8D06102 Информатика в Л.Н.Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университеті

Пәндер

• Объектілерді анықтау және классификациялау үшін бейімделген терең оқыту әдістері

  Курс әртүрлі қолданбаларда объектілерді анықтау және жіктеу үшін қолданылатын заманауи терең оқыту әдістерін үйренуге бағытталған қарқынды оқыту болып табылады. Курс барысында студенттер терең оқыту негіздерімен, соның ішінде нейрондық желілер мен терең оқыту архитектураларымен танысады. Содан кейін кескіндер мен бейнелердегі нысандарды анықтау үшін қолданылатын әртүрлі әдістерге шолу ұсынылады. Бұған аймақтық конволюция әдістері, қайталанатын нейрондық желілер, сондай-ақ YOLO (You Only Look Once) және SSD (Single Shot MultiBox Detector) сияқты соңғы архитектуралар кіреді. Негізгі назар терең оқыту үлгілеріне үйренуге және жаңа деректерге немесе сценарийлерге бейімделуге мүмкіндік беретін бейімделу әдістеріне аударылады. Докторанттар әртүрлі қайта оқыту стратегиялары және нақты уақытта модельдерді жаңарту үшін кері таралуды пайдалану туралы білетін болады. Сондай-ақ жүйеге оқыту үшін барынша ақпаратты мысалдарды таңдауға мүмкіндік беретін белсенді оқыту әдістері қарастырылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Қор нарығындағы жасанды интеллект және алгоритмдік стратегиялар

  Пән сауда стратегияларын автоматтандыру және қаржы нарықтарының негізгі динамикасын түсіну үшін жасанды интеллект (AI) әдістерін қолдануға бағытталған. Алгоритмдік сауда қаржы нарықтарындағы сауда тапсырыстарын орындау үшін компьютерлік алгоритмдерді пайдалануды білдіреді. Бұл алгоритмдер нарықтық деректерді талдауға, үлгілерді анықтауға және алдын ала анықталған ережелер немесе стратегияларға негізделген сауда шешімдерін қабылдауға арналған. AI тәсілдері уақыт өте келе сауда стратегияларын бейімдеу және жақсарту үшін машиналық оқыту мен деректерді талдаудың озық әдістерін қосу арқылы алгоритмдік сауданы жақсартады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Академиялық хат

  Бұл пән академиялық жазба негізінде дербес туындылы теңдеулер теориясының әдістерін меңгеру және оларды ғылыми-зерттеу жұмысында қолдану болып табылады. Бұл пән аумағында академиялық жазба негізінде математикалық физиканың, оның қолданыстарының фундаменталдық аппараты, қолданбалы есептерді шешу әдістері қарастырылады. Оқыту үрдісінде білім алушылар академиялық жазба негізінде математикалық физика теориясының зерттеу әдістерін меңгереді және оларды ғылыми-зерттеушілік жұмыстарында қолданудың дағдыларын игереді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Программалау тілдерінің семантикасын формалдау

  Пәнді оқу барысында программалау тілдері құрылымының мәні олардың формальды математикалық модельдерін құру арқылы қалыптасады. Программалау тілінің семантикасын формализациялау тілді сипаттау, тілдің қасиеттерін анықтау үшін де, программаларды формалды верификациялау мақсатында да қолданылуы мүмкін. Программалау тілін семантикалық талдауды орындауға және өнім жүйесінің жалпы метамоделін жасауға мүмкіндік береді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Қоршаған ортамен өзара әрекеттесу және талдау үшін компьютерлік көру мен терең оқытуды біріктіру

  Курс докторанттарды компьютерлік көру мен терең оқытудың заманауи әдістеріне енуге шақырады, сондай-ақ оларды талдау және қоршаған ортамен өзара әрекеттесу үшін біріктіруді үйретеді. Курс компьютерлік көрумен, кескінді өңдеу негіздерімен және мүмкіндіктерді шығарумен таныстырудан басталады. Докторанттар терең оқытумен, соның ішінде нейрондық желілер мен конволюционды нейрондық желілермен (CNN) таныстырылады, олар заманауи компьютерлік көруде кескіндерді өңдеудің негізгі құралдары болып табылады және нақты уақыт режимінде объектілерді талдау және жіктеу үшін қолданылатын әртүрлі әдістер мен архитектуралар туралы біледі. Бұған нысанды анықтау және бақылау, семантикалық сегменттеу, үлгіні тану және бетті тану кіреді. Сонымен қатар, ым-ишара және эмоцияны тану, сондай-ақ сөйлеу синтезі мен тану сияқты сыртқы әлеммен әрекеттесу әдістерін меңгереді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Қор нарығының беталысын талдау және болжау үшін жасанды интеллект әдістері мен алгоритмдерін қолдану

