6B06102 Жасанды интеллект және деректер ғылымы в М.Х.Дулати атындағы Тараз университеті

Пәндер

• Математика

  "Математика" пәнін оқудың мақсаты-бітірушінің кәсіби қызметке дайындығына ықпал ететін кәсіптік бағыттағы пәндерді игеру үшін негіз ретінде математика бойынша студенттерді даярлау. Сызықтық және векторлық алгебра, аналитикалық геометрия, математикалық талдау теориясының негізгі бөлімдерінің тақырыптарын оқыту.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Дискретті математика және математикалық логика

  Пәннің мақсаты – студенттердің дискреттік математика мен математикалық логиканың негізгі ұғымдарын тану, түсіндіру және түсіну қабілеттерін қалыптастыру, сондай-ақ оларды ақпараттық құрылымдарды, логикалық схемаларды және алгоритмдерді модельдеу, талдау және жобалау үшін қолдану. Нәтижесінде студент дискреттік құрылымдарды жіктей алады, логикалық есептерді шеше алады, алгоритмдерді талдап, синтездей алады, шешімдердің дұрыстығын дәлелдейді, формальды модельдер әзірлейді және оларды сандық технологиялардың түрлі салаларында қолдану мүмкіндігін бағалайды.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 4
  

• Логика алгебрасы және комбинаторика

  Пәннің мақсаты – студенттердің цифрлық схемаларды құру және дискреттік құрылымдарды талдау бойынша қолданбалы есептерді шешуге арналған логикалық және комбинаторикалық модельдерді анықтау, түрлендіру және қолдану дағдыларын қалыптастыру. Нәтижесінде студент логикалық өрнектердің мәндерін есептей алады, комбинаторикалық жағдайларды модельдейді, логикалық схемаларды оңтайландырады, орналасу мен комбинация принциптерін қолданады, комбинаторикалық стратегияларды салыстырады және шектеулер жағдайында нәтижелерді болжай алады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 4
  

• Алгоритмдеу және бағдарламалау негіздері

  Пәннің мақсаты студенттердің алгоритмдеу және бағдарламалаудың негізгі түсініктері және алгоритмдер мен мәліметтердің құрылымдары туралы білімдерін дамыту. Пән аясында келесілер оқытылады: алгоритмдерді құру әдістері, алгоритмдерді талдау, бағдарламаларды құру әдістері мен технологиялары, сызықтық, тармақталған және циклдік алгоритмдер, массивтерді өңдеу, ішкі ақпаратты сұрыптау және іздеу тапсырмаларының әртүрлі алгоритмдері.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 7
  

• Python тілінде бағдарламалау

  Пәннің мақсаты кәсіби тәжірибеде қажетті бағдарламаларды жазудың заманауи тұжырымдамалары мен әдістерін меңгеру, Python тілінде бағдарламалау дағдыларын дамыту; күрделі деректер құрылымдарын өз бетінше құру және пайдалану үшін студенттер арасында практикалық білімді қалыптастыру; жүйелік және қолданбалы бағдарламалық қамтамасыз ету үшін архитектуралық, алгоритмдік және бағдарламалық шешімдерді әзірлеу.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Жасанды интеллектке кіріспе

  Пәннің мақсаты – студенттерге жасанды интеллекттің (ЖИ) негіздері туралы түсінік қалыптастыру, сондай-ақ деректерді интеллектуалды өңдеу және шешім қабылдау үдерісін автоматтандырумен байланысты типтік міндеттерді шешуге арналған базалық ЖИ әдістерін анықтауға, түсіндіруге және қолдануға үйрету. Нәтижесінде студент ЖИ-дің негізгі бағыттарын анықтай алады, алгоритмдердің қолдану мүмкіндігін бағалайды, қарапайым машиналық оқыту модельдерін іске асырады, интеллектуалды жүйелердің мінез-құлқын талдайды, жіктеу, іздеу және жоспарлау міндеттеріне сәйкес әдістерді таңдай алады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 3
  Несиелер - 4
  

