8D06104 Есептеу техникасы және бағдарламалық қамтамасызету в Л.Н.Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университеті

Пәндер

• Мобильді роботтарды модельдеу

  Оқу пәнін оқытудың мақсаты робототехникалық кешендерге қойылатын талаптарды тұжырымдауда және дамудың жаңа технологияларын қолдануда жүйелі білім мен практикалық дағдыларды қалыптастыру болып табылады. Курс аясында мобильді роботтарды модельдеудің заманауи принциптері – қызметтің әртүрлі салаларында ғылым мен техниканы дамытудың магистральдық бағыты, робототехникалық жүйелерді модельдеу әдістері мен құралдары және мобильді роботтардың қозғалысын басқаруды талдау, робототехникада қолданылатын аппараттық құралдарды іске асырудың техникалық құралдары сияқты мәселелер қарастырылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Инженериядағы тиімділеу әдістері

  Оқу пәнін оқытудың мақсаты аналитикалық және зерттеу жұмыстарын жүргізуге мүмкіндік беретін модельдеу, талдау және оңтайландыру жүйелері үшін есептеулерде оңтайландыру модельдерін қолдануда жүйеленген білім мен практикалық дағдыларды қалыптастыру болып табылады. Курс аясында математикалық модельдерді қолдану, логикалық ойлауды дамыту, программалық инженерия саласындағы оңтайландыру есептерін шешу, теориялық және қолданбалы есептерді шешу үшін математикалық аппаратты пайдалану, регрессия теңдеулерін оңтайландыру, математикалық модельдер мен регрессиялық тәуелділіктерді құру, функцияларды оңтайландыру сияқты мәселелер қарастырылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Басқарудың зияткерлік кірістірілген жүйелері

  Оқу пәнін оқытудың мақсаты интеллектуалды кіріктірілген басқару жүйелерін жобалау мен дамытуда, ендірілген жүйелерде қолданылатын программалық жасақтаманы күйге келтіруде жүйелі білім мен практикалық дағдыларды қалыптастыру болып табылады. Курс аясында интеллектуалды басқару жүйелері, ендірілген басқару жүйелері және цифрлық жүйелерді модельдеу мен программалауға арналған автоматтандырылған дизайн құралдары, ендірілген жүйелердегі қолданбалы мәселелердің кең ауқымын шешу үшін жасанды интеллект пәнін құрайтын модельдер мен әдістерді талдау және бейімдеу сияқты мәселелер қарастырылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Машиналық оқыту және шешім қабылдау

  Оқу пәнін оқытудың мақсаты деректерді өңдеу және шешім қабылдау міндеттері үшін машиналық оқыту әдістерін қолдануда, машиналық оқытудың программалық жүйелерін әзірлеуде жүйеленген білім мен практикалық дағдыларды қалыптастыру болып табылады. Курс аясында машиналық оқыту әдістері, машиналық оқытудың негізгі алгоритмдері, қолдану саласы, сондай-ақ ғылым мен техниканың әртүрлі салаларында шешім қабылдау үшін машиналық оқытуды қолдану ерекшеліктері сияқты мәселелер қарастырылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Бейнелерді цифрлық өңдеу

  Оқу пәнін оқытудың мақсаты қазіргі заманғы есептеу жүйелерінің көмегімен деректерді талдау және өңдеу, суреттерді сандық өңдеу саласындағы мәселелерді шешуде жүйелі білім мен практикалық дағдыларды қалыптастыру болып табылады. Курс аясында кескінді өңдеуге қатысты негізгі терминдер мен ұғымдар, программалық және аппараттық құралдардың мүмкіндіктері, кескінді өңдеу саласындағы аппараттық және программалық қамтамасыз етуді шешу жолдары мен даму перспективалары, цифрлық кескінді өңдеудің негізгі бағыттары мен мәселелері, кескінді өңдеу алгоритмдері мен әдістері сияқты мәселелер қарастырылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Эксперттік бағалау әдістері және эксперттік жүйелер

  Оқу пәнін оқытудың мақсаты сараптамалық бағалаудың ғылыми және техникалық міндеттерін шешуде жүйеленген білім мен практикалық дағдыларды қалыптастыру болып табылады. Курс аясында сараптамалық бағалауды ұйымдастыру және жүргізу рәсімі, сараптамалық бағалау әдістері, сараптамалық жүйелердің құрылымы, мазмұны, функциялары, түрлері, мақсаты мен функциялары, білімді ұсыну модельдерін зерделеу және білім базасын құру, сараптамалық жүйелерді құру технологиясы сияқты мәселелер қарастырылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Академиялық хат

  Оқу пәнін оқытудың мақсаты ғылыми зерттеудің әдіснамалық принциптерін қолдануда, ғылыми мақалаларға қойылатын талаптарды орындауда, ғылыми зерттеулердің міндеттерін ғылыми негіздей білуде және нәтижелерін ұсынуда жүйеленген білім мен практикалық дағдыларды қалыптастыру болып табылады. Курс аясында докторлық диссертацияның ғылыми-зерттеу бағытында академиялық мәтіндерді құрудың негізгі қағидаттары, сондай-ақ академиялық мазмұндағы материалдарды жазудың практикалық дағдыларын игеру сияқты мәселелер қарастырылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Робототехникалық жүйелерді жобалаудың озық технологиялары

