6B06104 Жасанды интеллект в Қазақ ұлттық аграрлық зерттеу университеті

Пәндер

• Математика 1

  Пән талдау, теориялық және эксперименттік зерттеу және қолданбалы есептерді шешу үшін сызықтық және векторлық алгебра, математикалық талдау (талдауға кіріспе, анықталмаған интеграл, анықталған интеграл), аналитикалық геометрия бөлімдерін зерделейді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Деректер құрылымы және бағдарламалау

  Студенттерде алгоритмдер мен деректер құрылымдарын жобалаудың және талдаудың негізгі принциптерін, сәйкес деректер құрылымдарын өңдеу үшін қазіргі заманғы бағдарламалауда қолданылатын алгоритмдердің негізгі түрлері туралы білімдерін, сонымен қатар алгоритмдердің дұрыстығын негіздеу, оларды практикалық іске асыру дағдыларын қалыптастыру, олардың уақыт күрделілігін теориялық және эксперименттік бағалауды болашақ кәсіби қызметінде қолдану үшін қажетті практикалық дағдыларды дамыту.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Математика 2

  Пән математикалық модельдеу, теориялық және эксперименттік зерттеу және қолданбалы есептерді шешу үшін математикалық талдау (көп айнымалы функция, қатарлар), дифференциалдық теңдеулер, ықтималдықтар теориясы мен математикалық статистика бөлімдерін зерделейді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Ықтималдықтар теориясы және математикалық статистика

  Курс ықтималдықтар теориясының негіздерін, кездейсоқ шамаларды және олардың таралу, заңдарын, гипотезаларды бағалау және тексеру әдістерін, таңдамалы және регрессиялық талдауды қамтиды. Комбинаторика, математикалық күтім, дисперсия, сенімділік интервалдарды және корреляция қарастырылады. Практикалық есептерде деректерді өңдеу және түсіндіру кезінде статистикалық әдістерді қолдануға ерекше назар аударылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Объектілі-бағытталған программалау

  Студенттерді әртүрлі есептерді шешу алгоритмдері мен бағдарламаларын жасау туралы нақты түсінік алуға, оларды бағдарлама құрылымын сауатты құруды, алгоритмдер мен бағдарламаларды құру принциптерін, шешу әдістерін, алгоритмдеу, бағдарламалау, жөндеу және іске асыруға заманауи объектілі-бағытталған программалау тілдерін қолдана отырып бағдарламалауға үйрету.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Мал шаруашылығындағы инновациялық технологиялар

  Пән мал шаруашылығы салаларының өнімділігін, тиімділігі мен тұрақтылығын арттыруды қамтамасыз ететін Мал шаруашылығы саласындағы заманауи және перспективалы технологияларды зерделеуге бағытталған. Курста ауыл шаруашылығы жануарларын азықтандыру, өсіру, күтіп-бағу, ветеринариялық сүйемелдеу және цифрлық мониторингке инновациялық тәсілдер қарастырылады. Биотехнологияларды, мал шаруашылығы процестерін басқарудың автоматтандырылған жүйелерін, зияткерлік цифрлық платформаларды (датчиктер, АИ, блокчейн және т.б.), сондай-ақ мал шаруашылығы өнімдерін өндіруде экологиялық таза және ресурс үнемдейтін технологияларды пайдалануға ерекше назар аударылады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 3
  

• Алгоритмдерді жобалау және талдау

  Курс тиімді алгоритмдерді құру принциптерін және олардың дұрыстығы мен күрделілігін бағалау әдістерін зерделеуге арналған. Алгоритмдерді жобалаудың негізгі парадигмалары қарастырылады:" бөлу және жеңу", ашкөз алгоритмдер, динамикалық бағдарламалау, кері айналым (backtracking), графиктердегі алгоритмдер және т.б. Пән бағдарламалық жасақтама мен АТ-да қажет сыни және алгоритмдік ойлауды қалыптастырады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Дискретті математика

