Қолданыстағы білім беру бағдарламасы

8D06102 Ақпараттық технологиялар және робототехника в А.Байтұрсынов атындағы Қостанай өңірлік университеті

  • Білім беру бағдарламасының мақсаты Ғылым, білім, экономика және жоғары технологиялық өндіріс үшін ғылыми әзірлемелер жүргізуге қабілетті, өндіріске және ғылыми зерттеулерге бағдарланған, сондай-ақ еңбек нарығында сұранысқа, әлеуметтік ұтқырлыққа және таңдалған қызмет саласындағы табысты жұмысқа ықпал ететін, жаратылыстану-ғылыми, экономикалық және гуманитарлық білімге негізделген әмбебап құзыреттерге ие заманауи робототехника және мехатроника салалары үшін жаңа формациядағы ғылыми-бағдарланған жоғары білікті мамандарды даярлау.
  • Академиялық дәреже Докторантура
  • Оқыту тілі Русский
  • Оқу мерзімі 3 года
  • Кредиттер көлемі 180
  • Білім беру бағдарламаларының тобы D094 Ақпараттық технологиялар
  • Big Data технологиялары және үлкен деректерді талдау
    Несиелер: 5

    Пән үлкен деректерді дайындау, сақтау, өңдеу және талдау технологияларын қарастырады. R-Studio бағдарламасымен жұмыста алған білімдерді практикалық қолдану меңгеріледі. Пәнді меңгеру нәтижесінде алынған білімдер құрылымдалған немесе құрылымсыз ақпараттың үлкен көлемін жинау және талдау кезінде, модельдерді жасау кезінде көмектеседі.

    Селективті тәртіп
  • Алгоритмдерді зерттеу және талдау
    Несиелер: 5

    Пәннің мазмұны деректерді интеллектуалды талдауда туындайтын тапсырмалармен, тәсілдермен және алгоритмдермен байланысты сұрақтар шеңберін қамтиды. Деректерді зияткерлік талдау саласында туындайтын міндеттердің түрлері туралы түсінік береді. Деректерді талдау есептерін шешудің негізгі тәсілдері мен алгоритмдерін және оларды нақты есептерді шешуге қолдану ерекшеліктерін зерттейді.

    Селективті тәртіп
  • Академиялық хат
    Несиелер: 5

    Ғылыми контекст шеңберінде академиялық хат, реферат және аннотация ерекшеліктері оқытылады. Докторанттар ғылыми-зерттеу жұмысының, ғылыми мақаланың мәтінін жасау жән ерәсімдеу, дәйек сөздің ережелерін қолдану, ғылымиз ерттеу тақырыбына презентация-баяндаманы қалыптастыру дағдыларын меңгереді

  • Ғылыми зерттеу әдістері
    Несиелер: 5

    Пән докторанттарда нақты ғылыми-зерттеу міндеттерін шешу кезінде зерттеу әдістерінің кешенін қолдану арқылы ғылыми зерттеулер нәтижелерін талдау, жүйелеу және жалпылау негізінде зерттеу қызметін жүргізуге қабілеттілікті қалыптастырады.

  • Нақты уақыттағы жүйелерді модельдеу
    Несиелер: 5

    Пән үрдістер мен жүйелерді моделдеу саласындағы білімді жүйелендіруді, күрделі объектілердің мінез-құлқын және сипаттамаларын зерттеу үшін модельдеуші алгоритмдерді тиімді пайдалану іскерлігін, процестер мен жүйелерді моделдеуді жүргізу қабілетін, эксперименталды зерттеулерді қою мен жүргізуге қатысуға дайындығын, эксперименталды деректер мен алынған шешімдердің нәтижелерін салыстыра отырып таңдалған модельдің дұрыстығын негіздеу іскерлігін көздейді.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 2
  • FPGA негізінде құрылғыларды дамыту
    Несиелер: 5

    Пән FPGA жобалау негіздерін меңгеруді көздейді. Пәнді меңгеру нәтижесінде алынған білім докторанттарды FPGA-да жобалау саласында дайындауға және докторанттардың FPGA-да жобалау саласында өзіндік зерттеулерін орындауға көзқарасты қалыптастыруға көмектеседі.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 2
  • Күрделі жүйелер теориясы
    Несиелер: 5

