KZ
Новая образовательная программа

6B06104 Искусственный интеллект в бизнесе и технологиях в Международная образовательная корпорация

Дисциплины

  • Основы антикоррупционной культуры

    Данная дисциплина предназначена для повышения правовой культуры обучающегося через обучение общей сущности права, основам правовой системы Республики Казахстан и предоставления информации по профилактике коррупции

    Год обучения - 1
    Семестр - 1
    Кредитов - 3
  • Экология и безопасность жизнедеятельности

    Дисциплина направлена на формирование у студентов навыков оценки экологических последствий человеческой деятельности и разработку стратегий охраны окружающей среды в контексте устойчивого развития. В рамках курса изучаются экологические процессы, воздействие на экосистемы, а также основы экологической и бытовой безопасности.

    Год обучения - 1
    Семестр - 1
    Кредитов - 3
  • Профориентационный модуль

    Дисциплина направлена на формирование профессиональной самоидентификации и развитие навыков карьерного планирования. В рамках курса изучаются особенности рынка труда, проводится обзор профессий, а также разрабатывается индивидуальный карьерный план и развиваются ключевые профессиональные компетенции.

    Год обучения - 1
    Семестр - 1
    Кредитов - 3
  • Основы экономики

    Дисциплина направлена на формирование у обучающихся базовых экономических знаний, развитие системного экономического мышления и понимания ключевых экономических категорий, закономерностей и взаимосвязей. Курс обеспечивает теоретическую и практическую подготовку, необходимую для анализа экономических процессов на микро- и макроуровне, а также для принятия обоснованных решений в профессиональной деятельности.

    Год обучения - 1
    Семестр - 2
    Кредитов - 5
  • Финансовая грамотность

    Дисциплина направлена на формирование у студентов практических навыков финансового планирования и рационального финансового поведения. В рамках курса изучаются основы бюджетирования, управление личными финансами и инвестициями, планирование расходов, а также принципы кредитования и управления долгами.

    Год обучения - 1
    Семестр - 2
    Кредитов - 5
  • Основы права

    Дисциплина формирует базовые знания о государстве, праве и правовой системе. Изучаются основные правовые институты, права и свободы человека, основы гражданского, уголовного, трудового права. Курс развивает юридическое мышление и правовую культуру, необходимые для жизни в современном обществе и будущей профессиональной деятельности.

    Год обучения - 1
    Семестр - 2
    Кредитов - 5
  • Основы менеджмента

    Дисциплина направлена на освоение ключевых концепций и методов эффективного управления в организациях. В рамках курса рассматриваются основы бизнес-организации, принятие управленческих решений, деловая коммуникация, планирование и развитие персонала.

    Год обучения - 1
    Семестр - 2
    Кредитов - 3
  • Введение в предпринимательство

    Дисциплина направлена на освоение основ предпринимательской деятельности и развитие ключевых навыков, необходимых для создания и ведения бизнеса. Курс включает формирование бизнес-идей, планирование процессов, основы маркетинга и финансового учета, а также изучение правовых аспектов предпринимательства.

    Год обучения - 1
    Семестр - 2
    Кредитов - 5
  • Академическое письмо

    Академическое письмо формирует знание целей и задач письма, написания эссе, его стиля и организацию; способности составлять план по написанию эссе и других текстов, знание структуры написания текстов эссе, пунктуации и транзитных слов письменной речи, формирование компетентностей в написании параграфа, в соблюдении единства сочинения и использования «яркого» языка.

    Год обучения - 1
    Семестр - 2
    Кредитов - 3
  • Английский для академических целей I

    Дисциплина направлена на освоение основ академического английского языка. В рамках курса изучаются лексика, стилистика и структура академических текстов, а также развиваются навыки письменной и устной коммуникации через написание научных эссе и подготовку презентаций.

    Год обучения - 2
    Семестр - 3
    Кредитов - 5
  • Бизнес коммуникации

    Этот курс развивает навыки профессионального общения, охватывая деловое письмо, методы презентации, стратегии ведения переговоров и межкультурную коммуникацию. Студенты развивают способность эффективно формулировать идеи в деловой среде, управляемой искусственным интеллектом.

