8D06105 Математикалық және компьютерлік моделдеу в Л.Н.Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университеті

Пәндер

• Академиялық хат

  Биологиядағы ақпаратты жинау, өңдеу, талдау және жүйелеу кезінде жасанды интеллект технологияларын пайдалану. Биология саласындағы проблема туралы өзіндік түсінік қалыптастыру, гипотеза жасау. Академиялық мәтіннің негізгі жанрларының ерекшелігі: ғылыми, ақпараттық, кәсіби бағытталған. Биологиялық ғылымдар саласындағы ғылыми қызметтің ерекшеліктерін ескере отырып, академиялық және іскери дискурстың қиылысу параметрлері, академиялық білімді жобалау және вербалдандыру.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Монте-Карло әдісі және жуықтап есептеулер

  Курстыңдокторанттарды белгілі сандық әдістердің стохастикалық аналогтарын тереңдетіп игерунәтижелер болады. Барынша түрлі сала есептерін шығаруға мүмкіндік беретін кең қолданыстағы әдістер қарастырылады. Пәнді оқу нәтижесінде докторанттар нейтрондық бөлшектердің таралуы, газодинамикалық, қаржылық математика және жалпыға қызмет көрсету салаларының есептерін шығаруға келетін күрделі процесстерді модельдеуді меңгереді. Жоғарыда келтірілген процесстер есептеріне Монте-Карло және жуықтап есептеу әдістерін қолдануға дағдыланады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Графтардағы кері есептер

  Соңғы санымен бөлінген параметрлер бағандардағы кері есептерге теориялық негіздеу беріледі. Кері есептер кеңейту мақсатында және техника мен биология салаларда пайдалану тұрғылардан жаңа тәсілдер теориясы қойылған есептер мұқият іріктеліп алынған.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Сызықтық басқарылатын жүйелердің теориясы мен жобалау

  Курстың докторанттарды негізгі сызықты жүйелерді талдау жане басқаруды жобалау әдістерімен терең меңгеру нәтижелер болады. Бұл пәнде уақытпен бірге озгеретін сызықты жүйелердің теориясы мен механикалық жүйелерге қолдануы таныстырылады. Бұл курсты оқу нәтижесінде докторанттар сызықты жүйелер теориясының негізін меңғеріп, қатысты тақырыптағы әдебиеттерді оқып түсіне алатын болады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Тұтас орта механиканың өзекті мәселелерінің математикалық модельдері

  Курстың АЖ-нің кейбір математикалық модельдерімен; гидродинамикалық есептерді шешудің есептеу әдістері мен бағдарламалары нәтижелер болады. Гидродинамикалық мәселелерді шешу үшін есептеу әдістері мен бағдарламаларын қолдану нәтижелер болады. Сұйық медианың қозғалысының қарапайым модельдерін біліңіз; классикалық және қолданбалы есептерге арналған есептеу әдістері мен бағдарламалары. Ағымдық үрдістердің сипаттамаларын есептеу үшін соңғы айырмашылық әдістерін қолдануға және заманауи бағдарламалық өнімдерді (COMSOL) және басқаларын меңгеру керек. Математикалық модельдеудің қолданбалы мәселелерін шешу үшін осы білімді қолданыңыз; теориялық білімдерді практикалық мақсаттарда қолдану дағдыларын меңгеру. Есептеу әдістерін қолдана отырып, аналитикалық және сандық шешімдерді табу.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Ғылыми зерттеу әдістері

  Зерттеу ұғымдардың әдіс, әдістеме және зерттеу әдіснамасы. Жүргізуге жіктелуін зерттеу әдістері: жалпы, жалпы ғылыми және арнайы әдістері; теориялық және эмпирикалық зерттеу әдістері. Талдай білу, алынған мәліметтерді синтездеу, алынған нәтижелерді талдау жүргізуге ұқсастығын о сходстве екі затты қандай да бір белгісі кезде белгіленген, олардың ұқсастықтары басқа белгілері және модельдеу объектісі арқылы үлгілерін көшіре отырып, алған білімін түпнұсқасы. Әр түрлі химиялық зерттеулерден алынған деректерді талдап, өңдеп, ресурстарды жасанды интеллект құралдары арқылы оңтайландыру

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Сызықты емес жүйелердің робасттық басқару

  Курстыңдокторанттарды негізгі сызықты емес жүйелерді талдау және басқаруды жобалау әдістерімен таныстыру. Бұл пәнде сызықты емес жүйелердің теориясы мен механикалық жүйелерге қолданысы таныстырылады

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Деректерді талдау және сандық әдістер

  Курстың докторанттардың статистикалық талдау теориясы мен нақты деректерді тікелей өңдеу барысында статистикалық тұжырымдар мен болжамдар жасау технологиясын меңгеруі мен осындай процесстерді іске асырудың сандық әдістерін игеру нәтижелер болады. Пәнді оқу нәтижесінде докторанттар түрлі салаларды зерттеудегі эксперименттік деректерді өңдеудің статистикалық, сандық және компьютерлік аспектілерін меңгеруі тиісі.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Жасанды интеллект пен нейрондық желілер