    Пән есептеу техникасы саласында маманданған болашақ докторанттарда жүйелердің құрылысы мен қызмет етуінің теориялық негіздері мен заңдылықтары саласында кәсіби құзыреттілікті қалыптастыруға мүмкіндік береді. "Күрделі жүйелер теориясы" болашақ мамандардың проблемалары мен міндеттерін жүйелі қарастыру қабілетін, күрделі техникалық жүйелерді синтездеудің тұжырымдамалық негіздері мен әдіснамалық принциптерін, есептерді шешудің әдіснамасы ретінде қалыптастырудағы докторанттарды теориялық және практикалық дайындау болып табылады.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 2
  • Жасанды интеллект, робототехника және басқару
    Несиелер: 5

    Бұл пән жасанды интеллект бойынша қазіргі заманғы білімді меңгеруді, оның қалай іске асырылуын және қайда пайдаланылуы мүмкін, сондай-ақ логикасы анық емес жүйелерді құрудың негізгі принциптерін, нейрожелілік басқару жүйелерін және сараптамалық жүйелерін түсінуді көздейді. Осы курста докторанттардың алған білімдері мен біліктерінің жиынтығы келесі жоғары оқу орны даярлығының басқа жалпы кәсіптік және арнайы пәндерін неғұрлым табысты меңгеруге мүмкіндік береді.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 2
  • Суперкомпьютерлік есептер
    Несиелер: 5

    Пән параллельді есептеу жүйелерін зерттеу және олардың жіктелуі, көппроцессорлық есептеу жүйелерінің жалпы сипаттамасы, параллель есептеулердің тиімділігін бағалау, есептеу күрделілігін талдау және бағалау, OpenMP технологиясын баяндау, параллель әдістерді әзірлеудің жалпы схемасы, есептеу математикасы үшін параллельді есептеу әдістері меңгеруге мүмкіндік береді.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 2
  • Роботтық жүйелердің сенімділігі мен тоқыратұрақтылығы
    Несиелер: 5

    Пән объектілердің және технологиялық жүйелердің сенімділігіне әсер ететін жалпы факторларды, сенімділік параметрлерін есептеу әдістерін және технологиялық жүйелерді құрастыру және пайдалану есептерінде оңтайлы шешімдерді іздеу әдістерін және осы жүйелерді зерттеу мен жобалаудың математикалық әдістерін, сондай-ақ мехатрондық жүйелерді диагностикалау тәсілдерін және оларды баптауды жүргізуді қарастырады.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 2
  • Код ON2

    Заманауи теориялар мен әдістер негізінде дербес ғылыми зерттеу жүргізу, зерттеу ақпаратын талдау және өңдеу;

  • Код ON10

    Робототехникалық жүйелердің сенімділігі мен істен шығуын есептеу әдістерін қолдану;

  • Код ON11

    Мехатроника және робототехника есептерін анық емес логика және нейрондық желілер әдістерімен шешу үшін қолданбалы бағдарламалар пакеттерін қолдану;

  • Код ON9

    Нақты уақыт жүйесінің өлшеу және басқару арналарының дәлдігін бағалауды жүргізу;

  • Код ON7

    Техникада жасанды интеллект жүйесін құру принциптерін және таным құралдарын, әдістерін қолдану;

  • Код ON3

    Деректерді талдау үшін оңтайлы бағдарламалық құралдарды таңдау және талдау;

  • Код ON4

    Пәндік саладағы қазіргі заманғы бағдарламалық қамтамасыз етудің көмегімен күрделі техникалық жүйелерде басқарумен байланысты міндеттерді шешу кезінде деректердің үлкен көлемін аналитикалық өңдеудің әдістері мен тәсілдерін қолдану;

  • Код ON6

    Көппроцессорлық есептеу жүйелерінің негізгі архитектурасын, параллельді есептеулерді жүргізуге арналған аппараттық-бағдарламалық кешендердің құрылу және жұмыс істеу принциптерін меңгеру;

  • Код ON5

    Күрделі жүйелерді талдау мен синтездеудің жүйелік тәсілін қолдану;

  • Код ON1

    Өзінің зерттеу нәтижелерін ұлттық және халықаралық деңгейде таныстыру және жариялау;

  • Код ON8

    Объектілерді басқару есептерін шешу және FPGA-да жүзеге асыруға қолайлы ЦОС жүйесінің математикалық моделінің алгоритмдерін әзірлеу;

Top