• SQL және деректерді талдау

  Пәннің мақсаты – студенттердің SQL арқылы деректерді тұжырымдау, сұраныс жасау және талдау дағдыларын қалыптастыру, сондай-ақ деректерді өңдеу мен визуализациялау әдістерін қолдану арқылы негізделген шешімдер қабылдау қабілетін дамыту. Нәтижесінде студент SQL-сұраныстарын құрастырады, деректерді біріктіреді және сүзгіден өткізеді, ақпаратты агрегаттайды, сұраныс нәтижелерін интерпретациялайды, есептер жасайды және деректерді визуализациялайды, талдау негізінде қорытынды шығарады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 3
  Несиелер - 4
  

• Python тілінде деректерді құрылымдау және өңдеу технологиялары

  Пәннің мақсаты – студенттердің Python бағдарламалау тілін қолдану арқылы деректерді құрылымдау, өңдеу және талдау дағдыларын қалыптастыру. Пән аясында деректерді бағдарламалық түрде өңдеу, тазалау, түрлендіру, визуализациялау және интерпретациялау қабілеттері дамытылады. Нәтижесінде студенттер деректермен жұмыс істеуге арналған негізгі кітапханаларды (кітапханалар жиынтығын) қолдана алады, ақпаратты өңдеу алгоритмдерін жүзеге асырады, алдын ала деректер талдауын (exploratory data analysis) орындайды, нәтижелерді визуализациялайды және алынған білім мен дағдыларды практикалық әрі ғылыми-зерттеу міндеттерін шешуде қолдана алады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Деректер ғылымына кіріспе

  Пәннің мақсаты – студенттерде деректерді анықтау, жинау, өңдеу және интерпретациялау, сондай-ақ деректерді талдау әдістерін қолдану арқылы заңдылықтарды анықтау және негізделген шешімдер қабылдау бойынша базалық білім мен дағдыларды қалыптастыру. Нәтижесінде студент деректерді талдау жоспарын құра алады, өңдеуге қажетті деректерді түрлендіреді, нәтижелерді визуализациялайды, тиісті аналитикалық әдістерді таңдайды және деректер негізінде алынған қорытындылардың сенімділігін бағалайды.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• Машиналық оқыту әдістері

  Пәннің мақсаты – студенттердің әртүрлі құрылым мен көлемдегі деректер негізінде модельдеу, оқыту және болжам жасауға арналған машиналық оқыту әдістерін түсіндіру, таңдау және қолдану қабілетін қалыптастыру. Нәтижесінде студент оқыту деректерін дайындай алады, модельдер құрастырып, жаттықтырады, гиперпараметрлерді баптайды, болжам сапасын бағалайды, оқыту алгоритмдерін салыстырады және нәтижелерді нақты тапсырмалар контекстінде интерпретациялайды.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Қолданбалы аналитика және деректерді өңдеу

  Пәннің мақсаты – студенттерге әртүрлі дереккөздерден мәліметтерді алу, талдау және интерпретациялау, сондай-ақ бизнес-процестерді оңтайландыру мен басқарушылық шешімдерді қабылдауға бағытталған қолданбалы аналитикалық құралдарды қолдану дағдыларын қалыптастыру. Нәтижесінде студент аналитикалық есептер құрастырады, қолданбалы деректер негізінде қорытындыларды дәлелдейді, трендтерді талдау құралдарын қолданады, аудиторияны сегменттейді, деректерді өңдеуді автоматтандырады және негізгі тиімділік көрсеткіштерін (KPI) визуализациялайды.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• Ықтималдықтар теориясы және математикалық статистика

