7M06112 Жасанды интеллект технологиялары в Л.Н.Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университеті

Пәндер

• Формальды грамматикалар

  Пән тілді формальды түрде сипаттау дағдыларын игеруге, тілдің кез-келген сөзін құруға болатын ережелерді тағайындайтын және сөздің қандай-да бір тілге жататындығын немесе жатпайтындығын анықтайтын тудырушы және танушы (немесе аналитикалық) механизмдерді ажыратуға бағытталған.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Басқару психологиясы

  Пән магистранттың ұлттық біліктілік шеңберіндегі басқарушы мамандардың біліктілік анықтамалығына сәйкес кәсіби қызметімен айқындалған басқарушылық міндеттерді шешу контекстінде магистранттардың әлеуметтік және басқарушылық көзқарасын қалыптастыруға бағытталған. Пәнің мақсаты- магистранттардың іс- әрекетінде одан әрі қолдану үшін басқару психологиясының әлеуметтік-психологиялық процестері, құбылыстары, қасиеттері және негізгі категориялары туралы білімді жүйелеу және тереңдету. Ол басқарушы тұлғасы, әлеуметтік құбылыс ретіндегі басқару және көшбасшылық ерекшеліктері, басқару қызметінің негізгі функциялары, басқару және көшбасшылық стильдері, басқару объектісі ретіндегі бағынушы тұлғасы, тұлғаның әлеуметтенуі, әлеуметтік құбылыс, бағыныштының ұйым жағдайына бейімделу процесінің ерекшеліктері, тұлғаның мінез-құлқы мен белсенділігін реттеу жүйесі, қарым-қатынас әлеуметтік құбылыс ретінде, басқарушылық қарым-қатынас ерекшеліктері және т.б. тақырыптарды қамтиды.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• Жоғары мектептің педагогикасы

  «Жоғары мектептің педагогикасы» пәні педагогикалық ғылымның парадигмасын, тенденциясын, жоғары мектеп дидактикасын және ғылыми зерттеу әдіснамасын зерттеуге бағытталған. Пәннің мақсаты - магистранттарда педагогикалық іс-әрекеттегі кәсіби, әдістемелік құзыреттілігін және педагогикалық мәдениетін қалыптастыру. Бұл пән магистранттардың педагогикалық ұстанымын дамытуды қамтамасыз ететін педагогикалық жағдайлар жасауға, кәсіби білім беру жүйесінде оқытушы тұлғасының субъектілік сипатының қалыптасуына мүмкіндік туғызады. Пәннің мазмұнында жоғары мектеп педагогикасының нысаны мен пәні, міндеттері, қызметтері, педагогикалық ғылымдар жүйесіндегі орны; жоғары білім құбылыстары мен процестерінің мәні, оның негізгі даму тенденциялары; қазіргі заманғы білім беру парадигмалары; жоғары мектептегі білім беру мазмұны; жоғары мектептің педагогикалық үдерісінің құрылымы; жоғары мектеп дидактикасы мен оқыту технологиялары, әдістері мен формалары; жоғары білім беру жүйесіндегі педагогикалық менеджмент қарастырылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• Есептеу моделдері

  Пән әртүрлі есептерді шешуге арналған алгоритмдердің есептеу моделдерін зерттеуге, алгоритмдер теориясы дамуының негізгі бағыттарын түсіндіруге; программалау үшін білімді және практикалық дағдыларды қалыптастыруға және программалау тілін оқуды жалғастыруға бағытталған. Пән практикада қолданылатын есептеу ерекшеліктерін (Тьюрин, Пост машиналары, рекурсивті функциялар, Марков қалыпты алгоритмдері және т.б.) зерттеуге мүмкіндік береді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Онтология, семантикалық технологиялар

  Пән деректерді ұсыну, интеграциялау және талдау үшін онтологиялық және семантикалық технологияларды құру, қолдану негіздері мен әдістерін қамтиды. Пән онтологияны құру принциптерін, білімді сипаттау стандарттары мен тілдерін, сондай-ақ әртүрлі салалардағы мәселелерді шешу үшін семантикалық технологияларды практикалық қолдануды зерттеуге мүмкіндік береді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Ғылыми зерттеу әдістемесі

