6B06104 Бизнес пен технологиядағы жасанды интеллект в Халықаралық білім беру корпорациясы

Пәндер

• Жемқорлыққа қарсы мәдениет негіздері

  Бұл пән құқықтың жалпы мәнін, Қазақстан Республикасының құқық жүйесінің негіздерін оқыту арқылы білім алушының құқықтық мәдениетін арттыруға және сыбайласы жемқорлыққтың алдын алу жөнінде ақпараттар беруга арналған

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 3
  

• Экология және тіршілік қауіпсіздігі

  Пән адам қызметінің экожүйелерге әсерін бағалау және тұрақты даму аясында қоршаған ортаны қорғау стратегияларын әзірлеу дағдыларын қалыптастыруға бағытталған. Курста экологиялық үдерістер, табиғи жүйелерге әсер ету ерекшеліктері және еңбек пен тұрмыстағы қауіпсіздік негіздері қарастырылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 3
  

• Кәсіптік бағдар беру модулі

  Пән кәсіби өзін-өзі анықтау мен мансапты жоспарлау дағдыларын қалыптастыруға бағытталған. Курста еңбек нарығының ерекшеліктері, түрлі мамандықтарға шолу жасалады, жеке мансаптық жоспар әзірленіп, негізгі кәсіби құзыреттер дамытылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 3
  

• Экономика негіздері

  Пән білім алушыларда экономикалық білімнің базалық негіздерін қалыптастыруға, жүйелі экономикалық ойлауды дамытуға және негізгі экономикалық ұғымдар, заңдылықтар мен өзара байланыстарды түсінуге бағытталған. Курс микро- және макродеңгейдегі экономикалық үдерістерді талдау, сондай-ақ кәсіби қызметте негізделген шешімдер қабылдау үшін қажетті теориялық және практикалық дайындықты қамтамасыз етеді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Қаржылық сауаттылық

  Пән студенттердің қаржылық жоспарлау және ұтымды қаржылық мінез-құлық дағдыларын қалыптастыруға бағытталған. Курста бюджетті құру негіздері, жеке қаржы мен инвестицияларды басқару, шығындарды жоспарлау, несие беру және қарыздарды басқару қағидаттары қарастырылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Құқық негіздері

  Пән мемлекет, құқық және құқықтық жүйе туралы базалық білімді қалыптастырады. Негізгі құқықтық институттар, адамның құқықтары мен бостандығы, азаматтық, қылмыстық, еңбек құқығының негіздері зерттеледі. Курс Қазіргі қоғамда өмір сүруге және болашақ кәсіби қызметке қажетті құқықтық ойлау мен құқықтық мәдениетті дамытады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Менеджмент негіздері

  Пән ұйымдардағы тиімді басқарудың негізгі ұғымдары мен әдістерін меңгеруге бағытталған. Курста бизнес-ұйымдастыру негіздері, басқарушылық шешімдер қабылдау, іскерлік коммуникация, жоспарлау және персоналды дамыту мәселелері қарастырылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 3
  

• Кәсіпкерлікпен таныстыру

  Пән кәсіпкерлік қызметтің негіздерін меңгеру және табысты бизнес жүргізуге қажетті негізгі дағдыларды дамытуға бағытталған. Курста бизнес-идеяларды қалыптастыру, үдерістерді жоспарлау, маркетинг пен қаржылық есептің негіздері, сондай-ақ кәсіпкерліктің құқықтық аспектілері қарастырылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Академиялық жазу

  Академиялық жазу жазудың мақсаттары мен міндеттері, эссе жазу стилі мен оны ұйымдастыру бойынша білім қалыптастырады; эссе және басқа мәтіндерді жазу жоспарын құрастыру қабілеттерін, эссе мәтіндерінің құрылымы, тыныс белгілерін және жазбаша сөйлеудегі өтпелі сөздерді білу, абзац жазу, шығарма тұтастығын сақтау және «көркем» тілді қолдану дағдыларын қалыптастырады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 3
  

• Академиялық мақсаттарға арналған ағылшын тілі I

  Пән академиялық ағылшын тілінің негіздерін меңгеруге бағытталған. Курста академиялық мәтіндердің лексикасы, стильдік ерекшеліктері мен құрылымы зерделенеді. Сондай-ақ студенттер ғылыми эссе жазу, құрылымды жазбаша және ауызша презентациялар жасау арқылы тиімді коммуникация дағдыларын дамытады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Бизнес коммуникациялар

