6B06104 Компьютерные науки в КазНУ им. аль-Фараби

Дисциплины

• Введение в компьютерные науки и программирование

  Цель дисциплины: познакомить с областью компьютерных наук и основами программирования. Он затрагивает множество фундаментальных тем. В этом курсе для демонстрации этих тем используется C++. Знания: история разработки программного обеспечения, типы данных C++, операторы, управляющие операторы, указатели, строки, файловый ввод/вывод и т.д.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 6
  

• Основы безопасности жизнедеятельности человека

  Дисциплина направлена на подготовку студентов знающих теоретические и практические основы обеспечения безопасности человека от опасных, вредных факторов среды обитания, правил поведения при чрезвычайных ситуациях и получения практических навыков оказания первой помощи пострадавшим.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Методы научных исследований

  Цель дисциплины – сформировать навыки в познавательной деятельности в сфере науки. Использовать методы научных исследований для понимания и усвоения информации. Уметь описывать объект исследования. Владеть методами поиска, обработки научной информации, систематизации, анализа, синтеза для получения объективного содержания научного знания. Применять аналитические и практические методы исследования и системы аргументации для обоснования, утверждения, оценки.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Математический анализ

  Цель - формирование навыков применять математический аппарат и математические методы при анализе. Дисциплина направлена на изучение теории пределов; основных теорем о непрерывных и дифференцируемых функциях; формула Тейлора; функции нескольких переменных; теория рядов; несобственные интегралы, зависящие от параметров; кратные интегралы и интегралы по поверхности; ряды и интегралы Фурье.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Введение в инклюзию

  Цель дисциплины: усвоение системы научно-теоретических знаний основ инклюзивного образования, формирование ценностных ориентаций организации взаимодействия с лицами с особыми образовательными потребностями, овладение компетенциями в области профессиональной деятельности в условиях инклюзивной среды

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Учение Абая

  Цель дисциплины - сформировать у будущих специалистов компетенцию применения своих профессиональных знаний, пониманий и способностей в целях укрепления единства и солидарности страны, повышения интеллектуального потенциала общества. Будут изучены: понятие об учении Абая; источники учения; составные части учения Абая; категории учения Абая; измерительные приборы учения Абая; сущность и значение учения Абая.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Экология и устойчивое развитие

  Дисциплина направлена на формирование у студентов экологического мировоззрения, научного понимания взаимосвязи между природой и обществом, а также на комплексное освоение целей и принципов устойчивого развития. В рамках курса рассматриваются глобальные и региональные экологические проблемы, охрана окружающей среды и пути рационального использования природных ресурсов. Студенты осваивают навыки принятия научно обоснованных и ответственных решений в области устойчивого развития.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Алгоритмы и структуры данных

  Цель дисциплины состоит в формировании способности применять методы построения алгоритмов и базовые структуры данных для решения разнообразных задач программирования. В результате изучения дисциплины сформировать у студентов способности: - создавать различные программы, используя фундаментальные вычислительные алгоритмы; - обрабатывать массивы, используя различные сортировки; - практическое использование структур данных; - анализ эффективности алгоритмов.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Правовые основы противодействия коррупции

  Цель курса: Сформировать способность анализировать деятельность органов государственной власти, политических и общественных организаций в сфере противодействия коррупции. Дать объективные знания о проблемах коррупции в современном обществе. Показать роль ИИ в выявлении, предупреждении и анализе коррупционных рисков. Объяснить основные положения антикоррупционного законодательства. Обучить навыкам преодоления коррупции с учётом современных цифровых технологий и аналитических инструментов ИИ.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Аль-Фараби и современность

  Цель дисциплины – формирование у студентов представлений о научно-философском наследии великого тюркского мыслителя Абу Насра аль-Фараби в контексте развития мировой и национальной культуры. Будут изучены: особенности наследия аль-Фараби и его влияние на формирование тюркской философии, характер влияния восточной философии на Европейский Ренессанс; традиционные и современные проблемы истории национальной и мировой философии.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Предпринимательство

