7M07115 Машиналық оқыту және дерек өңдеу в әл-Фараби атындағы Қазақ Ұлттық университеті

Пәндер

1 Оқу жылы Жоғары мектептің педагогикасы Болжаулы талдау Data Science -қа арналған бағдарламалау Ғылым тарихы мен философиясы Есептеудің компьютерлік модельдері Деректерді өңдеу және талдау Нейрондық желілер Деректерді көпөлшемді талдаудың әдістері мен модельдері Алгоритмдерді құру және талдау Шетел тілі (кәсіби) Басқару психологиясы Деректерді визуализациялау Ғылыми зерттеулерді ұйымдастыру және жоспарлау (ағыл.) Деректерді статистикалық талдау әдістері

2 Оқу жылы Терең оқыту Қолданбалы машиналық оқыту Өнеркәсіптік мәліметтерді өңдеуге арналған машиналық оқыту әдістері Үлкен деректер инфрақұрылымы Машиналық оқытуға арналған бұлтты шешімдер Қолданбалы кластерлық талдау Мамандандырылған үлкен деректер технологиялары Терең оқуға арналған нейрондық желі архитектурасы

Оқыту нәтижелері

• Әр түрлі процестер мен құбылыстарды талдау есептерін шешу үшін қазіргі заманғы көпөлшемді статистикалық әдістерді, статистикалық модельдеу құралдары мен бағдарламалық жүйелерді қолдану.
• Әр түрлі салалардағы есептеу есептері үшін жоғары тиімді алгоритмдер мен деректер құрылымдарын жобалау және жасау, ғылыми және қолданбалы есептерді алгоритмдік шешуге қажетті құралдар мен әдістерді қолдану, бағдарламалық құжаттаманың ұжымдық ортасын қолдану.
• Жасанды интеллект жүйелері үшін бағдарламалық жасақтаманы дамытудың ұжымдық ортасының инфрақұрылымын басқару, терең есептеу орталарын қолдана отырып, үлкен есептеу ресурстарын қажет ететін, нейрондық желілік модельдерді конфигурациялау және орналастыруды талап ететін деректерді талдау тапсырмаларын шешу үшін терең нейрондық желілерді оқыту және қолдану.
• Әр түрлі әдеби көздерден алынған ақпаратпен жұмыс істеу дағдыларын пайдалану, оны аудиторияның ерекшелігін ескере отырып, әртүрлі формада хабарламалар, презентациялар және баяндамалар түрінде ұсыну, проблемалық сұрақтарға өз көзқарасын негіздеп және сауатты баяндау. ББ ғылыми-зерттеу мәселелерін іздестіру және шешу кезінде командада тиімді жұмыс істеу.
• Үлкен деректерді өңдеуге арналған заманауи бағдарламалық шешімдерді құру және ұйымдастыру қағидаларын, жүйелерді, қосымшалар мен қызметтерді біріктіру құралдарының мүмкіндіктерін, интеграция платформасының архитектураларын, үлкен деректерді сақтау мен өңдеуге арналған жоғары жүктелген жүйелердің қосымшалары мен қызметтерін жобалау және пайдалану.
• Зерттеуді өз бетінше жүргізіп, қазіргі зерттеу мәселелерін түсініп, талдау және әртүрлі ақпарат көздеріне сыни тұрғыдан қарау, оларды құрылымдау және пайымдау үшін пайдалану.
• Әртүрлі деректер жиынын сипаттауға, зерттеуге және талдауға, деректердегі жасырын үлгілер мен қатынастарды табуға және болжамды модельдерді құруға арналған қолданбалы машиналық оқыту алгоритмдерін құрастыру
• Басқарылатын бұлтты қызметтерді машиналық оқыту әдістеріне негізделген болжамды аналитикалық шешімдерді құру және қолдану, өнеркәсіптік деректерді өңдеу жылдамдығы мен сапасын жақсарту үшін жасанды интеллект жүйесінің компоненттерін жасау және енгізу үшін қолдану.
• Болжамдық модельдеуге арналған қосымшалар жасау, деректерді іздеудегі заңдылықтарды анықтауға арналған әдістер мен қосымшаларды қолдану, визуализацияны құру және түсіндіру, деректерді іздеуге арналған мамандандырылған қосымшалардың мүмкіндіктерін бағалау.
• Ғылыми және педагогикалық қызметпен айналысу, зерттеу нәтижелерін практикалық педагогикалық қызметке енгізу, ғылыми-зерттеу тобына жетекшілік ету