  Пәннің мақсаты – студенттердің ықтималдық модельдер мен статистикалық әдістерді түсіндіру, қолдану және талдау қабілеттерін қалыптастыру, сонымен қатар белгісіздік жағдайларында шешім қабылдау үшін оларды тиімді пайдалануды үйрету. Нәтижесінде студент оқиғалардың ықтималдығын есептей алады, кездейсоқ шамалардың үлестірімдерін құрастырады, статистикалық деректерді интерпретациялайды, таңдаманың параметрлерін бағалайды, гипотезаларды тексереді, статистикалық қорытындылар негізінде шешімдер қабылдайды және ықтималдық әдістерін қолданбалы есептерде қолдана алады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Жасанды интеллектті құқықтық реттеу

  Пәннің мақсаты – студенттердің жасанды интеллектіні (ЖИ) әзірлеу мен қолдануда ашықтық пен жауапкершілікті қамтамасыз етуге бағытталған құқықтық нормаларды, стандарттарды, халықаралық бастамалар мен практикаларды түсіндіру, қолдану және бағалау қабілеттерін қалыптастыру. Нәтижесінде студент ЖИ жүйелерінің құқықтық мәртебесін анықтай алады, нормативтік-құқықтық актілерді талдайды, заңнаманы сақтау бойынша ұсынымдар тұжырымдайды және ЖИ әзірлеу кезінде құқықтық шектеулерді ескереді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Жасанды интеллектті қолданудың этикасы мен қауіпсіздігі

  Пәннің мақсаты – студенттердің жасанды интеллектіні (ЖИ) қолдануға байланысты этикалық аспектілерді тану, талдау және бағалау қабілеттерін қалыптастыру, сондай-ақ жауапкершілік, құпиялық және ашықтық қағидаттарына негізделген дәлелді шешімдер қабылдау дағдыларын дамыту. Нәтижесінде студент ЖИ-дің ықтимал қауіптерін анықтайды, реттеу тәсілдерін салыстырады, этикалық тұрғыдан дұрыс шешімдерді дәлелдейді, қауіпсіздікке төнетін қатерлерді айқындайды, әлеуметтік салдарларды болжайды және ЖИ-ді жауапкершілікпен қолдануға арналған ұсынымдар әзірлейді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Экономика және кәсіпкерлік, Құқық негіздері, Қаржылық сауаттылық

  Пәннің мақсаты – студенттерді экономика мен кәсіпкерліктің негізгі принциптері мен заңдылықтарымен таныстыру, нарықтық экономикада тиімді кәсіпкерлік қызметті жүзеге асыру; құқықтық жүйе мен заңнаманың негіздерін үйрету, сондай-ақ коррупцияға қарсы күрес шаралары мен құқықтық мәдениетті қалыптастыру арқылы әділ қоғам құруға бағытталған сана мен дағдыларды дамыту; қаржылық білімін жетілдіру, жеке қаржыны тиімді басқаруға қажетті дағдыларды қалыптастыру, қаржы өнімдері мен инвестицияларды дұрыс таңдауға қабілеттілігін дамытуға қажетті білім мен дағдыларды қалыптастыру.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Класс пен объект негізінде бағдарламалау

  Пәннің мақсаты – студенттердің инкапсуляция, мұрагерлік және полиморфизм сияқты объектіге бағытталған бағдарламалау (ОББ) қағидаттарын қолдана отырып, бағдарламалық шешімдерді жобалау, жүзеге асыру және түрлендіру дағдыларын қалыптастыру. Нәтижесінде студент класстар мен объектілерді құрастыра алады, кодты ОББ қағидаттарын сәйкес құрылымдайды, объектілердің өзара әрекетін басқарады, мұрагерлік арқылы функционалдылықты кеңейтеді, әдістерді қайта анықтайды, объектіге бағытталған бағдарламаларды тестілейді және жөндейді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 2
  Несиелер - 8
  