    Год обучения - 2
    Семестр - 3
    Кредитов - 3
  • Прикладная математика и математический анализ

    Дисциплина направлена на развитие у студентов навыков применения математических концепций для анализа и моделирования реальных бизнес-задач. Курс включает использование цифровых технологий в учебном процессе и акцентирует внимание на практическом значении математики в повседневной и профессиональной деятельности.

    Год обучения - 2
    Семестр - 3
    Кредитов - 5
  • Основы программирования для искусственного интеллекта

    Этот курс знакомит с концепциями программирования, необходимыми для разработки ИИ, с упором на Python и R. Студенты изучают структуры данных, алгоритмы и специфические для ИИ библиотеки, такие как TensorFlow и Scikit-learn. Практические занятия посвящены кодированию моделей ИИ, скриптам автоматизации и методам оптимизации, что обеспечивает прочную основу для разработки приложений ИИ.

    Год обучения - 2
    Семестр - 3
    Кредитов - 5
  • Основы науки о данных

    Студенты получают базовые знания в области науки о данных, включая сбор данных, их очистку, визуализацию и исследовательский анализ данных. Курс знакомит с Python, R и SQL для работы со структурированными и неструктурированными данными, подготавливая студентов к аналитике на основе искусственного интеллекта и приложениям бизнес-аналитики.

    Год обучения - 2
    Семестр - 3
    Кредитов - 3
  • Системы баз данных и SQL для искусственного интеллекта

    В этом курсе рассматриваются реляционные и нереляционные базы данных, запросы на SQL, методы хранения данных и интеграция ИИ. Студенты узнают, как разрабатывать и управлять базами данных для поддержки приложений ИИ в бизнесе.

    Год обучения - 2
    Семестр - 4
    Кредитов - 5
  • Принципы маркетинга и применение искусственного интеллекта

    Студенты изучают основные принципы маркетинга и исследуют инновации, основанные на искусственном интеллекте, такие как предиктивная аналитика, чат-боты и персонализированные маркетинговые стратегии. Тематические исследования иллюстрируют роль ИИ в оптимизации вовлечения потребителей и роста бизнеса.

    Год обучения - 2
    Семестр - 4
    Кредитов - 5
  • Основы искусственного интеллекта

    Дисциплина знакомит студентов с базовыми концепциями и методами искусственного интеллекта, включая машинное и глубокое обучение, логический вывод, обработку языка и изображений, робототехнику и интеллектуальные поисковые алгоритмы. Акцент сделан на практическом понимании принципов построения интеллектуальных систем.

    Год обучения - 2
    Семестр - 4
    Кредитов - 5
  • Английский для академических целей II

    Дисциплина направлена на развитие продвинутых навыков академического английского языка для научной деятельности. Курс охватывает расширение словарного запаса, изучение академической риторики и правил оформления научных текстов, а также совершенствование навыков написания научных работ и подготовки убедительных академических выступлений.

    Год обучения - 2
    Семестр - 4
    Кредитов - 5
  • Методы управления проектами

    Дисциплина направлена на формирование у студентов практических навыков управления проектами. Курс охватывает ключевые этапы проектного цикла — от планирования и организации до контроля и завершения — с акцентом на командную работу, управление рисками и ресурсами, обеспечивая всестороннее понимание процессов проектного управления

    Год обучения - 2
    Семестр - 4
    Кредитов - 3
  • Статистика

    Дисциплина изучает теоретические основы и прикладные методы статистического анализа, включая принципы сбора, систематизации, обработки и интерпретации данных. В рамках курса рассматриваются статистические закономерности и тенденции, характерные для сферы строительства, а также возможности применения статистики в профессиональной деятельности будущих инженеров.

    Год обучения - 2
    Семестр - 4
    Кредитов - 5
  • Академия стартап (основы технологического предпринимательства 1.0)

    Дисциплина направлена на подготовку студентов к созданию и развитию собственного стартапа. Курс охватывает ключевые аспекты стартап-деятельности: генерацию конкурентоспособных идей, тестирование гипотез и прототипов, а также основы привлечения инвестиций и коммерциализации продукта.

