булевой алгебры. Студенты приобретают навыки формализации, анализа и моделирования дискретных структур, а также разрабатывают алгоритмы, что развивает аналитическое мышление и готовит к практическому применению в программировании, теории информации и смежных областях.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Английский язык для академических целей

  Дисциплина формирует навыки применения жанров научного и академического стиля, осваивания современных методов поиска, анализа и интерпретации информации в профессиональной сфере, развития академического общения в устной и письменной формах. Студенты овладевают структурированием научных текстов, формулировкой аргументов, навыками выступлений и восприятием специализированной информации.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• 3D моделирование

  Дисциплина направлена на формирование навыков создания и проектирования трёхмерных объектов с использованием современных технологий 3D-моделирования. Студенты понимают принципы построения 3D-сцен, разрабатывают и визуализируют модели, оптимизируют их для производственного использования и создания синтетических данных, которые могут применяться в задачах глубокого обучения.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Теория вероятностей и математическая статистика

  Дисциплина формирует у студентов навыки применять вероятностно-статистические методы для анализа данных и принятия решений в условиях неопределённости. Студенты анализируют выборочные данные, оценивают статистические модели и гипотезы, разрабатывают статистические решения и делают обоснованные выводы, что обеспечивает подготовку к профессиональной деятельности в различных областях науки и техники.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Академическое письмо

  Студенты развивают навыки академического письма, овладевают функциональными стилями речи, учатся составлять научные тексты и отчеты, использовать профессиональную терминологию, анализировать специализированные источники, формировать аргументированную позицию, выявлять логические ошибки, предотвращать плагиат и эффективно искать релевантную информацию в научных базах данных с учетом норм академической этики.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Архитектура компьютеров и операционных систем

  Дисциплина обеспечивает формирование у студентов навыков анализа работы компьютерных систем, взаимодействия аппаратного и программного обеспечения, оценки производительности и эффективности архитектур и операционных систем. Студенты анализирует взаимодействие аппаратного и программного обеспечения для оптимизации работы систем, оценивает производительность и эффективность различных архитектур и операционных систем, проектирует системы на основе изученных принципов архитектуры и ОС.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Компьютерная графика

  Дисциплина направлена на формирование теоретических знаний и практических навыков в области компьютерной графики. Студенты изучают современные методы моделирования, рендеринга и анимации, осваивают инструменты для создания реалистичных изображений и видеороликов. Практическое применение графических редакторов и программного обеспечения для визуализации данных помогает закрепить полученные знания. В рамках дисциплины обучающиеся анализируют графические сцены, оценивают визуальные решения по заданным критериям и разрабатывают собственные проекты, что способствует развитию креативного и инженерного мышления.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Инклюзивное образование

  Дисциплина направлена на формирование и развитие понимания принципов инклюзивного общества, а также изучение технических возможностей и методов искусственного интеллекта для обеспечения равного доступа к цифровым ресурсам с учётом возрастных, физиологических и когнитивных особенностей пользователей.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Организация и проектирование баз данных

  Дисциплина обеспечивает освоение теоретических и практических основ организации, моделирования и проектирования баз данных. Студенты понимают этапы жизненного цикла баз данных, анализируют принципы нормализации и структуру данных, применяют методы построения ER-моделей, а также разрабатывают запросы на языке SQL. Особое внимание уделяется обеспечению целостности и эффективности хранения и обработки данных.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Объектно-ориентированное программирование

  Дисциплина формирует у студентов глубокое понимание принципов объектно-ориентированного программирования и навыки разработки программ с использованием классов, наследования, полиморфизма и обработки исключений. Студенты осваивают создание GUI, применение принципов SOLID и шаблонов проектирования, а также работу в IDE с инструментами отладки и тестирования, обеспечивая создание масштабируемого и сопровождаемого программного обеспечения.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Компьютерные сети

  Дисциплина формирует навыки работы с компьютерными сетями, включая настройку, администрирование и обеспечение безопасности сетевых устройств и протоколов. Студенты осваивают методы маршрутизации, адресации и анализа сетевого трафика, используют современные технологии проводных и беспроводных сетей, а также инструменты диагностики и мониторинга для эффективного управления сетевыми системами.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Основы искусственного интеллекта