• Еңбекті қорғау

  Пәннің мақсаты - құқықтық-еңбек, санитарлық-гигиеналық, ұйымдастыру, емдеу-алдыналу, техникалық және әлеуметтік-экономикалық қызмет мәселелері бойынша өткізілетін іс-шаралардың негізгі кешені туралы білімді қалыптастыру. Пәнді оқыту барысында келесім әселелер қарастырылады: жұмысшылардың, тұтастай алғанда қызметкерлердің еңбек өнімділігін арттыру үшін психофизиологияны ескере отырып, еңбек режимдерін оңтайландыру. Еңбекті қорғау жөніндегі қауіпсіздік стандарттарының негізгі жүйелерінің барлық талаптарын қолдана отырып, жұмысшының еңбек қызметін дұрыс ұйымдастыру.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 2
  Несиелер - 3
  

• Объектіге-бағытталған бағдарламалау тілі

  Пәннің мақсаты-объектіге бағытталған бағдарламалаудың принциптері мен мәліметтері туралы білімді, сондай-ақ бағдарламаны қазіргі бағдарламалау тілдерінде жазу үшін практикалық біліктері мен дағдыларды қалыптастыру. Пән аясында: абстракция, инкапсуляция және сынып ұғымы; сыныптың статикалық және статикалық емес компоненттері; объект ұғымы, объектіні құру және жою.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 2
  Несиелер - 8
  

• Компьютерлік көру және визуалды талдау

  Пәннің мақсаты – студенттердің кескіндер мен бейнелерден алынған визуалды ақпаратты өңдеу, түсіндіру және түсіну үшін компьютерлік көру мен визуалды талдау әдістерін тану, талдау және қолдану бойынша білімдері мен дағдыларын қалыптастыру. Нәтижесінде студент кескіндерден ерекшеліктерді бөле алады, нысандарды анықтау және жіктеу алгоритмдерін қолданады, танып білу модельдерін құрастырады, визуалды талдаудың дәлдігін бағалайды және қолданбалы міндеттерді шешу үшін компьютерлік көру технологияларын пайдаланады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 2
  Несиелер - 7
  

• ҒЗЖ, коммерцияландыру негіздері және академиялық хат

  Пәннің мақсаты – ғылыми зерттеудің мақсаты мен міндеттері туралы түсінік қалыптастыру, ғылыми жұмысқа қажетті дағдыларды дайындау және дамыту. Оқытылады: жоғары оқу орындарында ғылыми зерттеулерді ұйымдастыру, зерттеу әдістемесі, деректермен және бастапқы дереккөздермен жұмыс, зерттеу жұмысын коммерцияландырудың мақсаттары мен міндеттері, материалды баяндаудың ғылыми стилін меңгеру. Пәнді меңгеру нәтижесінде студенттер ғылыми-зерттеу жұмыстарын орындауда практикалық дағдыларды меңгереді

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 2
  Несиелер - 4
  

• Деректерді түрлендіру, визуализациялау және талдау

  Пәннің мақсаты – студенттердің деректерді түрлендіру, құрылымдау және визуализациялау, сондай-ақ шешім қабылдауды қолдау үшін жасырын заңдылықтарды анықтауға арналған аналитикалық әдістерді қолдану дағдыларын дамыту. Нәтижесінде студент деректерді тазартуды және нормализациялауды орындайды, интерактивті визуализациялар жасайды, графикалық деректерді интерпретациялайды, көрсеткіштер арасындағы өзара байланысты талдайды және өңделген деректер негізінде аналитикалық есептерді дайындайды.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 2
  Несиелер - 7
  

• Тіршілік қауіпсіздігі, Экология және тұрақты даму

  Пәннің мақсаты-тіршілік қауіпсіздігі негіздерімен, қазіргі экологиялық проблемалармен және тұрақты дамуға қол жеткізу тұжырымдамаларымен таныстыру. Жалпы экология қағидаттары мен адамзаттың даму қағидаттары бар экожүйелердің даму заңдылықтары, ғылыми-техникалық прогресс, ҚР Экологиялық қауіпсіздігінің негізгі мәселелері зерделенетін болады. Пәнді оқыту нәтижесінде студенттер экологиялық қауіпсіздік пен тіршілік саласындағы негізгі ұғымдар мен ұғымдарды пайдалану бойынша білім мен дағдыларды меңгеретін болады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 3
  

