6B04103 AI Business в Astana IT University

Дисциплины

• Основы ИИ бизнеса

  Курс знакомит студентов с основополагающими концепциями искусственного интеллекта (ИИ) в контексте бизнес-приложений. Курс охватывает интеграцию технологий ИИ, таких как машинное обучение, обработка естественного языка, и аналитика данных для решения реальных бизнес-задач. С помощью тематических исследований и проектов студенты учатся использовать инструменты и механизмы ИИ для улучшения процесса принятия решений, оптимизации операций и создания инновационных продуктов и услуг. В учебной программе особое внимание уделяется этическим соображениям, стратегическому планированию и практикам внедрения, необходимым для эффективного применения решений ИИ в различных бизнес-средах.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Управление бизнесом

  Курс включает в себя выполнение или управление бизнес-операциями и принятием решений, а также эффективную организацию людей и других ресурсов для направления деятельности на достижение общих целей и задач.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Математика для ИИ

  Курс знакомит студентов с математическими основами, необходимыми для понимания и разработки алгоритмов и моделей искусственного интеллекта (ИИ). Он охватывает такие ключевые области, как линейная алгебра, математического анализа, теории вероятности, статистика и дискретная математика, и все они адаптированы к приложениям ИИ. На лекциях, занятиях по решению задач и практических примерах студенты учатся применять эти математические концепции для разработки и совершенствования систем ИИ, включая модели машинного обучения, нейронные сети и алгоритмы оптимизации. В учебной программе особое внимание уделяется как теоретическому пониманию, так и практическим навыкам, что позволяет подготовить студентов к решению сложных задач в области ИИ с математической точностью и творческим подходом.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Введение в программирование (Python)

  Курс направлен на формирование практических навыков программирования на языке Python и освоение его ключевых инструментов для решения прикладных задач. Курс ориентирован на практическую деятельность и включает решение реальных задач, что позволяет обучающимся применять Python в различных областях, включая анализ данных, автоматизацию и разработку прикладных программ.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Python для обработки данных и искусственного интеллекта

  Курс посвящен изучению процесса обработки и анализа данных, применению методов и библиотек Python для соответствующих задач, а также для разработки интеллектуальных систем. Рассматриваются основы машинного обучения, построения и обучения моделей ИИ, оценивания эффективности обученных моделей, а также практические подходы к применению Python в прочих задачах анализа данных и ИИ.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Микро и макроэкономика

  Курс нацелен на формирование понимания основных разделов микро и макроэкономики: поведение потребителя, поведение производителя, рыночные структуры, экономика благосостояния, теория асимметричной информации; предмета и методов макроэкономики. Предметом изучения дисциплины является макро и микро экономические показатели и их взаимосвязь, общее макроэкономическое равновесие, потребление и сбережения, денежный рынок, накопление капитала и экономический рост, государственный бюджет и его структура, платежный баланс и его структура, международная торговля и торговая политика и др.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Бизнес проект (симуляция)

  Это дисциплина, которая сосредоточена на практическом применении знаний и навыков бизнес-управления в контексте симулированного бизнес-проекта. В рамках этого курса студенты учатся планировать, управлять и контролировать различные аспекты бизнес-проекта, используя модели и инструменты, которые они изучили во время своего обучения. Эта дисциплина уникальна тем, что она предлагает студентам возможность "пройти через" полный цикл жизни проекта в безопасной и контролируемой среде. Это позволяет им получить практический опыт управления проектами и понять, как теоретические знания применяются на практике.

  Год обучения - 1
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Презентация, коммуникация и переговоры

  Цель этого курса-помочь студентам научиться стратегически общаться в профессиональной среде. Студентам предлагается проанализировать их целевую аудиторию, цель их общения и контекст, в котором они работают, прежде чем разрабатывать сообщение. Курс специально фокусируется на повышении способности студентов писать, говорить, работать в команде и общаться между культурами в их роли будущих менеджеров.

  Год обучения - 1
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Управление, риски и комплаенс

  Курс ознакомит студентов с интегрированным подходом менеджмента корпоративного управления в государственных органах, управления рисками и соответствия правовым требованиям, позволяющие убедиться в том, что государство действует этичным образом и в пределах своего риск-аппетита, в соответствии с внутренними нормативными политиками и внешними международными требованиями через взаимосвязь стратегии, процессов, технологий и человеческих ресурсов.