  Дисциплина направлена на изучение основных понятий и методов искусственного интеллекта. Студенты определяют ключевые термины и объясняют принципы работы ИИ-систем, исследуют различные алгоритмы и применяют базовые методы для решения простых задач. Включены концепции Explainable AI (объяснимого искусственного интеллекта), позволяющие понимать и интерпретировать решения моделей ИИ. В ходе обучения студенты анализируют возможности и ограничения современных ИИ-технологий, формируя фундаментальные знания и навыки для дальнейшего освоения прикладных дисциплин.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Разработка мобильных приложений для IOS

  Дисциплина направлена на формирование практических навыков разработки приложений для iOS. Студенты разрабатывают архитектуру iOS, анализируют особенности мобильной платформы, осваивают языки программирования Swift и инструменты Xcode, проектируют интерфейсы, реализуют компоненты приложений, интегрируют функции устройства и оценивают производительность решений. Также создают удобные и функциональные мобильные приложения, ориентированные на современные UX-требования.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Разработка мобильных приложений для Android

  Дисциплина направлена на формирование практических навыков разработки мобильных приложений под платформу Android. Студенты объясняют принципы мобильной архитектуры, анализируют требования к пользовательскому интерфейсу, разрабатывают и тестируют приложения с использованием Java и Kotlin. Также оценивают производительность решений, обосновывают выбор инструментов и создают полнофункциональные мобильные приложения, взаимодействующие с аппаратными компонентами устройства.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Наука о данных

  Дисциплина направлена на формирование базовых знаний и навыков в области науки о данных. Студенты осваивают этапы работы с данными — сбор, очистку, визуализацию и анализ, применяют методы машинного обучения и статистики, а также разрабатывают модели для выявления закономерностей и поддержки принятия решений на основе данных.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Технологии Big Data

  Дисциплина ознакомляет студентов с концепциями и архитектурой обработки больших данных, включая распределённые системы хранения и вычислений. Студенты понимают особенности инструментов и платформ Big Data (Hadoop, Spark), а также применяют методы обработки неструктурированных данных и масштабируемых потоковых аналитических решений для поддержки принятия решений на основе больших объёмов информации.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Параллельные и распределённые вычисления

  Дисциплина формирует у студентов навыки разработки и оптимизации алгоритмов для параллельных и распределённых вычислительных систем. Студенты осваивают методы распараллеливания задач, синхронизации и коммуникации между вычислительными узлами, анализируют производительность систем, обеспечивают отказоустойчивость приложений, а также разрабатывают и оптимизируют алгоритмы для многопроцессорных и распределённых вычислений.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Облачные вычисления

  Дисциплина направлена на развитие навыков проектирования и внедрения облачных решений с учетом масштабируемости и отказоустойчивости. Студенты осваивают работу с виртуальными машинами, хранилищами и сетевыми компонентами на облачных платформах, оценивают риски и безопасность, применяют подходы DevOps и CI/CD, а также работают в команде над созданием облачных приложений.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Web - технологии

  Дисциплина направлена на формирование практических навыков веб-разработки. Студенты изучают и анализируют основы HTML, CSS и JavaScript, проектируют и создают интерфейсы, реализуют и оптимизируют клиент-серверное взаимодействие, интегрируют API и применяют современные методы защиты данных. Обучающиеся оценивают и тестируют веб-приложения, иллюстрируют принципы веб-архитектуры и адаптивной верстки, решая прикладные задачи и обеспечивая удобство и безопасность пользователей.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Моделирование основ роботов

  Студенты проектируют и моделируют роботизированные системы, анализируют алгоритмы движения и управления, создают цифровые модели и симуляции, тестируют поведение роботов в виртуальной среде, выявляют и устраняют ошибки в моделях, оптимизируют параметры работы, применяют современные программные и математические инструменты для решения инженерных задач в области робототехники.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Компьютерное зрение

  Дисциплина направлена на формирование практических и аналитических навыков обработки визуальных данных с применением ИИ. Студенты изучают и объясняют принципы компьютерного зрения, анализируют изображения и видеопотоки, разрабатывают и реализуют алгоритмы распознавания и классификации, интерпретируют полученные результаты, оценивают и оптимизируют модели, применяя их для решения задач в разных отраслях.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• AR/VR в Искуственном интеллекте

  Дисциплина направлена на изучение и применение технологий дополненной и виртуальной реальности (AR/VR) с интеграцией алгоритмов искусственного интеллекта. Студенты определяют и объясняют принципы работы AR/VR-систем, анализируют задачи взаимодействия пользователя с виртуальной средой, проектируют и реализуют алгоритмы распознавания объектов, оценивают производительность решений и создают функциональные прототипы приложений для образования, медицины, промышленности и других отраслей.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Мультиагентные системы искусственного интеллекта

