8D06103 Жасанды интеллект в Astana IT University

Пәндер

• Академиялық хат

  Пән академиялық жазудың негізгі ережелері мен практикасын қарастырады, оның ішінде: ғылыми баяндаудың терминологиясы мен стилі, халықаралық ғылыми қоғамдастықта қабылданған ғылыми мақалалар мен монографияларға арналған материалдарды ұсыну тәртібі, рейтингтік басылымдарда мақалалар мен очерктерді жариялаудың негізгі кезеңдері, ғылыми және техникалық жауаптардың құрылымы, оларды жазудың ерекшелігі.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Ғылыми зерттеу әдістері

  Пән жаңа идеялар мен білімді қалыптастыру принциптеріне баса назар аудара отырып, компьютерлік және сабақтас ғылымдар саласындағы ғылыми зерттеулердің негізгі парадигмаларын (онтологиясын) қарастырады. Зерттеу онтологиясының синтезі негізінде студент теориялық және практикалық зерттеулердің принциптерін түсінеді, зерттеу жоспарларын құру мысалдарын қарастырады және тиісті құралдарды таңдауды жүзеге асырады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Жасанды интеллект және есептеу интеллектуалды жүйелер теориясы

  Пән жасанды интеллект теориясының негіздерін, атап айтқанда іздеу алгоритмдерін, логиканы, ресми есептеу модельдерін, жоспарлау мен шешім қабылдауды қамтиды. Маңызды аспект-күй кеңістігін іздеу, графика теориясы, оңтайландыру мәселелері, бұлыңғыр логика, математикалық/статистикалық модельдеу сияқты жасанды интеллект арқылы есептерді шешудің принциптерін зерттеу.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Жобаларды басқарудың икемді тәжірибелері

  Пән ғылыми-зерттеу процесі емес, нәтижеге баса назар аудара отырып, ғылыми жұмыс контекстінде экстремалды даму (экстремалды даму) және Scrum әдістерін қолданудың тұжырымдамалық негіздері мен мысалдарын қарастырады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Табиғи тілді түсіну және өңдеу

  Пән мәтіндік деректерді өңдеу және талдау әдістерін, соның ішінде семантикалық және синтаксистік талдауды, тілдік модельдерді құруды, Автоматты аударманы, мәтінді жіктеуді, сөйлеуді тануды және басқа аспектілерді қамтиды.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Оқу алгоритмдері: негіздерден терең оқытуға дейін

  Пән, машиналық оқытудың негізгі әдістерін қамтиды, атап айтқанда мұғаліммен және мұғалімсіз оқыту, терең оқыту, жіктеу әдістері, регрессия, нейрондық желілер және ансамбльдік әдістер.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Жасанды интеллекттің этикасы және әлеуметтік аспектілері

  Пән жасанды интеллектті қолданудың этикалық, құқықтық және әлеуметтік аспектілеріне арналған. Ол алгоритмдердің ашықтығы, жасанды интеллекттің жұмыспен қамтуға әсері, құпиялылықты қорғау, алгоритмдердің біржақтылығы және олардың қоғамға әсері сияқты тақырыптарды қамтиды.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Цифрлық бейнені талдау және компьютерлік көру

  Пән визуалды деректерді талдаудың әдістері мен технологияларын зерттейді, мысалы, объектілерді тану, сегменттеу, кескіндерді жіктеу, бейнелер мен кескіндерді талдау үшін терең оқыту. Бұл пән сонымен қатар автономды жүйелер үшін модельдер құру мәселелерін қамтиды (мысалы, өзін-өзі басқаратын көлік құралдары).

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

Профессии

Оқыту нәтижелері

• Ғылыми және техникалық құжаттаманы құрастыру және ресімдеу, ғылыми этиканың, плагиатқа қарсы іс-қимылдың, бұрмалаушылық пен ойдан шығарудың негізгі қағидаттарын қолдана отырып, рейтингтік басылымдарға мақалалар жазу; диссертация жазу немесе мақала жариялау процесінде ғылыми жұмыс жетекшісімен, рецензентпен және журнал редакторымен өзара іс-қимыл жасауға қабілетті болу.
• Ғылыми зерттеулерді жүргізудің сәйкес тәсілін өз бетінше синтездей және таңдай алу; деректерді өңдеу және интерпретациялау әдістерін таңдап және қолдана білу; белгісіздік жағдайында қолданбалы есептерді тұжырымдау және жаңа, күрделі идеялар мен білімдерді дербес және жауапкершілікпен қалыптастыра алу.
• Жобалық тәсілді қолдануға қабілетті болу; ресурстарды бөлу және еңбекті Аgile манифестіне сәйкес ұйымдастыру; тәуекелдерді талдау және икемді тәсіл қағидаттары негізінде мүдделі тараптармен өзара іс-қимыл жасау.
• Интеллектуалды есептеу жүйелерінің құрылымын сипаттайтын тұжырымдамалық диаграммалар құра білу, жасанды интеллекттің күрделі мәселелерін шешудің тиімді алгоритмдерін жасай алу, формальды математикалық модельдерді қолдана отырып есептерді тұжырымдай және шеше білу, сонымен қатар есептеу күрделілігі мен оңтайландырудың негізгі принциптерін түсіну және қолдану.
• Терең оқытуды қоса алғанда, машиналық оқытудың озық алгоритмдерін әзірлеу және қолдану, практикалық есептерді шешу үшін деректердің үлкен көлемімен тиімді жұмыс істеу және ғылыми орта үшін формальды сипаттамаларды пайдалана отырып, алынған нәтижелерді ұсынуға қабілетті болу.
• Мәтіндерді автоматты түрде талдау және пайдаланушылармен табиғи тілде өзара әрекеттесу үшін тиімді жүйелер құрастыру, тілдік модельдер құра алу, сонымен қатар сөйлеуді тану және мәтіндерді талдау алгоритмдерін жүзеге асыру.
• Оқытуға жобалық-бағдарланған, студентке бағдарланған тәсілді қолдану, көпшілік алдында сөйлеу дағдыларын және тыңдаушылардың үлкен аудиториясымен жұмыс істеу кезінде сенімділікті дамыту.
• Визуалды деректерді тану және талдау үшін алгоритмдерді жасау және бейімдеу, компьютерлік көру, бейнелер мен кескіндерді өңдеу және интерпретациялау алгоритмдерін қолдану және автономды жүргізу немесе медициналық бейнелеу сияқты қолданбалы есептердің шешімдерін дербес әзірлеу.
• Этикалық принциптерді жасанды интеллект технологияларын әзірлеу және пайдалану процесіне біріктіре алу, жасанды интеллектті қолданудың тәуекелдері мен ықтимал теріс салдарын бағалай алу, жасанды интеллект технологияларының қоғам мен экономикаға әсерін талдай білу.

Ұқсас БББ