6B06102 Технологии искусственного интеллекта в КарИУ

Дисциплины

• Minоr

  Дополнительная образовательная программа ориентирована на формирование дополнительных компетенций в актуальных и востребованных направлениях. В рамках программы обучающиеся могут выбрать один из Minor (4 дисциплины) по интересующей их области: "Информационные технологии", "Экономика", "3D-инжиниринг" и другие. Minor-программа направлена на развитие надпрофессиональных навыков, творческого мышления и способности к междисциплинарному подходу, что позволяет учащимся более эффективно адаптироваться к быстро меняющимся условиям рынка труда.

  Кредитов - 20
  

• Математика 1

  Целью дисциплины является изучение фундаментальных понятий и категорий математического анализа, элементов матричного анализа, векторной алгебры, аналитической геометрии, комплексных чисел, а также дифференциального и интегрального исчисления функции одной переменной. Дисциплина способствует развитию аналитического и пространственного мышления, а также овладению методами математического анализа для решения задач в профессиональной деятельности.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Алгоритмизация и программирование

  Среда разработки, основы языка и типы данных. Ввод и вывод данных. Вычисление и базовые математические операции. Операторы условий. Операторы циклов. Списки. Объявление функции в языках программирования. Рекурсия и двумерные массивы. Множества. Словари. Введение в объектно–ориентированное программирование. Модули. Использование сторонних библиотек. Анализ ошибок.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Физика 1

  Целью дисциплины является формирование у студентов фундаментальных знаний о физических законах и явлениях, а также развитие навыков их практического применения при решении профессиональных задач. Дисциплина охватывает основы классической механики, молекулярной физики и термодинамики, закладывая теоретическую базу для дальнейшего изучения технических и инженерных дисциплин.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Компьютерная графика

  Основные понятия компьютерной графики. Аппаратное обеспечение компьютерной графики. Способы задания изображений. Основы работы с цветом. Цветовые модели. Кодирование изображения. Форматы графических файлов. Виды компьютерной графики: растровая, векторная и фрактальная. Основные понятия трехмерной графики. Программные средства обработки трехмерной графики.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Математика 2

  Целью дисциплины является изучение прикладных аспектов дифференциального и интегрального исчислений, свойств дифференциальных и интегральных характеристик скалярных и векторных полей, а также описания технологических процессов с использованием дифференциальных уравнений и рядов Фурье. Особое внимание уделяется применению методов статистической обработки экспериментальных данных и вероятностного моделирования для решения прикладных задач.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 3
  

• Теория вероятностей

  Элементы теории верорятностей. Законы распределения дискретных случайных величин. Законы распределения непрерывных случайных величин. Элементы математической статистики. Приложения математической статистики.Постановка задачи в контексте статистического анализа

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Математическая логика

  Понятие высказывания. Алгебра высказываний. Постановка задачи. Высказывания и операции над ними. Формулы алгебры высказываний. Булевы функции от одного и двух аргументов. Булевы функции от n аргументов. Основные понятия. Логические операции над предикатами. Применение логики предикатов к логико-математической практике. Представление об алгоритмах. Применение булевых функций и алгебры высказываний в прикладном программировании.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Основы Python

  Типы данных, операции, операторы. Особенности ввода/вывода. Встроенные типы объектов: Числа, Строки, Кортежи, Списки, Словари, Множества. Файловый ввод-вывод. Чтение строк с помощью итераторов файлов. Работа с двоичными файлами. Библиотека numpy для реализации математических объектов и вычислений. Создание приложений с GUI. Обзор графических библиотек: Tkinter, PyQT. Классы в Python. Определение данных, методов, операций. Наследование. Множественное наследование. Композиция при разработке классов.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Методы статистического моделирования

  Приближенные методы решения прикладных задач, источники ошибок и методы оценки точности результатов, систематизация результатов. Типы статистических данных. Проблемы прикладной статистики. Генеральная совокупность и выборка. Проверка статистических гипотез. Многомерный статистический анализ.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Основы С++

  История и состав языка С++. Основные типы данных. Структура программы. Операторы ввода-вывода. Циклический оператор. Оператор ветвления. Операторы передачи управления. Указатели. Массивы. Строки. Функции. Структуры и объединения. Практическая реализация различных приложений на языке С++.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Экономика, право и финансы в предпринимательстве