  Дисциплина направлена на изучение принципов построения и функционирования систем, состоящих из множества взаимодействующих интеллектуальных агентов. Студенты определяют и анализируют основные компоненты мультиагентных систем, исследуют методы координации и коллективного принятия решений, разрабатывают модели взаимодействия агентов и применяют полученные знания для решения практических задач в различных областях.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Интеллектуальный анализ данных

  Дисциплина посвящена изучению методов и алгоритмов интеллектуального анализа данных (Data Mining) для выявления скрытых зависимостей и закономерностей в больших массивах информации. Студенты понимают методы классификации, кластеризации, ассоциативных правил и регрессионного анализа, применяют алгоритмы и оценивают качество моделей с использованием специализированных программных средств.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Технологии интеллектуальных систем управления в IoT

  Студенты изучают архитектуру интеллектуальных систем управления на основе Интернета вещей, осваивают принципы работы сенсорных сетей, анализируют протоколы передачи данных, обрабатывают информацию с датчиков, применяют алгоритмы искусственного интеллекта для принятия решений в автоматизированных системах. В ходе обучения они учатся проектировать, настраивать и внедрять IoT-решения с элементами адаптивного управления.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Робототехника и IoT- технологии

  Студенты анализируют архитектуру IoT-систем, изучают принципы взаимодействия компонентов, интерпретируют данные с датчиков, применяют методы предварительной обработки информации и алгоритмы искусственного интеллекта, разрабатывают интеллектуальные системы управления, интегрируют решения в автоматизированные процессы, тестируют и оптимизируют их работу, а также оценивают эффективность функционирования IoT-систем в различных прикладных сценариях.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Глубокое обучение

  Дисциплина, направленная на изучение принципов функционирования глубоких нейронных сетей. Студенты изучают архитектуры нейронных сетей, анализируют методы их обучения и оптимизации, разрабатывают и применяют модели глубокого обучения для решения задач анализа данных, классификации и генерации, оценивают эффективность различных подходов и интерпретируют результаты работы моделей.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Естественно-языковой интерфейс интеллектуальных систем

  Дисциплина направлена на изучение методов и технологий создания систем, способных понимать и генерировать текст на естественном языке. Студенты осваивают алгоритмы синтаксического, морфологического и семантического анализа, формируют навыки разработки и реализации методов машинного обучения для построения интеллектуальных языковых интерфейсов. Они применяют современные подходы к обработке естественного языка, анализируют структуру языковых данных и оценивают эффективность разработанных систем.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Проектирование и анализ алгоритмов Data Mining

  Дисциплина направлена на освоение методов проектирования и анализа алгоритмов, применяемых в интеллектуальном анализе данных. Студенты понимают принципы классификации, кластеризации, выявления ассоциативных правил и снижения размерности, анализируют вычислительную сложность и устойчивость алгоритмов, а также применяют методы для решения практических задач обработки больших данных.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Обработка естественного языка и векторизация текста

  Дисциплина направлена на изучение методов обработки и анализа текстовой информации с применением искусственного интеллекта. Студенты осваивают основные алгоритмы анализа текста и методы векторизации слов и предложений, разрабатывают и применяют модели машинного обучения для распознавания, генерации и классификации текстовых данных. Они также анализируют эффективность различных подходов и интерпретируют результаты обработки, что обеспечивает решение прикладных задач в области NLP.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Биометрические системы контроля доступа

  Студенты анализируют принципы работы биометрических технологий, изучают методы идентификации и аутентификации на основе отпечатков пальцев, распознавания лиц, радужной оболочки глаза, голоса и других биометрических характеристик. Оценивают эффективность и применимость различных методов в системах контроля доступа, интерпретируют полученные результаты и разрабатывают базовые решения по повышению надежности биометрических систем.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• ИИ в робототехнике

  Студенты применяют ключевые методы и алгоритмы искусственного интеллекта, используемые в робототехнике, анализируют архитектуру роботизированных систем и принципы их функционирования, разрабатывают и тестируют алгоритмы навигации, компьютерного зрения и распознавания объектов, интегрируют ИИ-модули в мехатронные компоненты, моделируют поведение интеллектуальных роботов и оценивают их эффективность в различных прикладных задачах и условиях эксплуатации.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Основы научных исследований