    Год обучения - 3
    Семестр - 5
    Кредитов - 5
  • Основы кибербезопасности

    Дисциплина направлена на формирование у студентов знаний и навыков в области обеспечения цифровой безопасности. Курс охватывает методы выявления и предотвращения киберугроз, реагирования на инциденты и их устранения, а также изучение современных протоколов и технологий кибербезопасности для защиты от новых угроз.

    Год обучения - 3
    Семестр - 5
    Кредитов - 5
  • Бизнес-аналитика на основе искусственного интеллекта

    Этот курс знакомит с методами анализа данных на основе ИИ, включая предиктивное моделирование, алгоритмы машинного обучения и визуализацию данных. Студенты применяют инструменты ИИ для оптимизации процесса принятия решений и повышения эффективности бизнеса.

    Год обучения - 3
    Семестр - 5
    Кредитов - 5
  • Финансовые технологии и искусственный интеллект

    Исследуя пересечение ИИ и финансов, этот курс рассматривает цифровой банкинг, блокчейн, робо-консультантов и оценку рисков на основе ИИ. Студенты анализируют реальные примеры из практики FinTech и разрабатывают финансовые решения на основе ИИ.

    Год обучения - 3
    Семестр - 5
    Кредитов - 5
  • Облачные вычисления и большие данные для искусственного интеллекта

    В этом курсе рассматриваются облачные платформы (AWS, Google Cloud, Azure) и их роль в приложениях искусственного интеллекта. Студенты узнают о распределенных вычислениях, озерах данных, решениях для хранения и аналитике больших данных. Основное внимание уделяется развертыванию масштабируемых моделей ИИ, обработке данных в реальном времени и проблемам безопасности в облачном ИИ.

    Год обучения - 3
    Семестр - 5
    Кредитов - 5
  • Основы машинного обучения

    Студенты изучают основные принципы машинного обучения, включая контролируемое и неконтролируемое обучение, а также методы обучения с подкреплением. В курсе рассматриваются такие алгоритмы, как регрессия, деревья решений, кластеризация и нейронные сети. Практические приложения сосредоточены на прогнозах, моделях классификации и стратегиях оптимизации для бизнеса и технологий.

    Год обучения - 3
    Семестр - 5
    Кредитов - 5
  • Этика, право и регулирование искусственного интеллекта

    Студенты изучают этические последствия ИИ, включая предвзятость, конфиденциальность и подотчетность. Курс охватывает системы управления ИИ, международные нормы и ответственное внедрение ИИ в бизнес-контекст.

    Год обучения - 3
    Семестр - 6
    Кредитов - 3
  • Искусственный интеллект в коммуникациях: чат-боты и голосовые помощники

    Студенты изучают разработку и внедрение чат-ботов и виртуальных помощников, управляемых искусственным интеллектом. Темы включают обработку естественного языка (NLP), распознавание речи и анализ настроения. Практические занятия посвящены созданию управляемых ИИ ботов для обслуживания клиентов и приложений с голосовым управлением для бизнеса.

    Год обучения - 3
    Семестр - 6
    Кредитов - 3
  • Искусственный интеллект в управлении операциями и цепочками поставок

    Этот курс изучает, как ИИ оптимизирует логистику цепочки поставок, прогнозирование спроса, управление запасами и операционную эффективность. Студенты анализируют реальные примеры цепочек поставок, управляемых ИИ.

    Год обучения - 3
    Семестр - 6
    Кредитов - 5
  • Продвинутое машинное обучение для бизнеса

    Этот курс опирается на фундаментальные концепции машинного обучения, представляя такие передовые методы, как ансамблевые методы, обучение с подкреплением и объяснимый ИИ (XAI). Студенты применяют модели ИИ для решения сложных бизнес-задач, включая финансовое прогнозирование, оптимизацию цепочек поставок и сегментацию клиентов.

    Год обучения - 3
    Семестр - 6
    Кредитов - 5
  • Социальная ответственность и устойчивое развитие

    Дисциплина посвящена изучению принципов корпоративной и личной социальной ответственности, а также концепции устойчивого развития с учетом инклюзивных потребностей общества . Студенты знакомятся с экологическими, социальными и экономическими аспектами устойчивого развития, международными инициативами и стратегиями ESG. Особое внимание уделяется роли бизнеса, государства и гражданского общества в решении глобальных вызовов и построении устойчивого будущего.