• Деректер ғылымындағы есептеу графтары

  Пәннің мақсаты – студенттердің деректерді өңдеу және талдау үдерістерін ұйымдастыру, оңтайландыру және орындау үшін есептеу графтарын сипаттау, модельдеу және қолдану дағдыларын қалыптастыру. Нәтижесінде студент есептеу графтарының модельдерін құра алады, операциялар арасындағы тәуелділіктерді анықтайды, граф құрылымдарын талдайды, есептеулер ретін оңтайландырады, графтық фреймворктарды пайдаланады және үлкен деректермен жұмыс істеу кезінде графтық шешімдердің тиімділігін бағалайды.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 6
  

• Негіздеп оқыту алгоритмдері

  Пәннің мақсаты – студенттердің сынақ және қате әдісі негізінде динамикалық ортада шешім қабылдауға арналған нығайтумен оқыту алгоритмдерін түсіндіру, модельдеу және қолдану қабілеттерін қалыптастыру. Нәтижесінде студент оқыту ортасының элементтерін анықтайды, базалық алгоритмдерді (Q-learning және SARSA) жүзеге асырады, агенттің стратегиясын бағалайды, оқыту параметрлерін баптайды, модельдің әрекетін талдайды және нығайтумен оқыту әдістерін қолданбалы есептерде қолданады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 6
  

• Нейрондық желі технологиясы

  Пәннің мақсаты – студенттердің классификациялау, бейнелерді тану, болжау және интеллектуалды үдерістерді автоматтандыру сияқты міндеттерді шешуге арналған нейрожелі (нейрондық желілер) технологияларын түсіну, талдау, жобалау және қолдану құзыреттерін қалыптастыру. Нәтижесінде студент нейрондық желілер архитектураларын жобалайды, оқыту деректерін дайындайды, модельдерді оқытып, оңтайландырады, заманауи құралдар мен фреймворктерді қолданады, шешімдердің тиімділігін бағалайды және нейрожелі әдістерді нақты қолданбалы міндеттерге бейімдейді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 4
  

• Инклюзивті білім беруде ЖИ

  Пәннің мақсаты – студенттердің қажеттіліктерінің әртүрлілігін ескере отырып, білім беру үдерістерін қолдау мен бейімдеуге арналған жасанды интеллект (ЖИ) технологияларын анықтау, талдау және қолдану қабілеттерін қалыптастыру. Нәтижесінде студент оқудағы кедергілерді анықтайды, инклюзияға арналған ЖИ құралдарын таңдайды, бейімделетін шешімдер әзірлейді, цифрлық қолдаудың тиімділігін бағалайды, ЖИ-дің білім беру қолжетімділігіне әсерін болжайды және нақты білім беру жағдайларына сәйкес технологияларды таңдауды негіздейді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 3
  

• Құрамдас зияткерлік құрылғылар

  Пәннің мақсаты – студенттердің физикалық және киберфизикалық жүйелерде адаптивті және автономды функцияларды іске асыруға арналған кірістірілген интеллектуалды құрылғыларды жобалау, бағдарламалау және пайдалану қабілеттерін қалыптастыру. Нәтижесінде студент ақылды құрылғылардың архитектураларын әзірлейді, сенсорлар мен атқарушы модульдерді біріктіреді, микроконтроллерлерде деректерді өңдеу алгоритмдерін жүзеге асырады, сыртқы ортамен өзара әрекеттесуді конфигурациялайды, кіріктірілген интеллектуалды шешімдердің функционалдығы мен тиімділігін бағалайды.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Микроконтроллерде машиналық оқыту

