6B06198 Жасанды интеллект және деректерді талдау в Қ.А.Ясауи атындағы Халықаралық қазақ-түрік университеті

Пәндер

• Академиялық жазбаға кіріспе

  Пән академиялық жазбаның жанрлық ерекшеліктері мен құрылымын меңгеруге бағытталады. Білім алушылардың жазбаша ойды сауатты және жүйелі жеткізу, түрлі форматтағы академиялық мәтіндер (эссе, есеп, т.б.) құрастыру дағдылары дамытылады. Жазбаша тілдің лексикалық, грамматикалық және стилистикалық нормаларын сақтау, ресми-академиялық стильде жазу құзіреттіліктері қалыптастырылады. Академиялық адалдық қағидаттарын сақтай отырып, халықаралық ғылыми дерекқорларды және ғылыми журналдардың онлайн жүйелерін пайдалану дағдылары игеріледі. Академиялық жазбалармен жұмыс барысында жасанды интеллект технологияларын тиімді қолдану тәсілдері қарастырылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 3
  

• Түрік тілі (А1)

  Бұл курс түрік тілінің бастапқы деңгейін оқуға арналған. Курстың мақсаты - "Шет тілін меңгерудің жалпы еуропалық құзыреттеріне" сәйкес студенттердің А1 деңгейінде практикалық дағдыларын қалыптастыру. Курс студенттердің мәдениетаралық және коммуникативтік қарым-қатынасқа дайындығы мен қабілетін дамытуға бағытталған. Пәнді оқу нәтижесінде студент нақты мәселелерді шешуге бағытталған таныс күнделікті сөздер мен қарапайым сөз тіркестерін түсінеді және қолданады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Дискретті математика және математикалық логика

  Қолданбалы есептерді шешуге бағытталған математикалық аппарат ұғымы, оны математикалық әдістер мен модельдердің, тілдердің тығыз байланысты жиынтығы ретінде қарастыру туралы дағдылар қалыптасады. Жиынтық теориясының элементтері, комбинаторика элементтері, логикалық алгебра функциялары, графтар теориясының элементтері, кодтау теориясының элементтері зерттеледі.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Бағдарламалау тілдері (Python, C++, Java т.б.)

  Пән бағдарламалау тілдерінің негізгі принциптерін және олардың қолдану ерекшеліктерін оқытады. Студенттер Python, C++, Java сияқты кең таралған тілдермен жұмыс істеуді үйренеді. Пән құрылымдық, объектіге бағытталған және функционалдық бағдарламалау әдістерін қамтиды. Сонымен бірге, кодтың тиімділігі мен оқылымдылығын арттыру тәсілдері зерттеледі. Практикалық бөлімде нақты тапсырмалар мен жобалар арқылы бағдарламалау дағдылары дамытылады. Пәннің мақсаты – түрлі тілдерде бағдарламалау қабілетін қалыптастырып, бағдарламалық өнімдерді өз бетінше жасау мүмкіндігін беру.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 8
  

• Түрік тілі (А2)

  Бұл курс түрік тілінің жалғастырушы деңгейін үйренуге арналған, "Шет тілін меңгерудің жалпыеуропалық құзыреттеріне" сәйкес А2 деңгейінде білім алушылардың практикалық дағдыларын дамытады. Курс білім алушылардың тілдік деңгейіне байланысты жазбаша (оқылым, жазылым) және тікелей ауызша (айтылым, тыңдалым) коммуникативтік дағдыларын дамытуға бағытталған. Пәнді оқу нәтижесінде білім алушы қарапайым күнделікті әлеуметтік тақырыптарда сөйлесе алады, қарапайым жағдайларды сипаттай алады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Сызықтық алгебра

  Пән векторлар, матрицалар, детерминанттар, сызықтық теңдеулер жүйесі және олардың шешімдері сияқты сызықтық алгебраның негізгі ұғымдарын үйретеді. Студенттер теориялық біліммен қатар, практикалық есептерді шешу дағдыларын дамытады. Компьютерлік графика, машиналық оқыту, деректерді өңдеу сияқты IT салаларында сызықтық алгебраның қолдану мүмкіндіктері қарастырылады. Пән бағдарламалау орталарында (Python, MATLAB) матрицалық есептеулер жүргізуді де қамтиды. Курстың мақсаты — студенттердің математикалық ойлауын дамытып, IT жобаларында математика негіздерін тиімді қолдануға үйрету. 3