  Цель: формирование практических навыков осуществления предпринимательской деятельности на основе изучения теории и практики предпринимательства. Студент будет способен: использовать возможности рынка, соответствующие их личным интересам и способностям; принять первоначальное решение о начале бизнеса; эффективно работать в рамках действующих правовых норм; определять и оценивать потенциальные рыночные возможности стартапа.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Основы финансовой грамотности

  Цель дисциплины - сформировать у обучающихся рациональное финансовое поведение на основе понимания финансовой информации, а также способности критически оценивать и анализировать процессы, связанные с защитой их прав и интересов в качестве потребителей финансовых услуг посредством использования финансовых инструментов в том числе цифровых технологий.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Объектно-ориентированное программирование

  Изучаются основные конструкции языка программирования высокого уровня: типы данных и операции, базовые конструкции структурного программирования, организация ввода/вывода, функции, разновидности переменных; структура программы, указатели и адресная арифметика. Средства дисциплины: принципы и свойства объектно-ориентированного программирования, классы, наследование, атрибуты доступа, полиморфизм и его реализация, шаблоны функций и классов, выбор инструментальных систем программирования.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Дискретная математика

  Сформировать способность решать задачи дискретного типа. Этот курс рассматривает множества и отношения и операции над ними. Также мы вводим элементы теории чисел и комбинаторики, рекурсивные соотношения, теорема об остатках, производящие функции, мультипликативные функции, диофантовы уравнения, элементы теории графов и булевые функции.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Архитектура и проектирование программного обеспечения

  Дисциплина исследует архитектуру и шаблоны проектирования сложных систем. Студенты освоят слоистые, микросервисные, событийные архитектуры, принципы DDD, SOLID, GRASP, диаграммы UML и C4, анализ производительности и модифицируемости.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Алгебра и геометрия

  Цель дисциплины: изучение основных сведений о теории алгебраических уравнений, определительной матрице и ее основных свойствах, алгебраическом описании второстепенных линий и поверхностей, групп. Знания: использование метода Гаусса для вычисления определителей, решение и исследование СЛАУ, исследование векторных систем на линейную зависимость, вычисление обратной матрицы, нахождение ранга и основания векторной системы арифметического пространства.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Операционные системы

  Цель дисциплины: изучение концепции операционных систем, фундаментальных принципов проектирования и разработки операционных систем.В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Введение в операционные системы. Обзор аппаратного обеспечения компьютера. Управление процессами. Взаимоисключения и синхронизация. Управление памятью. Управление вводом-выводом.Файловые системы.Управление безопасностью. Виртуальные машины. Распределенные системы. Изучение конкретных примеров: операционная система Windows; операционная система Linux.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Компьютерные сети

  Целью дисциплины является организация компьютерных сетей, приобретение студентами знаний и умений в развитии локальной сети, решение задач, практическое применение средств, позволяющих осуществлять, отлаживать и запускать на практике. По дисциплине рассматриваются следующие аспекты:. Протоколы сетевого уровня. Маршрутизаторы. Настройка роутера. IPv4 сетевые адреса. IPv6 сетевые адреса. Расчет маски. Протоколы TCP и UDP.

  Год обучения - 2
  Семестр - 4
  Кредитов - 5
  

• Дифференциальные уравнения

  Цель дисциплины: рассмотрены основные понятия обыкновенных дифференциальных уравнений и методы их решения, принципы математического моделирования прикладных задач теории дифференциальных уравнений. Основные темы для рассмотрения: Основные понятия обыкновенных дифференциальных уравнений. Дифференциальные уравнения первого порядка. Теорема задачи Коши. Общая теория линейных уравнений и систем. Структура решения. Линейные уравнения и системы с постоянными коэффициентами.

  Год обучения - 2
  Семестр - 4
  Кредитов - 6
  

• Теория вероятности и математическая статистика

  В этой дисциплине будет представлено использование полученных знаний для изучения статфизики, квантовой механики и других физических дисциплин. Основные дидактические единицы (разделы): алгебра случайных событий, основные теоремы и формулы; дискретные и непрерывные случайные величины, законы распределения; закон больших чисел, точечная и промежуточная оценка параметров распределения, корреляция их основные характеристики.