  Бұл курс кәсіби қарым-қатынас дағдыларын дамытуға бағытталған және іскерлік хат жазу, презентация әдістері, келіссөз жүргізу стратегиялары мен мәдениетаралық коммуникацияны қамтиды. Студенттер жасанды интеллект басымдыққа ие іскерлік ортада өз ойларын тиімді жеткізу қабілетін дамытады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 3
  

• Қолданбалы математика және математикалық талдау

  Пән студенттердің нақты бизнес-мәселелерді талдау және модельдеу үшін математикалық тұжырымдамаларды қолдану дағдыларын дамытуға бағытталған. Курста цифрлық технологияларды оқыту құралы ретінде қолдану қарастырылады және математиканың күнделікті өмір мен кәсіби қызметтегі практикалық маңыздылығына баса назар аударылады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Жасанды интеллект үшін бағдарламалаудың негіздері

  Бұл курс жасанды интеллектті әзірлеу үшін қажетті бағдарламалау ұғымдарымен таныстырады, Python және R тілдеріне баса назар аударады. Студенттер деректер құрылымдарын, алгоритмдерді және TensorFlow, Scikit-learn сияқты ЖИ-ге арналған арнайы кітапханаларды зерттейді. Практикалық сабақтар ЖИ модельдерін кодтауға, автоматтандыру скриптерін жасауға және оңтайландыру әдістеріне арналған, бұл ЖИ-қосымшаларын әзірлеуге берік негіз қалайды.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Деректер ғылымының негіздері

  Студенттер деректерді жинау, тазарту, визуализациялау және зерттеуіш талдау сияқты деректер ғылымы саласындағы базалық білімдерді меңгереді. Курс құрылымдалған және құрылымдалмаған деректермен жұмыс істеу үшін Python, R және SQL тілдерімен таныстырады, студенттерді жасанды интеллектке негізделген аналитика мен бизнес-талдау қолданбаларына дайындайды.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 3
  

• Жасанды интеллект үшін дерекқор жүйелері және SQL

  Бұл курс реляциялық және реляциялық емес дерекқорларды, SQL сұрауларын, деректерді сақтау әдістерін және ЖИ интеграциясын қарастырады. Студенттер бизнес саласындағы ЖИ-қолданбаларын қолдау үшін дерекқорларды жобалау және басқару дағдыларын меңгереді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 4
  Несиелер - 5
  

• Маркетинг принциптері және жасанды интеллектіні қолдану

  Студенттер маркетингтің негізгі қағидаттарын зерттеп, жасанды интеллектке негізделген инновацияларды, мысалы, болжамды талдау, чат-боттар және жекелендірілген маркетинг стратегияларын қарастырады. Кейстік зерттеулер ЖИ-дің тұтынушылардың қызығушылығын арттыру мен бизнесті дамытудағы рөлін көрсетеді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 4
  Несиелер - 5
  

• Жасанды интеллект негіздері

  Пән жасанды интеллекттің негізгі ұғымдары мен әдістерімен таныстырады. Оқу барысында машиналық және терең оқыту, логикалық қорытынды, табиғи тілді және бейнені өңдеу, робототехника мен іздеу алгоритмдері қарастырылады. Интеллектуалды жүйелерді құру принциптерін тәжірибелік түсінуге баса назар аударылады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 4
  Несиелер - 5
  

• Академиялық мақсаттарға арналған ағылшын тілі II

  Пән ғылыми қызметте қолдануға арналған академиялық ағылшын тілінің жоғары деңгейдегі дағдыларын дамытуға бағытталған. Курста сөздік қорды кеңейту, академиялық риторика мен ғылыми мәтіндерді рәсімдеу ережелері қарастырылады. Сондай-ақ ғылыми жұмыстар жазу және мазмұнды академиялық баяндамалар дайындау қабілеттері жетілдіріледі.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 4
  Несиелер - 5
  