  Пән ғылыми танымның әдіснамалық негіздерін, ғылыми әдебиеттермен және дерекқорлармен жұмыс істеу әдістерін зерделеуге, заманауи ғылыми әдістемелердің мәні туралы теориялық білімді және заманауи ғылым әдіснамасының теориялық тұжырымдамаларын, диссертациялық зерттеуде ғылыми әдіснаманы іске асыру дағдыларын қалыптастыруға, ғылыми мақала және магистрлік диссертация жазу дағдыларын игеруге бағытталған.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Машиналық оқыту және қосымшалар

  Пән Машиналық оқыту (МО) негізінде қосымшаларды жобалау, әзірлеу және орналастырудың негізгі дағдыларын игеруге, тәжірибеге баса назар аудара отырып, деректерді өңдеу мамандары, бағдарламалық жасақтама жасаушылар және өнім менеджерлері үшін МО-қосымшаларды құруға бағытталған. Магистранттар нақты практикалық қосымшаларды-идеядан іске асыруға дейін құруды меңгереді, МО- қосымшалардың табысын жоспарлау мен өлшеуді, сондай-ақ жұмыс моделін қалай құру керектігін талдауды зерттейді

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Ақпараттың үлкен көлемін талдау және өңдеу

  Пән үлкен көлемде құрылымдалған және құрылымдалмаған деректерді өңдеудің көптеген тәсілдерін, әдістерін, принциптерін және құралдарын зерттеуге және нәтижелерді тиімді алуға бағытталған.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Деректерді талдауға және өңдеуге арналған программалау тілдері

  Пән үлкен деректерді өңдеудің Python, R, Scala, Julia және басқа заманауи тілдерін үйренуге бағытталған, олар статистикалық мәліметтерді жинауға және өңдеуге, деректерді визуализациялауға арналған қосымшалардың үлкен таңдауымен ерекшеленеді және статистикалық зерттеулер мен деректер туралы ғылымға тиімді. Пән үлкен деректерді өңдеу және талдау саласындағы нақты мәселелерді шешу үшін программалау тілдерін практикалық қолдануға бағытталған.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Ғылым тарихы мен философиясы

  Курс ғылым тарихын, ғылыми танымның философиялық негіздерін және ғылыми зерттеу әдіснамасын зерттеуге бағытталған. Курстың мақсаты – магистранттарда ғылымның әлеуметтік институт ретінде дамуы туралы тұтас түсінікті қалыптастыру, сонымен қатар қазіргі ғылымның әдіснамалық негіздері мен мәселелерін меңгеру. Курс ғылым мен философияның өзара байланысының тарихымен, оның ішінде нақты онтологиялық және гносеологиялық проблемалармен, сонымен қатар нақты ғылымдардың қазіргі жағдайындағы философиялық мәселелерімен таныстырады. Курс заманауи ғылыми жетістіктерді сыни талдауға және ғылыми зерттеу жұмысының әдіснамалық мәдениетін дамытуға ықпал етеді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 4
  

• Шет тілі (кәсіби)

  Бұл пәннің мақсаты еңбек нарығында бәсекеге қабілетті болашақ магистрдің табысты кәсіби және ғылыми қызметі үшін қарым-қатынас құралы ретінде шет тілін (жоғары-базалық стандарттылық деңгейінде (С1) пайдалануға мүмкіндік беретін шет тілін оқытудың халықаралық стандарттарына сәйкес құзыреттерді игеру және жетілдіру болып табылады. Оқыту курсы білім беру бағдарламасына сәйкес кәсіби және академиялық контексте ағылшын тілін үйретуді қамтиды. Кәсіби және ғылыми саламен байланысты арнайы терминдерді үйретуге және оны белсенді қолдануға, сыни оқуға, мәтіндерді талдауға, тыңдау арқылы алынған ақпаратты қабылдауға, ғылыми жұмыстарды жазуға қажетті академиялық жазу дағдыларын дамытуға, сондай-ақ академиялық ортада қарым-қатынас жасау үшін ауызша сөйлеу дағдыларын дамытуға баса назар аударылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 4
  

• Деректерді өңдеуге арналған машиналық оқыту алгоритмдері

  Пән магистранттарды үлкен көлемдегі деректерді қолданбалы талдауға арналған машиналық оқыту алгоритмдерін жасаудағы негізгі бағыттармен таныстырады және практикада үлкен деректерді талдау үшін қолданылатын жаңа машиналық оқыту алгоритмдерін жасау үшін қажетті теориялық негіз қалайды

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Интеллектуалдық ақпараттық жүйелер және оларды әзірлеу технологиялары