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 3
  

• Экология және өмір қауіпсіздігі ,

  Пән студенттердің қоршаған ортаны қорғау, орнықты даму және жеке әрі өндірістік қауіпсіздікті қамтамасыз ету мәселелерінде жүйелі ойлау қабілетіне негізделген экологиялық мәдениетті қалыптастырады. Курс аясында студенттерде экологиялық және техногендік тәуекелдерді талдау, еңбек пен қоршаған ортаны қорғау саласындағы нормативтік құжаттарды қолдану, табиғи ортаға әсерді азайту және тіршілік қауіпсіздігін қамтамасыз ету бойынша шаралар әзірлеу құзыреттері қалыптасады. Оқыту барысында проблемалық оқыту, кейс-әдістер, жобалық және зерттеу қызметі сияқты заманауи педагогикалық технологиялар қолданылады. Білімді бағалау ағымдық және межелік бақылауды қамтиды: тестілеу, жазбаша және ауызша тапсырмалар, мини-жобалар орындау, презентациялар жасау және пікірталастарға қатысу.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Ақпараттық қорғау жүйелері

  Пән ақпараттық жүйелердегі деректерді қорғаудың негізгі принциптері мен әдістерін оқытады. Студенттер криптография, аутентификация, авторизация, деректерді шифрлау және қауіпсіздік хаттамаларын қолдану негіздерін меңгереді. Сонымен бірге, желілік қауіпсіздік, кибершабуылдардан қорғану, зиянды бағдарламалардан сақтау және қауіпсіздік саясатын қалыптастыру мәселелері қарастырылады. Практикалық бөлімде студенттер шифрлау алгоритмдерін құрастырып, қауіпсіздік жүйелерін модельдейді. Пәннің мақсаты — ақпараттық жүйелердің қауіпсіздігін қамтамасыз етуге қабілетті кәсіби мамандар даярлау.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Ықтималдықтар теориясы және статистика

  Пән кездейсоқ құбылыстарды математикалық модельдеу әдістерін және деректерді статистикалық талдау принциптерін оқытады. Студенттер ықтималдықтар үлестірімдері, математикалық үміт, дисперсия, корреляция, гипотезаларды тексеру сияқты негізгі ұғымдарды меңгереді. Пәнде Python бағдарламасында статистикалық есептеулер жүргізу және нәтижелерді интерпретациялау қарастырылады. Машиналық оқыту мен деректер ғылымында статистиканың қолданылуына ерекше назар аударылады. Курстың мақсаты — студенттерге деректермен жұмыс істеу үшін қажетті статистикалық ойлау мен практикалық дағдыларды қалыптастыру.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 3
  

• Деректер құрылымдары мен алгоритмдер

  Пән бағдарламалау мен есептеу саласының негізі саналатын деректер құрылымдары мен алгоритмдерді оқытады. Студенттер массивтер, тізбектер, ағаштар, графтар, хэш-кестелер сияқты негізгі құрылымдарды және олармен жұмыс істейтін тиімді алгоритмдерді меңгереді. Іздеу, сұрыптау, графтық алгоритмдер, динамикалық бағдарламалау секілді тақырыптар терең қарастырылады. Пән Python және C++ тілдерінде алгоритмдерді жүзеге асыруды қамтиды. Практикалық жобалар студенттердің логикалық ойлауын және алгоритмдік шешімдер табу қабілетін дамытады. Мақсат – тиімді бағдарламалық шешімдер жасауға үйрету.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Экономика, кәсіпкерлік және бизнес негіздері

  Пән студенттерде экономикалық процестерді түсіну, стартаптарды құру және басқару, сондай-ақ жасанды интеллект пен деректерді талдау саласындағы жобалардың экономикалық тиімділігін бағалау үшін қажетті экономика, кәсіпкерлік және бизнес саласындағы базалық білімді қалыптастырады. Пәнді игеру нәтижесінде білім алушы нарықтық жағдайды талдау және негізделген шешімдер қабылдау үшін қажетті базалық экономикалық білімді меңгереді; бизнес пен кәсіпкерлік қызметті жүргізу негіздерін түсінеді; ЖИ және цифрлық экономикаға бағытталған қарапайым бизнес-жобаларды әзірлеуді және ұсынуды біледі; АТ жобалардың экономикалық тиімділігін талдау дағдыларын игереді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Көшбасшылық теориясы

  Пән білімгерлердің көшбасшылық қабілеттерін тәжірибе жүзінде дамыту, сенімділік, командалық жұмыс, шешім қабылдау, сондай-ақ эмоционалдық интеллект дағдыларын арттыруға көмектеседі. Пәнді оқу барысында білімгерлер сыни тұрғыда ойлау, конфликтіні басқару, стресстік жағдайларда шешім қабылдау, рөлдік ойындар арқылы команда ішіндегі көшбасшылықты дамыту әдістері мен уақытты тиімді басқару процестерін игереді. Көшбасшылық қабілеттерді қолдану арқылы білімгерлер өзгерістерге бейімделу машықтарын дамытады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Құқық және сыбайлас жемқорлыққа қарсы саладағы зерттеу дағдылары