• Жобаларды басқару әдістері

  Пән студенттердің жобаларды басқару бойынша практикалық дағдыларын қалыптастыруға бағытталған. Курста жобалық циклдің негізгі кезеңдері – жоспарлау, ұйымдастыру, бақылау және аяқтау қарастырылады. Сондай-ақ командалық жұмыс, тәуекелдер мен ресурстарды басқару аспектілеріне назар аударылады, бұл жобалық басқару үдерістерін жан-жақты түсінуге мүмкіндік береді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 4
  Несиелер - 3
  

• Статистика

  Пән статистикалық талдаудың теориялық негіздері мен қолданбалы әдістерін зерттейді, оның ішінде деректерді жинау, жүйелеу, өңдеу және интерпретациялау қағидаттарын қамтиды. Курста құрылыс саласына тән статистикалық заңдылықтар мен үрдістер, сондай-ақ статистиканы кәсіби қызметте қолдану мүмкіндіктері қарастырылады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 4
  Несиелер - 5
  

• Стартап академиясы (технологиялық кәсіпкерлік негіздері 1.0)

  Пән студенттерді жеке стартап жобасын құру және дамытуға дайындауға бағытталған. Курста стартап қызметінің негізгі кезеңдері қамтылады: бәсекеге қабілетті идеяларды қалыптастыру, гипотезалар мен өнімнің бастапқы нұсқаларын тестілеу, сондай-ақ инвестиция тарту және өнімді коммерцияландыру негіздері қарастырылады.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 5
  Несиелер - 5
  

• Киберқауіпсіздік негіздері

  Пән студенттердің цифрлық қауіпсіздікті қамтамасыз ету саласындағы білімдері мен дағдыларын қалыптастыруға бағытталған. Курста киберқатерлерді анықтау және алдын алу, оқиғаларға ден қою және оларды жою әдістері қарастырылады. Сондай-ақ заманауи киберқауіпсіздік хаттамалары мен технологиялары зерттеліп, жаңа қауіптерден қорғау тәсілдері үйретіледі.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 5
  Несиелер - 5
  

• Жасанды интеллект негізіндегі бизнес-талдау

  Бұл курс ЖИ негізіндегі деректерді талдау әдістерімен таныстырады, оның ішінде болжамды модельдеу, машинамен оқыту алгоритмдері және деректерді визуализациялау. Студенттер шешім қабылдау үдерісін оңтайландыру және бизнес тиімділігін арттыру үшін ЖИ құралдарын қолданады.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 5
  Несиелер - 5
  

• Қаржы технологиялары және жасанды интеллект

  ЖИ мен қаржының түйіскен тұстарын зерттей отырып, бұл курс цифрлық банкингті, блокчейнді, робо-кеңесшілерді және ЖИ негізіндегі тәуекелдерді бағалау тәсілдерін қарастырады. Студенттер FinTech саласындағы нақты тәжірибе мысалдарын талдап, ЖИ-ге негізделген қаржылық шешімдерді әзірлейді.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 5
  Несиелер - 5
  

• Жасанды интеллект үшін бұлттық есептеулер және үлкен деректер

  Бұл курс бұлтты платформалардың (AWS, Google Cloud, Azure) жасанды интеллект қосымшаларындағы рөлін зерттейді. Студенттер таратылған есептеулер, деректер көлдері, сақтау шешімдері және үлкен деректерді талдау туралы білім алады. Курс масштабталатын ЖИ модельдерін орналастыруға, нақты уақыт режимінде деректерді өңдеуге және бұлттағы ЖИ-дің қауіпсіздік мәселелеріне баса назар аударады.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 5
  Несиелер - 5
  

• Машиналық оқытудың негіздері

  Студенттер машинамен оқытудың негізгі қағидаттарын, соның ішінде бақыланатын және бақыланбайтын оқыту түрлерін, сондай-ақ нығайтумен оқыту әдістерін зерделейді. Курста регрессия, шешім ағаштары, кластерлеу және нейрондық желілер сияқты алгоритмдер қарастырылады. Практикалық қолданбалар бизнес пен технология үшін болжам жасау, жіктеу модельдері және оңтайландыру стратегияларына бағытталған.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 5
  Несиелер - 5
  

• Жасанды интеллекттің этикасы, құқығы және реттелуі

  Студенттер жасанды интеллекттің этикалық салдарын, соның ішінде жалған бейімділік, құпиялылық және есеп берушілік мәселелерін зерттейді. Курс ЖИ басқару жүйелерін, халықаралық стандарттарды және ЖИ-ді іскерлік контексте жауапкершілікпен енгізу тәсілдерін қамтиды.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 6
  Несиелер - 3
  

