8D06105 Деректер ғылымы в Халықаралық ақпараттық технологиялар университеті

Пәндер

• Сызықтық теңдеулер жүйесінің шарттылығы

  PhD студенттерге арналған "Сызықтық теңдеулер жүйесінің шарттылығы" пәнін оқытудың мақсаты компьютерлерде симметриялық матрицалармен спектрлік мәселелерді зерттеу және еркін теңдеулер жүйесін шешу болып табылады. Оқу пәнін оқытудың міндеттері: - симметриялық матрицалармен спектрлік мәселелерді меңгеру және практикада және ғылымда қолданылатын теңдеулердің еркін жүйелерін шешу; - симметриялық матрицалармен спектрлік мәселелерді шешу және теңдеулердің еркін жүйелерін шешу және сандық есептеулердің нәтижелерін түсіндіру үшін бағдарламаны құру және коммерциялық бағдарламаларды пайдалану дағдыларын игеру.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• Машиналық оқыту әдістері мен алгоритмдері

  "Машиналық оқыту әдісін құру үшін математикалық статистика, сандық әдістер, Математикалық талдау, оңтайландыру әдістері және сандық түрдегі деректермен жұмыс істеудің әртүрлі әдістері қолданылады. Сондықтан Машиналық оқыту жасанды интеллект әдістері класына жатады. Ұсынылған курста машинаны оқыту әдістері біртекті және гетерогенді ортадағы тасымалдау және жылу процесінің нақты мысалында жүзеге асырылады. Біріншіден, ылғал мен жылу теңдеулеріне арналған есептердің әртүрлі кластары қарастырылады. Содан кейін есептердің математикалық модельдері жасалады. Есептердің әр класы үшін кері және қате есептерді шешу әдістері жасалады. Зерттелетін есептерді шешудің алгоритмдері жасалуда. Кодтар жасалады және белгілі эксперименттік мәліметтер негізінде есептеу эксперименттері жүргізіледі."

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• Академиялық жазылым

  "Академиялық жазылым" курсы PhD докторантура бағдарламасының міндетті компоненті болып табылады. Бұл 5-кредиттік курс бір семестрге арналған. Курс докторанттардың зерттеу жүргізу машықтары мен ағылшын тілі деңгейлері негізінде олардың ғылыми зерттеу жүргізуге, ғылыми мақалалар мен диссертация жазуға арналған академиялық жазылым дағдыларын жетілдіреді, Курс барысында докторанттар интенсивті оқылым жаттығуларын орындайды, академиялық жазылым ұстанымдары мен нысандары туралы хабар алады. Курс нәтижесінде докторанттар өзінің зерттеу жұмыстары бойынша портфолио және ғылыми мақаласының жан-жақты жоспарын дайындауы тиіс.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Ойын үлгілеу және қосымшалар

  Ойын үлгілеу және қосымшалар пәнін меңгерудің мақсаты шешім қабылдаудың математикалық теориясы саласында кәсіби білімді игеру, қақтығыс және кооперация жағдайларын математикалық модельдеу саласында дағдыларды қалыптастыру болып табылады. Пәннің міндеттері: қақтығыс және ынтымақтастық жағдайларында шешім қабылдау модельдерін құру, осы жағдайларда оптимизм принциптерін игеру, әділеттілік пен ұтымдылық тұжырымдамаларын математикалық формализациялаудағы аксиомалық тәсіл.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• Терең оқытудың озық мәселелері

  Курстың мақсаты-әртүрлі тапсырмаларда нейрондық желі әдістерін зерттеу және қолдану, практикалық есептерде терең оқыту әдістерін қолдану, нейрондық желілерді тиімді басқару, терең оқыту үшін регуляризация әдістерін және кері есептердің әртүрлі түрлері үшін градиентті түсіру алгоритмін қолдану және оларды өнеркәсіп пен экономикада қолдану.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• Машиналық оқытудың сызықтық емес оңтайландыру мәселелері

  Сызықты емес оңтайландыру мәселелері пәнін оқытудың мақсаты PhD студенттерін ғылымда қолданылатын деректердің кері және дұрыс емес міндеттерін шешу әдістеріне оқыту болып табылады. Оқу пәнін оқытудың міндеттері: - практикада және ғылымда қолданылатын кері және қате есептерді шешудің оңтайландыру әдістерін меңгеру; - кері және қате есептерді шешу үшін бағдарламаны құрастыру және коммерциялық бағдарламаларды пайдалану дағдыларын меңгеру және сандық есептеулердің нәтижелерін түсіндіру.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 4
  

• Тізімдік комбинаторика

  Курстың мақсаты-әртүрлі салалардағы ғылыми зерттеулерге санау комбинаторикасы әдістерін қолдану дағдыларын игеру. Курс биномдық коэффициенттер, қосу және алып тастау формуласы, сызықтық емес қайталау сияқты тақырыптарды қамтиды: каталондық сандардың көп қырлылығы, функцияларды тудыратын функциялар, бөлу үшін Эйлер функциясы және бесбұрышты формула.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 4
  

• Қолданбалы математикада терең оқыту

  Курстың мақсаты-терең нейрондық желі әдістерін жартылай туынды теңдеулермен есептерде қолдану және оқыту, сонымен қатар MATLAB көмегімен қолданбалы есептерді шешу үшін стохастикалық градиент әдістерін қолдану, ол курстық желілерді конфигурациялайды және үйретеді, кескіндерді жіктеудің ауқымды мәселесін шешу үшін заманауи бағдарламалық жасақтаманы пайдалану.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 4
  

• Қолданбалы статистикалық талдау

  Докторанттарға статистикалық зерттеудің заманауи тәсілдерінің әртүрлілігі туралы білім беру, заманауи статистикалық әдістерді зерттеу, талдау құралдарын таңдау кезінде сыни көзқарасты қалыптастыру және алынған модельдердің статистикалық барабарлығын мұқият тестілеу қажеттілігін түсіну, сондай-ақ нәтижелерді мазмұнды түсіндіру дағдыларын дамыту.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 4
  

• Зерттеу әдістері

  Курс докторанттарға ақпараттық жүйелер саласындағы зерттеу әдістемесін ұсынады. Курстың тақырыптары: зерттеудің маңыздылығы және кейбір ақпараттық технологияларды зерттеу әдістемелері, яғни формальды әдіс, прототиптеу, эксперимент және бағалау; есептерді жазу, мақала жазу және реферат жазу сияқты нәтижелерді жазу әдістері; зерттеу нәтижелерін тіркеу; зерттеу ұсыныстарын жазу.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 4
  

Профессии

Оқыту нәтижелері

• Статистикалық талдау жүргізу: сенімділік аралығын құру, гипотезаны тексеру, дисперсиялық және регрессиялық талдау жүргізу.
• Зерттеу барысында алынған нәтижелерді негіздеу
• Қолданбалы есептердегі жасырын тәуелділікті анықтау үшін мәліметтерді өңдеу және талдау.
• Деректер ғылымында зерттеу әдістемесін қолдану.
• Практикалық есептің математикалық моделін мен компьютерлік моделін (бағдарламалық өнім) құрастыра алады
• Python бағдарламалау тілінің көмегімен мәліметтерді талдай біледі.
• Заманауи ғылыми-техникалық жетістіктерді, дербес деректерді жинау, зерттеу, талдау және жалпылау дағдыларын қолдана отырып, кешенді талдау және ғылыми-зерттеу жұмыстарының нәтижелерін қорытындылау.

Ұқсас БББ