Қолданыстағы білім беру бағдарламасы

8D06104 Есептеу техникасы және бағдарламалық қамтамасызету в Л.Н.Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университеті

  • Бейнелерді цифрлық өңдеу
    Несиелер: 5

    Пән кескінді өңдеуге, программалық қамтама мен аппараттық мүмкіндіктерге, суреттерді өңдеу саласындағы аппараттық және программалық қамтаманы дамытуға арналған шешімдер мен перспективаларға, сандық кескінді өңдеудің негізгі бағыттары мен мәселелеріне, алгоритмдер мен суреттерді өңдеу синтезінің әдістеріне негізделген негізгі терминдер мен түсініктерді зерттеуге бағытталған.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 1
  • Инженериядағы тиімділеу әдістері
    Несиелер: 5

    Курс математикалық модельдерді қолдану бойынша білім алуға және негізгі дағдыларды қалыптастыруға, логикалық ойлауды дамытуға, программалық инженерия саласында тиімділеу проблемаларын шешуге бағытталған. Теориялық және қолданбалы есептерді шешуде математикалық аппаратты қолдану, регрессия теңдеулерін тиімділеу, математикалық модельдер мен регрессиялық тәуелділіктерін құру, функцияларды тиімділеу қарастырылады.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 1
  • Мобильді роботтарды модельдеу
    Несиелер: 5

    Курста мобильді роботтарды модельдеудің заманауи принциптері қарастырылады - әртүрлі облыстардағы ғылым мен техника дамуынның магистралды бағыттары. Курс робототехникалық жүйелерді модельдеудің және мобильді роботтар қозғалысын басқару анализінің заманауи әдістері мен құралдарын оқытуға, робототехникада қолданылатын техникалық құралдардың аппараттық жүзеге асырылуын зерттеуге бағытталған.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 1
  • Машиналық оқыту және шешім қабылдау
    Несиелер: 5

    Пәнде машиналық оқыту әдістері, машиналық оқытудың негізгі алгоритмдері, қолдану саласы, сондай-ақ ғылым мен техниканың әр түрлі салаларында шешім қабылдау үшін машиналық оқытуды қолдану ерекшеліктері оқытылады.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 1
  • Академиялық хат
    Несиелер: 5

    Пәнді оқытудың мақсаты білім алушылардың өзіндік зерттеу жобаларын іске асыруға дайындығы мен қабілетін қалыптастыру, академиялық дискурстың ерекшелігін ескере отырып, ғылыми және ғылыми-ақпараттық мәтіндерді құрастыру және олардың нәтижелерін халықаралық академиялық қоғамдастық нормаларына сәйкес жазбаша түрде ұсыну болып табылады.

    Оқу жылы - 1
    Семестр 1
  • Эксперттік бағалау әдістері және эксперттік жүйелер
    Несиелер: 5

    Пәннің негізгі мазмұны: сараптамалық бағалауды ұйымдастыру және жүргізу рәсімі, сараптамалық бағалау әдістері, сараптамалық жүйелердің құрылымы, мазмұны, функциялары, түрлері, мақсаты мен функциялары, білімді ұсыну модельдерін зерделеу және білім базасын құру, сараптамалық жүйелерді құру технологиясы.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 1
  • Басқарудың зияткерлік кірістірілген жүйелері
    Несиелер: 5

    Бұл курс үш міндеттің синергиясынан тұрады: интеллектуалды басқару жүйелері, кірістірілген басқару жүйелері және сандық жүйелерді модельдеуге және программалауға арналған автоматтандырылған дизайн құралдары. Курста жасанды интеллект пәнін құрайтын модельдер мен әдістерді кірістірілген жүйелердегі қолданбалы есептердің кең спектрін шешу үшін талдау және бейімдеу қабілетіне ерекше назар аударылады.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 1
  • Ғылыми зертеу әдістері
    Несиелер: 5

    Пәннің мақсаты-зерттеушінің кәсіби құзыреттілігін қалыптастыру, саяси оқиғалар мен құбылыстарды зерттеудің негізгі тәсілдерін, әдістері мен құралдарын меңгеру, заманауи ғылыми әдістер мен технологияларды қолдана отырып, нақты ғылыми-зерттеу міндеттерін шешуде зерттеу әдістерінің кешенін қолдану арқылы ғылыми зерттеулердің нәтижелерін талдау, жүйелеу және жалпылау қабілеті.

    Оқу жылы - 1
    Семестр 2
  • Бұлдыр ортада модельдеу және шешім қабылдау әдістері
    Несиелер: 5

    Пәннің негізгі мазмұны: Математикалық модельдеудің теориясы мен әдістері және анық емес жиындар теорияларының математикалық аппараты негізінде анық емес ортада шешім қабылдау теориясы мен әдістері. Бастапқы ақпараттың жетіспеушілігі мен анық еместігі жағдайында модельдерді әзірлеу әдістемесі. Бұлыңғыр ортада шешім қабылдау мәселесін шешудің формализациясы, тұжырымы және эвристикалық әдістері. Шешімдерді қолдаудың интеллектуалды жүйелерін құру тұжырымдамасы.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 2
  • Модельдеу және талдау жүйелері үшін іргелі алгоритмдер
    Несиелер: 5

    Пән программалық қамтаманы әзірлеу алгоритмдерін, күрделі жүйелерді жобалау әдіснамасының негізіндегі негізгі әдістерді оқытуға, интегралдық сұлбаларды қолдану, жобалық ағындар, дискретті және үздіксіз модельдер мен алгоритмдер және тиімді программалық қамтама үшін алгоритмдерді жүзеге асыру стратегияларын оқытуға бағытталған.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 2
  • Робототехникалық жүйелерді жобалаудың озық технологиялары
    Несиелер: 5