  Дискретті математика табиғаты бойынша үздіксіз емес, дискретті болып табылатын математикалық құрылымдар мен объектілерді зерттеумен айналысады. Бұл пән комбинаторика (орын ауыстырулар, комбинациялар), графиктер теориясы (төбелер мен шеттер), логика (математикалық мәлімдемелер және олардың қасиеттері), жиындар теориясы және логикалық алгебра сияқты тақырыптарды қамтиды. Дискретті математика информатика, криптография, ықтималдықтар теориясы және т.б. қоса алғанда, бірқатар салалардың негізі болып табылады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• АӨК-дегі цифрлық технологиялар және техникалық құралдар

  Бұл пән агроөнеркәсіптік кешенде қолданылатын заманауи цифрлық шешімдер мен техникалық құралдарды зерттеуге бағытталған. Ауыл шаруашылығындағы процестерді автоматтандыру мен роботтандыру, GPS/ГЛОНАСС жүйелері, сенсорлар, дрондар, басқару ақпараттық жүйелері, «ақылды» егіншілік пен мал шаруашылығы мәселелері қарастырылады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Өсімдік шаруашылығындағы инновациялық технологиялар

  Пән өсімдік шаруашылығы жүйесіндегі заманауи, ғылыми негізделген және ресурстарды үнемдейтін технологияларды зерттеуге бағытталған. Агротехникада, селекцияда, тұқым шаруашылығында, өсімдіктерді қорғауда, сондай-ақ дақылдарды өсіру процестерін цифрлық басқаруда инновациялық шешімдерді қолдануға ерекше назар аударылады. Курс дәл егіншілік, интеллектуалды мониторинг жүйелері (GPS, дрондар, сенсорлар), биотехнология саласындағы озық әзірлемелерді, сондай-ақ цифрлық платформалар мен Big Data-ны аграрлық өндіріске біріктіруді қарастырады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 3
  

• Тіршілік әрекетінің қауіпсіздігі

  Курс қауіпсіздіктің кәсіби мәдениетін қалыптастырады және алған білімдерінің жиынтығын кәсіби қызметте қолдану, кәсіби қызмет саласындағы қауіпсіздікті қамтамасыз ету үшін біліктілік пен дағдылар қабілеттілігі түсініледі.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Жасанды интеллект негіздері

  Пән жасанды интеллекттің (ЖИ) негізгі ұғымдарымен, тарихымен және негізгі бағыттарымен таныстырады. Интеллектуалды жүйелерді құрудың әртүрлі әдістерін, соның ішінде машиналық оқытуды, терең оқытуды, табиғи тілді өңдеуді және компьютерлік көруді қарастырады және жасанды интеллекттің этикалық және әлеуметтік аспектілерін қарастырады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Кәсіпкерлік

  Пән студенттерде кәсіпкерлік қызмет негіздерін түсінуді қалыптастыруға, табысты бизнес үшін негізгі дағдылар мен құзыреттерді дамытуға бағытталған. Курстың мақсаты студенттерді кәсіпкерліктің негізгі аспектілерімен таныстыру, соның ішінде бизнес-идеяны қалыптастыру және оның нәтижесінде бизнес-жоспар құру. Курс барысында студенттер бизнес-жоспарларды әзірлеу және талдау, кәсіпкерлік жобаны басқарудың стратегиялық және тактикалық тәсілдерін қолдану, бизнес мәселелерін тиімді шешу дағдыларына ие болады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Экономика

  «Экономика» пәні жеке адамдардың, жекелеген кәсіпорындардың және мемлекеттің экономикалық қызметі жүзеге асырылатын қоғамның экономикалық өмірі туралы негізгі білімді меңгеруге бағытталған. Пән студенттердің экономикалық ой-өрісін дамытуға және шектеулі табиғи ресурстар жағдайында ұтымды шешім қабылдауға ықпал етеді. Пән экономиканың жұмыс істеуі туралы алған білімдерін мамандық таңдауда және одан әрі білім алуда бағдарлау үшін пайдалануға дайындығын қалыптастыруға ықпал етеді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Экология және тұрақты даму