  Год обучения - 1
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Технология и инновационный менеджмент

  Курс предлагает всестороннее изучение стратегической роли технологий и инноваций в современной бизнес-среде. Студенты погружаются в инновационные процессы, от генерации идеи до коммерциализации, охватывая такие темы, как разработка инновационной стратегии, внедрение технологий, открытые инновации и управление инновационными портфелями. На конкретных примерах и практических занятиях студенты учатся определять новые технологии, оценивать их влияние на бизнес-модели и эффективно управлять инновационными проектами.

  Год обучения - 1
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Автоматизация бизнес-процессов и технологии искусственного интеллекта

  Курс посвящен изучению методов автоматизации бизнес-процессов с применением современных цифровых и интеллектуальных технологий. В рамках курса изучаются моделирование и оптимизация процессов, внедрение решений с применением технологий искусственного интеллекта, а также вопросы оценки эффективности автоматизации и управления цифровыми трансформациями субъектов бизнеса.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Академическое письмо

  Данная учебная дисциплина нацелена на развитие умения дифференцировать стили письменной речи, навыков конструктивного критического чтения и письма с включением критического анализа написанного; освоение особенностей академической лексики, грамматики и стиля; закрепление на практике умения писать структурно правильные абзацы; позволяет получить практические навыки подкрепления утверждений аргументами и доказательствами в письменной форме, умения писать академическое эссе.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Бухгалтерский учет и финансовый менеджмент

  Курс фокусируется на бухгалтерских навыках, концепциях и принципах, которые студенты могут применять для анализа финансовой отчетности и различных моделей функционирования финтех-компаний, включает темы, охватывающие различные аспекты не только оценки эффективности финтех-проектов, но и их интеграции, необходимой для принятия решений для различные видов ИТ-предприятий.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Операционный менеджмент

  Курс дает студентам полное представление о принципах и практиках, связанных с эффективным управлением производством и операционной деятельностью в организациях. Он изучает такие темы, как управление цепочками поставок, контроль качества, совершенствование процессов, управление запасами и управление проектами. Благодаря сочетанию лекций, тематических исследований и симуляций студенты узнают, как разрабатывать, эксплуатировать и улучшать операционные системы для повышения эффективности, производительности и конкурентоспособности.Особое внимание в курсе уделяется принятию стратегических решений, аналитическому решению проблем и применению современных инструментов и технологий. Студенты будут подготовлены к решению операционных задач и руководству усовершенствованиями в различных организационных контекстах.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Количественные методы для ИИ в бизнесе

  Этот курс предлагает глубокое погружение в количественные методы, необходимые для понимания и использования ИИ в бизнесе. Он охватывает статистический анализ, прогнозное моделирование и методы оптимизации, предназначенные для решения сложных бизнес-задач. На практических примерах и конкретных ситуациях студенты узнают, как применять эти количественные методы для улучшения процесса принятия решений, повышения операционной эффективности и реализации стратегических инициатив с использованием технологий ИИ.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• ИИ для производства и промышленности

  Этот курс изучает применение искусственного интеллекта в производственном и промышленном секторах, рассказывая о том, как технологии искусственного интеллекта могут революционизировать производственные линии, контроль качества, техническое обслуживание и операционную эффективность. Студенты узнают об интеграции алгоритмов машинного обучения для предиктивного обслуживания, робототехники для автоматизации и моделей оптимизации на основе ИИ для распределения ресурсов и улучшения процессов. На конкретных примерах и практических занятиях курс подчеркивает трансформационное влияние ИИ на снижение затрат, повышение качества продукции и создание индивидуальных производственных процессов.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Вероятность и статистика

  Курс обучает изучению закономерностей случайных явлений и их свойств, и использовать их для анализа данных. В результате изучения данной дисциплины обучающиеся будут знать основные понятия теории вероятностей и математической статистики и их свойства, а также уметь использовать вероятностные модели при решении задач, работать со случайными величинами, выполнять расчет выборочных характеристик, оценивать надежность статистических данных.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• ИИ для финансовых решений

