7M06112 Жасанды интеллект технологиялары в Л.Н.Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университеті

Пән формалды тілдерді тудыру мен талдау механизмдеріне арналған: регулярлық, контексті-бос және ықтималды тілдерді тудырушы формалды грамматикалар қарастырылады, сонымен қатар, осы тілдерді танушы ақырлы, стекті және ықтималды автоматтар беріледі.

Пәннің онтологиялық жобалау құралдарын зерттеуге бағытталған. Пән онтологияны жобалау үшін қолайлы құралдарды таңдау критерийлерін зерттеуге мүмкіндік береді. Онтологияны құрастыру үшін аспаптық құралдарды пайдалана білу керек

Пәнді оқу педагогикалық теория мен педагогикалық шеберліктің теориялық негіздері, жоғары мектепте оқыту үшін оқу-тәрбие процесін басқару туралы білім алуға мүмкіндік береді, педагогиканың негізгі категориялары туралы, адам туралы ғылым жүйесіндегі және педагогтің практикалық қызметіндегі жоғары мектеп педагогикасының орны, рөлі мен маңызы туралы түсінік береді.

Пән әртүрлі есептерді шешуге арналған алгоритмдердің есептеу моделдерін зерттеуге, алгоритмдер теориясы дамуының негізгі бағыттарын түсіндіруге; программалау үшін білімді және практикалық дағдыларды қалыптастыруға және программалау тілін оқуды жалғастыруға бағытталған. Пән практикада қолданылатын есептеу ерекшеліктерін (Тьюрин, Пост машиналары, рекурсивті функциялар, Марков қалыпты алгоритмдері және т.б.) зерттеуге мүмкіндік береді.

Пән кластерлеу, жіктеу және регрессия мәселелерін шешуге арналған машиналық оқытудың әртүрлі әдістері мен модельдерін зерттеуге және оларды бейнені және сөйлеуді тану, медициналық диагноз, болжау, жіктеу, статистикалық арбитраж, ақпарат алу сияқты қолданбалы есептерді шешуге қолдануға арналған.

Аталмыш оқу курсының қажеттілігі магистранттардың негізгі заманауи психологиялық тұғырлар мен қағидаларды, жеке тұлғаға тән психикалық үрдістерін зерттеу әдістерін, іс-әрекет тетіктерін реттеуді жеке тұлға мен топтың мінез-құлық заңдылықтарын түсіну және оны қызмет барысында пайдалану ақылы дәлелденеді.

Пән үлкен көлемде құрылымдалған және құрылымдалмаған деректерді өңдеудің көптеген тәсілдерін, әдістерін, принциптерін және құралдарын зерттеуге және нәтижелерді тиімді алуға бағытталған.

"Ғылым тарихы және философиясы" пәні магистранттардың ғылыми ойлау мәдениетін қалыптастырады, аналитикалық мүмкіндіктер мен зерттеу жұмыстарының қабілеттерін дамытады.

«Шетел тілі (кәсіби)» пәннің мақсаты тілдік емес мамандықтардың магистранттарына жоғары базалық стандарт (С1) деңгейіндегі шет тілдік білімді меңгерту үрдісінде мәдениаралық-коммуникативтік құзіреттілікті қалыптастыру. Курс академиялық жазудың нормаларын меңгерту, сыни талдаулардың дағдыларын дамыту, ғылыми шолулар дайындау, аннотациялар, зерттеу тақырыптары бойынша рефераттар және библиографиялар құрастыруды қарастырады

Пән табиғи тілдерді өңдеудің статистикалық әдістерін зерттеуге бағытталған. Сөйлеу сигналдарын өңдеу. Сүзгі, сегментация, сөйлеу сигналдарын анықтау және тану міндеттерінде пайдаланылатын жиілік, уақыт және жиілік уақытында домендерді өңдеу әдістерінің классификациясы.

Пән ақпараттық жүйелердің интеллектуалдық белгілерін; зияткерлік қасиеттерді қамтамасыз ететін заманауи ақпараттық технологияларды; интеллектуалдық ақпараттық жүйелердің негізгі кластарын: сараптамалық жүйелерді, интеллектуалдық интерфейсі бар жүйелерді, өзін-өзі оқыту және бейімделу жүйелерін, технологияны жобалау ерекшеліктерін және интеллектуалды ақпараттық жүйелерді әзірлеу ерекшеліктері мен құралдарын зерттеуге бағытталған. Магистранттар интеллектуалдық ақпараттық жүйелерді әзірлеу дағдыларын меңгереді

Пән деректерді өңдеудің заманауи программалау тілдерін үйренуге бағытталған: Python, бұл деректерді талдау мен өңдеу үшін жақсы нұсқа, сонымен қатар pandas, scikit-learn және Tensorflow сияқты программалық пакеттер Python-ды заманауи машиналық оқытудың қосымшалары үшін сенімді етеді; R, статистикалық деректерді жинауға және деректерді визуализациялауға арналған қосымшалардың үлкен таңдауы бар және статистикалық зерттеулер мен деректер ғылымы үшін ыңғайлы.

Пән магистранттарды үлкен көлемдегі деректерді қолданбалы талдауға арналған машиналық оқыту алгоритмдерін жасаудағы негізгі бағыттармен таныстырады және практикада үлкен деректерді талдау үшін қолданылатын жаңа машиналық оқыту алгоритмдерін жасау үшін қажетті теориялық негіз қалайды. Магистранттар нақты практикалық есептерді шешуде және деректерді талдаудың аспаптық құралдарын әзірлеуде машиналық оқытудың зерделенген әдістерін қолдану дағдыларына ие болады.