  Барлық табиғат қорғау іс-шараларының, оның ішінде адамның экологиялық қауіпсіздігін қамтамасыз ету, оның денсаулығын сақтау жөніндегі іс-шаралардың теориялық негізі болып табылатын экологиялық білім негіздерін қалыптастыру, сананы экологияландыру және экологиялық мәдениетті тәрбиелеу, болашақ маманға экологиялық білімді жан-жақты қалыптастыру сонымен қатар қоғамның экологиялық дағдарыстан шығуына және орнықты даму жолында қозғалысқа жәрдемдесуге мүмкіндік береді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Деректер қоры мен білім жүйелері

  Студенттердің нақты ДҚБЖ құралдарымен мәліметтер базасын жобалау және сүйемелдеу бойынша теориялық негіздер мен практикалық дағдыларды игеруі. Мәліметтер базасын әзірлеу, иерархиялық, желілік және реляциялық мәліметтер базасы мен білімді жобалау және инфологиялық, тұжырымдамалық модельдерді құру әдістерін зерттеу., SQL және QBE сұрау тілдерін білу.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Ғылыми зерттеулердің негіздері

  Осы пән бойынша студенттер ғылыми зерттеулердің негізгі тәсілдерін, соның ішінде зерттеу тақырыбын таңдауды, гипотезаны әзірлеуді, деректерді жинау әдістерін таңдауды және нәтижелерді талдауды үйренеді. Олар сондай-ақ деректерді талдауға және зерттеу нәтижелерінен қорытынды жасауға көмектесетін статистика мен эксперименттік зерттеулердің негіздерін зерттейді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Python бағдарламалау тілінде қосымшаларды жобалау

  Объектіге бағытталған Python тілі мен оның стандартты модульдерін пайдалана отырып бағдарламалық жүйелерді әзірлеудің негізгі әдістерін, принциптерін меңгеру және бекіту, әр түрлі қолданбалы салаларда кәсіби мәселелерді, соның ішінде аналитикалық мәселелерді шешу үшін тілдің жоғары өнімді есептеу мүмкіндіктерін пайдалану қабілетін дамыту.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Сыбайлас жемқорлыққа қарсы мәдениет

  Бакалаврларда құқықтық сауатты ойлауды дамыту, практикалық міндеттерді шешудегі ғылымның рөлі туралы мағыналы түсінік қалыптастыру, теориялық білімді бекіту, Сыбайлас жемқорлыққа қарсы күресте практикалық дағдыларды игеру. Курстың негізгі мәселелері сыбайлас жемқорлық құбылысын зерттеудің заманауи тәсілдерін зерттеуге арналған. Сыбайлас жемқорлыққа қарсы тәжірибеде халықаралық құқық пен қазақстандық заңнаманы қалыптастыру және қолдану мәселелері.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Қаржылық сауаттылық негіздері

  Білім алушыларда жеке қаржыға қатысты шешімдер қабылдау кезінде ұтымды қаржылық мінез-құлықты, сондай-ақ қазіргі заманғы қаржылық қызметтер мен цифрлық технологияларды пайдалану процестерін сыни бағалау қабілетін қалыптастыру. Курс шеңберінде білім алушылар қаржы құралдарын тәжірибеде пайдалануды, меншікті жинақтарды сақтауды және көбейтуді, жеке бюджетті жоспарлауды, салықтарды есептеуді, қаржылық есептілікті талдауды және инвестициялардың тиімділігін бағалау әдістерін қолдануды үйренеді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Операциялық жүйе дизайны

  ОЖ эволюциялық дамуымен, оның мақсаты мен функцияларымен танысу. Қазіргі заманғы операциялық жүйелердің классикалық негіздері және олардың архитектурасын, алгоритмдері мен тәсілдерін және Microsoft ОЖ-ны жобалау кезінде қолданылатын әдістерді зерттеу.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Азаматтық құқық