  Целью дисциплины является освоение теоретических знаний и практических навыков, необходимых для ведения бизнеса в современных условиях, с учетом экономических, правовых и финансовых аспектов. Дисциплина направлена на формирование у студентов комплексного понимания основ экономической деятельности, правового регулирования и финансового управления. В рамках изучения дисциплины студенты ознакомятся с основами рыночной экономики, видами предпринимательской деятельности, правовыми нормами, регулирующими бизнес-процессы, а также основами налогообложения, бухгалтерского учета и финансового анализа. Особое внимание уделяется механизмам финансирования бизнеса, управлению денежными потоками, инвестиционной деятельности и финансовым рискам. Освоение курса позволит студентам применять полученные знания для эффективного принятия управленческих решений, соблюдения законодательства и обеспечения устойчивого развития предпринимательской деятельности.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Основы антикоррупционной культуры

  Целью дисциплины является приобретение необходимых знаний и навыков в анализе причин и условий, способствующих появлению и росту коррупции в современном государстве и умению выработки предложений по минимизации и искоренении коррупционных проявлений, а также формирование антикоррупционного мышления и антикоррупционного поведения.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Системы нечеткой логики

  Нечеткие множества и нечеткие отношения. Нечеткие числа. Нечеткая логика и приближенные рассуждения. Нечеткие алгоритмы. Применение теории нечетких множеств. Нечеткие экспертные системы. Нечеткие модели управления динамическими системами. Нечеткие логические регуляторы. Нечеткая модель регрессии.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Основы инклюзивной культуры

  Целью дисциплины является формирование у студентов представлений об основах инклюзивной культуры, развитии ценностей толерантности, уважения к разнообразию и обеспечении равных возможностей для всех членов общества. В рамках курса изучаются теоретические и практические аспекты инклюзии, принципы инклюзивного образования и социокультурные основы взаимодействия в многообразной среде.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Физика 2

  Целью дисциплины является освоение студентами базовых физических принципов и развитие умений применять их при анализе и решении инженерных задач. Дисциплина охватывает основы электродинамики, электричества и магнетизма, колебаний, волн, оптики и элементов квантовой физики, формируя фундамент для дальнейшего изучения технических дисциплин и профессиональной деятельности.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Архитектура вычислительных систем

  Введение в архитектуру компьютера. Развитие архитектуры и параллелизм вычислений. Оценка производитель-ности вычислительных систем. Многопрограммный режим работы компьютеров. Архитектура вычислительных систем. Функциональная классификация компьютеров. Классификация по архитектуре системы команд. Обзор основных семейств микропроцессоров. Введение в архитектуру компьютерных сетей. Беспроводная связь.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Логическое программирование

  Общие сведения о языках логического программирования. Области применения языка логического программирования PROLOG. Аксиоматическая система. Формальная теория (система). Логический и процедурный подходы языка PROLOG. Основы языка программирования PROLOG. Использование списков. Компоновка данных в список. Создание динамических баз данных.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Профессиональный казахский (русский) язык

  Целью дисциплины является формирование основы для успешности и эффективности в профессиональной деятельности, развивая навыки самостоятельного обучения. Лексический минимум профессиональной терминологии; чтение и понимание текстов по специальности: статей, объявлений, на казахском (русском) языке. Понимание на слух и конспектирование лекций, презентаций, дискуссий на казахском (русском) языке. Говорение для участия в собеседованиях, обсуждениях.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 3
  

• Функциональное программирование

  ЛИСП – язык функционального программирования. Списки в ЛИСП – основное средство представления данных. Обработка атомов. Функции и функциональное представление алгоритмов. Программирование в ЛИСП. Программирование разветвляющихся и циклических алгоритмов. Рекурсия в ЛИСП. Функционалы в ЛИСП. Абстрактный подход к программированию в ЛИСП и макросы. Язык ЛИСП в решении задач искусственного интеллекта.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Цифровая электроника

  Устройство и физические основы работы полупроводниковых приборов, элементов электронных схем, логиче-ских интегральных микросхем, их назначение, классификация. Схемы и принцип действия цифровых устройств. Логический синтез комбинационных цифровых устройств. Современные компьютерные методы схемотехниче-ского моделирования их характеристики и параметры, основные принципы построения аналоговых и цифровых устройств.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 3
  