• Коммуникациядағы жасанды интеллект: чат-боттар мен дауыс көмекшілері

  Студенттер жасанды интеллектпен басқарылатын чат-боттар мен виртуалды көмекшілерді әзірлеу және енгізу үдерісін зерттейді. Тақырыптар табиғи тілдерді өңдеуді (NLP), сөйлеуді тануды және көңіл-күйді талдауды қамтиды. Практикалық сабақтар клиенттерге қызмет көрсетуге арналған ЖИ-басқарылатын боттарды және дауыс арқылы басқарылатын бизнес-қосымшаларды жасауға бағытталған.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 6
  Несиелер - 3
  

• Операциялар мен жеткізу тізбегін басқарудағы жасанды интеллект

  Бұл курс жасанды интеллекттің жеткізу тізбегі логистикасын, сұранысты болжауды, қорларды басқаруды және операциялық тиімділікті қалай оңтайландыратынын зерттейді. Студенттер ЖИ арқылы басқарылатын нақты жеткізу тізбегі мысалдарын талдайды.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 6
  Несиелер - 5
  

• Бизнеске арналған жетілдірілген машиналық оқыту

  Бұл курс машинамен оқытудың негізгі ұғымдарына сүйене отырып, ансамбльдік әдістер, нығайтумен оқыту және түсіндірілетін жасанды интеллект (XAI) сияқты озық тәсілдермен таныстырады. Студенттер ЖИ модельдерін қаржылық болжау, жеткізу тізбегін оңтайландыру және тұтынушыларды сегменттеу сияқты күрделі бизнес міндеттерін шешу үшін қолданады.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 6
  Несиелер - 5
  

• Әлеуметтік жауапкершілік және тұрақты даму

  Пән корпоративтік және жеке әлеуметтік жауапкершілік қағидаттарын, сондай-ақ қоғамның инклюзивті қажеттіліктерін ескере отырып, тұрақты даму тұжырымдамасын зерделеуге арналған. Студенттер тұрақты дамудың экологиялық, әлеуметтік және экономикалық аспектілерімен, халықаралық бастамалармен және ESG стратегияларымен танысады. Ерекше назар бизнестің, мемлекеттің және азаматтық қоғамның жаһандық сын-тегеуріндерді шешудегі және тұрақты болашақты қалыптастырудағы рөліне аударылады.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 6
  Несиелер - 3
  

• Жасанды интеллект және бизнестегі шешім қабылдау

  Студенттер жасанды интеллекттің стратегиялық шешім қабылдау үдерісін қалай жақсартатынын, үдерістерді автоматтандыру және терең түсінікке негізделген деректерді ұсыну арқылы жүзеге асырылатынын зерттейді. Курс ЖИ-дің қаржы, адами ресурстарды басқару, операциялық қызмет және көшбасшылық салаларындағы қолданылуын қамтиды.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 6
  Несиелер - 3
  

• Терең оқытудың негіздері

  Студенттер жасанды нейрондық желілермен, артқа тарату алгоритмімен және конволюциялық пен рекуррентті нейрондық желілер (CNN және RNN) сияқты озық архитектуралармен танысады. Курс терең оқытуды кескіндерді өңдеу, табиғи тілдерді өңдеу (NLP) және автономды жүйелердегі қолдануға бағытталған, TensorFlow және PyTorch сияқты фреймворктарды пайдалана отырып.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 6
  Несиелер - 5
  

• Компьютерлік көру және бейнелерді тану

  Бұл курс компьютерлік көрудің негізгі принциптерімен таныстырады, оның ішінде кескіндерді өңдеу, нысандарды анықтау және бет-әлпетті тану. Студенттер ЖИ модельдерінің визуалды деректерді қалай талдайтынын, конволюциялық нейрондық желілер (CNN) және терең оқыту фреймворктары сияқты әдістерді пайдалану арқылы үйренеді. Курс денсаулық сақтау, қауіпсіздік және автоматтандыру салаларындағы қолдану аясын қарастырады.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 7
  Несиелер - 5
  