  «Жасанды интеллект пен нейрондық желілер» курсы жасанды интеллект негіздерін, нейрондық желілер мен терең оқытумен жұмыс істеудің принциптері мен әдістерін меңгеруге бағытталған. Курстың барысында білім алушылар нейрондық желілердің әртүрлі архитектураларын, сондай-ақ оларды оқыту және оңтайландыру тәсілдерін зерттейді. Арнайы назар нейрондық желілердің компьютерлік көру, табиғи тілдерді өңдеу, аудио және мәтіндер талдауы сияқты салалардағы қолданылуына аударылады. Курс сондай-ақ Python тіліндегі терең оқытуға арналған танымал кітапханалармен, мысалы, TensorFlow және PyTorch-пен танысуды және осы құралдарды өз модельдерін әзірлеуде практикалық қолдануды қамтиды. Пәнді зерттеу нәтижесінде білім алушылар - ЖИ мен әдістерін білетін болады; - нейрондық желілерді құру және оқыту, нәтижелерді талдау және түсіндіру, сондай-ақ оларды әртүрлі практикалық міндеттерді шешуге қолдану дағдыларын меңгереді. Олар терең оқыту кітапханаларын модельдерді құру және оқыту үшін пайдалану, сондай-ақ нейрондық желілердің оңтайландыру және асып кету принциптерін түсіну дағдыларын алады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

Профессии

Оқыту нәтижелері

• Басқару жүйесінің сызықтық кері байланысын талдау және жобалау үшін State-space әдістерді қолдану және сызықтық басқару мәселелерін шешудің сандық әдістерін енгізу; - жасанды интеллект негіздерін меңгеру және машиналық оқыту есептерін қою және әдістер мен алгоритмдерді бейімдеу, салыстырмалы талдау жүргізу және машиналық оқыту мәселелерін шешу үшін құралдарды таңдау, жаңа әдістер мен машиналық оқыту модельдерін әзірлеу үшін қазіргі заманғы құралдар мен бағдарламалау жүйелерін қолдану.
• Математикалық модельдеудің белгілі бір салаларында зерттеулер жүргізу кезінде интерактивті әдістер мен құралдарды қолдану; өмірдің түрлі салаларындағы мәселелерді шешуге қолдану және өздерінің аналитикалық модельдерін құру; сонымен қатар, ғылыми дүниетанымның тұтас жүйесі негізінде ғылыми мамандандыру саласындағы озық жетістіктерді талдау және синтездеу дағдыларын қалыптастыру.
• Заманауи математикалық модельдеудің жетістіктерін тәжірибенің шынайылығымен салыстыруға; кəсіби мəселелерде өзінің көзқарасын қалыптастыруға жəне оны мамандармен қатар маман еместермен бірге талқылау барысында қорғауға және математикалық және компьютерлік модельдеуді қолдана отырып қолданбалы зерттеулер әдістерін көрсету
• Қойылған есептің математикалық модельдеу принциптері негізінде математикалық моделін қалыптастыру, адекватты математикалық моделін таңдау және бейімдеу және алгоритмдік тілдердегі бағдарламалау құралдары мен математикалық пакеттерді қолдана отырып, осы мәселені шешудің сандық әдістерін іске асыру. Әртүрлі ғылыми зерттеулердің тәжірибелік деректерін өңдеудің статистикалық, сандық және компьютерлік аспектілерін қолдануға, нақты деректерді өңдеуді іске асыруда және нақты деректердіті келей өңдеу кезінде және мұндай үрдістерді сандық әдістер арқылы іске асыруда статистикалық қорытындылар мен болжамдар жасау технологиясларын қолдану. Деректермен жұмыс істеу кезінде деректерді өңдеу технологияларын қолдану; Оңтайлы шешімдерді іздеу және деректер қатарын талдаудың балама әдістерін әзірлеу;
• Академиялық жазу саласындағы білімді меңгеру және алынған дағдыларды ғылыми жұмыстарды ресімдеуде қолдану
• Математикалық физика есептерін шешуде Монте-Карло және жуықтап есептеулер әдістерін қолдану дағдыларын меңгеру; статистикалық параметрлерді бағалау және әртүрлі есептердің алынған шешімдерін талдау үшін статистикалық модельдеу әдістерін қолдануға дағдылану
• Бейсызық жүйелер теориясы мен механикалық жүйелерді қолдануды анализдеу. Ляпуновтың артқы жағында негізделген тікелей және жанама Ляпунов әдісін қолдана білу; сызықты емес жүйелер теориясы туралы негізгі білімдеріне және кері байланыс линеаризациясын, Ляпуновтың қайта ұйымдастыру қатарына жататындығын түсінудіруді түсіну;
• Ғылыми зерттеу әдістері негізінде классикалық алгебралар теориясы әдістерін меңгеру және оларды ғылыми-зерттеу жұмысында қолдану. Алгебра – қандай да бір амалдар жүйесі анықталған жиындардың қасиеттері жайлы ғылым. Мұнда ғылыми зерттеу әдістері негізінде классикалық алгебралардың, группоидтар, сақиналар және денелер, сонымен қатар торлар секілді классикалық алгебралардың іргелі мәселелері қарастырылады.
• Гидродинамика есептерін шешудеесептеу әдістері мен бағдарламаларын қолдану, қолданбалы және классикалық есептерді аналитикалық және сандық түрде шешу. Ағындық процестердің сипаттамаларын есептеу үшін ақырлы-айырымдық әдістер мен қазіргі заманғы бағдарламалық өнімдерді (COMSOL) және басқаларды қолдану. Математикалық модельдеудің қолданбалы мәселелерін шешу үшін алған білімді қолдану.

Ұқсас БББ