• Профессионально-ориентированный иностранный язык

  Целью дисциплины является формирование основы для успешности и эффективности в профессиональной деятельности, развивая навыки самостоятельного обучения. Лексический минимум профессиональной терминологии; чтение и понимание текстов по специальности: статей, объявлений, на иностранном языке. Понимание на слух и конспектирование лекций, презентаций, дискуссий на иностранном языке. Говорение для участия в собеседованиях, обсуждениях.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Интерфейсы компьютерных систем

  Инженерно-психологическое проектирование интерфейса взаимодействия оператора с вычислительной системой. Понятие интерфейса взаимодействия. Обзор технических средств организации взаимодействия человека с вычислительной средой. Понятие эргономики. Стандартизация процесса разработки интерфейсов. Принципы разработки пользовательского интерфейса. Технологии реализации интерфейсов. Перспективы развития интерфейсов взаимодействия в компьютерных системах

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Введение в искусственный интеллект

  Цель изучения дисциплины в приобретении теоретических знаний и практических навыков в области создания компонентов систем искусственного интеллекта, ориентированных на решение задач проектирования. Дисциплина включает в себя изучение этапов развития искусственного интеллекта, классификации искусственного интеллекта, задач систем искусственного интеллекта и методы их решения, видов логических выводов, дедуктивных выводов и автоматических доказательств теорем, неопределенности и представление знаний.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Теория информации

  Терминология теории информации. Математические модели сигналов. Меры информации. Виды каналов передачи информации и их характеристики, искажения сигналов при передаче по каналу, информационная модель канала передачи сигналов. Модуляция сигналов, виды носителей информации и модуляции, модуляция и кодирование. Формирование аппаратной структуры компьютерных систем. Сети передачи данных. Модели информационных систем.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Робототехника

  Области применения роботов и решаемые задачи. Классификация роботов и робототехнических систем. Промышленные роботы. Роботы непромышленного назначения. Конструкции роботов. Приводы. Информационно-сенсорные системы. Способы и системы управления. Робототехнические комплексы.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Управление промышленными роботами

  Робототехника: основные понятия, определения, классификация. Исполнительные устройства промышленных роботов. Системы автоматического управления промышленных роботов. Планирование движений робота в пространстве обобщенных координат. Математические модели манипуляторов промышленных роботов. Динамическое управление манипуляторами. Планирование движений промышленного робота в рабочем пространстве. Алгоритмы адаптивного управления манипуляторами. Микропроцессорная реализация алгоритмов управления роботами.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Обработка сигналов

  Современные методы и модели приема, преобразования, передачи, обработки, хранения и представления сигналов, используемых при разработке вычислительной техники и программного обеспечения.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Методы визуализации данных

  Основные способы визуализации данных. Виды данных при компьютерной визуализации. Представление визуальной информации. Виды визуализации. Средства визуализации данных, программное обеспечение технологии визуализации. Встроенные методы условного форматирования. Языки программирования, как инструмент визуализации данных и создания графических моделей. Инфографика визуализации данных в аналитической деятельности. Существующие SCADA системы и их возможности.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Системный анализ

  Характеристика и классификация систем, базовые категории систем. Принципы организации и динамики систем. Модель, этапы процесса моделирования; адекватность модели, математическая модель, обработка и интерпретация результатов моделирования, этапы системного анализа; оптимизация эксперимента на математической модели, регрессионный анализ; практическая компьютерная реализация систем моделирования.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Базы данных

  Введение в проектирование баз данных. ER- проектирование базы данных. Системы управления базой данных. Реляционная модель данных. Основные понятия распределенных баз данных. Концепция хранилища данных. Общие сведения о Transact-SQL. Выборка данных. Вспомогательные объекты базы данных. Система безопасности в базах данных. База данных в архитектуре «Клиент-сервер».