  Азаматтық құқық құқықтағы салалық ғылымдардың ең маңызды саласы. Азаматтық құқықтың мәні азаматтық заңнаманың нарықтық экономикаға зор әсерімен анықталады. Пәнді оқу барысында студент азаматтық құқық түсінігі, қайнар көздері, қағидалары, азаматтық құқықтық қатынас элементтері, жеке тұлға, заңды тұлға, кәсіпкерлік түсінігі, шарт, мәміле, міндеттеме түсінігі, оны орындауды қамтамасыз ету әдістері, интеллектуалдық меншік, мұрагерлік құқық туралы мәліметтер алып шығады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Жүйені модельдеудің бағдарламалық құралдары

  Студенттерді инженерлік есептеулер мен алынған мәліметтерді визуализациялауға арналған MATLAB заманауи компьютерлік математика жүйесін пайдалана отырып оқытуды үйрету.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Компьютерлік жүйелердің интерфейстерінің дизайны

  Пәннің мақсаты қазіргі компьютерлік жүйелердегі бағдарламалық-аппараттық интерфейстерді ұйымдастыру және жұмыс істеу принциптерін меңгеру және қолданбалы деңгейде бағдарламалық және аппараттық интерфейстермен қарым-қатынасында пайдаланушы интерфейстерін жобалау әдістерін үйрету.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Деректерді талдау

  Пән математикалық статистиканың негіздерін, сипаттамалық статистиканы, ықтималдық үлестірімдерін, гипотезаның статистикалық тесттерін және регрессиялық талдауды, әртүрлі салаларда қолданылатын деректерді талдау және өңдеу әдістерін зерделейді.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Компьютерлік көру

  Пән суреттер мен бейнелерді автоматты түрде талдау, түсіндіру және тану әдістерін зертделейді. Бейнені өңдеу, объектілерді анықтау, сегментация, классификация, трекинг, бет-әлпетті және ым-ишараны тану, 3D-қалпына келтіру және нейрондық желілерді (соның ішінде CNN) қолдану тақырыптары қарастырылады.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Компьютерді ұйымдастыру принципі

  Компьютердің негізгі компоненттерінің құрылымы мен функциялары зерделейді: орталық процессор, оперативті және тұрақты жад, шиналар, енгізу-шығару құрылғылары. Деректерді көрсету деңгейлері, машиналық командалар, адресациялау тәсілдері, есептеу процесінің ұйымдастырылуы, түйіндердің өзара әрекеттесуі және ресурстарды басқару қарастырылады.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Терең оқыту

  Бұл курс терең нейрондық желілердің архитектуралары мен алгоритмдерін зерттеуге арналған. Мультиқабатты персептрондар, конволюциялық (CNN), рекуррентті (RNN) және трансформерлік модельдер қарастырылады. Оқыту әдістері, активация функциялары, оңтайландыру, артық үйренуден қорғану және үлкен деректермен жұмыс істеу тәсілдеріне баса назар аударылады.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Машиналық оқыту

  Пән машиналық оқытудың негізгі әдістері мен алгоритмдерін қамтиды: бақыланатын, бақыланбайтын және нығайтылған оқыту. Классификация, регрессия, кластерлеу, өлшемділікті азайту әдістері, нейрондық желілер, артық үйрену және модель сапасын бағалау мәселелері қарастырылады.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Ұшқышсыз ұшатын аппараттардың микрокомпьютерлерін бағдарламалау

  Студенттерде ұшқышсыз ұшатын аппараттарды жасау теориясы мен технологиясы бойынша нақты білімді, ұшқышсыз ұшатын аппараттардың микрокомпьютерлерін бағдарламалау және ұшқышсыз ұшу аппараттарына қосымшаларды әзірлеу қабілетін дамыту.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 2
  Несиелер - 6
  

• Компьютерлік желілер

  Қазіргі заманғы компьютерлік және телекоммуникациялық технологияларды, есептеу жүйелерін, желілерін, олардың құрылымдарын, функцияларын, хаттамаларын, іске асыруларды зерттеу; компьютерлік жүйелер мен желілердің аппараттық және бағдарламалық қамтамасыз етуіне кіретін заманауи аппараттық және бағдарламалық қамтамасыз етуді үйрену; компьютерлік жүйелер мен желілердің архитектурасы мен стандартты хаттамаларын қарастыру; компьютерлік желілер мен телекоммуникациялық жүйелерді жобалау әдістері мен технологияларын оқу.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 2
  Несиелер - 6
  

