8D06103 Ақпараттық технологиялар және робототехника в Ахмет Байтұрсынов атындағы Қостанай өңірлік университеті

Пәндер

• Академиялық хат

  Ғылыми контекст шеңберінде академиялық хат, реферат және аннотация ерекшеліктері оқытылады. Докторанттар ғылыми-зерттеу жұмысының, ғылыми мақаланың мәтінін жасау жән ерәсімдеу, дәйек сөздің ережелерін қолдану, ғылымиз ерттеу тақырыбына презентация-баяндаманы қалыптастыру дағдыларын меңгереді.

  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
  

• 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
  

• 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
  

• 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
  

• 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
  

• 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
  

Профессии

Оқыту нәтижелері

• Қолданылатын әдістердің тиімділігін бағалау және эксперименттік зерттеулердегі деректерді талдау негізінде өзіндік зерттеу жұмыстарын синтездеу.
• Үлкен көлемдегі деректерді өңдеуге арналған алгоритмдерді әзірлеу.
• Нақты есептерді шешу үшін жаңа алгоритмдерді әзірлеу.
• Робототехникалық жүйелердің өнімділігі мен сенімділігін бағалау.
• Деректерді талдау және нәтижелерді болжау үшін машиналық оқыту әдістерін қолданыңыз.
• Сәтсіздіктердің себептерін талдаңыз және олардың алдын алу шараларын жасаңыз.
• Ғылыми және инженерлік мәселелерді шешуде әртүрлі суперкомпьютер архитектураларының тиімділігін бағалау және салыстыру.

Ұқсас БББ