7M07112 Есептеу нейроғылымы және когнитивті робототехника в Қазақстан-Британ техникалық университеті

Пәндер

• Нейро ғылым негіздері

  Бұл курс нейроғылымның негізгі аспектілерін қамтиды, соның ішінде жүйке жүйесінің құрылымы мен функциялары, нейрондық байланыстың негіздері және мидағы ақпаратты өңдеу механизмдері. Магистранттар нейробиология негіздерімен танысып, нейрондардың жұмыс істеу принциптерін және желілерді зерттеп, мидың функцияларын талдауға арналған білімдерін қолданады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Оңтайландыру және алгоритмдер

  Бұл курс желілік, желілік, дискретті, сызықты емес, динамикалық оңтайландыру және оңтайлы бақылау үшін негізгі алгоритмдерді ұсынады. Әдіснамада және негізгі математикалық құрылымдарда көңіл бөлінеді. Симплекс әдісі, желілік ағын әдісі, дискреттік оңтайландыру үшін салалық және қатпарлы жазықтық әдісі, сызықты емес оңтайландырудың оңтайлылық шарттары, дөңес оңтайландыру үшін интерстрациялық нүкте әдісі, Ньютон әдісі, эвристикалық әдістер, динамикалық бағдарламалау және оңтайлы бақылау әдістері.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Ілгері деңгейдегі стастика

  Бұл курс деректерді статистикалық талдаудың күрделі әдістерін қамтиды. Оған регрессиялық талдау, уақыттық қатарларды модельдеу, көпөлшемді әдістер және статистикалық қорытындылар жатады. Магистранттар деректерді өңдеу және нәтижелерді түсіндіру дағдыларын игереді, бұл оларға әртүрлі салаларда зерттеу және практикалық мәселелерді шешу үшін статистикалық әдістерді қолдануға мүмкіндік береді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Машиналық оқыту

  Соңғы онжылдықта Машиналық оқыту саласында айтарлықтай өсім байқалды, кескін мен сөйлеуді тану, ұсыныс жүйелері және жасанды интеллект сәттіліктің кейбір үлкен мысалдары болып табылады. Бұл курс әртүрлі Нақты қолданбалар мен деректер жиындарында суреттелген модельдер мен алгоритмдерге негізделген осындай Машиналық оқыту әдістерінің кең ауқымын қамтиды. Сонымен бірге Әдістеменің теориялық негіздері ұсынылған.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Шет тілі (кәсіби)

  Шет тілі (кәсіби) курсы магистранттардың бизнесте, академияда және басқа да ресми қарым-қатынас жағдайында табысқа жету үшін қажетті салаларға назар аудара отырып, кәсіби ағылшын тілін меңгеру деңгейін арттыруға бағытталған. Ол тиімді презентациялар жасау, академиялық жазу, кәсіпкерлік және климаттың өзгеруі, сондай-ақ нарықты зерттеу, бизнес-жоспарлау және қаржылық коммуникациялардағы маңызды дағдыларды дамыту сияқты тақырыптарды қамтиды.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 3
  

• Жоғары мектеп педагогикасы

  Жоғары мектеп педагогикасы курсы болашақ мұғалімдерге қажетті педагогикалық дағдыларды береді. Ол заманауи оқыту әдістері мен инклюзивті тәжірибелерге баса назар аудара отырып, білім беру психологиясын, оқу жоспарын әзірлеуді, сыныпты басқаруды және оқушыларды дамытуды қамтиды. Магистратура студенттері сабақты жоспарлау және студенттердің белсенділігі сияқты практикалық дағдыларды меңгереді. Курс сонымен қатар технологияны білім беруге біріктіреді, студенттерді дамып жатқан сынып ортасына бейімделуге дайындайды. Тәжірибелік жобалар мен практикалық қолдану арқылы магистранттар табысты оқытушылық мансапқа қажетті құралдарды алады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 3
  

• Табиғи тілдерді өңдеу және бейнені тану әдістері

  Бұл курс магистранттарды табиғи тілді өңдеудің негізгі түсініктерімен таныстырады. Осы курс барысында магистранттар табиғи тілді бағдарламалау тілімен салыстырып, блоктау тілі, тұрақты өрнектер, қарапайым чат-бот, релеванттылық бойынша рейтинг, LDA классификаторы, SVD матрицасының бағытталуы және басқа да тақырыптарды зерттейді. Сондай-ақ, бұл курс магистранттарды NLP тақырыптарымен, мысалы, атаулы мәндерді шығару, сұрақтарға жауап беру, диалог механизмдері, оңтайландыру, параллельдеу және пакеттік өңдеу сияқты тақырыптармен таныстырады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Зерттеу әдістері