  Год обучения - 2
  Семестр - 4
  Кредитов - 6
  

• Архитектура систем параллельных вычислений

  Цель дисциплины: формирование умения настраивать и управлять ресурсами мультипроцессорных и кластерных вычислительных систем для повышения их производительности. По дисциплине рассматриваются следующие аспекты: классификация параллельных вычислительных систем. Взаимосвязь для многопроцессорных систем. Анализ и метрика сети взаимосвязей. Вычислительные модели для многопроцессорных систем. Классификация общей памяти мультипроцессоров. Основные методы когерентности кэша. Определение использовано вкогерентность.

  Год обучения - 3
  Семестр - 5
  Кредитов - 5
  

• Методы вычислений

  Целью преподавания дисциплины является выработка необходимой интуиции для нахождения эффективных путей решения задач вычислительной математики, а также познакомить студентов с принципами, на основе которых осуществляется наиболее рациональная стратегия численного решения задач.

  Год обучения - 3
  Семестр - 5
  Кредитов - 5
  

• Системы управления базами данных

  Цель дисциплины: изучение процесса разработка распределённых баз данных в среде СУБД. В результате изучения дисциплины сформировать у студентов способности: – применять методы манипуляции данными, методы валидации данных в приложениях; – проектировать хранилища данных; – развертывать хранилища данных; – использовать базы данных при решении задач математического моделирования в различных предметных областях; – разрабатывать инфологические и датологические модели баз данных; – работать с инструментальными средствами проектирования баз данных и управления проектами. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Работа с моделями безопасности SQL Server, учетными записями подключения и учетными записями пользователей базы данных. Создание резервные копии SQL Server. Реализация возможностей безопасности SQL Server Agent. Работа с учетными данными и учетными записями-посредниками. Работа с ролями сервера и ролями базы данных.

  Год обучения - 3
  Семестр - 5
  Кредитов - 5
  

• Человеко-компьютерное взаимодействие и дизайн UI

  Цель дисциплины: описывать и применять фундаментальные теории и методологии из области ЧКВ, а также проектировать, внедрять и оценивать эффективные и удобные компьютерные интерфейсы. Будут изучены: Парадигмы человеко-компьютерного взаимодействия. Технические и психологические аспекты с графическими обозначениями в современных интерфейсах.

  Год обучения - 3
  Семестр - 5
  Кредитов - 5
  

• Основы информационной безопасности

  В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Информационная безопасность и уровни ее обеспечения. Компьютерные вирусы и защита от них. Информационная безопасность вычислительных сетей. Информационная безопасность при использовании Internet. Механизмы обеспечения "информационной безопасности". Безопасность операционных систем.

  Год обучения - 3
  Семестр - 5
  Кредитов - 6
  

• Машинное обучение

  Цель дисциплины: разработка теорий, методов и алгоритмов, позволяющих компьютерной системе изменять свое поведение в заданной среде посредством индуктивного вывода. Знания: контролируемое обучение и неконтролируемое обучение. Конкретные изучаемые методы моделирования включают искусственные нейронные сети и машины опорных векторов

  Год обучения - 3
  Семестр - 5
  Кредитов - 5
  

• Визуализация и аналитика больших данных

  Курс даёт методы исследования, визуализации и аналитического объяснения больших данных. Студенты чистят данные, строят интерактивные дашборды на Python и R, выполняют временной и геопространственный анализ, визуализируют результаты машинного обучения и создают наглядные, интерпретируемые графики.

  Год обучения - 3
  Семестр - 6
  Кредитов - 5
  

• Проектирование LAN и WAN

  Цель дисциплины: разработка обобщенных технических решений по компьютерным сетям и распределенным системам обработки информации, формирование умения решать задачи аппаратно-программного и организационного обеспечения работы распределенных компьютерных систем. По дисциплине рассматриваются следующие аспекты: пакетная передача данных. Физический адрес устройств. Ethernet, WiFi. Трансляция и маршрутизация. PAN, LAN, CAN, MAN, WAN.

  Год обучения - 3
  Семестр - 6
  Кредитов - 5
  

• Понимание естественного языка

  Цель дисциплины: Изучить вычислительные методы понимания человеческого языка. Изучить семантику, синтаксис и прагматическую обработку для создания таких приложений, как чат-боты и переводчики. разрабатывать приложения для тематического моделирования, анализа настроений и обобщения текста.