  ҚР Конституциясының, қолданыстағы заңнамасының негізгі ережелері; мемлекеттік басқару органдарының жүйесі, өкілеттіктер шеңбері, экономиканы мемлекеттік реттеудің мақсаттары, әдістері, экономикадағы мемлекеттік сектордың рөлі; қаржылық құқық және қаржы; материалдық және іс жүргізу құқығының өзара іс-қимыл тетігі; сыбайлас жемқорлықтың мәні, оның пайда болу себептері; сыбайлас жемқорлық құқық бұзушылықтар үшін моральдық-адамгершілік, құқықтық жауапкершілік шаралары; сыбайлас жемқорлыққа қарсы іс-қимыл саласындағы қолданыстағы заңнама.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Қаржылық сауаттылық

  Пән білім алушыларда жеке қаржыны басқару, қаржы институттарын, қаржылық жоспарлау негіздерін түсіну және қаржылық тәуекелдерден қорғау саласындағы базалық білім мен дағдыларды қалыптастырады; оларды цифрлық технологиялар мен деректерді талдауды ескере отырып, жеке және кәсіби қызметте негізделген қаржылық шешімдер қабылдауға дайындайды. Пәнді игеру нәтижесінде білім алушы қаржы жүйесінің негіздері мен оның жұмыс істеу қағидаттарын меңгереді; жеке және отбасылық бюджетті жүргізуді, кірістер мен шығыстарды жоспарлауды үйренеді; өзін-өзі инвестициялау және кредиттеу қағидаттарын түсіндіре алады; қаржылық тәуекелдердің мәнін және оларды азайту әдістерін, цифрлық технологиялардың рөлін түсінеді; қаржылық жоспарлау мен шешім қабылдауда деректерді талдау үшін цифрлық құралдарды пайдалану дағдыларын игереді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Жасанды интеллектке кіріспе

  Пән жасанды интеллекттің негіздерін, оның тарихын және қолдану салаларын зерттейді. Студенттер машиналық оқыту, нейрондық желілер және деректерді талдау әдістерімен танысады. Курс алгоритмдерді әзірлеу және AI жүйелерін құру дағдыларын дамытады. Практикалық тапсырмалар арқылы студенттер нақты мәселелерді шешу тәжірибесін алады. Пән болашақ технологияларды түсінуге және дамытуға бағытталған.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 2
  Несиелер - 4
  

• Икемді дағдылар

  Пән адамның өзгермелі жағдайларға бейімделуге қажет икемді дағдыларды қалыптастырады. Курс барысында студенттер көпшілік алдында сөйлеу, презентация жасау, аудиторияның назарын аудару, сондай-ақ инклюзивті ортада тиімді қарым-қатынас жасау дағдыларын дамытады. Нәтижесінде студент проблемалардың басымдылықтарын анықтап, оларды шешуде креативті ойлауды және тәуекелдерді болжауды үйренеді. Сонымен қатар, студент өз мүдделері мен сұхбаттасушының мүдделері үшін екіжақты ақпарат алмасуды инклюзивті тәсілдерді ескере отырып тиімді қамтамасыз ете алады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 2
  Несиелер - 3
  

• Ясауитану

  Пән ясауилік құндылықтармен таныстырады, академиялық, жеке, мәдени, кәсіби қатынастарда ғылым, діни төзімділік, адамдар қатынасы, құқығы туралы ясауилік ұстанымдарды қалыптастырады. Білім алушы Ясауи мәдениетінің ерекшелігін түсініп, қоғамдағы әлеуметтік, этикалық, конфессиялық, мәдени ерекшеліктермен салыстыра біледі. Ясауи ілімінің түркі халықтарының ұлттық мәдениеті, діни түсінігіндегі маңыздылығын түсінеді, қоғамдық ынтымақ, бірлікке ұйытқы болатын «хикметтің» ұлт руханиятындағы орнын саралап, белсенді кәсіби, әлеуметтік қатынас орнату қабілеттерін қалыптастырады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 2
  Несиелер - 3
  

• Объектіге бағытталған бағдарламалау (ОББ)

  Пән объектіге бағытталған бағдарламалаудың (ОББ) негізгі принциптерімен және әдістерімен таныстырады. Курста инкапсуляция, мұрагерлік, полиморфизм, класс пен объект ұғымдары, сондай-ақ бағдарламалау тілдеріндегі ОББ тұжырымдамалары қарастырылады. Студенттер объектіге бағытталған тәсілді қолдану арқылы тиімді, құрылымды және қайта пайдалануға болатын бағдарламалық код құруды үйренеді. Пән нақты жобалар мен практикалық тапсырмалар арқылы теориялық білімді бекітуге бағытталған.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Түркі мемлекеттер тарихы