  Зерттеу әдістері курсы магистранттарды техникалық ғылымдар саласындағы зерттеулермен таныстыруға және магистранттардың зерттеу және аналитикалық дағдыларын дамытуға арналған. Білім алушылар зерттеу теориясы мен логикасымен, зерттеу процесінің негізінде жатқан этикамен, сондай-ақ техникалық ғылымдарда жиі қолданылатын бірқатар зерттеу әдістерімен танысады. Зерттеу дизайнына, деректерді жинауға, деректерді қарапайым талдауға және есептерді жазуға назар аударылады. Курс нақты әдістемелік тәсілдерді талқылауды қамтиды.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Есептеу нейро ғылымы

  Бұл курс есептеу нейроғылымының принциптерін және нейрондық процестерді модельдеуді зерттеуге арналған. Нейрондық желілерді математикалық модельдеу, когнитивтік функцияларды талдау және нейрондық деректерді өңдеу әдістері қарастырылады. Магистранттар мидың жұмысын зерттеу және нейротехнологияларды дамыту үшін қолданылатын модельдерді құру және талдау дағдыларын дамытады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Ғылым тарихы мен философиясы

  Ғылым тарихы және философиясы курсы ғылыми тұжырымдамалар мен әдіснамаларды сыни тұрғыдан талдау және түсіну үшін қажетті дағдыларды қамтамасыз етеді. Ол қазіргі философиялық пікірталастарға баса назар аудара отырып, ғылыми пайымдау негіздерін, ғылыми ізденіс сипатын, зерттеудегі этикалық ойларды және ғылыми ойдың тарихи дамуын қамтиды. Магистратура студенттері дәлелдер құрастыру, ғылыми тұжырымдарды бағалау және әртүрлі ғылыми пәндерге философиялық негіздерді қолдану сияқты практикалық дағдыларды меңгереді. Курс сонымен қатар ғылымдағы технологияның рөлін талқылауды, магистранттарды ғылыми зерттеулердің дамып келе жатқан ландшафтында бағдарлауға дайындауды қамтиды. Тәжірибелік жобалар мен практикалық қосымшалар арқылы магистранттар академиялық және сәйкес салалардағы табысты мансапқа қажетті құралдарды алады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 3
  

• Басқару психологиясы

  Басқару психологиясы курсы болашақ практиктерге тиімді психологиялық басқару үшін қажетті дағдыларды береді. Ол психологиялық теориялар, тұлғааралық динамика, ұйымдық мінез-құлық және даму психологиясы сияқты негізгі бағыттарды қамтиды, әсіресе заманауи тәжірибелер мен инклюзивті тәсілдерге назар аударады. Магистратура студенттері қақтығыстарды шешу, командалық динамика және тиімді қарым-қатынас сияқты салаларда практикалық дағдыларға ие болады. Курс сонымен қатар технологияны психологияға біріктіреді, магистранттарды дамып келе жатқан кәсіби ортада шарлауға дайындайды. Тәжірибелік жобалар мен практикалық қолдану арқылы магистранттар психологиялық менеджментте және онымен байланысты салаларда табысты мансапқа қажетті құралдарды алады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 3
  

• Терең оқыту

  Бұл курс магистранттарды терең нейрондық желілердің негіздерімен және олардың АИ-дің әртүрлі міндеттеріне қосымшаларымен таныстырады. Курстың соңында магистранттар пәнді жақсы біледі және әртүрлі мәселелерді шешу үшін терең оқытуды қолдана алады деп күтілуде. Сондай-ақ, олар осы тақырыптағы қазіргі әдебиеттердің көп бөлігін түсініп, әрі қарай зерттеу арқылы білімдерін кеңейте алады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Технологиялық кәсіпкерлік және стартаптар

  Бұл курста технологияны коммерциализациялауға ниеттенген инженерлер мен ғалымдарға бағытталған бизнес негіздеріне шолу жасалады. Тақырыптар бизнес тұжырымдамаларын әзірлеу, тестілеу және бейімдеуді қамтиды; технологиялық кәсіпорынды қаржыландыру; маркетинг және тарату; ұйымдастыру мәселелері; жаһандық бизнес; және технологиялық негіздегі кәсіпорындарға қатысты заңды ойлар.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Когнитивті нейроғылым

