7M06103 Машиналық оқыту және деректерді өңдеу в Қарағанды мемлекеттік техникалық университеті

Пән деректер қорын ұйымдастырудың заманауи тұжырымдамалары мен әдістерін, үлкен деректерді алу, сақтау және өңдеу әдістері мен құралдарын зерттейді. Курс келесі бөлімдермен ұсынылған: мәліметтер базасын жобалау кезеңдері мен әдістері, таратылған мәліметтер базасы, жобалау объектісін жобалау алдындағы тексеру, пәндік саланы жүйелік талдау, заманауи аспаптық бағдарламалық құралдар Курсты зерделеу деректер базасының тұжырымдамалары, тұжырымдамалардың негізгі ережелері туралы; деректер құрылымы туралы ұғымдарды қалыптастыруға бағытталған.

Пән қолданбалы бағдарламалық қамтамасыз ету мәселелерін шешудің заманауи бағдарламалау әдістерін зерттейді. Курс келесі бөлімдермен ұсынылған: зерттеу және қолданбалы мәселелерді шешуге арналған алгоритмдер мен мәліметтерді өңдеу құралдары. Курсты зерттеу студенттердің алгоритмдерді, тәжірибелік есептерді шешудің әдістері мен технологияларын құру, қазіргі заманғы бағдарламалау әдістерін қолдану бойынша білімдері мен дағдыларын қалыптастыруға бағытталған.

Пәннің пәндік мазмұны коммуникативтік салалардан, сөйлеу тақырыптарынан және кәсіби-ғылыми қарым-қатынастың типтік жағдайларынан тұратын когнитивті-лингвомәдени кешендер түрінде ұсынылған. Курсты оқу шетелдік кәсіптік-салалық білім беру үрдісінде мәдениетаралық-коммуникативтік құзыреттілікті қалыптастыруға бағытталған.

Пән білім алу үшін корпоративтік жүйелер мен қосымшаларда деректерді интеллектуалды талдау құралдарын іске асырудың заманауи әдістері мен тәсілдерін зерттейді. Курс келесі бөлімдермен ұсынылған: мәліметтерді алдын-ала өңдеу әдістері, жіктеу әдістері, кластерлеу, болжау, шешім ағаштары, дәйекті әдістер. Курсты оқу компьютерде әртүрлі процестерді зерттеу дағдыларын қалыптастыруға, әртүрлі ғылыми және техникалық мәселелерді шешу үшін Data Mining әдістерін практикалық қолдануға бағытталған

Пән үлкен деректерді зерттеуде мәліметтер базасын дамытудың заманауи тенденцияларын, ақпараттық деректер ағындарын талдау және синтездеу негізінде бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу әдістері мен технологияларын қолдануды зерттейді. Курс келесі бөлімдермен ұсынылған: қосымшаларды жобалау, мәліметтер базасының құрылымы, бағдарламалық интерфейстер. Курсты оқу қолданбалы корпоративтік жүйелерді жобалау және құру дағдыларын қалыптастыруға бағытталған.

Пәндер жоғары мектептің (ЖМ) оқу-тәрбие процесін гуманизациялау мен демократияландырудың заманауи тенденцияларын, оқытудың және тәрбиенің жаңа технологияларын оқытады, педагогикалық қызметтің жеке шығармашылық стиліне бейімдейді. Курс келесі бөлімдермен ұсынылған: жоғары білімнің қазіргі заманғы парадигмасы, педагогикалық ғылымның әдіснамасы, ЖМ оқыту теориясы. Оқу курсы ЖМ оқытушыларының кәсіби-педагогикалық мәдениетін қалыптастыруға бағытталған.

Пән ғылымның даму заңдарын ашады. Курс келесідей тараулармен ұсынылған: ғылыми білім құрылымы; ғылыми білім мен техногендік мәдениетті дамытудың ғаламдық мәселелері. Курсты оқу болашақ мамандардың, ғалымдардың және оқытушылардың ғылыми және ғылыми-педагогикалық қызметіндегі жалпы ғылыми, философиялық-әдіснамалық, дүниетанымдық және тәртіптік-теориялық негіздерін қалыптастыруға бағытталған.

Пән жүйелік түсініктерді қалыптастыруға және басқару қызметінің психологиялық мәнін түсінуге; басқарудың негізгі әлеуметтік-психологиялық әдістерін меңгеруге; тұлғалық өсу уәждемесін дамытуға бағытталған. Курста басқару психологиясының әдіснамалық негіздері, басқарудың әлеуметтік-психологиялық мәселелері және оларды шешу жолдары, басқарушы психологиясының негіздері қарастырылады. Курсты оқу басқару қызметінің мәдениетін арттыруға бейімделген.