  Пән студенттердің дүниежүзілік тарихи үдерісте түркі халықтары мен мемлекеттерінің орны мен рөлі туралы біртұтас түсініктерін қалыптастыруға, студенттердің тарихи ақпаратты іздеу, жүйелеу және жан-жақты талдау дағдыларын меңгеруге, өткен мен бүгінгі күннің тарихи процестерінің мән-жайын түсінуге, ақиқатқа бағдарланған өзіндік ұстанымдарын қалыптастыруға, азаматтық, отаншылдық, ұлттық бірегейлік, ұлтаралық және дінаралық толеранттылық көзқараста тәрбиелеуге бағытталған.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 2
  Несиелер - 3
  

• Ататүрік принциптері

  Пән білім алушыларда Түркияның тарихи дамуы туралы жан-жақты түсінік қалыптастырады, тарихи ақпарат жинау, талдау және жалпылау дағдыларын дамытады, Ататүрік принциптерін ғылыми бағалауды қалыптастырады. Курсты оқу барысында білім алушы дүниежүзілік-тарихи процесс контекстінде Түркия тарихының негізгі заңдылықтары, кезеңдері мен мазмұны туралы білімдер алады, студенттердің шығармашылық қабілетін, пайымдау еркіндігін, Ататүріктің рухани, тарихи-мәдени мұрасын зерттеу, сақтау, қолдану және арттыруға деген қызығушылығын оятады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 2
  Несиелер - 3
  

• Машиналық оқыту алгоритмдері

  Пән машиналық оқытудың теориялық және практикалық негіздеріне арналған. Студенттер машиналық оқытудың негізгі әдістері — жіктеу, регрессия, кластерлеу, ассоциациялық ережелерді іздеу алгоритмдерін меңгереді. Python тілінде Scikit-learn, TensorFlow және Keras кітапханаларын пайдалана отырып, модельдер құру және оларды бағалау үйретіледі. Сондай-ақ, модельдердің дұрыстығы мен тиімділігін арттыру әдістері қарастырылады. Пән практикалық жобалар арқылы машиналық оқытуды нақты өмірлік міндеттерге қолдану дағдыларын дамытады. Студенттер өз бетінше анализ және шешім қабылдау қабілетін нығайтады.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Web-технологиялар

  Пән қазіргі заманғы веб-технологиялардың негіздерін үйретеді. Студенттер HTML, CSS және JavaScript тілдерін меңгеріп, веб-сайттар мен веб-қосымшалар жасауды үйренеді. Сонымен қатар, серверлік бағдарламалау, деректер базасымен байланыс орнату және веб-қосымшалардың қауіпсіздігін қамтамасыз ету мәселелері қарастырылады. Практикалық бөлімде React, Node.js сияқты фреймворктерді пайдаланып күрделі жобалар жасалады. Пән барысында студенттер толыққанды веб-қосымша әзірлеп, оны интернетте орналастыру тәжірибесін алады. Теориялық білім тәжірибемен ұштасады.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 1
  Несиелер - 8
  

• IoT технологиялары

  Пән "Заттар интернеті" (IoT) жүйелерін әзірлеу мен басқару негіздерін қамтиды. Студенттер Arduino, Raspberry Pi платформалары арқылы сенсорлармен, құрылғылармен өзара байланыс орнатуды үйренеді. Сонымен қатар, IoT экожүйесінің қауіпсіздігін қамтамасыз ету, деректерді жинау және оларды бұлттық платформаларға жіберу жолдары қарастырылады. Практикалық бөлімде нақты IoT жобаларын құру мен тестілеу тапсырмалары орындалады. Курс студенттерге смарт-құрылғылар мен ақылды жүйелерді жобалау, дамыту және басқару мүмкіндіктерін ұсынады.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 1
  Несиелер - 7
  

• Кескінді өңдеу технологиялары

  Пән кескіндерді цифрлы өңдеудің негізгі әдістері мен алгоритмдерін оқытады. Студенттер кескінді алдын ала өңдеу, сүзгілеу, шекараларды анықтау, сегментация және объектілерді тану тәсілдерін меңгереді. OpenCV және MATLAB құралдары арқылы кескіндерді талдау мен өңдеуге арналған практикалық тапсырмалар орындалады. Сонымен қатар, жасанды интеллект элементтері арқылы кескіндерге арналған интеллектуалды өңдеу тәсілдері қарастырылады. Курс студенттердің компьютерлік көру жүйелері мен автоматтандырылған талдау саласындағы жобаларда жұмыс істеу қабілетін дамытады.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Деректерді талдау және визуализация