• Денсаулық сақтау және әлеуметтік саладағы жасанды интеллект

  Бұл курс денсаулық сақтау және әлеуметтік қызметтер саласындағы жасанды интеллектті қолдануға арналған. Медициналық диагностика, болжамды аналитика, телемедицина және ЖИ көмегімен шешім қабылдау мәселелері қарастырылады. Студенттер ЖИ-дің пациенттерге күтім жасау, қоғамдық денсаулық сақтау және денсаулық сақтау саясаты салаларындағы рөлін, сондай-ақ ЖИ негізіндегі денсаулық сақтау шешімдерінің этикалық және реттеушілік аспектілерін зерттейді.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 7
  Несиелер - 5
  

• Этикалық хакерлік және жасанды интеллекттің осалдығы

  Бұл курс ЖИ жүйелеріндегі қауіпсіздік тәуекелдерін зерттейді, соның ішінде қарсылас шабуылдары, модельдерді улау және ЖИ жүйелеріндегі бейтарапсыздық мәселелері. Студенттер ЖИ негізіндегі қосымшалардағы осалдықтарды анықтау үшін этикалық бұзу әдістерін және ЖИ-дің қауіпсіздігі мен сенімділігін арттыруға арналған қарсы шараларды зерттейді.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 7
  Несиелер - 5
  

• Жасанды интеллект негізіндегі өнімнің өмірлік циклін басқару

  Студенттер жасанды интеллекттің өнім инновацияларын қолдаудағы рөлін зерттейді — әзірлеуден бастап нарыққа шығаруға және кейінгі сүйемелдеуге дейін. Курс ЖИ арқылы тұтынушы пікірлерін талдауды, өнімді оңтайландыруды және өмірлік циклдің тұрақтылығын қамтиды.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 7
  Несиелер - 5
  

• Жасанды интеллектіні блокчейнге интеграциялау

  Бұл курс жасанды интеллект пен блокчейн технологиясының өзара байланысын зерттейді, деректер қауіпсіздігі, смарт-шарттар, қаржылық транзакциялар және децентрализатталған ЖИ желілері салаларындағы қолданылуына назар аударады. Студенттер қаржы, жеткізу тізбектері және киберқауіпсіздік салаларындағы ЖИ қолдайтын блокчейн шешімдерінің нақты мысалдарын талдайды, әртүрлі салалардағы инновациялар мен трансформациялық өзгерістердің әлеуетін айқындай отырып.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 7
  Несиелер - 5
  

• Тұрақты бизнес және жасанды интеллект инновациялары

  Студенттер жасанды интеллекттің орнықты бизнесті дамытуға, оның ішінде энергия тиімділігіне, циркулярлы экономика модельдеріне және қоршаған ортаға әсерді азайтуға қосатын үлесін зерттейді. Курс ЖИ-дің корпоративтік әлеуметтік жауапкершілік (КӘЖ) саласындағы қолданылуын талдайды.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 7
  Несиелер - 3
  

• Стартап академиясы (технологиялық кәсіпкерлік негіздері 2.0)

  Пән студенттерді технологиялық кәсіпкерлік саласындағы практикалық қызметке дайындауға бағытталған. Курста нақты жағдайларды талдау және индустриялық серіктестермен бірлескен жобаларды іске асыру қарастырылады. Бұл студенттерге практикалық тәжірибе жинақтауға және кәсіпкерлік міндеттерді шешуге дайын болуға мүмкіндік береді.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 7
  Несиелер - 5
  

• Маркетинг пен тұтынушылар мінез-құлқындағы жасанды интеллект

  Студенттер жасанды интеллекттің маркетингтік стратегияларды қалай өзгертетінін, деректерді талдау, болжамды аналитика, чат-боттар, жекелендірілген ұсыныстар және көңіл-күйді талдау арқылы зерттейді. Курста тұтынушы мінез-құлқы модельдері, ЖИ негізіндегі жарнама және цифрлық маркетингті автоматтандыру қарастырылады. Нақты мысалдар клиенттермен жұмыс істеу мен брендті басқаруда ЖИ қолданылуын көрсетеді.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 7
  Несиелер - 5
  