    Год обучения - 3
    Семестр - 6
    Кредитов - 3
  • Искусственный интеллект и принятие решений в бизнесе

    Студенты изучают, как искусственный интеллект улучшает процесс принятия стратегических решений, автоматизируя процессы и предоставляя данные, основанные на глубоком понимании. Курс охватывает применение ИИ в финансах, управлении персоналом, операционной деятельности и лидерстве.

    Год обучения - 3
    Семестр - 6
    Кредитов - 3
  • Основы глубокого обучения

    Студенты узнают об искусственных нейронных сетях, обратном распространении и продвинутых архитектурах, таких как конволюционные и рекуррентные нейронные сети (CNNs и RNNs). Курс фокусируется на применении глубокого обучения в обработке изображений, естественного языка (NLP) и автономных системах с использованием таких фреймворков, как TensorFlow и PyTorch.

    Год обучения - 3
    Семестр - 6
    Кредитов - 5
  • Компьютерное зрение и распознавание изображений

    Этот курс знакомит с принципами компьютерного зрения, охватывая обработку изображений, обнаружение объектов и распознавание лиц. Студенты узнают, как модели искусственного интеллекта анализируют визуальные данные, используя такие методы, как конволюционные нейронные сети (CNN) и фреймворки глубокого обучения. Рассматриваются области применения в здравоохранении, безопасности и автоматизации.

    Год обучения - 4
    Семестр - 7
    Кредитов - 5
  • Искусственный интеллект в здравоохранении и социальной сфере

    Этот курс посвящен применению ИИ в здравоохранении и социальных услугах, включая медицинскую диагностику, предиктивную аналитику, телемедицину и принятие решений с помощью ИИ. Студенты изучают роль ИИ в уходе за пациентами, общественном здравоохранении и политике здравоохранения, а также этические и нормативные аспекты решений в области здравоохранения, основанных на ИИ.

    Год обучения - 4
    Семестр - 7
    Кредитов - 5
  • Этичный хакинг и уязвимость искусственного интеллекта

    Этот курс изучает риски безопасности ИИ, включая атаки противника, отравление моделей и предвзятость в системах ИИ. Студенты изучают методы этического взлома для выявления уязвимостей в приложениях, управляемых ИИ, и применения контрмер для повышения безопасности и надежности ИИ.

    Год обучения - 4
    Семестр - 7
    Кредитов - 5
  • Управление жизненным циклом продуктов на основе искусственного интеллекта

    Студенты узнают, как ИИ поддерживает инновации в продуктах - от разработки до вывода на рынок и сопровождения. Курс охватывает анализ отзывов клиентов с помощью ИИ, оптимизацию продукта и устойчивость жизненного цикла.

    Год обучения - 4
    Семестр - 7
    Кредитов - 5
  • Интеграция искусственного интеллекта в блокчейн

    Этот курс рассматривает синергию между искусственным интеллектом и технологией блокчейн, изучая применение в области безопасности данных, смарт-контрактов, финансовых транзакций и децентрализованных сетей искусственного интеллекта. Студенты анализируют конкретные примеры решений на основе блокчейна с поддержкой ИИ в сфере финансов, цепочек поставок и кибербезопасности, подчеркивая потенциал инноваций и разрушений в различных отраслях.

    Год обучения - 4
    Семестр - 7
    Кредитов - 5
  • Устойчивый бизнес и инновации искусственного интеллекта

    Студенты изучают, как ИИ способствует устойчивому развитию бизнеса, включая энергоэффективность, модели циркулярной экономики и снижение воздействия на окружающую среду. Анализируется применение ИИ в сфере корпоративной социальной ответственности.

    Год обучения - 4
    Семестр - 7
    Кредитов - 3
  • Академия стартап (основы технологического предпринимательства 2.0)

    Дисциплина направлена на подготовку студентов к практической деятельности в сфере технологического предпринимательства. Курс включает анализ реальных кейсов и выполнение проектов совместно с индустриальными партнёрами, обеспечивая приобретение практического опыта и развитие готовности к решению предпринимательских задач.