  Пән үлкен көлемді деректерді жинау, өңдеу, талдау және түсіндіру әдістері оқытылады. Студенттер статистикалық талдау жүргізуді, деректерді визуалды түрде ұсынуды, үлгілер мен трендтерді анықтауды үйренеді. Python бағдарламалау тілі мен оның Pandas, Matplotlib, Seaborn кітапханалары қолданылады. Сонымен қатар, интерактивті визуализация жасау, деректерге негізделген шешім қабылдау және бизнес-талдау жүргізу әдістері қарастырылады. Практикалық бөлімде нақты жобалармен жұмыс жасалады. Курстың мақсаты – деректерге негізделген кәсіби сараптама жасау қабілетін дамыту.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Желілер мен телекоммуникациялар

  Пән компьютерлік желілердің жұмыс істеу принциптері мен архитектурасын толық зерттеуге арналған. Студенттер OSI және TCP/IP үлгісін, негізгі желілік хаттамаларды, желілік маршрутизация және қауіпсіздік әдістерін меңгереді. Cisco Packet Tracer, Wireshark сияқты құралдар арқылы практикалық жаттығулар орындалады. Студенттер желі топологиясын жобалауды, ақауларды анықтауды және желілік өнімділікті арттыруды үйренеді. Курс желілік инженерия және әкімшіліктендіру салаларында жұмыс істеуге қажетті кәсіби дағдыларды дамытады..

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 1
  Несиелер - 7
  

• Мобильді қосымшаларды құру

  Пән мобильді қосымшаларды жобалау мен жасаудың негізгі принциптерін үйретеді. Студенттер Android және iOS платформаларына қосымшалар әзірлеуді, қолданушы интерфейсін жобалауды және құрылғы функцияларымен жұмыс істеуді меңгереді. Flutter және React Native сияқты кроссплатформалық құралдар пайдаланылады. Сонымен қатар, мобильді қосымшаларды тестілеу, жариялау және өнімділігін арттыру әдістері зерттеледі. Практикалық бөлімде студенттер өз мобильді қосымшаларын жасап, оларды нақты құрылғыларда сынақтан өткізеді. Курстың мақсаты — кәсіби мобильді әзірлеуші дағдыларын қалыптастыру.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 1
  Несиелер - 8
  

• Жасанды нейрондық желі негіздері

  Пән машиналық оқытудағы негізгі технологиялардың бірін жан-жақты зерттеуге бағытталған. Пән барысында нейрондық желінің құрылымы, нейрондардың өзара әрекеттесуі, белсендіру функциялары және кері тарату алгоритмі оқытылады. Студенттер өздігінен қарапайым және күрделі нейрондық желілерді құрастырып, олардың тиімділігін бағалау әдістерін меңгереді. Пәнде практикалық жобалар арқылы нақты тапсырмаларды шешуге арналған жасанды нейрондық желілерді қолдану мүмкіндіктері қарастырылады.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 2
  Несиелер - 7
  

• Tensor Flow көмегімен жасанды интеллект

  Пән студенттерге жасанды интеллекттің негізгі ұғымдарын, терең оқыту модельдерін және олардың практикалық қолданылуын үйретуге бағытталған. Курста Google әзірлеген ашық кодты TensorFlow кітапханасының мүмкіндіктері қарастырылады. Студенттер нейрондық желілер құру, оларды оқыту, тестілеу және оңтайландыру тәсілдерін меңгереді. Сонымен қатар нақты мәліметтермен жұмыс істей отырып, кескінді тану, табиғи тілді өңдеу және болжау модельдерін жасау бойынша жобалар іске асырылады. Пән бағдарламасы теорияны тәжірибемен ұштастырып, студенттерге жасанды интеллект жүйелерін өз бетімен әзірлеуге қажетті практикалық дағдыларды қалыптастырады.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 2
  Несиелер - 6
  

• Табиғи тілді өңдеу

  Пән компьютерлердің адам тілін түсіну, өңдеу және өндіру қабілеттерін дамытуға арналған. Пән барысында мәтінді классификациялау, ақпаратты шығару, тілдік модельдер құру және сұрақ-жауап жүйелерін әзірлеу мәселелері қарастырылады. Студенттер әртүрлі тілдерде, соның ішінде қазақ тілінде мәтіндік деректерді өңдеу үшін заманауи әдістер мен құралдарды қолдануды үйренеді. Сонымен қатар, практикалық жобалар арқылы NLP жүйелерін жасаудың нақты қадамдары меңгеріледі.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 2
  Несиелер - 8
  