• Интеллектуалды роботтар

  Бұл пән автономды қабылдау, шешім қабылдау және оқуға қабілетті зияткерлік роботтарды жобалау, бағдарламалау және пайдалану принциптерін зерттеуге арналған. Робот архитектурасы, сенсорлық жүйелер, навигация және жоспарлау әдістері, машиналық оқыту, компьютерлік көру, қоршаған ортамен және адамдармен әрекеттесу мәселелері қарастырылады. Курс әртүрлі салаларда бейімделетін және ақылды роботтық шешімдер құру дағдыларын қалыптастырады.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 2
  Несиелер - 6
  

• Табиғи тілді өңдеу

  Пән табиғи тілдегі мәтіндер мен сөйлеуді автоматты түрде өңдеу және талдау әдістерін зерделейді. Негізгі тақырыптар: токенизация, лемматизация, сөз таптарын белгілеу (POS-теггинг), синтаксистік талдау, семантикалық талдау, мәтінді векторлау (Bag-of-Words, Word2Vec, BERT және т.б.), машиналық аударма, чат-боттар және мәтін генерациясы.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Оңтайландыру әдістері

  Пән оңтайландырудың теориялық негіздерін, сызықтық және сызықтық емес бағдарламалау әдістерін, ең жылдам түсу әдістерін, динамикалық бағдарламалау әдістерін, симплекс әдісін, көп критериалды оңтайландыру әдістерін, шектеулермен оңтайландыру әдістерін, оңтайландыру мәселелерін шешуге арналған заманауи бағдарламалық құралдарды қарастырады.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Бағдарламалық қамтаманың архитектурасы

  Пән жүйелік бағдарламалық қамтамасыз ету-процессор, оперативті жады, енгізу-шығару құрылғысы, желілік жабдық сияқты компьютерлік жүйенің компоненттерін басқаруды қамтамасыз ететін бағдарламалар кешенін оқытады.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 2
  Несиелер - 6
  

• Білімді ұсыну және пайымдау

  Пән интеллектуалды жүйелерде білімді формализациялау, сақтау және өңдеу әдістері мен логикалық қорытынды шығару алгоритмдерін зерделейді. Негізгі формализмдер: пайымдау логикасы мен предикаттар логикасы, семантикалық желілер, фреймдер, өнімідік модельдер, онтологиялар, білім базалары және қорытынды ережелері қарастырылады. Бұл әдістер жасанды интеллект, эксперттік жүйелер және шешім қабылдауды қолдау жүйелерінде қолдануға бағытталған.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Жасанды интеллектінің озық технологиялары

  Пән жасанды интеллект саласындағы заманауи жетістіктер мен озық әдістерді зерттеуге бағытталған. Курста терең оқыту, генеративті модельдер (GAN, Diffusion), үлкен тілдік модельдер (LLM), көпагентті жүйелер, нығайтылған оқыту, трансформер архитектуралары, автономды зияткерлік жүйелер және жасанды интеллекттің этикалық және құқықтық мәселелері қарастырылады. Студенттер PyTorch, TensorFlow, Hugging Face сияқты заманауи құралдарды меңгеріп, мәтін, кескін, сөйлеу және шешім қабылдау салаларында жобалар орындайды.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Қашықтан зондтау негіздері

  Пән жерді қашықтан зондтау (ҚЗ) саласының негізгі ұғымдары мен әдістерімен таныстырады. ҚЗ экология, ауыл шаруашылығы, геология, табиғи ресурстар мен қоршаған ортаны бақылау салаларында қолданылады. Курста электромагниттік сәуле мен оның тіркелу принциптері, сенсорлардың түрлері (оптикалық, радиолокациялық, мульти- және гиперспектралды), бақылау платформалары (жерсеріктер, дрондар), ҚЗ деректерін өңдеу мен талдау әдістері қарастырылады. Пән студенттердің ҚЗ және геоақпараттық жүйелермен жұмыс істеу қабілетін қалыптастырады.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Бұлтты есептеу технологиясы