  Пән ақпараттық жүйелердің интеллектуалдық белгілерін; зияткерлік қасиеттерді қамтамасыз ететін заманауи ақпараттық технологияларды; интеллектуалдық ақпараттық жүйелердің негізгі кластарын: сараптамалық жүйелерді, интеллектуалдық интерфейсі бар жүйелерді, өзін-өзі оқыту және бейімделу жүйелерін, технологияны жобалау ерекшеліктерін және интеллектуалды ақпараттық жүйелерді әзірлеу ерекшеліктері мен құралдарын зерттеуге бағытталған. Магистранттар интеллектуалдық ақпараттық жүйелерді әзірлеу дағдыларын меңгереді

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 6
  

• Табиғи тілді өңдеудің статистикалық әдістері

  Пән табиғи тілдерді өңдеудің статистикалық әдістерін зерттеуге бағытталған. Сөйлеу сигналдарын өңдеу. Сүзгі, сегментация, сөйлеу сигналдарын анықтау және тану міндеттерінде пайдаланылатын жиілік, уақыт және жиілік уақытында домендерді өңдеу әдістерінің классификациясы.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Сөйлеуді өңдеу

  Пән қазіргі заманғы инновациялық қызмет салаларының технологиялық негіздерін қамтамасыз ететін пән ретінде сөйлеу және аудио, бейне ақпаратты компьютерлік өңдеу саласындағы негізгі білімді қалыптастыруға арналған. Машиналық оқыту және үлгіні тану әдістеріне негізделген табиғи сөйлеуді өңдеу (сандық өңдеу, талдау, тану) мәселелерін шешу принциптерін қарастырады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Мәтіндік корпусты өңдеу әдістері

  Пән мәтіндік өңдеудің әдістерін меңгеруге бағытталған. Мәтінді жоғарыжиілік, ортажиілік және төменгі жиілікті терминдерді ажырату үшін талдау. Автоматты түрде таңдау, түзету, мәтінді талдау және сәйкестендіру әдістері. Іздеуді ұйымдастыру: қарапайым графикалық жазу, лемма, грамматикалық санат бойынша, тыныс белгісі бойынша, сөз таптары бойынша. Мәтінді талдауда корпус лингвистикасының заманауи әдістерін қолдану. Мәтіннің жаңа ішкі корпустарын жасау, баптау және талдау

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Табиғи тілдерді өңдеудің программалық қамтамасын әзірлеу әдістері

  Пән негізгі тілдік объектілер мен талдау бірліктерін түсіндіруді, табиғи тілдегі мәтіндерді талдауға жауапты бөлек ішкі жүйелер құруға қажетті әдістерді зерттеуге бағытталған. Мәтіндегі көңіл-күйді талдау және мәтіндерді тақырыптық модельдеу, мәтіндерден ақпарат алу мәселелері қарастырылады

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Жобаларды басқарудағы жасанды интеллект

  Пән жобаларды басқару үшін ЖИ қолдану мүмкіндіктерін зерттеуге мүмкіндік береді: міндеттер мен ресурстарды бөлуді автоматтандыру үшін жоба басшысының виртуалды көмекшісін құру; жоба бойынша аналитика (мерзімдердің бұзылу тәуекелдерін анықтау); жобаның оңтайлы командасын Автоматты іріктеу, бағдарламалық өнімді әзірлеу жоспарының сапасын бағалау (ресурстар, мерзімдер, тәуекелдер), бағдарламалық өнімді әзірлеу жоспарын түзету, нормативтік техникалық құжаттарға сәйкестігін тексеру

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Жасанды интеллект жүйелерін жобалау және құру

  Пән жасанды интеллект жүйелерінің архитектурасымен, бейнені тану жүйесімен, ЖИ жүйелерін бейімдеу, оқыту және өзін-өзі оқыту мәселелерімен танысуға бағытталған. Жасанды интеллект жүйелерін әзірлеу, сынау және іске асыру үшін қажетті негізгі принциптер, әдістер мен құралдар, интеллекталды жүйелерді әзірлеу кезінде ЖИ қолданудың этикалық және әлеуметтік аспектілері қарастырылады