    Год обучения - 4
    Семестр - 7
    Кредитов - 5
  • Искусственный интеллект в маркетинге и поведении потребителей

    Студенты узнают, как искусственный интеллект преобразует маркетинговые стратегии благодаря анализу данных, предиктивной аналитике, чат-ботам, персонализированным рекомендациям и анализу настроений. В курсе рассматриваются модели поведения потребителей, реклама на основе ИИ и автоматизация цифрового маркетинга. На конкретных примерах рассматриваются реальные применения ИИ в работе с клиентами и управлении брендами.

    Год обучения - 4
    Семестр - 7
    Кредитов - 5
  • Искусственный интеллект в управлении человеческими ресурсами и лидерстве

    Этот курс изучает применение искусственного интеллекта в управлении персоналом, включая привлечение талантов, вовлечение сотрудников, оценку эффективности и аналитику рабочей силы. Студенты анализируют, как принятие решений на основе ИИ улучшает лидерство, оптимизирует HR-процессы и способствует инновациям на рабочем месте. Также обсуждаются этические аспекты, такие как предвзятость в инструментах для подбора персонала с помощью ИИ.

    Год обучения - 4
    Семестр - 7
    Кредитов - 5
  • Цифровая трансформация и внедрение искусственного интеллекта

    В этом курсе рассматриваются стратегии цифровой трансформации отраслей на основе ИИ с акцентом на автоматизацию процессов, основы внедрения ИИ и инновации бизнес-моделей. На конкретных примерах рассматриваются истории успеха цифровой трансформации.

    Год обучения - 4
    Семестр - 7
    Кредитов - 3
  • Основы научных исследований

    Дисциплина направлена на подготовку обучающихся к элементарной научно-исследовательской деятельности и формирует знания о законах, принципах, понятиях, терминологии, содержании, специфических особенностях организации и управлении научными исследованиями. Знакомит обучающихся с основными методами организации научных исследований, правилами статистической обработки опытных данных, с последовательностью оформления и представления результатов научной работы.

    Год обучения - 4
    Семестр - 8
    Кредитов - 5

Результаты обучения

  • Разрабатывать решения на основе искусственного интеллекта для маркетинга, финансов, управления цепочками поставок и оптимизации человеческих ресурсов, чтобы повысить эффективность бизнеса с учетом инклюзивных потребностей общества
  • Применять языки программирования (Python, R), алгоритмы машинного обучения, облачных вычислений и аналитики больших данных для разработки и внедрения приложений искусственного интеллекта
  • Анализировать и интерпретировать бизнес-аналитику и статистические модели на основе искусственного интеллекта для принятия решений, получения практических выводов при разработке бизнес-стратегии и операционных улучшений.
  • Применять принципы блокчейна, IoT, облачных вычислений и кибербезопасности для улучшения бизнес-решений на основе искусственного интеллекта
  • Обобщать правовые и этические принципы, использовать полученные знания для интерпретации стандартов искусственного интеллекта, обосновывать необходимость этического регулирования и предлагать меры по защите персональных данных.
  • Создавать и предлагать бизнес-продукты с использованием искусственного интеллекта, применяя методы синтеза знаний, проектного планирования и инновационного мышления.
  • Осуществлять взаимодействие, убеждать и руководить командами, используя стратегии деловой коммуникации и лидерства в условиях цифровой среды
  • Формулировать исследовательские задачи в области искусственного интеллекта, использовать разнообразные методы анализа, обобщать полученные данные и разрабатывать инновационные решения.
  • Разрабатывать, оценивать и адаптировать технологии искусственного интеллекта для решения проблем в области здоровья, социальной защиты и устойчивого экономического роста с учетом инклюзивных потребностей общества.
  • Оценивать риски, интерпретировать результаты тестирования на проникновение и сформулировать решения по обеспечению безопасности систем искусственного интеллекта
  • Интерпретировать информацию, высказывать обоснованные суждения и организовывать письменную и устную академическую и деловую коммуникацию.
Top