  Пәннің мақсаты – студенттердің нақты уақыт режиміндегі есептер үшін ресурстары шектеулі микроконтроллерлерде қолдануға арналған машиналық оқыту модельдерін әзірлеу, енгізу және оңтайландыру дағдыларын қалыптастыру. Нәтижесінде студент ML-модельдерді кірістірілген жүйелерге бейімдейді, TensorFlow Lite секілді құралдарды қолданады, модельдерді квантизация және қысу арқылы оңтайландырады, микроконтроллерге жүктеп, шектеулі жағдайларда жұмыс істеуін сынақтан өткізеді, интеллектуалдық кірістірілген шешімдердің өнімділігін бағалай алады.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Web-әзірлеудегі реактивті технологиялар

  Пәннің мақсаты – студенттердің заманауи фреймворктер мен тәсілдерді қолдана отырып, динамикалық және интерактивті пайдаланушы интерфейстерін түсіну, жобалау және іске асыру қабілеттерін қалыптастыру. Нәтижесінде студент компоненттік құрылымдарды құруды, деректердің екі жақты байланысын іске асыруды, қосымшаның күйін басқаруды, сервермен асинхронды өзара әрекеттесуді қолдануды және заманауи әзірлеу құралдарын пайдалана отырып реактивті веб-қосымшалардың өнімділігін оңтайландыруды меңгереді.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Терең оқыту

  Пәннің мақсаты – студенттердің үлкен көлемдегі құрылымданбаған деректерді өңдеуге байланысты күрделі міндеттерді шешуде терең оқыту әдістерін талдау, жобалау және қолдану дағдыларын қалыптастыру. Нәтижесінде студент көпқабатты нейрондық желілерді құрастырады, оптималды архитектураларды (мысалы, CNN, RNN, трансформерлер) таңдайды, терең оқыту деңгейінде модельдерді оқытады, артық үйренуді (overfitting) бағалайды, желінің күрделілігін реттейді және қолданбалы салаларда шешімдерді енгізе алады.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 1
  Несиелер - 7
  

• Нейрондық желілердің интерпретациясы

  Пәннің мақсаты – студенттердің модельдердің ашықтығын арттыру және олардың шешімдерін негіздеу мақсатында нейрондық желілердің әрекетін талдау, бағалау және интерпретациялау қабілетін қалыптастыру. Нәтижесінде студент ішкі қабаттарды визуализациялау әдістерін қолданады, түсіндірілетін жасанды интеллект (XAI) тәсілдерін пайдаланады, маңызды белгілерді анықтайды, кіріс деректерінің болжауға ықпалын бағалайды, модельдерді интерпретациялау деңгейі бойынша салыстырады және модель архитектураларын ашықтық талаптарына сәйкес негіздейді.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Генеративті нейрондық желілер

  Пәннің мақсаты – студенттердің жаңа деректерді генерациялау, ақпаратты қалпына келтіру және қолданбалы салаларда шығармашылық міндеттерді шешу үшін генеративті нейрожелі архитектураларын түсіндіру, модельдеу және қолдану дағдыларын қалыптастыру. Нәтижесінде студент генеративті модельдердің түрлерін (мысалы, GAN, VAE) ажыратады, қарапайым генеративті архитектураларды әзірлейді, модельдерді деректер жиынтығында оқытады, жасалған деректердің сапасын бағалайды және сурет, мәтін және басқа құрылымдарды синтездеу үшін модельдерді қолдана алады.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Бұлтты есептеу және машиналық оқыту

  Пәннің мақсаты – студенттердің таратылған есептеу орталарында машиналық оқыту (ML) процестерін құру, масштабтау және автоматтандыру үшін бұлтты платформаларды қолдану, баптау және бағалау дағдыларын дамыту. Нәтижесінде студент ML есептері үшін бұлтты сервистерді таңдайды, деректерді бұлтқа жүктейді және өңдейді, модельдерді орналастырады, есептеу ресурстарын басқарады, оқыту метрикаларын қадағалайды және бұлттық инфрақұрылымда ML-процестердің өнімділігін оңтайландырады.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Басқару және навигация жүйелеріндегі нейрондық желілер