  Курс зейін, есте сақтау, қабылдау және шешім қабылдау сияқты когнитивтік процестердің нейробиологиялық негіздері туралы білімді қалыптастыруға бағытталған. Магистранттар мидың жұмыс істеуінің негізгі механизмдерін, когнитивтік функциялар мен нейрондық желілерді зерттеу әдістерін зерттеп, когнитивтік нейроғылым саласындағы деректерді талдау дағдыларын игереді

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Нейро ғылымдағы сигналдарды өңдеу

  Бұл курс сигналдарды физикалық жүйенің күйін немесе мінез-құлқын бейнелейтін функциялар немесе сандар тізбегі ретінде математикалық модельдеуге арналған. Ерекше назар дискретті уақыт сигналдары мен жүйелерінің негіздеріне аударылады. Курстың мазмұны дискретті уақыт сигналдарының ұғымдары мен жіктелуін, оларды уақыт, жиілік, z- және дискретті жиілік домендерінде көрсету әдістерін, сондай-ақ жүйелерді талдау мен сүзгілерді жобалауды қамтиды.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Клиникалық нейро ғылым

  Клиникалық нейроғылым магистранттар үшін Деректер ғылымы мамандығында медицина және нейробиология саласындағы деректерді талдау негіздерін береді. Пәнде нейрофизиологиялық деректерді өңдеу, неврологиялық бұзылуларды диагностикалау және үлкен деректер негізінде болжам жасау әдістері қарастырылады. Магистранттар нейроғылымдағы клиникалық мәселелерді шешуде деректер ғылымы құралдарын қолдануды үйренеді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Жасанды интеллект

  Бұл курс жасанды интеллект әдістері туралы негізгі түсінік береді және AI мәселелерін шешу үшін кейбір әдістерді қолдануға үйретеді. Магистранттар жасанды интеллект аясында машиналық оқыту тұжырымдамалары туралы Кіріспе ақпарат алады және сабақтарда практикалық жаттығулар мен құралдарды қолдана отырып, Машиналық оқыту шешімін құруға қажетті терминологияны, синтаксис пен операцияларды үйренеді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

Профессии

Оқыту нәтижелері

• Жобалау стандарттарын, қағидаттарын және үлгілерін, әдістерін, құралдарын және бағдарламалау тілдерін таңдауды негіздеу, сондай-ақ заманауи ақпараттық-коммуникациялық технологияларда ақпараттық қорғау әдістері мен құралдарын қолдану.
• Құрал жасау, электроника, электротехника және схемотехника бойынша теориялық негіздерді түсіндіру және кәсіби қызметте қолдану.
• Физикалық және электротехникалық зерттеулер жүргізу, инновациялық технологияларды қолдана отырып, олардың нәтижелерін жүйелеу және бағалау.
• Медицина, биология және психология салаларында ғылыми мәселелерді зерттеу, сондай-ақ аспаптар мен құрылғылардың сандық және сапалық сипаттамаларын диагностикалау.
• Сыни және аналитикалық ойлауды дамыту, сондай-ақ ғылыми және инженерлік міндеттерді шешу үшін диагностикалық әдістерді қолдану.
• Кәсіби коммуникация стратегияларын меңгеру, оның ішінде риторика, іскерлік қарым-қатынас және келіссөз жүргізу дағдылары.
• Озық технологияларды бейімдеу және кәсіби даму мен өзін-өзі жүзеге асыру үшін заманауи өзін-өзі оқыту әдістерін қолдану.
• Компьютерлік модельдерді әзірлеу және бақылау мен эксперименттер нәтижелерін талдау.
• Электроника, статистика, психология және биология әдістерін қолдана отырып, заңдылықтарды, құбылыстар мен процестерді интерпретациялау.
• Ғылыми деректерді жинау, құрылымдау және заманауи ғылым мен техника жетістіктерін қолдана отырып, оларды қорыту.
• Білім беру үдерісінің жоғары деңгейін қамтамасыз ете отырып, оқыту, ғылыми зерттеулер және әдістемелік жұмыстар саласында кәсіби құзыреттілікті көрсету.

Ұқсас БББ