  Инфрақұрылымдық шешімдерді, бұлтты есептеу тұжырымдамасын дамытудың негізгі бағыттарымен таныстыру. Шешім жеткізушілер - Microsoft, Amazon, Google. Microsoft Azure платформасында осы қосымшаларды әзірлеу дағдыларын, сондай-ақ дайын Windows Live және Office 365 бұлтты сервистерінің тәжірибесін алу.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Кеңістіктік-уақыттық үлкен деректерді визуализациялау және картографиялау

  Пән кеңістіктік-уақыттық үлкен деректерді (Big GeoData) визуализациялау, талдау және картографиялық көрсету әдістерін зерттеуге бағытталған. Деректер түрлері мен көздері (ҚЗ, сенсорлар, GPS, әлеуметтік желілер), алдын ала өңдеу, сүзу және агрегаттау тәсілдері қарастырылады. Интерактивті карталар, анимациялар, жылу карталары, 3D/4D модельдер, веб-картография, дашборды және визуалды аналитика құралдарды зерделейді.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Геоақпараттық жүйелердің принциптері мен әдістері

  Бұл пән геоақпараттық жүйелермен (ГАЖ) жұмыс істеудің теориялық негіздері мен практикалық әдістерін қарастырады. Кеңістіктік деректерді жинау, сақтау, талдау және визуализациялау тәсілдері үйретіледі. Векторлық және растрлық модельдер, картографиялық проекциялар, кеңістіктік талдау, интерполяция, қабаттарды қабаттастыру, тақырыптық карталар жасау және геодерекқорлармен жұмыс істеу мәселелері қамтылады.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Жасанды интеллекттің этикасы мен қауіпсіздігі

  Пән жасанды интеллект (ЖИ) жүйелерін құру және қолданудың этикалық, құқықтық және әлеуметтік қырларын, сондай-ақ ЖИ-дің қауіпсіздігі, сенімділігі және тұрақтылығы мәселелерін зерттеуге бағытталған. Жауапкершілік, ашықтық, әділеттілік, кемсітпеу, дербес деректерді қорғау, тәуекелдерді басқару, алгоритмдердің қауіпсіздігі, әлсіз тұстары мен ЖИ-ді теріс пайдалану тақырыптары қамтылады. Этикалық ЖИ-дің халықаралық қағидалары мен тұрақты даму тәжірибелеріне ерекше назар аударылады.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Компьютерлік жүйелер қауіпсіздігі

  Ақпараттық қауіпсіздікке байланысты қызметке студенттерді теориялық және практикалық дайындау; ақпараттық қауіпсіздік негіздеріне, ақпараттық жүйелердегі ақпаратты қорғау принциптері мен әдістеріне оқыту.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Географиялық ортаның цифрлық телқосағы

  Бұл пән нақты географиялық кеңістіктің сандық үлгісі — цифрлық егізін құру тұжырымдамасы мен технологияларын зерттеуге бағытталған. Кеңістіктік-уақыттық деректердің көздері (ҚЗ, IoT сенсорлары, ГАЖ, BIM), 3D/4D модельдеу, табиғи және техногендік процестерді модельдеу, смарт-қалалар, экологиялық мониторинг, көлік, ауыл шаруашылығы мен өнеркәсіптегі қолдану салалары қарастырылады. Нақты уақыттағы деректермен синхрондау, визуализация және шешім қабылдау үшін цифрлық ортаны қолдану маңызды орын алады.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 2
  Несиелер - 6
  