Пән бағдарламалық өнімдерді әзірлеудің заманауи технологияларын меңгеру, бағдарламалық қамтамасыз етуді құрудың құрамдас көзқарасы саласындағы кәсіби білім мен дағдыларды қалыптастыруға бағытталған; бағдарламаларды және заманауи бағдарламалау технологияларын жеделдетіп әзірлеу құралдарын қолдану. Курс келесі бөлімдерде берілген: объектіге бағытталған орталар; компоненттерді бағдарламалау және қосымшаларды жылдам әзірлеу; деректерге қол жеткізуді ұйымдастыру технологиялары.

Пән деректерді нақты алу және өңдеу саласындағы түлектердің кәсіби дайындығының негізін, яғни деректерді жазу топтары, ерекше жазбалар және тәуелділіктер сияқты бұрын белгісіз қызықты модельдерді алу үшін үлкен көлемдегі деректерді автоматты немесе жартылай автоматты талдау міндеттерін зерттейді. Курс келесі бөлімдермен ұсынылған: мәліметтер базасының әдістері, әдіснамалар және жасанды интеллект жүйелерін жобалау құралдары. Курсты оқу әртүрлі ғылыми және техникалық мәселелерді шешу үшін құрылымданбаған деректерді өңдеуді талдау дағдыларын қалыптастыруға бағытталған.

«Қазақ тілі (кәсіби)» пәні негізгі пәндер циклінің университеттік компонентіне кіреді. Курсты оқу кәсіби ойлау ерекшеліктерін ескере отырып, нақты кәсіби және іскерлік салаларда, жағдайларда қарым-қатынас жасау қабілетін қалыптастыруға бағытталған. Пәннің мазмұны кәсіби қарым-қатынастың типтік жағдайларынан тұратын танымдық-лингвомәдени кешендер түрінде ұсынылған. «Қазақ тілі (кәсіби)» пәнін оқыту үшін қажетті кәсіби және педагогикалық құзыреттерді дамыту мақсатында барлық мамандықтар бойынша орыс тілінде білім алатын магистранттар оқиды.

«Орыс тілі (кәсіби)» пәні негізгі пәндер циклінің университеттік компонентіне кіреді. Курсты оқу кәсіби ойлау ерекшеліктерін ескере отырып, нақты кәсіби және іскерлік салаларда, жағдайларда қарым-қатынас жасау қабілетін қалыптастыруға бағытталған. Пәннің мазмұны кәсіби қарым-қатынастың типтік жағдайларынан тұратын танымдық-лингвомәдени кешендер түрінде ұсынылған. «Орыс тілі (кәсіби)» пәнін оқыту үшін қажетті кәсіби және педагогикалық құзыреттерді дамыту мақсатында барлық мамандықтар бойынша қазақ тілінде білім алатын магистранттар оқиды.

Пән жоғары мектеп оқытушысының әдістемелік дайындығының негізі болып табылады. Курс жоғары мектептің білім беру процесін ұйымдастырудың нормативтік-құқықтық базасы және нәтижеге бағытталған оқытудың диагностикалық мақсаттары негізінде оқу-әдістемелік құжаттамаларды әзірлеуге бағытталған. Пәнді оқу қазіргі заманғы оқыту технологияларын қолдана отырып, базалық және бейіндік пәндер бойынша сабақтар өткізу дағдыларын қалыптастыруға бағытталған.

Пән деректерді өңдеу мен шешім қабылдау жылдамдығы мен сапасын жақсарту үшін жасанды интеллект жүйесінің компоненттерін әзірлеу мен енгізудің негізін құрайды. Курс келесі бөлімдермен ұсынылған: жасанды интеллект жүйесінің компоненттері; деректерді өңдеу және шешім қабылдау; деректерді визуализациялау; аналитикалық модельдерді құру. Курсты оқу Data Science және машиналық оқыту технологиясының мүмкіндіктерін білуге, статистикалық гипотезаларды тексеруді жүзеге асыруға, бастапқы деректерді дайындауға, аналитикалық модельдерді құруға, аналитикалық модельдерді бағалауға, деректерді визуализациялауға бағытталған.

Пән теориялық дайындықты және машиналық оқыту мен деректерді талдау алгоритмдерін қолданудың практикалық дағдыларын қалыптастырудың негізін құрайды. Курс келесі бөлімдермен ұсынылған: математикалық әдістер және машиналық оқыту теориясының алгоритмдері; адаптивті болжау теориясының әдістері; пәндік сала моделін құру. Курсты оқу машиналық оқыту теориясының негізгі математикалық әдістері мен алгоритмдерін, адаптивті болжау теориясының әдістерін, білімді ұсыну құралдарын қолдана отырып пәндік сала моделін құру қабілетін қалыптастырады.

Пән әртүрлі жүйелердегі бейнелерді тану арқылы шешімдерді қолдау жүйесінің әдістері мен технологияларын, оларды ақпаратты өңдеу және жүйелерді тану үшін қолдану тәсілдерін зерттейді. Курс келесі бөлімдермен ұсынылған: кескіннің ерекшеліктері, оларды анықтау және сипаттау, сәйкестендіру әдістері, негізгі нүктелерді тану, негізгі және кеңейтілген бақылау алгоритмдері туралы терең білім. Курсты оқу үлгіні тану саласындағы практикалық мәселелерді шешу үшін деректерді талдау және машиналық оқыту технологияларын қолданудың практикалық дағдыларын қалыптастыруға бағытталған.