  Год обучения - 3
  Семестр - 6
  Кредитов - 5
  

• Разработка веб-приложений

  Цель дисциплины состоит в формировании способности применять методы и практические приемы веб-программирования для разработки веб-приложений индустриального уровня.По дисциплине рассматриваются следующие аспекты: проектирование Web-приложений. ASP.NET. обработка в MasterPage, динамические компоненты. Проектирование баз данных

  Год обучения - 3
  Семестр - 6
  Кредитов - 5
  

• Введение в обработку изображений

  Цель дисциплины понимать и анализировать проблемы обработки изображений и алгоритмы проектирования для решения проблем обработки изображений и соответствия спецификациям дизайна. В результате изучения дисциплины сформировать у студентов способности: - разрабатывать алгоритмы обработки, анализа и распознавания изображений; - осуществлять постановку, анализ, решение математических и прикладных задач обработки, анализа и распознавания изображений.

  Год обучения - 3
  Семестр - 6
  Кредитов - 5
  

• Администрирование операционных систем

  Цель дисциплины состоит в формировании способности базовых представлений, знаний и умений в области организации функционирования современных операционных систем, а именно, умений создания и использования эффективного программного обеспечения для управления вычислительными ресурсами в многопользовательских операционных системах.

  Год обучения - 3
  Семестр - 6
  Кредитов - 5
  

• Распределенные вычисления

  Курс посвящён запуску алгоритмов машинного обучения в распределённой среде и на больших данных. Студенты изучат параметр серверы, модели data parallel и model parallel, Spark MLlib, Horovod, Federated Learning, стратегии масштабирования и оптимизацию коммуникаций между узлами.

  Год обучения - 3
  Семестр - 6
  Кредитов - 5
  

• Разработка программного обеспечения

  Цель дисциплины – изучение полного жизненного цикла ПО. Студенты научатся собирать требования, проектировать архитектуру, писать объектно ориентированный код, управлять версиями в Git, проводить модульное тестирование, настраивать CI/CD и применять методологии Agile.

  Год обучения - 3
  Семестр - 6
  Кредитов - 5
  

• Введение в облачные вычисления

  Дисциплина знакомит с основами облачных вычислений, архитектурами и моделями сервисов (IaaS, PaaS, SaaS). Студенты изучат виртуализацию, контейнеры, Kubernetes, DevOps, авто масштабирование, безопасность, облачное хранилище, безсерверные функции и методы проектирования, развертки и мониторинга сервисов.

  Год обучения - 3
  Семестр - 6
  Кредитов - 5
  

• Объектно-ориентированный анализ и проектирование

  Цель дисциплины: формирование умения применять принципы и рекомендации объектно-ориентированного проектирования для создания модульного, гибкого и многоразового программного обеспечения. По дисциплине рассматриваются следующие аспекты: управление проектами разработки программного обеспечения. Определение требований, бизнес-процессов и функционального моделирования. Структурное моделирование. Проектирование уровня управления данными. Проектирование уровня взаимосвязи человек-и-компьютер. Проектирование уровня физической архитектуры.

  Год обучения - 3
  Семестр - 6
  Кредитов - 5
  

• Введение в глубокое обучение

  Цель дисциплины: погрузиться в архитектуры глубокого обучения, такие как нейронные сети, методы обучения и их приложения в таких областях, как зрение, речь и принятие сложных решений. Обеспечить разработку и развертывание моделей глубокого обучения для решения задач машинного обучения.

  Год обучения - 3
  Семестр - 6
  Кредитов - 5
  

• Администрирование систем высокопроизводительных вычислений

  Дисциплина обучает администрированию кластеров высокопроизводительных вычислений. Студенты осваивают настройку Linux, управление пакетами, планировщики Slurm и PBS, сети InfiniBand, параллельные файловые системы, контейнеризацию, поддержку пользователей и способы оптимизации производительности инфраструктуры.