  Оқу пәнін оқытудың мақсаты құрылымдық схемалардың параметрлерін есептеуде, прототиптерді жобалау мен микрожүйелік техниканың, мехатрондық модульдердің, роботтар мен робототехникалық жүйелердің макеті құруда жүйелі білім мен практикалық дағдыларды қалыптастыру болып табылады. Курс аясында робототехникалық жүйелерді жобалау мен модельдеудің заманауи технологиялары: MathLab, LabView, Webhost және басқа да интеграцияланған даму құралдары; нақты мысалдармен жауап беретін және интеллектуалды роботтар мен автоматты жүйелерді басқару жүйелерін жобалау әдістері; қолданбалы маңызы бар орталықтандырылмаған робототехникалық жүйелерді басқарудың рөлдік және генетикалық алгоритмдері сияқты мәселелер қарастырылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Робототехникалық кешендерге арналған SCADA жүйелерін құрастыру

  Оқу пәнін оқытудың мақсаты робототехникалық кешендерге қойылатын талаптарды тұжырымдауда және SCADA жүйелерін дамытудың жаңа технологияларын қолдануда жүйеленген білім мен практикалық дағдыларды қалыптастыру болып табылады. Курс аясында SCADA-жүйелердің жалпы түсініктері мен құрылымы, робототехникалық кешендердің диспетчерлік басқарудың тиімді және сенімді жүйелерін құру мәселелері, диспетчерлік басқару жүйелеріне қойылатын негізгі талаптар, қашықтағы терминалдар (RTU), байланыс арналары (CS), басқару диспетчерлік пункттері (MTU), SCADA-жүйелердің функционалдық деңгейлері, өнеркәсіптік интерфейстер және контроллерлер сияқты мәселелер қарастырылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Ғылыми зерттеу әдістері

  Оқу пәнін оқытудың мақсаты зерттеу жүргізу әдістерін, зерттелетін тақырып саласының шекараларын анықтау, деректермен жұмыс жоспарын сипаттау және әзірлеу, деректерді өңдеу әдістерін қолдану және пайдалы деректерді анықтау, зерттелетін объектілер арасында өзара байланыс орнату және оларға ғылыми негіздеме беру қабілетінде; зерттеу, эксперименттер және дәлелді деректерді жинау тақырып бойынша, эксперименттік база бойынша есеп дайындауда, гипотезаны сыни экспериментпен тексеруде; жаңа ғылыми негізделген нәтижелер алу үшін ғылыми мәселелерді шешуде ғылыми зерттеулер мен эксперименттік деректерді түсіндіру әдістерін қолдануда жүйеленген білім мен практикалық дағдыларды қалыптастыру болып табылады. Курс аясында нақты ғылыми қызмет бойынша ақпаратты іздеудің, өңдеудің және талдаудың теориялық және практикалық аспектілері, ғылыми зерттеу әдістерін тиімді қолданудың зерттеу дағдыларын қалыптастыру және докторантурада білім алушылардың ғылымиметриялық құзыреттілігін дамыту сияқты мәселелер қарастырылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Модельдеу және талдау жүйелері үшін іргелі алгоритмдер

  Оқу пәнін оқытудың мақсаты аналитикалық және зерттеу жұмыстарын жүргізуге мүмкіндік беретін модельдеу, талдау және оңтайландыру жүйелері үшін іргелі алгоритмдерді қолдануда жүйеленген білім мен практикалық дағдыларды қалыптастыру болып табылады. Курс аясында программалық қамтамасыз етуді әзірлеу алгоритмдері, күрделі жүйелер үшін жобалау әдістемесінің артындағы әдістер, мысал ретінде интегралды схеманы пайдалану, дизайн ағындары, дискретті және үздіксіз модельдер және тиімді программалық қамтамасыз ету үшін алгоритмдерді іске асыру алгоритмдері мен стратегиялары сияқты мәселелер қарастырылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Сигналдар мен жүйелерді қосымшаларда визуалдау

  Оқу пәнін оқытудың мақсаты заманауи есептеу жүйелерінің көмегімен сигналдарды визуализациялау саласындағы мәселелерді шешуде жүйелі білім мен практикалық дағдыларды қалыптастыру болып табылады. Курс аясында деректерді тіркеудің, жинақтаудың, өңдеудің және ұсынудың заманауи жүйелеріндегі деректерді математикалық ұсыну және түрлендіру негіздері, түрлендірудің тиімді алгоритмдері негізінде жүйелерде және қазіргі дербес компьютерлерде іске асыру әдістері сияқты мәселелер қарастырылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Бұлдыр ортада модельдеу және шешім қабылдау әдістері

