7M06105 Кибернетика  және жасанды интеллект в Satbayev University

Пәндер

1 Оқу жылы Ғылым тарихы мен философиясы Кванттық есептеу Басқару психологиясы Жоғары мектеп педагогикасы Шет тілі (кәсіби) Көп ядролы жүйелерге арналған интерфейстер Дербес туынды дифференциалдық теңдеулер теориясының қазіргі мәселелері Параллель есептеулер Стохастикалық процестер теориясының қосымша сұрақтары Зияткерлік меншік және ғылыми зерттеулер Тұрақты даму стратегиялары Математикалық статистика және стохастикалық процестер Модельдердің теориясы Машинамен оқыту әдістері

2 Оқу жылы Интеллектуалды мәліметтерді өндіру Жасанды нейрондық желілер Автоматты тереңдетіп оқытуға арналған Python Күрделі жиындардағы дербес дифференциалдық теңдеулер Қолданбалы ақпарат теориясы Machine Learning & Deep Learning Машиналық оқыту теориясы

Профессии

Оқыту нәтижелері

• жаһандану және интернационализация жағдайында отандық ғылымның дамуының қазіргі заманғы үрдістерін, бағыттары мен заңдылықтарын; ғылыми таным әдіснамасын; тиісті саладағы әлемдік және қазақстандық ғылымның жетістіктерін білу және түсіну; ғылым мен білімнің әлеуметтік жауапкершілігін (түсіну және қабылдау); ғылыми коммуникация мен халықаралық ынтымақтастықты жүзеге асыру үшін шет тілін жетік меңгеру.
• зерттеу саласын жүйелі түсіну дағдысы болу және таңдалған ғылыми әдістердің сапалылығы мен нәтижелілігін көрсету; ғылыми іс-шараларға, іргелі ғылыми отандық және халықаралық жобаларға қатысу; көшбасшылық басқару және ұжымды басқару; ғылыми және ғылыми-педагогикалық қызметке жауапты және шығармашылық қатынас жасау.
• терең оқытудың ашық кітапханаларын қамтитын архитектурамен жұмыс істей алуы, теория мен эксперимент нәтижелерін салыстырудан дұрыс қорытынды жасай білу, практикалық міндеттерден машиналық оқытуға арналған қойылымды бөліп алу, машиналық оқыту мәселелерін шешу үшін заманауи бағдарламалық кешендермен жұмыс істей алуы керек.
• математикалық модельдерді әзірлеу және оларды заманауи бағдарламалық құралдарды пайдалана отырып, ғылыми тәжірибелерде қолдана білуі, стохастикалық процестер мен жүйелерге теориялық және эксперименттік зерттеулер жүргізе алуы керек.
• графикалық процессорлар базасында графикалық процессорлар мен гибридті есептеу жүйелерінде міндеттерді орындау тиімділігіне талдау жасай білуі, бағдарламаларды бейіндеуді жүргізе білуі тиіс.
• Нақты практикалық мәселелерді шешу үшін деректердің электрондық массивтерін интеллектуалды талдау технологияларын қолдана білу керек.
• кванттық есептеу саласындағы физикалық ақпаратты талдау және синтездеу үшін кәсіби білімді, негізгі кванттық алгоритмдерді, осы саладағы физикалық теориялық және эксперименттік зерттеулерге арналған компьютерлік технологиялардың мүмкіндіктері, әдістері мен жүйелерін, кванттық есептеулерді іске асыруға арналған негізгі физикалық платформаларды меңгеру.
• терең оқытудың жіктеу, кластерлеу, болжау міндеттерінің қойылуын, алгоритмдері мен әдістерін білуі керек.
• ғылыми зерттеу процесін ұйымдастыра, жоспарлай және жүзеге асыра білу; зерттеу саласындағы әртүрлі теориялық тұжырымдамаларды талдау, бағалау және салыстыру және қорытынды жасау; әртүрлі көздерден алынған ақпаратты талдау және өңдеу.
• тұлғааралық қарым-қатынас және адам ресурстарын басқару мәселелерінде; мамандарды жоғары оқу орындарында даярлау мәселелерінде; ғылыми жобалар мен зерттеулерге сараптама жүргізуде; тұрақты кәсіби өсуді қамтамасыз етуде құзыретті болу.
• заманауи теориялар мен талдау әдістері негізінде академиялық тұтастықпен сипатталатын дербес ғылыми зерттеу жүргізе білу; өзінің жаңа ғылыми идеяларын генерациялау, ғылыми танымның шекарасын кеңейте отырып, өз білімі мен идеяларын ғылыми қоғамдастыққа хабарлау.
• ақпараттық ағындардың тез жаңаруы және өсуі жағдайында ғылыми және ғылыми-педагогикалық қызмет саласында; теориялық және эксперименттік ғылыми зерттеулер жүргізуде; ғылыми зерттеуде теориялық және қолданбалы міндеттерді қою мен шешуде; тиісті саладағы проблемаларға кәсіби және жан-жақты талдау жүргізуде құзыретті болу.
• теориялық және эксперименттік зерттеулер үшін сандық стохастикалық модельдеу әдістерін меңгеруі, зерттеу нәтижелерін бағалау үшін стохастикалық талдауды білуі тиіс.
• түрлі ғылыми теориялар мен идеяларды сыни талдау, бағалау және салыстыру; талдамалық және эксперименттік ғылыми қызмет; Зерттеу нәтижелерін жоспарлау және болжау; халықаралық ғылыми форумдарда, конференциялар мен семинарларда шешендік өнер және көпшілік алдында сөз сөйлеу; ғылыми жазу және ғылыми коммуникация; ғылыми зерттеулер процестерін жоспарлау, үйлестіру және іске асыру дағдыларына ие болу.
• стохастикалық модельдеу жүйелері мен әдістерін стохастикалық талдау түсінігін, математикалық модельдерді жасауда және әртүрлі жүйелер мен процестерді зерттеуде стохастикалық талдауды қолдануды білуі керек.
• графикалық процессорлар архитектурасының ерекшеліктерін, графикалық процессорлар базасында гибридті есептеу жүйелерін ұйымдастыру принциптерін, графикалық процессорларда тиімді орындау үшін жарамды міндеттер кластарын білуі керек.

Ұқсас БББ