• ЖИ жүйелерін әзірлеу

  Пән Жасанды интеллект (ЖИ) жүйелерін ғылыми негізде әзірлеудің теориялық және практикалық аспектілерін қамтиды. Студенттер интеллектуалдық жүйелердің архитектурасын, алгоритмдерін және модельдерін зерттейді, нақты деректермен жұмыс істей отырып, оларды құру, енгізу және сынау дағдыларын меңгереді. Сонымен қатар, пәнде ғылыми зерттеу жүргізу дағдыларына ерекше көңіл бөлінеді: ғылыми мәселелерді тұжырымдау, зерттеу гипотезаларын құру, эксперименттер жоспарлау, нәтижелерді интерпретациялау және оларды ғылыми мақалалар түрінде ұсыну. Курсты меңгеру нәтижесінде студенттер ЖИ саласында зерттеу жобаларын орындауға, сыни талдау жүргізуге, ғылыми этиканы сақтай отырып жарияланымдар дайындауға қабілетті болады. Бұл пән студенттердің зерттеушілік мәдениетін, аналитикалық ойлау қабілетін және академиялық жазу дағдыларын дамытуға бағытталған.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 2
  Несиелер - 8
  

• Шағын деректерді талдау негіздері

  Пән шектеулі көлемдегі деректермен жұмыс істеу әдістерін үйретуге бағытталған. Студенттер деректерді алдын ала өңдеу, ерекшелік таңдау, деректерді көбейту (augmentation) әдістерін меңгереді. Сонымен бірге, статистикалық әдістер мен машиналық оқыту тәсілдерін шағын үлгілерде қолдану қарастырылады. Пән барысында нақты тәжірибелік жобалар арқылы студенттер аз деректерден тиімді модель құруға, қателік ықтималдығын азайтуға және нәтижелерді дұрыс интерпретациялауға үйренеді.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 2
  Несиелер - 8
  

• Терең оқыту

  Пән жасанды интеллект пен машиналық оқыту саласындағы ең заманауи бағыттардың бірі болып табылады. Бұл пәнде көп қабатты нейрондық желілердің жұмыс істеу принциптері, архитектуралық ерекшеліктері және оларды әртүрлі күрделі мәселелерге қолдану тәсілдері қарастырылады. Студенттер конволюциялық нейрондық желілер (CNN), қайталанатын нейрондық желілер (RNN) сияқты модельдермен жұмыс істеп үйренеді. Сонымен қатар, үлкен көлемді деректерді өңдеу, модельді жаттықтыру және нәтижелерді бағалау бойынша тәжірибелік дағдылар қалыптасады.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Компьютерлік ойын технологиялары

  Пән компьютерлік ойындарды әзірлеу негіздерін үйретеді. Курста ойын дизайны, бағдарламалау, графика, анимация және ойынның механикасын құру бойынша теориялық және практикалық дағдылар қарастырылады. Студенттер ойын жасау үшін қажетті құралдар мен бағдарламалау тілдерін меңгереді, сонымен қатар ойынның жұмысын оптимизациялау, көп пайдаланушы режимін іске асыру және ойын тестілеу әдістерін үйренеді. Пәннің мақсаты – студенттерді ойын жасау процесінің барлық кезеңдерімен таныстыру, олардың шығармашылық және техникалық дағдыларын дамыту.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 1
  Несиелер - 7
  

• Үлкен деректер негіздері (Big Data)

  Пән үлкен деректердің негіздері мен олардың өңделуі, сақталуы және талдануы туралы негізгі түсініктерді ұсынады. Курста деректердің үлкен көлемін басқару үшін қолданылатын құралдар мен әдістер, сондай-ақ деректерді сақтау және талдау үшін қолданылатын заманауи технологиялар қарастырылады. Студенттер Hadoop, Spark сияқты платформаларды қолдану арқылы үлкен деректерді өңдеу әдістерін үйренеді. Пәннің мақсаты – студенттерді үлкен деректермен жұмыс істеу негіздерімен таныстыру, сондай-ақ деректерді жинақтау, өңдеу және талдау процесін тиімді жүргізу дағдыларын қалыптастыру.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 1
  Несиелер - 8
  

• Компьютерлік көру

  Пән кескіндер мен бейнелерді талдауға және түсінуге бағытталған компьютерлік технологияларды зерттейді. Студенттер кескінді өңдеу, объектілерді тану және 3D модельдеу әдістерін меңгереді. Курс машиналық оқыту алгоритмдерін қолдануды үйретеді. Практикалық жобалар арқылы студенттер автономды жүйелер мен робототехникада тәжірибе жинайды. Пән инновациялық технологияларды дамытуға ықпал етеді.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• ЖИ бағдарламалық қосымшалар құру