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Web-технологии и web-дизайн

  Предмет изучения и структура дисциплины. Web-приложения. Организация Интернет. Сети провайдеров. Понятие ISP. Понятия POP, NAP, «последняя миля». Доступ в Интернет. TCP/IP. Адресация в Интернет. Браузеры и серверы. Протоколы прикладного уровня модели OSI. HTTP протокол. Web-сервер. Серверные сценарии PHP, Python, Ruby, ASP для разработки веб-приложений. Технологии Java, Java-script, VB-script. Графика в web-приложениях. Инструментарий создания WEB-приложений.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Машинное обучение

  Основные задачи обучения по прецедентам: классификация, кластеризация, регрессия, понижение размерности. Методы их решения. Математические основы, взаимосвязи, достоинства и ограничения рассматриваемых методов.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Мобильные технологии

  Изучение архитектуры и принципов работы мобильных устройств, их операционных систем, платформ для мобильной разработки и получении начальных навыков программирования мобильных приложений. История развития мобильных технологий. Основы мобильной связи. Классификация мобильных устройств. Тенденции развития мобильных технологий. Архитектура мобильных платформ. Операционные системы мобильных устройств. Платформы и языки программирования для создания мобильных приложений.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Основы информационной безопасности

  Теоретические основы информационной безопасности. Защита от несанкционированного доступа. Модели безопасности. Процесс построения и оценки системы обеспечения безопасности. Методы и средства обеспечения сохранности данных. Симметричные шифры. Управление криптографическими ключами для симметричных шифров. Асимметричные шифры. Хэш-функции. Инфраструктура открытых ключей. Защита информации в IP-сетях. Брандмауэры.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Нейронные сети

  Предмет дисциплины, её структура и содержание. Принципы организации и функционирования ИНС. Первые ИНС. Персептрон. Адаптивный линейный элемент. Ассоциативные сети. Сети преобразования данных. Подготовка данных для обучения ИНС. Перспективы развития и применения ИНС и нейрокомпьютеров.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Устойчивое развитие, охрана труда и БЖД

  Целью дисциплины является формирование у студентов системного представления о безопасности жизнедеятельности, охране труда и принципах устойчивого развития, а также развитие навыков идентификации, оценки и предотвращения профессиональных рисков. В рамках курса рассматриваются правовые и организационные основы охраны труда, меры по обеспечению безопасности на рабочем месте, экологическая безопасность, а также подходы к устойчивому использованию природных ресурсов. Особое внимание уделяется формированию культуры безопасности, устойчивому развитию в контексте социально-экономических и экологических процессов.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Экспертные системы

  Основные направления исследований в области экспертных систем. Экспертные системы, структура и разработчики экспертных систем. Основные функции экспертных систем, этапы и стадии разработки. Теоретические аспекты извлечения и структурирования знаний. Стратегии получения знаний. Продукционные и фреймовые модели. Конфигурация продукционной системы. Коммуникативные методы. Семантические сети, выводы в семантических сетях.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Алгоритмы и программы обработки больших данных

  Понятие Big Data. Источники, характеристики. Методы и техники анализа больших данных. Технологии Big Data. Концепция хранилища данных. Свойства хранилищ данных. Физические и виртуальные хранилища данных. Проблемы создания хранилищ данных. Определение OLAP-систем. Многомерный анализ данных. Концептуальное многомерное представление. Интеллектуальный анализ данных. Задачи и методы интеллектуального анализа данных. Инструменты Data Mining.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Базы знаний и языковые модели LLM

  Модели представления знаний. Логическая модель представления знаний и правила вывода. Продукционная модель представления знаний и правила их обработки. Теория фреймов и фреймовых систем. Объекты с фреймами. Процедурные фреймы и слоты. Обработка естественного языка. Реализация LLM моделей. Модель представления знаний в виде сценария. Классификация систем управления знаниями

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Семантические сети

  Описание иерархической структуры понятий и диаграмма представления. Элементы семантической сети. Представление структуры понятий семантической сетью. Связи в семантических сетях. Представление событий семантической сетью. Получение вывода с помощью семантической сети. Особенность семантической сети как модели представления знаний. Пример представления знаний семантической сетью.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Интеллектуальный анализ данных

  Введение в интеллектуальный анализ данных. Области использования. Связь с другими дисциплинами. Компоненты систем Data Mining. Основные этапы анализа данных. Предварительная обработка данных. Очистка данных. Интеграция и преобразование данных. Сокращение данных. Задача классификации с обучением. Классификация с использованием деревьев решений, нейронных сетей. Кластерный анализ.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Представление данных и знаний в сети