  Оқу пәнін оқытудың мақсаты бұлыңғыр ортада модельдеу мен шешім қабылдаудың заманауи әдістерін жүзеге асыруда жүйелі білім мен практикалық дағдыларды қалыптастыру болып табылады. Курс аясында математикалық модельдеу теориясы мен әдістері және анық емес жиынтық теорияларының математикалық аппараты негізінде анық емес ортада шешім қабылдау теориясы мен әдістері; бастапқы ақпараттың тапшылығы мен бұлыңғырлығы жағдайында модельдерді әзірлеу әдістемесі; анық емес ортада шешім қабылдау мәселесін шешудің формализациясы, тұжырымы және эвристикалық әдістері; интеллектуалды шешім қабылдауды қолдау жүйелерін құру тұжырымдамасы сияқты мәселелер қарастырылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Бейне аналитика есептері үшін терең оқыту алгоритмдері

  Оқу пәнін оқытудың мақсаты деректерді өңдеу және шешім қабылдау міндеттері үшін терең нейрондық желілерді қолдануда, терең нейрондық желілерді оқытудың программалық жүйелерін әзірлеуде жүйеленген білім мен практикалық дағдыларды қалыптастыру болып табылады. Курс аясында нейрондық желілерді терең оқытудың теориялық негіздері және оларды бейне аналитиканың практикалық мәселелерін шешу үшін қолдану, жасанды нейрон және жасанды нейрондық желі моделі, нейрондық желілерді оқыту алгоритмдері, терең нейрондық желілер архитектурасы, бейне аналитика тапсырмалары үшін терең нейрондық желілерді қолдану тәсілдері, терең нейрондық желілерді оқытудың программалық жүйелері сияқты мәселелер қарастырылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Заманауи таратылған интеллектуалды жүйелер

  Оқу пәнін оқытудың мақсаты интеллектуалды жүйелерді құру технологияларын, шешімдерді іздеу кезінде білімді манипуляциялау әдістерін және таратылған есептеу технологиясын дамытудың заманауи тенденцияларын қолдануда жүйелі білім мен практикалық дағдыларды қалыптастыру болып табылады. Курс аясында үлкен деректер жиынтығын бір уақытта өңдеу мүмкіндігін ескере отырып, бейімделгіш сенімділікті, жүйенің жылдамдығын арттыруға әкелетін, есептеу және ақпараттық ресурстардың көп ағынды болуымен сипатталатын таратылған интеллектуалды жүйелер, интеллектуалды агенттер мен көп агенттік жүйелер технологиялары негізінде таратылған интеллектуалды жүйелерді құру саласындағы терең теориялық білім және практикалық дағдылар сиякты мәселелер қарастырылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

Профессии

Оқыту нәтижелері

• Ғылыми зерттеудің әдіснамалық принциптерін қолдану, ғылыми мақалаларға қойылатын талаптарды орындау, міндеттерді ғылыми негіздей білу және ғылыми зерттеу нәтижелерін ұсына білу
• Зерттеу әдістерін, зерттелетін тақырып аймағының шекараларын анықтай білу, мәліметтермен жұмыс жоспарын сипаттау және әзірлеу, деректерді өңдеу әдістерін қолдану және пайдалы деректерді анықтау, зерттелетін объектілер арасында байланыс орнату және оларға ғылыми негіздеме беру. Тақырып бойынша зерттеу, эксперименттер және дәлелді мәліметтер жинау, жүргізілген эксперименттік база туралы есеп дайындау, гипотезаны сыни экспериментпен тексеру. Жаңа ғылыми негізделген нәтижелер алу үшін ғылыми есептерді шешуде ғылыми зерттеулер мен эксперименттік деректерді түсіндіру әдістерін қолдану
• Интеллектуалды жүйелерді құру технологиясын кәсіби қызметте қолдану, шешімдерді іздеуде білімді басқару тәсілдерін және таратылған есептеу технологияларын дамыту тенденцияларын қолдану
• Құрылымдық сұлбалардың параметрлерін есептеу, микро-жүйелік техниканың, мехатрондық модульдердің, роботтар мен робототехникалық жүйелердің тәжірибелік үлгілерін және макеттерін жасау және құрастыру
• Аналитикалық және ғылыми-зерттеу жұмыстарын жүргізуге мүмкіндік беретін тиімділеуші модельдерді есептеулерде және іргелі алгоритмдерді модельдеу, талдау және тиімділеу жүйелерінде қолдану
• Деректерді талдау және өңдеу, бейнелерді цифрлық өңдеу және қазіргі заманғы есептеу жүйелерінің көмегімен сигналдарды визуализациялау саласындағы есептерді шешу
• Басқарудың зияткерлік кірістірілген жүйелерін жобалау және құрастыру. Кірістірілген жүйелерде пайдаланылатын программмалық қамтамасыздандыруды баптау. Роботтандырылған жүйелерге қойылатын талаптарды тұжырымдау және SCADA жүйелерін дамытуға жаңа технологияларды қолдану
• Эксперттік бағалаудың ғылыми және техникалық есептерін шешу. Бұлдыр ортада модельдеу мен шешім қабылдаудың заманауи әдістерін жүзеге асыру
• Деректерді өңдеу және шешім қабылдау есептері үшін машиналық оқыту әдістерін және терең нейрондық желілерді қолдану, терең нейрондық желілерді оқытудың программалық жүйелерін әзірлеу.

Ұқсас БББ