• Адами ресурстарды басқару мен көшбасшылықтағы жасанды интеллект

  Бұл курс жасанды интеллектті адами ресурстарды басқаруда қолдану мәселелерін қамтиды, соның ішінде таланттарды тарту, қызметкерлердің қатысуы, тиімділікті бағалау және кадрлық талдау. Студенттер ЖИ негізіндегі шешім қабылдаудың көшбасшылықты қалай жетілдіретінін, HR үдерістерін оңтайландыратынын және жұмыс орнындағы инновацияларды қалай ынталандыратынын талдайды. Сондай-ақ ЖИ көмегімен персоналды іріктеу құралдарындағы бейтарапсыздық сияқты этикалық аспектілер қарастырылады.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 7
  Несиелер - 5
  

• Цифрлық трансформация және жасанды интеллектті енгізу

  Бұл курс салалардағы жасанды интеллектке негізделген цифрлық трансформация стратегияларын зерттейді, назар автоматтандыру үдерістеріне, ЖИ-ді енгізудің негіздеріне және бизнес-модельдерді жаңғыртуға аударылады. Курс цифрлық трансформацияның табысты мысалдарын нақты кейстер арқылы қарастырады.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 7
  Несиелер - 3
  

• Ғылыми зерттеу негіздері

  Пән білім алушыларды қарапайым ғылыми-зерттеу қызметіне дайындауға бағытталған және ғылыми зерттеулерді ұйымдастыру мен басқарудың заңдары, принциптері, ұғымдары, терминологиясы, мазмұны, ерекше ерекшеліктері туралы білімді қалыптастырады. Білім алушыларды ғылыми зерттеулерді ұйымдастырудың негізгі әдістерімен, тәжірибелік деректерді статистикалық өңдеу ережелерімен, ғылыми жұмыс нәтижелерін ресімдеу және ұсыну дәйектілігімен таныстырады.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 8
  Несиелер - 5
  

Профессии

Оқыту нәтижелері

• Қоғамның инклюзивті қажеттіліктерін ескере отырып, маркетинг, қаржы, жабдықтау тізбегін басқару және адами ресурстарды оңтайландыру салаларында бизнестің тиімділігін арттыру мақсатында жасанды интеллектке негізделген шешімдерді әзірлеу.
• Жасанды интеллект қолданбаларын әзірлеу және енгізу үшін бағдарламалау тілдерін (Python, R), машина оқыту алгоритмдерін, бұлттық есептеулер мен үлкен деректерді талдау технологияларын қолдану.
• Шешімдер қабылдау, бизнес-стратегияны әзірлеу және операциялық үдерістерді жетілдіру кезінде қолдануға болатын практикалық қорытындылар алу мақсатында жасанды интеллект негізінде бизнес-аналитика мен статистикалық модельдерді талдау және түсіндіру.
• Жасанды интеллект негізіндегі бизнес-шешімдерді жетілдіру үшін блокчейн, IoT, бұлттық есептеулер және киберқауіпсіздік қағидаттарын қолдану.
• Құқықтық және этикалық қағидаларды жинақтап, жасанды интеллект стандарттарын түсіндіру үшін алынған білімді пайдалану, этикалық реттеудің қажеттілігін негіздеу және жеке деректерді қорғау шараларын ұсыну.
• Білімді біріктіру әдістерін, жобалық жоспарлауды және инновациялық ойлауды қолдана отырып, жасанды интеллектті пайдалану арқылы бизнес өнімдерді жасау және ұсыну.
• Цифрлық орта жағдайында іскерлік коммуникация мен көшбасшылық стратегияларын қолдана отырып, командалармен өзара әрекеттесу, сендіру және басқару дағдыларын жүзеге асыру.
• Жасанды интеллект саласында зерттеу міндеттерін қалыптастыру, талдаудың түрлі әдістерін қолдану, алынған деректерді жинақтау және инновациялық шешімдерді әзірлеу.
• Қоғамның инклюзивті қажеттіліктерін ескере отырып, денсаулық сақтау, әлеуметтік қорғау және тұрақты экономикалық өсім салаларындағы мәселелерді шешу үшін жасанды интеллект технологияларын әзірлеу, бағалау және бейімдеу.
• Жасанды интеллект жүйелерінің қауіпсіздігін қамтамасыз ету үшін тәуекелдерді бағалау, енудің тестілеу нәтижелерін интерпретациялау және шешімдерді тұжырымдау.
• Ақпаратты интерпретациялау, негізделген пікірлер айту және жазбаша әрі ауызша академиялық және іскерлік коммуникацияны ұйымдастыру.

Ұқсас БББ