Пән деректер белгілерін анықтау және бақылау үшін оңтайлы әдістер мен алгоритмдерді зерттейді. Курста Марков тізбегінің Монте-Карло әдістері, күту алгоритмі және кездейсоқ айнымалыларды құру, ассоциация ережелері және нарықтық себетті талдаудың априорлық алгоритмі, оқытушысыз оқытуға кіріспе, кластерлік талдау және негізгі компоненттерді талдау қарастырылған. Пән магистранттарда есептеу статистикасының заманауи әдістері саласында білім мен дағдыларды қалыптастыруға, деректер сапасына бағалау жүргізуге және зерттеу жұмыстарының нәтижелері бойынша аналитикалық есеп дайындауға бағытталған.

Пән нейрондық жүйелерді құру алгоритмдерін және оларды мәтіндік мәліметтерді өңдеу мәселелерін шешуде қолдануды зерттейді. Курс келесі бөлімдермен ұсынылған: жасанды интеллект жүйелерінің архитектурасын құру принциптері, терең білім беру архитектурасы, эмоционалды бояуды талдау, мәтіндік мәліметтерді терең білуге арналған интерфейс. Пән заңдылықтарды іздеу арқылы шешім қабылдауға немесе жаңа мәліметтер негізінде болжамдар жасауға көмектесетін мәтіндік деректерді өңдеуге арналған нейрондық желілік технологиясы бар құралдарды қолдану дағдыларын дамытуға бағытталған.

Пән табиғи тілдерді өңдеудің (NLP) компоненттері мен қосымшаларын жасау әдістері мен құралдарын зерттейді. Курс мынадай бөлімдермен ұсынылған: қажетті лингвистикалық интуицияға баса назар аудара отырып, негізгі құрылыс блоктары мен NLP қосымшалары; тілдік міндеттердің статистикалық модельдері. Курсты оқу зияткерлік жүйелер мен технологияларды бағдарламалық іске асыруды дамытудың заманауи бағыттарын пайдалану дағдыларын қалыптастыруға бағытталған.

Пән интеллектуалды видеокомпьютерлік жүйелерді құру үшін бейне деректер мен кескіндерді өңдеу мен талдауды зерттейді. Курс келесі бөлімдермен ұсынылған: сандық кескіндерді өңдеу, түрлендіру, сүзу және сегментациялау әдістері мен алгоритмдері, аддитивті және мультипликативті нүктелік шу, Хью алгоритмі, Кани шекара детекторы, монохроматикалық және хроматикалық аберрациялар, мұғаліммен және мұғалімсіз тану. Курсты оқып-үйрену компьютерлік кескіндерді өңдеу және заманауи ақпараттық технологиялар мәселелерін шешуге арналған математикалық және алгоритмдік құрылғыларды қолдану дағдыларын қалыптастыруға бағытталған.

Пән ақпараттың ағындарын талдау мен синтездеуге негізделген бағдарламалық жасақтаманың тұжырымдамалық аппаратын, әдістерін, әдістеме мен технологияларын зерттейді. Курс келесі бөлімдермен ұсынылған: ұғымдық аппараттың негіздері; деректердің ақпараттық ағындарын талдау және синтездеу негізінде бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеу әдістері мен технологиялары. Пән магистранттарда нақты практикалық міндеттерді шешу үшін деректерді талдау технологиясы және машиналық оқыту саласында білім мен дағдыларды қалыптастыруға бағытталған.

Үлкен деректерді қабылдау, сақтау және өңдеу үшін заманауи әдістер мен бағдарламалау құралдарын қолдану

Кәсіби қызметте креативті идеяларды әзірлеуге және іске асыруға басшылық жасау

Ғылыми-зерттеу және қолданбалы есептерді шешу үшін машиналық оқытуды қолдану

Бизнес-процестерді болжау үшін машиналық оқыту әдістерін және статистикалық деректерді талдауды қолдану

Ғылым тарихы мен философиясы саласындағы білімді пайдалана отырып, тұтас жүйелі ғылыми дүниетаным негізінде кешенді, оның ішінде пәнаралық зерттеулерді жүзеге асыру

Өндірістегі және ғылыми-педагогикалық қызметтегі психологиялық-педагогикалық принциптер негізінде білім беру және мәдениетаралық байланысты жүзеге асыру

Нейрондық желілерді қолдана отырып, мәтіндік, дыбыстық, графикалық және бейнелік деректерді өңдеуге арналған интеллектуалды жүйелерді жобалау және құру

Машиналық оқыту технологиясын пайдалана отырып, жасанды интеллект қолданбалы жүйелерінің техникалық жобаларын жасау