  Пәннің мақсаты – студенттердің автономды және киберфизикалық құрылғыларды қоса алғанда, интеллектуалдық жүйелердегі басқару мен навигацияға арналған нейрондық желі модельдерін талдау, жобалау және қолдану қабілетін қалыптастыру. Нәтижесінде студент тұрақтандыру және бақылау үшін нейрондық желі алгоритмдерін әзірлейді, модельдерді басқару контурларына біріктіреді, сенсорлық деректерді өңдейді, навигациялық жүйелерді нақты уақытта оқытады, динамикалық ортада шешімдердің дәлдігі мен сенімділігін бағалайды.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 2
  Несиелер - 7
  

• Модульдік интеграциялық және жүйелік тестілеу

  Пәннің мақсаты – студенттерге бағдарламалық жасақтаманың сапасы мен сенімділігін қамтамасыз ету үшін модульдік, интеграциялық және жүйелік тестілеуді жоспарлау, жобалау және орындау дағдыларын қалыптастыру. Нәтижесінде студент жеке модульдерге арналған тест-кейстерді құра алады, компоненттер арасындағы өзара әрекеттесудегі қателерді анықтап, локализациялай алады, қосымшаның толық жүйесін тестілеуді жүзеге асырады, автоматтандырылған тестілеу құралдарын қолданады және тест сценарийлерінің қамтылуы мен тиімділігін бағалай алады.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 2
  Несиелер - 6
  

• NLTK табиғи тілін өңдеу

  Пәннің мақсаты – студенттердің табиғи тілді өңдеу міндеттерін шешу үшін NLTK кітапханасының құралдарын қолдана отырып, мәтіндік деректерді талдау, өңдеу және интерпретациялау дағдыларын қалыптастыру. Нәтижесінде студент токенизация, стемминг және лемматизация жүргізе алады, мәтіннің синтаксистік және семантикалық белгілерін шығарады, корпус негізінде модельдер құрады, жіктеу әдістерін қолданады және қолданбалы есептерде мәтінді өңдеудің сапасын бағалай алады.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 2
  Несиелер - 6
  

• Зияткерлік агенттерді дамыту

  Пәннің мақсаты – студенттердің қоршаған ортаның өзгерістеріне бейімделетін, шешім қабылдай алатын және автономды түрде әрекеттесе алатын интеллектуалдық агенттерді жобалау, жүзеге асыру және бағалау қабілеттерін қалыптастыру. Нәтижесінде студент агент архитектураларын әзірлейді, әртүрлі сценарийлерде мінез-құлықты модельдейді, жоспарлау және оқыту әдістерін қолданады, шешімдердің бейімділігі мен тұрақтылығын қамтамасыз етеді, көпагенттік жүйелердегі өзара әрекеттесу тиімділігін талдай алады.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 2
  Несиелер - 6
  

• Параллельді және асинхронды деректерді өңдеу

  Пәннің мақсаты – студенттердің есептеу үдерістерінің өнімділігін арттыру және ресурстарды тиімді пайдалану мақсатында параллельді және асинхронды деректерді өңдеуді түсіндіру, жүзеге асыру және оңтайландыру дағдыларын қалыптастыру. Нәтижесінде студент көпағынды және асинхронды бағдарламалауды қолдана алады, есептерді ағындар мен процестер арасында таратады, өнімділік бойынша тар орындарды анықтайды, деректер ағындарын синхрондайды және практикалық міндеттерде параллель шешімдердің тиімділігін бағалайды.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 2
  Несиелер - 7
  

• Конволюциялық және резидуалды нейрондық желілер

  Пәннің мақсаты – студенттердің күрделі құрылымды деректерден ерекшеліктерді шығару, тану және классификациялау міндеттерін шешу үшін конволюциялық және резидуалды нейрондық желілерді түсіндіру, жобалау және қолдану қабілетін қалыптастыру. Нәтижесінде студент CNN және ResNet архитектураларын құрастырады, конволюциялық қабаттар мен резидуалдық блоктарды баптайды, желінің тереңдігінің өнімділікке әсерін талдайды, оқыту үрдісін оңтайландырады және қолданбалы міндеттерде алынған белгілердің сапасын бағалай алады.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 2
  Несиелер - 6
  

