8D07110 Автоматтандыру, басқару және деректерді цифрлы өңдеу жүйелері в М.Әуезов атындағы Оңтүстік Қазақстан университеті

Пәндер

• Борттық cандық есептеу жүйелері

  Мақсаты: Борттық сандық есептеу жүйелерінің жоғары технологиялық жұмысы үшін қажетті борттық цифрлық есептеу құралдарының құрылысы мен пайдалану принциптері туралы білімдерді зерттеу, жүйелеу және бекіту. Мазмұны: Курс келесі негізгі бөлімдерді қамтиды: - борттық сандық есептеу машинасының синтезі; - Дәлдік теориясының элементтері; - Ақпарат түрлендіргіштерінің негізгі сипаттамаларын таңдау және негіздеу; - Борттық сандық есептеу машинасының жұмысын бақылау әдістері; - Борттық сандық есептеу жүйелері; - Борттық цифрлық есептеу жүйелерінің сенімділігі.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Бейімделген ақпараттық-өлшеу жүйелерін жобалау

  Мақсаты: теориялық және эксперименттік зерттеулердің нәтижелерін талдау, құрылғылар мен жүйелердің, ақпараттық-өлшеу жүйелерінің конструкциясын оңтайландыру бойынша ұсыныстар беру қабілеті. Мазмұны: Курс келесі негізгі бөлімдерді қамтиды: - Аналогтық ақпаратты жинаудың ішкі жүйесінің құрылымын әзірлеу; - Квази-қайтымды деректерді қысу ішкі жүйесінің құрылымын әзірлеу; - Деректерді қайтымсыз сығымдау ішкі жүйесінің құрылымын әзірлеу; - Телеметриялық кадрды қалыптастырудың ішкі жүйесінің құрылымын әзірлеу; - Шуға төзімді кодтаудың ішкі жүйесінің құрылымын әзірлеу; - Қызметтік ақпаратты қалыптастырудың ішкі жүйесінің құрылымын әзірлеу.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Академиялық хат

  Мақсаты: ғылыми еңбектер мен басылымдарды жазу кезінде өз ойларын қысқа және нақты тұжырымдау қабілетін қалыптастыру. Мазмұны: Курс келесі негізгі бөлімдерді қамтиды: - академиялық жазудың дұрыстығы; - кәсіби жазу тәжірибесі; - электрондық ресурстарды іздеу үшін кітапхана сайттары арқылы дұрыс көздерді табу; - сыни көзқарастар мен сыни ойлауды дамыту; - жалпылау және парафразалау арқылы плагиаттан аулақ болыңыз; - ресми хаттар, электрондық хаттар және түйіндемелер жазу; - есептер, жағдайлық зерттеулер және әдебиеттерге шолулар жазу; - бүкіл әлем бойынша әріптестермен академиялық ынтымақтастық құру; - академиялық ынтымақтастықтың артықшылықтары мен мәселелерін қарастыру.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 3
  

• Деректерді талдау және шешім қабылдау ушін нейрондық желілер

  Мақсаты: автоматтандыру және басқару мәселелерінде шешім қабылдауды қолдау және деректерді өңдеу құралы ретінде нейрондық желілер туралы жүйелік түсінік қалыптастыру. Нейрондық желілердің архитектураларын, оларды оқыту әдістерін және нақты инженерлік, ғылыми және басқару міндеттерінде қолдануды терең зерттеу. Мазмұны: Нейрондық желілерге кіріспе және деректерді талдау. Нейрондық желілерді қолдану арқылы жіктеу және регрессия зерттеледі. Нейрондық желілерді оқытудың заманауи әдістері талданады. Оларды басқару және болжау, параметрлер мен күйлерді бағалау, сондай-ақ нейрондық желілік модельдер негізінде шешім қабылдау мәселелерінде қолдану мәселелері қарастырылады. Белгісіздік пен үлкен көлемдегі деректер жағдайында нейрондық желі модельдерін жобалау, баптау, түсіндіру және сыни талдау дағдыларын дамыту

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Big Data сандық ақпаратты жинау және өңдеу жүйелері

  Мақсаты: Big Data ақпараттық технологияларын және деректерді цифрлық өңдеуді пайдалана отырып, зияткерлік басқару жүйелерін әзірлеу, енгізу және пайдалану үшін қажетті білім мен практикалық дағдылар кешенін қалыптастыру. АБЖ-де деректерді жинауға, беруге, сақтауға, визуализациялауға және талдауға арналған аппараттық және бағдарламалық шешімдерді біріктіру әдістерін меңгеру. Мазмұны: Big Data курсы көмегімен технологиялық шешімдерді орналастыруға арналған қолданыстағы платформалар мен қызметтерді және олардың негізгі сипаттамаларын қарастырады. Intel, Cisco, PTC Thingworx платформаларының компоненттері. Цифрлық егіз ұғымы, оны қолдану аясы. IMS платформасымен жұмыс. Деректерді жинауды, сақтауды және визуализациялауды ұйымдастыру және алынған нәтижелерді түсіндіру дағдыларын игеру. Зияткерлік желілер мен динамикалық сараптамалық жүйелердің архитектурасы, білім мен деректер базасын құрудың дифференциалды-модельдік тұжырымдамасы зерттелуде. Сапаның кешенді критерийлері, экспериментті жоспарлау, табиғи немесе имитациялық модельдердің әртүрлі түрлерін қолдана отырып эксперименттік зерттеу талданады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Бейімделген телеөлшеу жүйелері