  Курс дает студентам представление о том, как искусственный интеллект и машинное обучение могут изменить процесс принятия финансовых решений и стратегию. Он охватывает применение ИИ в инвестиционном анализе, управлении портфелем, оценке рисков и прогнозировании рынка. На основе изучения конкретных примеров и практических проектов студенты научатся использовать такие технологии ИИ, как предиктивная аналитика для прогнозирования рыночных тенденций, глубокое обучение для анализа инвестиционных возможностей и обучение с подкреплением для оптимизации торговых стратегий. В учебной программе также рассматриваются этические и нормативные проблемы, связанные с ИИ в финансовой сфере, что позволит студентам ответственно подходить к использованию ИИ для стимулирования инноваций и получения конкурентных преимуществ в финансовой индустрии.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Предпринимательское финансирование

  Курс посвящен изучению вопросов финансирования деятельности субъектов предпринимательства с применением цифровых технологий и искусственного интеллекта. Рассматриваются различные источники финансирования стартапов, возможности привлечения венчурного капитала, финансовое планирование, оценка стоимости бизнеса, управление денежными потоками и финансовыми рисками. Изучается процесс принятия инвестиционных решений, взаимодействие с инвесторами и применение финансовых инструментов на разных этапах развития предпринимательских проектов.

  Год обучения - 2
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• ИИ для принятия маркетинговых решений

  В этом курсе рассматривается применение искусственного интеллекта для разработки маркетинговых стратегий, персонализации клиентского опыта и оптимизации рекламных кампаний. Студенты узнают, как инструменты ИИ, включая предиктивную аналитику, анализ настроений клиентов и автоматизированное создание контента, могут способствовать принятию маркетинговых решений. В учебной программе особое внимание уделяется использованию ИИ для понимания поведения потребителей, более эффективного нацеливания маркетинговых усилий и измерения воздействия маркетинговых кампаний.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• NLP, генеративный ИИ в бизнесе

  Этот курс знакомит студентов с применением технологий обработки естественного языка (NLP) и генеративного искусственного интеллекта в сфере бизнеса. Он охватывает ключевые концепции и технологии, позволяющие машинам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык. Студенты узнают, как применять NLP и генеративный ИИ для автоматизации обслуживания клиентов, создания контента, анализа настроений и извлечения информации из неструктурированных данных. С помощью практических упражнений и проектов курс призван вооружить студентов навыками использования этих технологий ИИ для улучшения коммуникации, маркетинговых стратегий и привлечения клиентов в бизнес-среде.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• ИИ для логистики и цепей поставок

  Курс изучает, как технологии искусственного интеллекта могут оптимизировать логистические операции, управление цепями поставок и транспортировку. Темы включают использование ИИ для оптимизации маршрутов, управления запасами, прогнозирования спроса и автономных транспортных средств в логистике. В курсе рассматриваются конкретные примеры, когда ИИ значительно повысил устойчивость, эффективность и устойчивость цепей поставок. Студенты научатся применять решения на основе ИИ для решения сложных логистических задач и внедрения инноваций в цепочки поставок.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 4
  

• ИИ для управления человеческими ресурсами

  Этот курс посвящен использованию искусственного интеллекта в управлении человеческими ресурсами с упором на подбор персонала, управление талантами, вовлечение сотрудников и анализ эффективности. Студенты изучат возможности применения ИИ для отбора резюме, автоматизации административных задач, повышения эффективности обучения и развития сотрудников, а также прогнозирования тенденций развития трудовых ресурсов. В курсе рассматриваются этические последствия использования ИИ в HR-практике, включая предотвращение предвзятости и конфиденциальность данных. Курс готовит студентов к ответственному применению инструментов ИИ для улучшения HR-операций и принятия стратегических решений.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 4
  

• Продвинутая аналитика данных и визуализация

  Этот курс изучает методы анализа данных и искусство представления данных с помощью визуализации для принятия решений. Студенты научатся работать с большими массивами данных, применять передовые статистические методы и прогностические модели, а также использовать новейшие инструменты для визуализации данных. Учебная программа охватывает широкий спектр тем, начиная с анализа данных и заканчивая сложными визуальными представлениями, которые ясно и эффективно передают суть. Благодаря практическим занятиям и проектам студенты приобретут навыки выявления скрытых закономерностей, тенденций и корреляций в данных и представления своих выводов в убедительных визуальных форматах, что позволит принимать решения на основе данных в бизнесе и научных исследованиях.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Цифровые двойники и метавселенная