  Пән жасанды интеллект (ЖИ) негізінде бағдарламалық қосымшалар құруға арналған. Курста ЖИ алгоритмдерін, машиналық оқыту мен терең оқыту әдістерін қолдана отырып, түрлі салаларда қолданылатын интеллектуалды жүйелерді әзірлеу тәсілдері қарастырылады. Студенттер Python, TensorFlow, Keras сияқты құралдармен жұмыс жасап, деректерді өңдеу, модельдер құру және оларды қолдану әдістерін үйренеді. Пәннің мақсаты – студенттерге ЖИ жүйелерін жобалау, бағдарламалау және дамыту бойынша дағдыларды қалыптастыру.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 1
  Несиелер - 7
  

• Cloud технологиялар

  Пән бұлттық есептеулердің негізгі ұғымдары мен технологияларын үйретеді. Студенттер AWS, Azure және Google Cloud платформаларында виртуалды серверлер құруды, деректерді сақтау және өңдеу қызметтерін пайдалануды меңгереді. Сонымен бірге, контейнеризация, автоматтандыру, қауіпсіздік және бұлтты ресурстарды оңтайлы басқару әдістері қарастырылады. Практикалық бөлімде нақты бұлттық инфрақұрылымдарды қолдану және жүйелерді оңтайландыру жұмыстары жүргізіледі. Пән студенттерге үлкен деректермен жұмыс істеуге және бұлттық сервистер арқылы заманауи IT шешімдер әзірлеуге мүмкіндік береді.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 1
  Несиелер - 8
  

• Жасанды интеллект және киберқауіпсіздік

  Пән жасанды интеллект пен киберқауіпсіздік салаларын біріктіреді. Курста жасанды интеллект әдістерінің киберқауіпсіздікті қамтамасыз етудегі рөлі қарастырылады, оның ішінде зиянды бағдарламаларды анықтау, шабуылдарға қарсы қорғану әдістері, қауіптерді болжау және жүйелердің қауіпсіздігін арттыру мәселелері қарастырылады. Студенттер жасанды интеллект алгоритмдерін қолдану арқылы кибершабуылдарды тану және алдын алу әдістерін үйренеді. Бұл пән заманауи киберқауіпсіздік жүйелерін құруда жасанды интеллекттің мүмкіндіктерін түсінуге және оларды тиімді қолдануға бағытталған.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Smart-технологилар

  Пән заманауи өмірде қолдану салаларын қамтиды. Бұл пәнде «ақылды» құрылғылардың, IoT (заттар интернеті), жасанды интеллект, үлкен деректер, сенсорлық жүйелер және бұлтты есептеулердің жұмыс істеу принциптері мен мүмкіндіктері қарастырылады. Курстың мақсаты – студенттерді интеллектуалды жүйелердің архитектурасымен, олардың функционалдығымен және түрлі салаларда (ақылды үйлер, ақылды қалалар, денсаулық сақтау, өндіріс, көлік және ауыл шаруашылығы) қолдану әдістерімен таныстыру.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• ЖИ қауіпсіздігі және этикасы

  Пән барысында туындайтын қауіпсіздік және этикалық мәселелерді қарастырады. Курста ЖИ шешімдерінің әлеуметтік, құқықтық және моральдық салдары, деректер құпиялылығы, алгоритмдік әділеттілік, жауапкершілік пен сенімділік мәселелері талқыланады. Студенттер ЖИ технологияларын қауіпсіз әрі этикалық тұрғыда қолданудың негізгі қағидаларын меңгереді. Сонымен қатар, нақты мысалдар арқылы этикалық дилеммалар мен қауіп-қатерлерге талдау жасалады. Пән болашақ IT-мамандарына ЖИ жүйелерін қоғам игілігіне жауапкершілікпен қолдануға бағытталған білім мен түсінік береді.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Роботтық құрылғыларды басқару

  Пән роботтық құрылғылардың құрылымын, жұмыс істеу принциптерін және оларды басқару әдістерін үйретеді. Курста сенсорлар мен жетектердің өзара әрекеттестігі, микроконтроллерлерді пайдалану, роботтарды бағдарламалау және автоматтандыру жүйелерін жобалау мәселелері қарастырылады. Студенттер практикалық сабақтарда Arduino, Raspberry Pi сияқты платформалар арқылы роботтық жүйелер құрастырып, басқару алгоритмдерін іске асырады. Пәннің мақсаты – студенттерге заманауи робототехника негіздерін меңгертіп, түрлі қолданбалы салаларда роботтарды тиімді басқаруға үйрету.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Дыбысты өңдеу және сөйлеу технологиялары