  Мақсаты: нақты уақыт режимінде деректерді өңдеуді қамтамасыз ететін және үлкен практикалық маңызы бар жоғары тиімді өлшеу жүйелері мен автоматты басқару жүйелерінің құрылысының теориясы мен принциптері мәселелерін әзірлеу. Мазмұны: Курс келесі негізгі бөлімдерді қамтиды: - кіріс сигналының белсенділік анализаторлары; - Тарату құрылғыларының құрылымдық схемалары; - Бір параметрлі адаптивті іріктеу теориясы; - Адаптивті коммутация теориясы; - Бейімделетін телеөлшеу жүйелерінде өлшенетін деректерді қалпына келтіру және тіркеу; - Телеөлшеу жүйелерінің сипаттамаларын оңтайландыру.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Ғылыми зерттеу әдістері

  Мақсаты: тәжірибелік жолмен алынған материалды ғылыми зерттеуде түрлендіре білу. Ғылыми-зерттеу жұмысы мен ғылыми-педагогикалық іс-әрекеттің әдістемелік дағдыларын қалыптастыру. Мазмұны: Курс ғылыми таным принциптерін, ғылыми зерттеулерді жобалау кезеңдерін қарастырады: тұжырымдамалық, технологиялық және рефлексиялық фазалар, ғылыми зерттеулердің нәтижелілік критерийлері, гипотезалар құру, зерттеу бағдарламасын құру. Эксперимент әдістемесін, өлшеу нәтижелерін өңдеу әдістерін, ғылыми қызметті түсіну дағдыларын игеруге мүмкіндік береді. Ғылыми жұмыстың этикалық нормаларын және ресурстық-ақпараттық базасын, білімнің сабақтас салаларындағы проблемаларды талдау дағдыларын қалыптастырады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

Профессии

Оқыту нәтижелері

• Әр түрлі өндірістік құрылымдардағы технологиялық процестерді модельдеу, автоматтандыру мен басқарудың теориялық негіздері мен әдістерін әзірлеу, дамыту және нақтылау мүмкіндігін білу
• Деректерді цифрлық өңдеуді пайдалана отырып, автоматтандырылған басқару жүйелерін техникалық қамтамасыз етуді дамытудың қазіргі заманғы үрдістерін талдау және тұжырымдау.
• Зерттеу жұмыстарының материалдарын сыни тұрғыдан талдау және жасанды интеллект технологиялары мен нейрондық желі технологияларын қолдана отырып автоматтандырылған басқару жүйелері мен цифрлық деректерді өңдеу жүйелерінің режимдерін оңтайландыру.
• Алынған ғылыми зерттеулерді заманауи теориялық және практикалық білімді қолдана отырып автоматтандырудың кәсіби міндеттері мен цифрлық өңдеу әдістерін жүзеге асырудың әртүрлі нұсқаларының ұсыныстарын әзірлеу және жүзеге асыру үшін түсіндіру.
• Оңтайлы автоматтандырылған басқару жүйелері мен цифрлық деректерді өңдеу жүйелерін әзірлеу және енгізу кезінде әртүрлі модельдерді салыстыру.
• Кәсіби қызмет саласында қолданылатын ақпаратты (оның ішінде зияткерлік) жинау, сақтау және өңдеу жөніндегі жұмыстарды жаңғырту жөніндегі зерттеулердің алынған нәтижелерін қолдану.
• Педагогикалық инновацияларды енгізе отырып, жоғары оқу орындарында ғылыми мамандық бейініне сәйкес пәндерді оқыту үшін ғылыми зерттеулердің нәтижелерін жинақтау және бейімдеу.
• Эксперименттік деректерді өңдеу міндеттерін, басқару объектісінің математикалық моделін сәйкестендіру алгоритмдерін, тестілеу, өлшеу, деректерді жинау алгоритмдерін қолдана отырып, ғылыми және техникалық шешімдерді, оның ішінде жасанды интеллект әдістерін қолдана отырып талдау.
• Өнеркәсіптің түрлі салаларында технологиялық процестерді және роботтандырылған технологиялық кешендерді автоматтандырылған басқару жүйелерін әзірлеу бойынша ғылыми-зерттеу жұмыстарын жүргізу және ғылыми жарияланымдарды дайындау дағдыларын меңгеру.