  Курс предлагает введение в цифровые двойники - виртуальные копии физических систем - и метавселенную - взаимосвязанное виртуальное пространство. Сфокусированный на применении в таких отраслях, как производство и градостроительство, курс изучает, как цифровые двойники оптимизируют реальные процессы. Также рассматриваются основы метавселенной, включая блокчейн и иммерсивные технологии, и ее влияние на социальное взаимодействие и торговлю. С помощью лекций и проектов студенты научатся внедрять инновации в этих развивающихся областях, уделяя особое внимание этике и устойчивости.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Обработка данных для принятия бизнес-решений

  Курс предназначен для обучения студентов навыкам извлечения ценной информации из больших массивов данных для обоснования бизнес-стратегий и решений. Курс знакомит студентов с концепциями, методами и инструментами интеллектуального анализа данных, включая классификацию, кластеризацию, анализ ассоциаций и прогнозное моделирование. Студенты научатся применять эти методы для решения реальных бизнес-задач, таких как сегментация клиентов, анализ рыночной корзины, выявление мошенничества и прогнозирование оттока клиентов. Особое внимание в курсе уделяется практическому применению, использованию программных инструментов для обработки, анализа и визуализации данных, что позволяет студентам получать оперативные данные. К концу курса студенты будут обладать навыками использования интеллектуального анализа данных для поддержки стратегических бизнес-решений, улучшения отношений с клиентами и создания конкурентных преимуществ.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Стратегия ИИ для конкурентных преимуществ

  Курс дает студентам представление об использовании искусственного интеллекта для получения стратегических конкурентных преимуществ в различных отраслях бизнеса. Он охватывает выявление возможностей ИИ, интеграцию ИИ в бизнес-стратегии и анализ рыночных тенденций для создания инновационных решений. На примере конкретных примеров и проектов студенты узнают, как применять технологии искусственного интеллекта для улучшения процесса принятия решений, оптимизации операций и стимулирования инноваций, что подготовит их к руководящей роли в бизнес-среде, основанной на искусственном интеллекте.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Методы предиктивной аналитики

  Курс углубленно изучает сложные модели и методы предиктивной аналитики для прогнозирования и принятия решений. Студенты будут работать с данными временных рядов, методами ансамблей и подходами глубокого обучения для прогнозирования тенденций и поведения. В рамках курса особое внимание уделяется применению этих моделей в финансах, маркетинге и операционной деятельности. Студенты учатся использовать предиктивную аналитику для получения стратегических преимуществ в различных бизнес-контекстах.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Приложения AR/VR/XR

  Курс предлагает погрузиться в мир дополненной реальности (AR), виртуальной реальности (VR) и расширенной реальности (XR), уделяя особое внимание их применению в различных отраслях. Этот практический курс знакомит студентов с принципами технологий AR, VR и XR, включая аппаратное и программное обеспечение, а также дизайн пользовательского опыта. Студенты научатся разрабатывать приложения, объединяющие цифровой и физический миры, создавать иммерсивные среды для VR и использовать AR для улучшения взаимодействия с реальным миром. В рамках курса, основанного на проектах, рассматривается использование этих технологий в играх, образовании, здравоохранении, маркетинге и т. д., при этом особое внимание уделяется инновационному дизайну и этическим соображениям. К концу курса студенты приобретут навыки создания эффективных приложений AR, VR и XR, понимая их потенциал для преобразования развлечений, образования, промышленности и повседневной жизни.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Машинное обучение для применения в бизнесе

  Курс посвящен применению методов машинного обучения и искусственного интеллекта для решения реальных бизнес-задач. Студенты изучат различные модели машинного обучения и ИИ включая контролируемое и неконтролируемое обучение, и их применение в сегментации клиентов, прогнозировании продаж, выявлении мошенничества и т.д. В курсе особое внимание уделяется практическим навыкам, а практические проекты позволяют студентам разрабатывать, обучать и внедрять модели машинного обучения и искусственного интеллекта, которые могут обеспечить практические выводы и улучшить бизнес-результаты.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Методы и инструменты исследования

  Курс предназначен для изучения основных методов и инструментов требуемых для ведения научных исследований. Курс также знакомит студентов с наиболее популярными поисковыми и наукометрическими базами данных научных статей, такими как Web of Science, Scopus, ScienceDirect и другие. Во время курса обучающиеся ознакомятся с инструментами цитирования и поиска требуемой научной информации.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Робототехника для ИИ в бизнесе

  Этот курс знакомит с интеграцией робототехники и искусственного интеллекта в бизнес-приложениях. Студенты изучат, как робототехника, управляемая искусственным интеллектом, может автоматизировать операции, повысить производительность и создать новые парадигмы обслуживания. Темы включают автоматизацию роботизированных процессов (RPA), автономные системы в логистике и производстве, а также роботизацию обслуживания клиентов. На примере конкретных примеров и практических проектов студенты научатся разрабатывать, внедрять и управлять робототехническими решениями на основе искусственного интеллекта, которые решают реальные бизнес-задачи.