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Бұлдыр модельдеу әдістері

  Пән бұлдыр жиындар теориясының негізгі ұғымдарын, бұлдыр логика және бұлдыр есептеулер негіздерін оқып үйрену, қолданбалы есептер үшін бұлдыр модельдерді құру, ақпараттық технологияларға қолданылатын бұлдыр модельдеу әдістерін таңдауды үйренуге бағытталған. Бұлдыр жиындар мен бұлдыр логика теориясының негізгі ұғымдары; бұлдыр операциялар; бұлдыр өндірістік модельдердің түрлері: лингвистикалық, реляциялық, TS; бұлдыр модельдердің білім негіздері және олардың қасиеттері; бұлдыр логикалық тұжырым алгоритмдері; нейрондық желілерді бұлдыр модельдеуде қолдану; бұлдыр басқару қарастырылады

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Машиналық оқыту әдістерін іске асыру алгоритмдерін әзірлеу

  Пән жіктеу, кластерлеу, регрессия және болжау мәселелерін шешу үшін машиналық оқытудың алгоритмдерін әзірлеудің қолданыстағы тәсілдері мен әдістерін зерттеуге бағытталған. Магистранттар табиғи тілдерді өңдеу, сөйлеуді тану, компьютерлік көру, онлайн-ұсыныс жүйелері, биоинформатика, видео ойындар және т.б. қосымшаларын машиналық оқыту негізінде жобалау алгоритмдерін әзірлеу дағдыларын игереді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Жұмсақ есептеу

  Пән магистранттарды программалауда туындайтын әртүрлі қолданбалы есептерді шешу үшін жұмсақ есептеулерді қолданудың негізгі принциптері және әдістерін, сондай-ақ әртүрлі салалардағы интеллектуалды жүйелерді әзірлеуді таныстыруға бағытталған. Жұмсақ есептеулердің бейімделетін және үйренетін жүйелерді жасау үшін бұлдыр логика, нейрондық желілер және эволюциялық алгоритмдер сияқты бірнеше тәсілдері қарастырылады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Шешімдерді қолдау жүйелері

  Бұл пәнді оқытудың қажеттілігі магистранттардың шешім қабылдау процесінің негізгі кезеңдерін; шешім қабылдаудың көп өлшемді модельдері мен Парето принципін; көптеген критерийлердің құрылымдық талдауын; белгісіздік пен қауіп жағдайында шешім қабылдауды; шешім қабылдауға лингвистикалық көзқарасты; шешім қабылдауды қолдау жүйелерін жіктеуді; жасанды интеллект саласындағы кәсіби қызметте міндетті болып табылатын ақпаратты ұсынатын архитектураны теориялық білімдері болуы керек.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

Профессии

Оқыту нәтижелері

• Негізгі дүниетанымдық және әдістемелелік мәселелерді, соның ішінде ғылым дамуының заманауи кезеңінде пайда болатын пәнаралық сипаттағы мәселелерді, талдайды және кәсіби қызметте пайдаланады.
• Оқытудың заманауи және инновациялық (оның ішінде цифрлық) технологияларын меңгеру және оқытылатын пәндер бойынша оқу-әдістемелік материалдарды әзірлеу, коммуникативті дағдыны игеру
• Жасанды интеллектте үлкен деректерді өңдеу және талдау үшін есептеу модельдерін қолдану
• Зерттеулер жүргізу және олардан негізделген қорытынды жасау, әртүрлі салалардан ғылыми білімді біріктіру.
• Машиналық оқыту арқылы деректерді өңдеу алгоритмдерін таңдау; программаны іске асыру үшін программалау тілін таңдау; машиналық оқыту үшін әзірленген технологияларды қолдану және деректерді талдау үшін программалық құралдарды әзірлеу.
• Программалық қамтаманы әзірлеу жобаларын басқару әдіснамасын қолдану; жасанды интеллект жүйелерін жобалау және құру; шешім қабылдау үшін қолданылатын модельдер мен әдістерді негіздеу
• Деректерді талдау бойынша есептерді шешу үшін жүйелерді әзірлеу кезінде Машиналық оқыту әдістерін қолдану; деректерді анықтау және жіктеу, оларды өңдеу есептерін шешу үшін деректер арасындағы өзара байланысты анықтау; оқытудың неғұрлым оңтайлы алгоритмін таңдау мақсатында деректердің үлкен ауқымдарын талдау.
• Табиғи тілді өңдеудің алгоритмдерді құру әдістерін зерттеу; табиғи тілге семантикалық, синтаксистік, морфологиялық талдау жүргізу үшін қосымшалар әзірлеу; әзірленген алгоритмдерді қолдану тиімділігін салыстыру және талдау.

Ұқсас БББ