  Изучение теоретических основ представления и обработки знаний в информационных системах, а также получение студентами практических навыков проектирования систем, основанных на знаниях. Связи и структуры. Способы представления данных и знаний: Формальные модели, Неформальные (семантические, реляционные) модели. Способ описания знаний. Логические модели. Сетевые модели. Продукционные модели. Фреймовые модели. Хранение и обработка знаний

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Интеллектуальные интернет-технологии

  Data mining и Web mining. Основные Интернет-технологии для Web mining. Технология R в Web Mining. Text mining. Социальные сети. Social mining. Рекомендательные системы. Интеллектуальные агенты. Принципы функционирования поисковых систем.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Промышленная экология

  Целью дисциплины является формирование у студентов основополагающих представлений о правовых, экономических и социальных основах обеспечения безопасной эксплуатации опасных производственных объектов и вооружает будущих специалистов теоретическими знаниями и практическими навыками, необходимыми для предупреждения аварий на опасных производственных объектах и обеспечения готовности организаций, к локализации и ликвидации последствий аварий

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Инструментальные средства проектирования экспертных систем

  Инструментальные средства экспертных систем: технические средства и программные средства. Компоненты технических средств. Инструментальные средства поддержки жизненного цикла программного обеспечения. CASE-технологии. Средства автоматизированного проектирования экспертных систем. Средства сопровождения. Инструментальные средства построения экспертных систем. Технологии разработки экспертных систем. Реализация экспертных систем. Этап тестирования. Инженерия знаний.

  Год обучения - 4
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Технологии искусственного интеллекта

  Системы представления знаний. Методы нечеткой логики. Нейронные сети в системах искусственного интеллекта. Распознавание образов и ситуаций интеллекта. Экспертные системы. Методы машинного обучения и приобретения знаний интеллектуальными системами. Инструментальные средства и технологические процес-сы построения интеллектуальных систем. Методы семантического анализа. Проблемно-ориентированные языки представления знаний.

  Год обучения - 4
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Основы научных исследований

  Дисциплина "Основы научных исследований" помогает студентам освоить ключевые аспекты научной работы, начиная с формулирования идеи и заканчивая публикацией результатов исследования. Введение в научные исследования. Формулирование проблемы и постановка задач. Поиск и анализ литературы. Квалификационные и количественные методы исследования. Планирование и проведение исследования. Анализ результатов и выводы. Подготовка научных статей и презентаций.

  Год обучения - 4
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

Профессии

Результаты обучения

• Сформировать мировоззренческую, активную гражданскую и нравственно-гуманистическую позиции будущего специалиста, ориентированного на здоровый образ жизни, соблюдение правовых норм, самосовершенствование, успех и лидерство в профессиональной и социальной сферах
• Привить информационную грамотность через овладение и использование современных информационно-коммуникационных технологий во всех сферах жизни и деятельности будущего специалиста
• Выстраивать устную и письменную коммуникации на государственном, русском и иностранном языках для решения задач межличностного, межкультурного и профессионального общения
• Применять основные законы естественно - научных дисциплин для решения задач в профессиональной деятельности
• Применять на практике знания в области экономики, менеджмента, маркетинга и права для управления материальными, информационными и людскими потоками с целью их оптимизации
• Оценивать состояние и определять меры по обеспечению охраны труда, пожарной, промышленной и экологической безопасности на производственных участках
• Разрабатывать структуру системы ИИ и экранных форм интерфейса
• Разрабатывать программное обеспечение для решения различных прикладных задач с использованием современных инструментальных средств и языков программирования
• Применять методы и средства проектирования систем искусственного интеллекта
• Использовать математический аппарат для описания явлений, процессов, объектов управления в системах искусственного интеллекта
• Проектировать комплексные системные модели и языковые модели LLM для обработки естественно-языковой информации, решения задач оптимизации и реализации про-граммных систем
• Применять принципы построения систем ИИ, на основе нормативно-технической документации
• Выбирать методы и средства обеспечения информационной безопасности для защиты данных в компьютерных системах для формирования общей политики безопасности объектов профессиональной деятельности
• Работать с системами анализа данных

Похожие ОП