  Год обучения - 3
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Глубокое обучение для бизнеса

  Этот курс посвящен передовым методам глубокого обучения, предназначенным для применения в бизнесе. Он изучает сложные нейронные сети, обучение с подкреплением и обработку естественного языка для решения сложных бизнес-задач. Студенты будут работать с передовыми исследованиями и инструментами ИИ, применяя модели глубокого обучения в таких областях, как прогнозирование поведения клиентов, анализ рынка и автоматизация. Цель курса - вооружить студентов навыками использования глубокого обучения для создания инновационных бизнес-решений и конкурентных преимуществ.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Экономический анализ и прогнозирование

  Дисциплина направлена на формирование у студентов системного понимания современных методов экономического анализа и прогнозирования с использованием количественных инструментов и технологий искусственного интеллекта. Курс охватывает микро- и макроэкономический анализ, методы обработки и интерпретации данных, эконометрику, моделирование временных рядов и построение прогнозов для принятия управленческих решений. Особое внимание уделяется применению AI-инструментов, машинного обучения и аналитических платформ для анализа экономических показателей, рыночных трендов и бизнес-среды. Студенты осваивают методы оценки рисков, сценарного анализа и разработки стратегических прогнозов в условиях неопределённости. В результате освоения курса, обучающиеся смогут анализировать экономические процессы, строить прогнозные модели и использовать полученные результаты для разработки обоснованных бизнес-решений.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Предпринимательство

  В рамках учебной дисциплины обучающийся изучает сущность предпринимательской деятельности на основе действующего законодательства РК. На курсе будет продемонстрирована роль и место малых предприятий в современных условиях функционирования экономики государства и общества. Особое внимание уделяется принципам инклюзивного предпринимательства, способствующего созданию равных возможностей для всех, независимо от физических возможностей, пола, возраста или социального положения. Курс рассматривает механизмы поддержки и интеграции различных групп населения в бизнес-среду, подчеркивая важность доступности, справедливости и многообразия в предпринимательской деятельности. Дисциплина позволит понять основные принципы и содержание бизнес-плана субъектов предпринимательской деятельности, а также формирование мышления, основанного на современной антикоррупционной культуре. Рассматриваются организационные формы предпринимательской деятельности, в том числе с учетом принципов устойчивого развития, экологии, безопасности жизнедеятельности персонала и социальной ответственности бизнеса.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Моделирование и системы управления большими данными

  Этот курс охватывает принципы и технологии управления и анализа больших данных. Студенты узнают о методах моделирования данных, архитектурах больших данных и инструментах управления, необходимых для хранения, обработки и анализа огромных объемов данных. Темы включают распределенные вычисления, базы данных NoSQL и решения для хранилищ данных. На практических занятиях студенты получат опыт работы с большими массивами данных, извлекут нужные сведения и применят их в бизнес-стратегиях.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Применение блокчейна и IoT в бизнесе

  Курс изучает трансформационный потенциал технологии блокчейн и Интернета вещей (IoT) в создании безопасных, эффективных и инновационных бизнес-решений. Курс охватывает основы блокчейна, смарт-контракты, а также проблемы подключения, интеграции и безопасности IoT. Студенты изучат конкретные примеры из области цепочек поставок, финансов и "умных городов", чтобы понять, как эти технологии обеспечивают прозрачность, автоматизацию и операционную эффективность.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Планирование ресурсов предприятий

  Курс представляет собой всеобъемлющий обзор ERP-систем и их роли в интеграции и управлении бизнес-процессами. Студенты узнают о функциональных возможностях ERP-систем, включая финансы, управление персоналом, цепочкой поставок и взаимоотношениями с клиентами. Курс охватывает выбор, внедрение и управление ERP-системами с акцентом на передовую практику, управление изменениями и влияние ERP на эффективность и результативность организации.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Финансовая грамотность