• Географиялық үлкен деректер технологиялары

  Пән географиялық үлкен деректердің (GeoBigData) көздерін, құрылымдарын, өңдеу және талдау әдістерін зерттеуге арналған. Деректерге спутниктік жүйелер, сенсорлар, мобильді құрылғылар, краудсорсинг және әлеуметтік желілерден алынған кеңістіктік ақпарат жатады. Hadoop, NoSQL сияқты сақтау технологиялары, Spark, GeoMesa арқылы үлестірілген өңдеу, геоаналитика, машиналық оқыту, деректер ағындарын өңдеу және ГАЖ-пен біріктіру қарастырылады. Курс смарт-қалалар, экология, логистика, тәуекелдерді басқару және кеңістіктік модельдеу салаларында қолдану бойынша тәжірибелік дағдыларды дамытады.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 2
  Несиелер - 6
  

• Кеңістіктік-уақыттық интеллект

  Пән кеңістіктік және уақыттық деректерді жасанды интеллект, геоақпараттық жүйелер және үлкен деректер технологияларын қолдана отырып интеллектуалды өңдеу және талдау әдістерін зерделейді. Кеңістіктік- уақыттық білімді ұсыну модельдері, объектілердің мінез-құлық патерны, кеңістіктік- уақыттық аналитика, аномалияларды анықтау мен болжау, зияткерлік картографиялау және олардың қалалық басқару, логистика, экология және қауіпсіздік салаларындағы қолданысы қарастырылады.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 2
  Несиелер - 6
  

Профессии

Оқыту нәтижелері

• Академиялық адалдықтың негізгі қағидалары мен мәдениетін, этикалық және құқықтық нормаларын, Қазақстан тарихының, әлеуметтану, саясаттану, мәдениеттану, психология, экономика және құқық негіздерін анықтау. Инклюзивті білім беру жағдайында студенттерге психологиялық-педагогикалық қолдау көрсетуді ұйымдастыру құзыреттілігін дамыту.
• Ақпараттық технологиялар мен жасанды интеллект саласындағы қолданбалы және теориялық есептерді шешу үшін математикалық әдістерді қолдану.
• Негізгі және күрделі алгоритмдер мен деректер құрылымдарын, заманауи бағдарламалау тілдерін пайдалана отырып, бағдарламалық шешімдерді әзірлеу және жүзеге асырылған алгоритмдердің тиімділігін талдау.
• Өсімдік және мал шаруашылығындағы агроөндірістік үдерістердің тиімділігін арттыру үшін оларды талдау және жобалау мақсатында цифрлық, техникалық және инновациялық технологияларды қолдану.
• Компьютерлік жүйелердің құрылымын және жұмыс істеу қағидаттарын түсіну, бағдарламалық жасақтама архитектурасы мен интерфейстерін жобалау, тиімді есептеу шешімдерін әзірлеу үшін желілік және бұлттық технологияларды қолдану.
• Деректерді талдау, процестерді автоматтандыру және әртүрлі пәндік салаларда қолданбалы есептерді шешуге бағытталған интеллектуалдық жүйелерді жобалау және әзірлеу үшін жасанды интеллект әдістері мен технологияларын жобалау және қолдану.
• Табиғи және техногендік нысандар мен процестер туралы ақпаратты талдау, түсіндіру және ұсыну үшін қашықтықтан зондтау, геоақпараттық жүйелер және кеңістіктік-уақыттық деректерді визуализациялау әдістерін қолдану.
• Зияткерлік және ақпараттық жүйелерде тиімді шешімдер қабылдау мен негіздеу үшін модельдер, оңтайландыру әдістері мен талдау құралдарын модельдеу бағдарламалық құралдары мен деректер базаларын қолдана отырып жобалау және пайдалану.
• Әртүрлі пәндік салаларда үлгілеу, мониторинг жүргізу және негізделген шешімдер қабылдау үшін кеңістіктік-уақыттық талдау, цифрлық телқосақтарды және географиялық үлкен деректерді өңдеу технологияларын қолдану.
• Жасанды интеллект саласындағы міндеттерді шешуде ғылыми тәсілдерді талдау; зерттеу жүргізу және интеллектуалдық жүйелерді әзірлеу кезінде академиялық адалдық, этика және киберқауіпсіздік принциптерін қолдану.

Ұқсас БББ