8D06108 Компьютерлік ғылымдар және технологиялар в әл-Фараби атындағы Қазақ Ұлттық университеті

Пәндер

• Параллельді есептеулер теориясы

  курсының мақсаты — докторанттарды параллельді есептеу саласында терең біліммен қаруландыру, теориялық негіздерге, есептеу модельдеріне, параллельді алгоритмдерге және өнімділікті бағалауға баса назар аудару. Курстың мақсаты — ғылыми зерттеулер мен өнеркәсіпте күрделі, ауқымды мәселелерді шешуге арналған тиімді параллельді жүйелерді дамытуға ықпал ету.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Жоғары өнімді есептеулер модельдері

  Бұл пән үлестірілген немесе ортақ жады бар мультипроцессорлық жүйелерде параллельді есептеу технологиясын басқару қабілетін дамытады. Докторанттар көппроцессорлық құрылымдарды көрсетуді, есептеу схемаларын талдауды және ыдыратуды, деректерді тасымалдаудың күрделілігін бағалауды, параллельді бағдарламаларды имитациялауды және есептеу жүйесінің модельдерін құруды үйренеді. Тақырыптарға деректерді беру механизмдері, топологияны көрсету, параллельді алгоритмдерді әзірлеу және ортақ жады жүйелері кіреді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Радиациялық шыңдалған интегралды схемаларды жобалау

  Бұл курс радиациялық орталарды және олардың интегралдық схемаларға әсерін зерттейді, радиацияға төзімділік қағидалары мен әдістеріне ерекше назар аударады. Зерттеуге негізделген оқыту арқылы ол бөлшектердің өзара әрекеттесуін, зақымдану механизмдерін, радиацияға төзімді схемаларды жобалау мен сынау үдерістерін қамтиды. Сонымен қатар, ғарыштық, ядролық және жерүсті қолданбаларға арналған радиацияға төзімді интегралдық схемалар саласындағы соңғы жетістіктер мен болашақ бағыттармен таныстырады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Академиялық жазу

  Пәннің мақсаты: заңнамалық нормаларды сақтай отырып, PhD докторанттарының ғылыми жобалары мен жарияланымдары үшін кәсіби құзыреттіліктерін дамыту. Докторанттар зерттеу сұрақтарын құрастыруды, әдебиеттерді шарлауды, мемлекеттік зерттеу ережелерін, патенттік және авторлық құжаттарды дайындауды, талқылаулар жүргізуді және жобаларға шолулар жазуды үйренеді. Бұл курс зерттеуді тұжырымдау аспектілерін, пәнаралық зерттеулерді және әртүрлі тілдердегі зерттеу жұмысын сипаттауды қамтиды.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 2
  

• Ғылыми зерттеудің әдістері

  Бұл пәннің мақсаты - ғылыми зерттеу әдіснамасының негіздерін игеру, ғылыми білімнің әртүрлі деңгейлерін қарастыру. Зерттеу бағытын таңдауды, ғылыми-техникалық проблемаларды қоюды, теориялық және эксперименттік зерттеулерді, тұжырымдарды ресімдеуге арналған ұсыныстармен қоса, зерттеу жүргізудің кезеңдерін зерттеу. Курс сонымен қатар өнертапқыштықтың, патенттік ізденіс негіздерін қарастыруға бағытталған, сонымен қатар PhD диссертациясын жазу және жоспарлаудың негіздерін қамтиды

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 3
  

• Үлкен деректерді талдау

  Бұл пән үлкен деректерді талдау технологияларын бағалау және бағдарламалық өнімдерді жасау дағдыларын дамытуға бағытталған. Докторанттар деректер жиынын сипаттайды және салыстырады, жоғары өлшемділік пен масштабтылық сияқты мәселелерді шешеді, машиналық оқыту кітапханаларын заманауи технологиялармен біріктіреді, модель параметрлерін оңтайландырады және нейрондық желілер мен TensorFlow құрылымын пайдаланып қосымшалар жасайды.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Жетілдірілген сенсор және схема дизайны

  Курстың мақсаты — сенсорлық технологиялар, заманауи схемаларды жобалау әдістері және олардың интеграциясы туралы терең білім беру. Бұл курс докторанттарды әртүрлі салаларда күрделі және алдыңғы қатарлы қосымшалар үшін сенсорлар мен схемаларды жобалау, талдау және оңтайландыру дағдыларымен қамтамасыз етуді көздейді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Сөйлеуді тану және синтездеу технологиясы

