8D06101 Интеллектуалдық жүйелер в Халықаралық ақпараттық технологиялар университеті

Курста нейрондық желілерді терең оқыту, жаттығу және өрістету әдістері қарастырылады. Оқыту барысында студенттер нейрондық желілердің өнімділігін арттыру және мүмкіндіктерін кеңейту үшін деректерді, жаттығу параметрлерін, нейрондық желілердің құрылымы және басқа да параметрлерін сынақтан өткізеді,сондай-ақ нақты есептерді шешу үшін нейрондық желілерді өрістетеді. Курс соңында білім алушылар өз есептерін терең оқыту алгоритмдерінің көмегімен шеше алады.

Бұл курс шешім ағаштарын, жасанды нейронды желілерді, генетикалық алгоритмдерді, эволюциялық бағдарламалау, ассоциативті жады, анық емес логиканы пайдалануға негізделген жіктеу, модельдеу және болжау әдістері сияқты деректерді талдау әдістерінің негіздерін сипаттайды. Студенттер мәліметтерді талдау әдістерімен қоса статистикалық әдістер: сипаттамалық талдау, корреляциялық және регрессиялық талдау, факторлық талдау, дисперсиялық талдау, компоненттік талдау, дискриминанттық талдау, уақытша қатарларды талдау, өміршеңдікті талдау, байланыстарды талдау әдістерін үйренеді. Бұл оларға талданатын деректер туралы кейбір априорлық түсініктерді алуға көмектеседі. Деректерді талдау әдістерінің маңызды мақсаттарының бірі есептеу нәтижелерін визуализациялау (визуализация) болып табылады. Деректерді зияткерлік талдау әдістерінің күрделілігі мен әртүрлілігі нақты салалардағы ақпаратты талдаудың типтік міндеттерін шешу үшін түпкілікті пайдаланушының арнайы құралдарын құруды талап етеді. Бұл құралдар күрделі көпфункционалды шешімдер қабылдауды қолдау жүйелерінде пайдаланылатындықтан, олар осындай жүйелерге оңай интеграциялануы тиіс. Деректерді талдаудың зияткерлік жүйелері ғылыми зерттеулерде, білім беруде, құқық қорғау қызметінде, өндірісте, денсаулық сақтауда және басқа да көптеген салаларда қолданылады. Атап айтқанда, деректерді зияткерлік талдау технологиясы бизнес-қосымшаларда қолданылады.

Курс деректерді сақтау әдістерін, оларды тиімді талдау және іскерлік және әлеуметтік маңызды ақпаратты алуды оқытады, үйретеді. Бұл курс студенттерді манипуляциялау, сақтау және үлкен деректерді талдау үшін пайдалана алатын бірнеше негізгі АТ технологиялармен таныстырады. Курста параллельді өңдеу және Hadoop үшін MapReduce әдістері, бізге интернет-есептерде MapReduce-ті арзан және тиімді енгізуге мүмкіндік беретін ашық бастапқы коды бар орта қарастырылады. Студенттер пакеттік режимде және / немесе нақты уақыт режимінде құрылымсыз деректердің үлкен көлемін қабылдай алатын, сақтайтын және талдай алатын жоғары көлемді жүйелерді құру мүмкіндігіне ие болады.

"Академиялық хат" пәнін оқытудың мақсаты: ғылыми-педагогикалық кадрлардың жеке зерттеу жобаларын іске асыруға дайындығы мен қабілетін қалыптастыруға және олардың нәтижелерін халықаралық академиялық қауымдастық нормаларына сәйкес жазбаша нысанда ұсынуға бағытталған тиісті құзыреттіліктерді жүзеге асырады.

Ғылыми зерттеулердің түрлерін, ғылыми танымның әдіснамасын, зерттеу, тұжырымдар мен тұжырымдарды зерттеу, конференцияда ғылыми мақалалар мен баяндамалар жазу, диссертациядағы зерттеу жұмысының нәтижелерін, оның құрылымы мен мазмұнын жинақтау.

Докторлық диссерацияны орындау мен тәжірибе алмасуды қоса алғандағы докторанттың ғылыми-зерттеу жұмысы

ЖОО-да оқытушылық қызметтегі тәжірибелік дағдылар мен құзыреттіліктер; Ғылыми және ғылыми-педагогикалық қызметке жауапкершілік және шығармашылық қарым-қатынас

Статистикалық деректерді талдау және өңдеу әдістері; ғылыми зерттеулерде қолданылатын ақпараттық технологиялар, кәсіби салаға қатысты бағдарламалық өнімдер; ғылыми-техникалық құжаттаманы ресімдеуге қойылатын талаптар оқытылады.

Өзекті ғылыми мәселені зерттеуде тәжірибе жинақталып, әзірленетін тақырып бойынша ақпарат көздері, ақпараттық үдерістерді модельдеу және зерттеу әдістері оқытылады.

Докторлық диссерацияны орындау мен тәжірибе алмасуды қоса алғандағы докторанттың ғылыми-зерттеу жұмысы

Курс представляет собой сложное введение в некоторые основные идеи теоретической компьютерной инженерия. Он пытается представить видение «информатики вне компьютеров»: компьютерная инженерия как набор математических инструментов для понимания сложных систем, таких как вселенные и умы. Курс рассматривает логику высказываний, машины Тьюринга и вычислимости, конечные автоматы, теоремы Гёделя, эффективные алгоритмы и приводимости, NP-полноту, проблемы P против NP, деревья решений и другие конкретные вычислительные модели, мощность случайности, криптография и односторонние функции, вычислительные теории обучения, интерактивные доказательства и квантовые вычисления и физические пределы вычислений.

Докторлық диссерацияны орындау мен тәжірибе алмасуды қоса алғандағы докторанттың ғылыми-зерттеу жұмысы

Докторлық диссерацияны орындау мен тәжірибе алмасуды қоса алғандағы докторанттың ғылыми-зерттеу жұмысы

Докторлық диссерацияны орындау мен тәжірибе алмасуды қоса алғандағы докторанттың ғылыми-зерттеу жұмысы

Докторлық диссерацияны орындау мен тәжірибе алмасуды қоса алғандағы докторанттың ғылыми-зерттеу жұмысы

Докторлық диссертацияны жазу және қорғау

Нақты пәндік салада өзіндік жаңа ғылыми идеяларды тудыру және оларды ғылыми қауымдастыққа жеткізу

Зерттеу міндеттерін тұжырымдау және оларды деректерді интеллектуалды талдау әдістері мен модельдері, машинамен оқыту, нейрондық желілер, есептеу күрделілігі және оңтайландыру теориялары негізінде шешу жолдарын табу.

Ақпараттық үдерістерді, кәсіби маңызды ақпаратты іздеу, өңдеу және ұсыну әдістерін тану заңдылықтарын көрсету

АКТ саласында стратегиялық шешімдер шығару үшін аналитикалық материалдар әзірлеу, өзінің және белгілі ғылыми зерттеулерді бағалау .

Үлкен деректерді өңдеу және деректерді интеллектуалды талдау әдістерін көп ресурстарды қажет ететін міндеттерді шешу үшін қолдану.

Инженерлік есептер үшін есептеу алгоритмдерін құру және оларды жоғары өнімді жүйелерде жүзеге асыру.

АКТ саласындағы ғылыми-зерттеу жобаларының негізделген өтінімдерін немесе түсіндірме жазбаларын ұсыну

Заманауи әдістер негізінде зияткерлік ақпараттық жүйелер мен оларға компоненттер әзірлеу