  Бұл пән дыбыстық сигналдарды өңдеу, сөйлеуді тану және синтездеу, табиғи тілмен өзара әрекеттесу сияқты тақырыптарды қамтиды. Студенттер сөйлеу сигналдарының ерекшеліктерін, спектрлік талдау әдістерін, шу мен жаңғырықты жою алгоритмдерін және автоматты сөйлеу тану жүйелерінің жұмыс істеу принциптерін үйренеді. Пәннің практикалық бөлігінде Python, MATLAB және арнайы кітапханалар (мысалы, Kaldi, Praat) қолданылады.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 2
  Несиелер - 7
  

• Аудио сигналдарды цифрлық өңдеу

  Бұл пәнде аудио сигналдарды цифрлық өңдеудің негізгі принциптері, оның ішінде дискреттеу, кванттау, спектрлік талдау, цифрлық сүзгілерді құру, шулы сигналдарды тазалау әдістері қарастырылады. Студенттер FFT, FIR/IIR фильтрлерін қолдануды, аудио эффектілерді құруды және сигналдардың сапасын бағалауды үйренеді. Пән практикалық бағытта, MATLAB немесе Python ортасында орындалады.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 2
  Несиелер - 7
  

• Эволюциялық есептеулер және генетикалық алгоритмдер

  Бұл пән эволюциялық есептеулердің теориялық негіздерін және генетикалық алгоритмдердің құрылымын үйретеді. Студенттер табиғи сұрыпталу, кроссовер, мутация, популяция сияқты биологиялық процестерге негізделген алгоритмдерді меңгереді. Сонымен қатар, нақты өмірлік есептерге генетикалық алгоритмдерді қолдану тәсілдері, оңтайландыру және моделдеу бағыттары қарастырылады. Пән барысында MATLAB немесе Python тілдерінде практикалық жобалар орындалады.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

Профессии

Оқыту нәтижелері

• Зерттелетін салада мәліметтерді жинақтау және сыни көзқараспен талдау нәтижесінде, инклюзивті қағидаттарды ескере отырып, өз бетінше шешімдер қабылдау арқылы көшбасшылық қабілетті қалыптастырады
• Интернационалдық ортада мемлекеттік және шетел тілдерінде кәсіби, академиялық, ғылыми және әлеуметтік қарым-қатынастар орнатады
• Кәсіби қызметте ғылыми зерттеу әдістерін, академиялық жазу негіздерін меңгереді, академиялық адалдық принциптерн негізге ала отырып жасанды интеллект технологияларын тиімді қолданады
• Кәсіби қызметінде қоғамның рухани құндылықтарын және экономикалық,қаржылық, экологиялық, құқықтың, сыбайлас жемқорлыққа қарсы қағидаттарын сақтайды
• Заманауи web, cloud, IoT және Smart жүйелермен жұмыс істеу мен ақпараттық қауіпсіздік негіздерін, компьютерлік желілер мен ақпаратты қорғау технологияларын тиімді қолдануды меңгереді.
• Дискретті математика, логика, ықтималдықтар теориясы, сызықтық алгебра және статистика негіздерін, шағын және үлкен деректер(Big Data) ұғымдары мен деректерді талдау әдістерін игереді.
• Ықтималдықтар теориясы, статистика және деректерді өңдеу мен визуализациялау дағдыларын, академиялық жазба, машиналық оқыту және генетикалық алгоритмдер негіздерін меңгереді.
• Python, C++, Java тілдерін және деректер құрылымдарын меңгеріп, ОББ принциптерін, ойындар мен мобильді қосымшалар әзірлеуді, ЖИ жүйелері мен роботтарды басқару дағдыларын дамытып, ақпараттық технологиялар саласында ғылыми-зерттеу жүргізу қабілетін қалыптастырады.
• Жасанды интеллекттің негізгі ұғымдары мен даму бағыттарын меңгеріп, машиналық және терең оқыту алгоритмдерін қолдана алады, жасанды нейрондық желілер негізінде ЖИ жүйелерін жобалап, оларды киберқауіпсіздік міндеттеріне бейімдейді және бағдарламалық құралдар мен заманауи кітапханалар негізінде қолданбалы ЖИ қосымшаларын меңгереді.
• Ақпаратты қорғау және ЖИ этикасы мен қауіпсіздігі салаларының негіздерін меңгеріп, академиялық жазба мен табиғи тілді өңдеудің негізгі әдістерін игереді.
• Этика мен қауіпсіздік қағидаттарын сақтай отырып, нейрондық желілер, компьютерлік көру және табиғи тілді өңдеу негізінде AI-жүйелерді құрудың практикалық дағдыларын қалыптастырады.
• Cloud, IoT және Smart технологиялармен жұмыс істеу, мультимедиалық деректерді өңдеу, роботтық жүйелерді басқару және компьютерлік ойындарды әзірлеу дағдыларын меңгереді.