  Год обучения - 3
  Семестр - 6
  Кредитов - 5
  

• Обработка речи

  Цель дисциплины: погрузиться в приемы обработки и анализа разговорной речи. Темы включают распознавание, синтез и улучшение речи, что дает студентам возможность разрабатывать речевые приложения. Дать практический опыт реализации нескольких компонентов систем обработки речи.

  Год обучения - 3
  Семестр - 6
  Кредитов - 5
  

• Генеративный искусственный интеллект

  Цель дисциплины: В этом курсе подробно описываются механизмы, благодаря которым глубокое обучение работает в НЛП, включая новейшие преобразователи и модели большого языка, такие как GPT, BERT, T5. Он также охватывает использование подсказок для обучения с нулевым и малым количеством шагов, а также мультимодальные модели текста и изображения, такие как GPT-4.

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 5
  

• Параллельное программирование

  Цель дисциплины состоит в формировании способности разрабатывать параллельные программы на различных моделях программирования для многоядерных процессоров и кластерных систем.В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Принципы построения параллельных вычислительных систем. Моделирование и анализ параллельных вычислений. Принципы разработки параллельных алгоритмов и программ

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 6
  

• Распределенное машинное обучение

  Курс посвящён запуску алгоритмов машинного обучения в распределённой среде и на больших данных. Студенты изучат параметр серверы, модели data parallel и model parallel, Spark MLlib, Horovod, Federated Learning, стратегии масштабирования и оптимизацию коммуникаций между узлами.

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 5
  

• Программирование графических процессоров

  Цель дисциплины: формирование умения эффективно реализовывать различные численные модели и алгоритмы на специальных вычислительных устройствах. По дисциплине рассматриваются следующие аспекты: эффективное Программирование графических ускорителей. Инструменты для создания программ для GPU и обзор библиотек. Устройство секвенирования и координация программ для графических ускорителей. Эффективная работа с иерархией памяти. Архитектура графических ускорителей AMD.

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 5
  

• Обработка естественного языка с глубоким обучением

  Цель дисциплины: Цель состоит в том, чтобы позволить студентам приобрести способность понимать, изменять и применять текущие и будущие модели глубокого обучения в НЛП и других областях. Знания: машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка, анализ настроений, функции, логистическая регрессия.

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 5
  

• Тестирование и верификация программного обеспечения

  Цель дисциплины состоит в формировании способности осуществлять процессы тестирования и верификации программного обеспечения для построения корректных и отказоустойчивых программных систем. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Введение в дисциплину. Моделирование последовательных систем как меток с переходными системами (структуры Крипке).

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 5
  

• Машинное обучение в распределенных системах

  Дисциплина фокусируется на развертке и исполнении моделей машинного обучения в распределённых системах. Студенты изучат микросервисную архитектуру, контейнеры, Kubernetes, масштабирование моделей, online inference, A/B тесты, feature store, непрерывный мониторинг моделей и механизмы автозалечивания.

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 5
  

• Применение параллельных вычислений

  Цель дисциплины: В курсе дается обзор используемых параллельных платформ и моделей программирования, в основном программирования с общей памятью (OpenMP), передачи сообщений (MPI) и параллельного программирования данных (CUDA, OpenCL). Методология распараллеливания дополняется исследованиями производительности и применяется к конкретной проблеме. Особое внимание уделяется практическим аспектам и реализации

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 5
  

• Облачные технологии

  Цель дисциплины: Ознакомление студентов с технологией облачных вычислений, использованием облачных вычислений в формировании новой ИТ- инфраструктуры, освоением технологий создания облачного сервиса, работы с существующими облачными сервисами. В результате изучения данного курса студенты научатся использовать облачные вычисления и будут готовы к применению технологии облачных вычислений при решении задач оптимизации ИТ-процессов.

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 5
  

• Разработка мобильных приложений (iOS/Android)

  Курс обучает проектированию и разработке мобильных приложений для iOS и Android. Студенты используют Swift, Kotlin, принципы UI/UX, RESTful API, офлайн хранение, push уведомления, измерение производительности, тестирование, публикацию в магазины и стратегии монетизации.