  Курс направлен на формирование базовых знаний и представлений в области личных и цифровых финансов. Студенты знакомятся с ключевыми финансовыми понятиями, инструментами и стратегиями, необходимыми для эффективного управления финансовыми ресурсами в повседневной жизни и профессиональной деятельности. В рамках дисциплины рассматриваются основы финансового планирования, принципы бюджетирования, особенности современного банковского обслуживания, а также риски и возможности, связанные с цифровыми финансовыми технологиями. Освоение курса способствует развитию финансовой ответственности, критического мышления и способности принимать обоснованные решения в быстро меняющейся экономической среде.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Технологическое предпринимательство

  Дисциплина знакомит обучающихся с современными концепциями и инструментами предпринимательства и получения теоретических знаний и практических навыков, необходимых для запуска собственного стартапа с учетом основ безопасности жизнедеятельности. На основе права и антикоррупционной культуры изучается процесс получения патента, законности правообладания технологической разработкой с учетом законодательства РК в сфере интеллектуальной собственности. Обучающиеся применяют стратегический анализ в области экономики, управления, коммуникации и технологического предпринимательства.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Регулирование, управление и этика в области искусственного интеллекта

  Курс направлен на изучение правовых, организационных и этических аспектов внедрения и использования искусственного интеллекта (ИИ) в бизнесе. Рассматриваются основные международные и национальные нормы регулирования ИИ, включая законодательные и подзаконные нормативные правовые акты Республики Казахстан, регулирующие вопросы в сфере разработки, распространения и использования систем ИИ, а также результатов их использования. Изучаются также модели корпоративного управления, вопросы ответственности и управления рисками. Особое внимание уделяется этическим принципам и защите персональных данных.

  Год обучения - 3
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

Профессии

Результаты обучения

• Анализировать процессы и явления, происходящие в современном обществе; корректно и аргументированно формулировать свою мысль в устной и письменной форме; использовать усвоенные знания в конкретных ситуациях; владеть альтернативными, новыми и/или инновационными подходами к решению профессиональных задач.
• Демонстрировать владение казахским, русским и иностранным языками, позволяющее эффективно выполнять основные виды речевой деятельности; применять различные формы устной и письменной коммуникации; выбирать и использовать адекватные речевые стратегии в ситуациях бытового, академического и профессионального общения
• Организовывать работу команды проекта для достижения поставленной цели, находить и принимать управленческие решения, оценивать качество и результативность труда, затраты и результаты деятельности коллектива; определять политику предприятия или организации в ИИ сфере.
• Формировать математическую культуру студентов, развитие логического и алгоритмического мышления и необходимой интуиции в вопросах приложения математики. Разрабатывать теоретические и эконометрические модели исследуемых процессов, явлений и объектов, относящихся к сфере профессиональной деятельности; создавать информационные модели бизнес-процессов и определить состав и функции ИИ систем.
• Уметь самостоятельно анализировать потребности в исследовании больших данных заинтересованных лиц или подразделений организации, способность принимать рациональные решения по интеграции отдельных информационных систем.
• Выбирать, обосновывать и применять различные математические и статистические методы для решения задач управления; использовать системный подход к процессу количественного анализа информации для принятия управленческих решений; владеть навыками статистического анализа информации при принятии управленческих решений.
• Владеть методами финансового менеджмента для оценки активов, принятия инвестиционных решений проекта, решений по финансированию, методами анализа и снижения степени финансовых рисков; инструментарием оценки эффективности инвестиционных проектов; навыками формирования финансовых планов. Анализировать динамику макро-и микроэкономических показателей, использовать полученные данные для решения профессиональных задач.
• Уметь правильно определять сущность и содержание процессов управления, руководства, предпринимательства и менеджмента; проводить анализ внутренней и внешней среды объекта менеджмента, социальных и психологических факторов.
• Демонстрировать комплексное понимание теоретических основ технологий ИИ, включая алгоритмы машинного обучения, нейронные сети и обработку естественного языка, а также их применения в различных сферах бизнеса.
• Самостоятельно анализировать сложные бизнес-задачи и формулировать инновационные решения на основе ИИ, учитывая такие факторы, как технологическая осуществимость, бизнес-требования и этические соображения. Оценивать и выбирать подходящие технологии и методологии ИИ для разработки и внедрения решений, направленных на решение конкретных бизнес-задач, демонстрируя навыки управления проектами, разработки программного обеспечения и руководства командой.

Похожие ОП