    Курста робототехникалық жүйелерді жобалау мен модельдеудің заманауи технологиялары қарастырылады: MathLab, LabView, Webots және басқа интеграцияланған даму құралдары. Роботтар мен автоматты жүйелерді бейімдеу және интеллектуалды басқару жүйелерін нақты мысалдармен жобалау тәсілдері қарастырылады. Қолданбалы маңызы бар орталықтандырылмаған робототехникалық жүйелерді басқарудың теориялық және генетикалық алгоритмдері зерттелді.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 2
  • Заманауи таратылған интеллектуалды жүйелер
    Несиелер: 5

    Таратылған интеллектуалды жүйелер есептеу және ақпараттық ресурстардың көп ағындылығымен сипатталады, бұл бейімделетін сенімділіктің жоғарылауына, сондай-ақ үлкен деректер жиынтығын бір уақытта өңдеу мүмкіндігіне байланысты жүйенің жалпы жылдамдығына әкеледі. Пән интеллектуалды агенттер мен көп агенттілік жүйелер технологиялары негізінде таратылған интеллектуалды жүйелерді құру саласында терең теориялық және практикалық дайындықты қамтамасыз етеді.

    Оқу жылы - 1
    Семестр 2
  • Робототехникалық кешендерге арналған SCADA жүйелерін құрастыру
    Несиелер: 5

    Курста SCADA жүйелерінің жалпы түсініктері мен құрылымы, роботтандырылған кешендерді тиімді және сенімді диспетчерлік басқару жүйесін құру мәселелері, диспетчерлік басқару жүйелеріне қойылатын негізгі талаптар, қашықтағы терминалдар (RTU), байланыс арналары (CS), диспетчерлік басқару пунктері (MTU), SCADA жүйелерінің функционалдық деңгейлері, өндірістік интерфейстер және контроллерлер оқытылады.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 2
  • Бейне аналитика есептері үшін терең оқыту алгоритмдері
    Несиелер: 5

    Пән нейрондық желілерді терең оқытудың теориялық негіздерін зерттеуге және оларды видеоанализдің практикалық мәселелерін шешуге қолдануға бағытталған. Курста жасанды нейрон мен жасанды жүйке желісінің моделі зерттеледі; нейрондық желілерге арналған алгоритмдерді оқыту; терең жүйке желісінің архитектурасы; видео-аналитикалық тапсырмалар үшін терең нейрондық желілерді қолдану тәсілдері; терең нейрондық желілерді оқытуға арналған программалық жүйелер оқытылады.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 2
  • Сигналдар мен жүйелерді қосымшаларда визуалдау
    Несиелер: 5

    Пән қазіргі заманғы есептеу жүйелерінде деректерді жинақтау, өңдеу және ұсыну, математикалық көріністің негіздерін және деректерді қайта өңдеудің тиімді жүйелерін және қазіргі заманғы дербес компьютерлерді тиімді конверсиялау алгоритмдері негізінде жүзеге асыру әдістерін оқып үйренуге бағытталған.

    Селективті тәртіп
    Оқу жылы - 1
    Семестр 2
  • Код ON2

    Жаңа ғылыми негізделген нәтижелер алу үшін ғылыми есептерді шешуде эксперименттік деректерді өңдеудің және интерпретациялаудың заманауи ғылыми әдістерін оңтайлы қолдану

  • Код ON5

    Аналитикалық және ғылыми-зерттеу жұмыстарын жүргізуге мүмкіндік беретін тиімділеуші модельдерді есептеулерде және іргелі алгоритмдерді модельдеу, талдау және тиімділеу жүйелерінде қолдану

  • Код ON1

    Ғылыми тәжірибеде кәсіби академиялық жазба жазу және ғылыми зерттеу әдістерін қолдану

  • Код ON7

    Басқарудың зияткерлік кірістірілген жүйелерін жобалау және құрастыру. Кірістірілген жүйелерде пайдаланылатын бағдарламалық қамтымды баптау. Роботтандырылған жүйелерге қойылатын талаптарды тұжырымдау және SCADA жүйелерін дамытуға жаңа технологияларды қолдану

  • Код ON8

    Эксперттік бағалаудың ғылыми және техникалық есептерін шешу. Бұлдыр ортада модельдеу мен шешім қабылдаудың заманауи әдістерін жүзеге асыру

  • Код ON6

    Деректерді талдау және өңдеу, бейнелерді цифрлық өңдеу және қазіргі заманғы есептеу жүйелерінің көмегімен сигналдарды визуализациялау саласындағы есептерді шешу

  • Код ON9

    Деректерді өңдеу және шешім қабылдау есептері үшін машиналық оқыту әдістерін және терең нейрондық желілерді қолдану, терең нейрондық желілерді оқытудың программалық жүйелерін әзірлеу.

  • Код ON4

    Құрылымдық сұлбалардың параметрлерін есептеу, микро-жүйелік техниканың, мехатрондық модульдердің, роботтар мен робототехникалық жүйелердің тәжірибелік үлгілерін және макеттерін жасау және құрастыру

  • Код ON3

    Интеллектуалды жүйелерді құру технологиясын кәсіби қызметте қолдану, шешімдерді іздеуде білімді басқару тәсілдерін және таратылған есептеу технологияларын дамыту тенденцияларын қолдану

Top