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 5
  

• Глубокое обучение для компьютерного зрения

  Цель дисциплины: применять глубокое обучения в области компьютерного зрения. В первой половине курса формулируются основы глубокого обучения, основанные на различных концепциях обработки изображений и машинного обучения. Во второй половине освещаются различные разновидности глубокого обучения в компьютерном зрении, такие как генеративные модели, рекуррентные модели и модели глубокого обучения с подкреплением.

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 5
  

• Надежность и отказоустойчивость систем

  Дисциплина обучает методам анализа и повышения надёжности информационных систем. Студенты осваивают вероятностные модели, резервирование, репликацию, контрольные точки, протоколы консенсуса, расчёт MTBF, восстановление после аварий, мониторинг ключевых метрик и стратегии испытаний отказоустойчивости.

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 5
  

• Прикладной искусственный интеллект

  Цель дисциплины: Узнать о последних разработках в области искусственного интеллекта. Развивать навыки применения алгоритмов ИИ. Основные концепции включают искусственные нейронные сети, глубокое обучение и обучение с подкреплением. Изучить методы обработки естественного языка, машинного зрения, автоматизации.

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 5
  

• Введение в обучение с подкреплением

  Предмет знакомит с динамической областью обучения с подкреплением (RL), где агенты учатся принимать решения, взаимодействуя с окружающей средой. Студенты изучат ключевые концепции, алгоритмы и приложения RL, такие как Q-обучение и градиенты политики, с практическими сценариями в играх, робототехнике и не только.

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 5
  

• Разработка интеллектуальных приложений

  Курс учит проектировать и создавать современные приложения с искусственным интеллектом. Студенты работают с Python, TensorFlow/PyTorch, REST и gRPC API, обеспечивают информационную безопасность, учитывают этику, применяют MLOps, развертывают модели как сервис и оптимизируют пользовательский опыт.

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 5
  

• Параллельная обработка больших данных

  Курс изучает методы параллельной обработки больших данных. Студенты работают с MapReduce, Spark, Flink, планированием DAG, in memory вычислениями, шардированием данных, техниками combine, обработкой ошибок, распределением ресурсов и измерением производительности для ускорения аналитических нагрузок.

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 5
  

• Мультиагентное программирование

  Цель дисциплины: изучение студентами основных особенностей анализа и проектирования систем с использованием агентно-ориентированного подхода. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Основные понятия теории агентов. Современные подходы к решению распределенных задач. Общая классификация агентов.

  Год обучения - 4
  Семестр - 7
  Кредитов - 5
  

Профессии

Результаты обучения

• Демонстрировать знания и понимания основ математики для описания, анализа и решения задач в области компьютерной науки. Применять оптимальные алгоритмы для конкретной задачи на основе их характеристик и используемых вычислительных средств.
• Понимать фундаментальные концепции искусственного интеллекта, включая алгоритмы машинного обучения, нейронные сети и обработку естественного языка и развивать практические навыки в разработке приложений ИИ, решении проблем и этических вопросах, подготавливая их к роли в исследованиях, разработке и инновациях в области ИИ.
• Выбирать и применять основные принципы проектирования, разработки, тестирования и верификации программного обеспечения с использованием современных языков программирования при реализации проектов.
• Осуществлять комплексный анализ основных требований к интерфейсу пользователя, конфигурации аппаратного и программного обеспечения приложений.
• Знать принципы построения операционных систем и компьютерных сетей и уметь применять эти знания при разработке программ.
• Разрабатывать веб- и мобильные приложения с эргономичным пользовательским интерфейсом на основе гибкой методологии и принципов сетевой безопасности.
• Применять технологии параллельных и распределенных вычислений для решения ресурсоемких задач.
• Использовать подходы искусственного интеллекта и методы анализа и обработки больших данных для решения реальных задач.
• Разрабатывать инновационные решения для интеграции новых технологий с существующими приложениями или создавать новые решения.
• Работать в команде, толерантно воспринимая социальные, этнические и культурные различия, критически оценивать свою деятельность, деятельность команды. Развивать рациональное финансовое поведение, критически оценивать финансовые процессы и защищать свои права как потребителей, используя финансовые инструменты и цифровые технологии.

Похожие ОП