  Пән қаржы және информатика салаларын біріктіреді. Курс қаржы нарықтарының күрделі динамикасын түсіну және болашақ нарықтық үрдістерді болжау үшін озық AI әдістерін пайдаланады. Қор нарығын талдаудың дәстүрлі әдістеріне іргелі талдау (компанияның қаржылық жағдайын бағалау) және техникалық талдау (бағаның тарихи үлгілерін зерттеу) кіреді. Дегенмен, бұл әдістердің үлкен көлемдегі деректерді өңдеу және нәзік үлгілерді түсіру кезінде шектеулері бар. AI әдістері мен алгоритмдерін қолдану арқылы зерттеушілер мен практиктер қор нарығын талдау және болжау мүмкіндігін кеңейтуге ұмтылады. AI алгоритмдері қаржылық деректердің үлкен көлемін өңдей алады және адам талдаушылары жіберіп алуы мүмкін үлгілерді, корреляцияларды және аномалияларды аша алады. Олар нарық динамикасын жақсырақ түсінуді қамтамасыз ете отырып, жаңалықтар мақалаларынан, әлеуметтік желілерден және басқа құрылымдалмаған деректер көздерінен тиісті ақпаратты автоматты түрде шығарып алады

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Ғылыми зертеу әдістері

  Ғылыми зерттеу әдістері негізінде классикалық алгебралар теориясы әдістерін меңгеру және оларды ғылыми-зерттеу жұмысында қолдану. Алгебра – қандай да бір амалдар жүйесі анықталған жиындардың қасиеттері жайлы ғылым. Мұнда ғылыми зерттеу әдістері негізінде классикалық алгебралардың, группоидтар, сақиналар және денелер, сонымен қатар торлар секілді классикалық алгебралардың іргелі мәселелері қарастырылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Программаларды формалдық верификациялау

  Пәнде дедуктивтік талдау және үлгілерді тексеру сияқты тәсілдердің негіздері берілген. Тақырыптар тізімі: талаптардың формальды спецификациясының әдістері (программалық келісімшарттар және сызықтық уақыттың темпоралдық логикасы), программалардың дұрыстығын дәлелдеу әдістері (индуктивті тұжырымдау әдісі және фундирленген жиындар әдісі) және модельдерді тексеру әдістері (айқын және символдық формадағы теориялық-автоматты тәсіл).

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Нейрондық есептеулер және олардың қосымшалары

  Пәнді оқу барысында нейрокомпьютерлерді құру негіздері, нейронды есептеулер және оларды жүзеге асыру әдістемелері, сондай-ақ нейрондық желілер арқылы шешілетін мәселелер қарастырылады. Пән жасанды нейрон мен жасанды нейронды өзінің элементі ретінде қолданатын желінің негізгі модельдерін, желіні оқыту нұсқасын зерттеуге мүмкіндік береді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

Оқыту нәтижелері

• Программалау тілдеріндегі программаларды формалдық верификациялау дағдысын меңгеру.
• Нейрондық желілер аппаратын қолдану арқылы пәндік аймақтың моделін құру және қосымшаларды қолдану арқылы нейрондық есептеулерді есептеу
• Программалау тілдерінің семантикасын формализациялау үшін ғылыми зерттеулер мен үдерістерге талдау жүргізу
• Нақты ғылыми сала бойынша зерттеу дағдыларын қалыптастыру және ғылым мен білім беру саласындағы ғылыми нәтижелерді объективті сараптау әдістерін қолдану
• Автосауда роботтарын пайдалана отырып, бағалы қағаздармен сауда жасаудың сәтті стратегияларын қалыптастыру үшін қор нарығының уақыттық қатарының динамикасын талдау және болжау, жасанды интеллект әдістерін қолдана отырып қор нарығында алгоритмдерді әзірлеу және микроқұрылымды құру.
• Ғылыми мәселелер мен үрдістерді талдау, ЖИ технологияларын қолданып, АКТ саласында ғылыми зерттеулер жүргізу.

Ұқсас БББ