8D06102 Ақпараттық технологиялар және робототехника в Ахмет Байтұрсынов атындағы Қостанай өңірлік университеті

Пәндер

• Роботтық жүйелердің сенімділігі мен тоқыратұрақтылығы

  Пән объектілердің және технологиялық жүйелердің сенімділігіне әсер ететін жалпы факторларды, сенімділік параметрлерін есептеу әдістерін және технологиялық жүйелерді құрастыру және пайдалану есептерінде оңтайлы шешімдерді іздеу әдістерін және осы жүйелерді зерттеу мен жобалаудың математикалық әдістерін, сондай-ақ мехатрондық жүйелерді диагностикалау тәсілдерін және оларды баптауды жүргізуді қарастырады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Нейрондық желілер және машиналық оқыту

  Пән машиналық оқытуды және нейрондық желілерді қолданумен байланысты теориялық және этикалық білімдерді, жасанды интеллект саласындағы практикалық дағдыларды дамытуға, ЖИ принциптері мен тұжырымдамаларын қарастыруға, градиентті түсіру, стохастикалық градиент түсіру сияқты машиналық оқыту әдістерін зерттеуге арналған және интеллектуалды деректерді өңдеуге арналған әртүрлі оңтайландыру алгоритмдері, стандартты емес кәсіби тапсырмаларды шешу, соның ішінде жаңа немесе бейтаныс ортада, бірнеше қабаттары бар терең нейрондық желілерді оқытуға назар аудару.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Академиялық хат

  Пән академиялық жазудың ерекшеліктерімен, ғылыми жұмысқа қойылатын жалпы талаптармен, академиялық мәтіндердің түрлерімен, презентация стилімен, жазбаша ғылыми жұмыстардағы қателіктермен, дереккөздермен жұмыс жасаумен, сілтемелермен және дәйексөз ережелерімен, плагиатпен, библиографияны құрастырумен, құрылымдаумен, ғылыми мәтін жазуға дайындықпен және практикалық ұсыныстармен таныстырады. Докторанттар ғылыми зерттеу тақырыбындағы презентация-баяндаманы қалыптастыру, дәйексөз ережелерін қолдана отырып, ғылыми мәтінді құру және ресімдеу, ғылыми жариялау белсенділігі дағдыларын игереді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Күрделі жүйелер теориясы

  Пән есептеу техникасы саласында маманданған докторанттардың теориялық негіздері мен жүйелердің құрылысы мен жұмыс істеу заңдылықтары саласында кәсіби құзыреттілігін қалыптастыруға мүмкіндік береді. "Күрделі жүйелер теориясы" болашақ мамандарда есептерді шешу әдіснамасы ретінде күрделі техникалық жүйелерді синтездеудің концептуалды негіздері мен әдістемелік принциптерін жүйелі қарастыруда докторанттарды теориялық және практикалық дайындау болып табылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Жасанды интеллект, робототехника және басқару

  Бұл пән жасанды интеллект бойынша қазіргі заманғы білімді меңгеруді, оның қалай іске асырылуын және қайда пайдаланылуы мүмкін, сондай-ақ логикасы анық емес жүйелерді құрудың негізгі принциптерін, нейрожелілік басқару жүйелерін және сараптамалық жүйелерін түсінуді көздейді. Осы курста докторанттардың алған білімдері мен біліктерінің жиынтығы келесі жоғары оқу орны даярлығының басқа жалпы кәсіптік және арнайы пәндерін неғұрлым табысты меңгеруге мүмкіндік береді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Big Data технологиялары және үлкен деректерді талдау

  Пән үлкен деректерді дайындау, сақтау, өңдеу және талдау технологияларын қарастырады. R-Studio бағдарламасымен жұмыста алған білімдерді практикалық қолдану меңгеріледі. Пәнді меңгеру нәтижесінде алынған білімдер құрылымдалған немесе құрылымсыз ақпараттың үлкен көлемін жинау және талдау кезінде, модельдерді жасау кезінде көмектеседі.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Суперкомпьютерлік есептер

  Пән параллельді есептеу жүйелерін зерттеу және олардың жіктелуі, көппроцессорлық есептеу жүйелерінің жалпы сипаттамасы, параллель есептеулердің тиімділігін бағалау, есептеу күрделілігін талдау және бағалау, OpenMP технологиясын баяндау, параллель әдістерді әзірлеудің жалпы схемасы, есептеу математикасы үшін параллельді есептеу әдістері меңгеруге мүмкіндік береді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Нақты уақыттағы жүйелерді модельдеу

  Пән үрдістер мен жүйелерді моделдеу саласындағы білімді жүйелендіруді, күрделі объектілердің мінез-құлқын және сипаттамаларын зерттеу үшін модельдеуші алгоритмдерді тиімді пайдалану іскерлігін, процестер мен жүйелерді моделдеуді жүргізу қабілетін, эксперименталды зерттеулерді қою мен жүргізуге қатысуға дайындығын, эксперименталды деректер мен алынған шешімдердің нәтижелерін салыстыра отырып таңдалған модельдің дұрыстығын негіздеу іскерлігін көздейді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Ғылыми зерттеу әдістері

  Пән докторанттарда нақты ғылыми-зерттеу міндеттерін шешу кезінде зерттеу әдістерінің кешенін қолдану арқылы ғылыми зерттеулер нәтижелерін талдау, жүйелеу және жалпылау негізінде зерттеу қызметін жүргізуге қабілеттілікті қалыптастырады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Алгоритмдерді зерттеу және талдау

  Пәннің мазмұны деректерді интеллектуалды талдауда туындайтын тапсырмалармен, тәсілдермен және алгоритмдермен байланысты сұрақтар шеңберін қамтиды. Деректерді зияткерлік талдау саласында туындайтын міндеттердің түрлері туралы түсінік береді. Деректерді талдау есептерін шешудің негізгі тәсілдері мен алгоритмдерін және оларды нақты есептерді шешуге қолдану ерекшеліктерін зерттейді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

Профессии

Оқыту нәтижелері

• Жарияланымдар саласындағы ғылыми белсенділікті және өнімділікті арттыру;
• Заманауи теориялар мен әдістер негізінде дербес ғылыми зерттеу жүргізу, зерттеу ақпаратын талдау және өңдеу;
• Робототехникалық жүйелердің сенімділігі мен істен шығуын есептеу әдістерін қолдану;
• Нақты уақыт жүйесінің өлшеу және басқару арналарының дәлдігін бағалауды жүргізу;
• Көппроцессорлық есептеу жүйелерінің негізгі архитектурасын, параллельді есептеулерді жүргізуге арналған аппараттық-бағдарламалық кешендердің құрылу және жұмыс істеу принциптерін меңгеру;
• Күрделі жүйелерді талдау мен синтездеудің жүйелік тәсілін қолдану;
• Пәндік саладағы қазіргі заманғы бағдарламалық қамтамасыз етудің көмегімен күрделі техникалық жүйелерде басқарумен байланысты міндеттерді шешу кезінде деректердің үлкен көлемін аналитикалық өңдеудің әдістері мен тәсілдерін қолдану;
• Мехатроника және робототехника есептерін анық емес логика және нейрондық желілер әдістерімен шешу үшін қолданбалы бағдарламалар пакеттерін қолдану;
• Техникада жасанды интеллект жүйесін құру принциптерін және таным құралдарын, әдістерін қолдану;
• Деректерді талдау үшін оңтайлы бағдарламалық құралдарды таңдау және талдау;

Ұқсас БББ