  Дисциплина направлена на формирование исследовательских компетенций, включая умение анализировать научную литературу, применять качественные и количественные методы, проектировать и проводить небольшие исследования с использованием цифровых инструментов, интерпретировать данные, а также оформлять и презентовать результаты в устной и письменной форме, что создаёт основу для аналитической и научной деятельности специалиста по искусственному интеллекту.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 10
  

• Криптографические методы защиты информации

  Студенты осваивают основные принципы криптографической защиты информации, анализируют симметричные и асимметричные алгоритмы шифрования, интерпретируют работу цифровых подписей и применяют методы аутентификации и управления ключами. Они осваивают современные механизмы защиты данных в компьютерных системах, оценивают возможные уязвимости и разрабатывают базовые решения для обеспечения информационной безопасности, учитывая актуальные стандарты и требования к защите информации в цифровой среде.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Информационная безопасность и этика в ИИ

  Студенты анализируют угрозы и уязвимости, возникающие при разработке и эксплуатации ИИ-систем, применяют методы обеспечения информационной безопасности, оценивают риски, связанные с обработкой и хранением данных, разрабатывают стратегии защиты, учитывая требования конфиденциальности и прозрачности, и аргументируют выбор решений с позиций этики и ответственности.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Геймификация и разработка интеллектуальных систем

  Студенты применяют принципы и инструменты геймификации, применяемые в интеллектуальных системах, проектируют игровые механики и визуализации данных для повышения мотивации пользователей, анализируют поведенческие модели и мотивационные стратегии, применяют современные платформы и фреймворки для создания геймифицированных ИИ-продуктов, а также интегрируют элементы геймификации в архитектуру цифровых решений, обеспечивая повышение пользовательского взаимодействия и эффективности цифровых сервисов.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Управление IT проектами

  Дисциплина охватывает основные понятие, методы и инструменты управления IT-проектами на всех этапах жизненного цикла. Студенты понимают подходы к планированию, управлению рисками, ресурсами, сроками и качеством, применяют гибкие и классические методологии (Agile, Scrum, Waterfall), а также организуют работу команд с использованием цифровых инструментов поддержки проектной деятельности.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Проектирование систем искусственного интеллекта

  Дисциплина направлена на освоение методов проектирования интеллектуальных систем искусственного интеллекта, включая разработку архитектуры, выбор алгоритмов обработки данных и интеграцию компонентов в решения. Студенты формируют навыки моделирования, реализации и оптимизации ИИ-систем для решения прикладных задач с использованием современных технологий и инструментов.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

Профессии

Результаты обучения

• Применяет эффективные коммуникации в поликультурной среде, основываясь на принципах инклюзивности и равенства, проявляет лидерские качества для управления командой и ресурсами при реализации социально и экономически обоснованных проектов.
• Владеет навыками критического и креативного мышления высокого уровня, способны к саморегуляции и рефлексии для решения профессиональных задач.
• Применяет этические и правовые нормы в исследованиях и при использовании цифровых технологий, меры безопасности для защиты данных и содействует активному, безопасному и этичному использованию цифровых ресурсов.
• Оценивает социальные, политические и культурные процессы, основываясь на знании философии, социологии и истории Казахстана, для формирования аргументированной гражданской позиции и ответственного принятия решений в профессиональной деятельности.
• Анализирует математические модели и выполняет математическое моделирование, используя методы линейной алгебры, комбинаторики, теории графов и статистики для построения и оптимизации алгоритмов искусственного интеллекта.
• Разрабатывает программные решения на основе принципов алгоритмизации и объектно-ориентированного программирования, используя современные технологии разработки программного обеспечения.
• Проектирует компьютерные системы, сети и распределённые вычислительные среды с учётом взаимодействия аппаратного и программного обеспечения, современных технологий виртуализации и облачной инфраструктуры.
• Проектирует IT-проекты и системы обработки больших данных для поддержки принятия решений в рамках командной деятельности.
• Применяет алгоритмы машинного обучения для создания мультиагентных систем, нейросетей, обработки текста и проектирования языковых интерфейсов.
• Разрабатывает интерактивные цифровые решения с применением технологий 3D-моделирования, компьютерного зрения, AR/VR, кроссплатформенные мобильные и веб-приложения.
• Разрабатывает и интегрирует ИИ в робототехнику, IoT и геймификацию, моделирует роботизированные системы.
• Применяет этические принципы в разработке биометрических систем и ИИ, управляет рисками безопасности данных.

Похожие ОП