Профессии

Оқыту нәтижелері

• Қоғам дамуындағы тарихи, философиялық, әлеуметтік-құқықтық және экономикалық процестерді түсінуді көрсету, әлеуметтік құбылыстарға сыни тұрғыдан талдау жасау, әлеуметтік-құқықтық жағдайларды негізді бағалау, кәсіби және әлеуметтік қызметте негізделген шешімдер қабылдау үшін қаржылық сауаттылық пен кәсіпкерлік ойлау принциптерін қолдану.
• Өнеркәсіптік нысанның қоршаған ортаға әсерін бағалау, техникалық және экологиялық сараптама мен тексеру жүргізу, қызметкерлер үшін жұмыс орындарындағы қауіпсіз жағдайлар мен еңбекті қорғау туралы, денсаулыққа зиян келтіру қаупі және оларға берілетін кепілдіктер туралы ақпарат жасау.
• Математикалық модельдерді талдау, қолданбалы есептерді шешуде дискреттік математика, логика алгебрасы, комбинаторика, ықтималдық теориясы және математикалық статистика әдістерін қолдану, логикалық тұрғыдан негізделген тұжырымдар қалыптастыру, кәсіби және ғылыми-зерттеу қызметінде математикалық ойлау мен формальды әдістерді көрсету.
• Алгоритмдерді құрастыру, құрылымдық және объектіге бағытталған бағдарламалау негіздерін қолдану, деректерді өңдеу, талдау және визуализациялау үшін Python және SQL тілдерін пайдалану, класс және объектілерге негізделген бағдарламалық шешімдерді үлгілеу, есептеу нәтижелерін интерпретациялау, кәсіби қызметте бағдарламалық инженерия құралдарын меңгергенін көрсету.
• Жасанды интеллекттің қағидаларын және қолдану салаларын талдау, оны қолданудың этикалық және құқықтық аспектілерін интерпретациялау, деректер ғылымы (Data Science) мен аналитикалық әдістерді қолдана отырып шешімдер әзірлеу, талдау үдерістерін құрылымдау үшін есептеу графтарын пайдалану, академиялық жазба арқылы ғылыми идеяларды тұжырымдау және негіздеу, ЖИ енгізуде инклюзивті тәсілдерді ескеру.
• Машиналық оқыту модельдерін әзірлеу, нығайтылған оқыту және компьютерлік көру алгоритмдерін қолдану, деректерді визуализациялау және талдау жұмыстарын жүргізу, шешімдерді ауқымдастыру үшін бұлттық есептеулерді пайдалану, деректерді өңдеу мен интерпретациялау бойынша қолданбалы міндеттерде модельдердің тиімділігін бағалау.
• Конволюциялық, резидуалдық және генеративті архитектураларды қоса алғанда, нейрондық желі модельдерін жобалау және оқыту, терең оқыту әдістерін қолдану, шешімдердің түсіндірілуі мен сенімділігін қамтамасыз ету, басқару және навигация жүйелерінде нейрондық желілерді пайдалану, архитектураларды талдау, модельдердің дәлдігі мен қолданбалы жарамдылығын кәсіби қызметте бағалау.
• Интеллектуалды агенттер мен кірістірілген құрылғыларды әзірлеу, мәтінді өңдеу үшін NLTK кітапханасын қолдану, асинхронды деректерді өңдеуді жүзеге асыру, реактивті веб-технологияларды енгізу, тестілеу жүргізу және машиналық оқыту элементтері бар микроконтроллерлерді бағдарламалау, шешімдердің сенімділігін бағалау.

Ұқсас БББ