  курсының мақсаты – докторанттарға сөйлеуді өңдеу жүйелерінің технологиялары мен алгоритмдері бойынша терең білім беру. Курс сөйлеуді тану, синтездеу үлгілері, акустикалық ерекшеліктер және олардың нақты жүйелердегі қолданылуын қамтиды, сондай-ақ сөйлеу технологиялары саласындағы зерттеу мен дамуды ынталандырады

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Көз қозғалысын бақылау және қолданбалар

  курс көз қозғалысын бақылаудың принциптері, технологиялары мен әдістемелері туралы терең білім беру мақсатында арналған. Ол психология, нейробиология, маркетинг, адам-компьютер өзара әрекеттестігі және когнитивті зерттеулер сияқты салалардағы әртүрлі қолданбаларын зерттеп, докторанттарды инновациялық зерттеулер мен нақты әлемдегі қолданбаларға дайындайды

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Озық ЖИ және оны қолдану

  Курс докторанттардың заманауи ЖИ әдістері мен технологиялары туралы терең түсінігін қалыптастыруды көздейді. Ол ЖИ-дің нақты өмірлік мәселелердегі практикалық қолданылуына баса назар аударады және денсаулық сақтау, робототехника, деректер ғылымы сияқты түрлі салаларда жетілдірілген ЖИ жүйелерін жобалап, жүзеге асыруға окторанттарды дайындайды.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Озық алгоритмдер және олардың күрделілігі

  Пәннің мақсаты: бұл пән озық алгоритмдерді және есептеу күрделілігін талдауды үйретеді. PhD студенттері тапсырмаларды анықтауды, ресурс үлгілерін бағалауды, алгоритмдік және дәлелдеу әдістерін қолдануды, дәлелдемелердің кемшіліктерін тануды және алгоритмдерді күрделілік көрсеткіштерімен корреляциялауды үйренеді. Тақырыптарға ашкөз алгоритмдер, динамикалық бағдарламалау, желі ағындары, NP-толықтығы, есептеу мүмкіндігі, Тьюринг машиналары, жуықтау алгоритмдері, параллельді есептеулер кіреді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Озық терең бекітіп оқыту

  Курстың мақсаты — терең оқыту мен бекітіп оқыту техникаларын біріктіру бойынша терең білім беру. Бұл курс динамикалық орталармен өзара әрекеттесу арқылы ең тиімді стратегияларды үйренуге қабілетті интеллектуалды агенттерді дамытуға бағытталған, сондай-ақ күрделі шешім қабылдау мәселелерінде теориялық негіздер мен практикалық қолданбаларды қамтиды.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

Профессии

Оқыту нәтижелері

• Компьютерлік ғылымдар мен технологиялар саласындағы іргелі тұжырымдамаларға терең түсінікті бағдарламалық шешімдерді әзірлеу кезінде қолда алады
• Түпнұсқалық ғылыми зерттеулерді өз бетінше жүргізіп, олардың нәтижелерін ұлттық және халықаралық ғылыми басылымдарда жариялай алады.
• Компьютерлік жүйелердің сенімділігі мен ақауға төзімділігін жан-жақты талдай алады.
• Күрделі эксперименттік деректерді ғылыми тұрғыдан интерпретациялап, негізделген қорытындылар жасай алады.
• Әртүрлі қолданбаларда алгоритмдердің есептеу күрделілігі мен орнықтылығын теориялық тұрғыда зерттей алады.
• Үлкен деректер мен зияткерлік талдау әдістерін инженерлік есептерді шешуде тиімді қолдана алады.
• Жоғары өнімді есептеу жүйелерін пайдалана отырып, инженерлік міндеттерге арналған есептеу алгоритмдерін әзірлей алады.
• Радиоактивті және экстремалды жағдайларға төзімді интегралдық схемалар мен сенсорлық құрылғыларды заманауи талаптарға сай жобалай алады.
• Динамикалық және белгісіз ортада шешім қабылдауды талап ететін міндеттерді шешу үшін терең және нығайтылған оқыту модельдерін жасай алады.
• Ғылыми жобаларды тиімді басқарып, жасанды интеллект, үлкен деректер, машиналық оқыту, көз қозғалысын бақылау және сөйлеуді тану технологияларын қолданып, ауқымды есептік тәжірибелер жүргізе алады.
• Деректерді талдаудың күрделі алгоритмдерін әзірлеу және енгізу үшін жасанды интеллекттің озық технологияларын қолдана алады.
• Ғылыми деректерді сыни тұрғыдан талдап, бағалап, олардың негізінде жаңа әрі күрделі ғылыми идеяларды тұжырымдай алады.