Пән қазіргі заманғы инновациялық қызмет салаларының технологиялық негіздерін қамтамасыз ететін пән ретінде сөйлеу және аудио, бейне ақпаратты компьютерлік өңдеу саласындағы негізгі білімді қалыптастыруға арналған. Машиналық оқыту және үлгіні тану әдістеріне негізделген табиғи сөйлеуді өңдеу (сандық өңдеу, талдау, тану) мәселелерін шешу принциптерін қарастырады.

Пәннің мақсаты магистранттарды программалауда, сондай-ақ қазіргі заманғы ақпараттық технологияларды әзірлеу және қолдану кезінде туындайтын түрлі қолданбалы есептерді шешу үшін жұмсақ есептеу аппаратын қолданудың негізгі принциптері мен әдістерімен таныстыру болып табылады. Бұлдыр жиындар теориясының негізгі ұғымдарын, бұлдыр логика мен бұлдыр есептеу негіздерін зерттеу, қолданбалы есептер үшін бұлдыр модельдер құру, ақпараттық технологияларға қатысты бұлдыр модельдеу әдістерін таңдауды үйренеді.

Пән негізгі тілдік объектілер мен талдау бірліктерін түсіндіруді, табиғи тілдегі мәтіндерді талдауға жауапты бөлек ішкі жүйелер құруға қажетті әдістерді зерттеуге бағытталған. Мәтіндегі көңіл-күйді талдау және мәтіндерді тақырыптық модельдеу, мәтіндерден ақпарат алу мәселелері қарастырылады

Пән жіктеу, кластерлеу, регрессия және болжау мәселелерін шешу үшін машиналық оқытудың алгоритмдерін әзірлеудің қолданыстағы тәсілдері мен әдістерін зерттеуге бағытталған. Магистранттар табиғи тілдерді өңдеу, сөйлеуді тану, компьютерлік көру, онлайн-ұсыныс жүйелері, биоинформатика, видео ойындар және т.б. қосымшаларын машиналық оқыту негізінде жобалау алгоритмдерін әзірлеу дағдыларын игереді.

Бұл пәнді оқытудың қажеттілігі магистранттардың шешім қабылдау процесінің негізгі кезеңдерін; шешім қабылдаудың көп өлшемді модельдері мен Парето принципін; көптеген критерийлердің құрылымдық талдауын; белгісіздік пен қауіп жағдайында шешім қабылдауды; шешім қабылдауға лингвистикалық көзқарасты; шешім қабылдауды қолдау жүйелерін жіктеуді; жасанды интеллект саласындағы кәсіби қызметте міндетті болып табылатын ақпаратты ұсынатын архитектураны теориялық білімдері болуы керек.

Пән жасанды интеллект жүйелерінің архитектурасы мен жобалау әдістерін, бейнелерді тану жүйелерін, ЖИ жүйелерін бейімдеу, оқыту және өзін-өзі оқыту мәселелерін, перцептрондарды, көп өлшемді мәліметтер құрылымын талдау әдістері мен алгоритмдерін, алгоритмдік модельдерді, сараптамалық жүйелердің негізгі ұғымдарын және т.б. зерттеуге мүмкіндік береді.

Пән жобаларды басқару үшін ЖИ қолдану мүмкіндіктерін зерттеуге мүмкіндік береді: міндеттер мен ресурстарды бөлуді автоматтандыру үшін жоба басшысының виртуалды көмекшісін құру; жоба бойынша аналитика (мерзімдердің бұзылу тәуекелдерін анықтау); жобаның оңтайлы командасын Автоматты іріктеу, бағдарламалық өнімді әзірлеу жоспарының сапасын бағалау (ресурстар, мерзімдер, тәуекелдер), бағдарламалық өнімді әзірлеу жоспарын түзету, нормативтік техникалық құжаттарға сәйкестігін тексеру

Пән бұлдыр жиындар теориясының негізгі ұғымдарын, бұлдыр логика және бұлдыр есептеулер негіздерін оқып үйрену, қолданбалы есептер үшін бұлдыр модельдерді құру, ақпараттық технологияларға қолданылатын бұлдыр модельдеу әдістерін таңдауды үйренуге бағытталған. Бұлдыр жиындар мен бұлдыр логика теориясының негізгі ұғымдары; бұлдыр операциялар; бұлдыр өндірістік модельдердің түрлері: лингвистикалық, реляциялық, TS; бұлдыр модельдердің білім негіздері және олардың қасиеттері; бұлдыр логикалық тұжырым алгоритмдері; нейрондық желілерді бұлдыр модельдеуде қолдану; бұлдыр басқару қарастырылады

Пән мәтіндік өңдеудің әдістерін меңгеруге бағытталған. Мәтінді жоғарыжиілік, ортажиілік және төменгі жиілікті терминдерді ажырату үшін талдау. Автоматты түрде таңдау, түзету, мәтінді талдау және сәйкестендіру әдістері. Іздеуді ұйымдастыру: қарапайым графикалық жазу, лемма, грамматикалық санат бойынша, тыныс белгісі бойынша, сөз таптары бойынша. Мәтінді талдауда корпус лингвистикасының заманауи әдістерін қолдану. Мәтіннің жаңа ішкі корпустарын жасау, баптау және талдау

Негізгі дүниетанымдық және әдістемелелік мәселелерді, соның ішінде ғылым дамуының заманауи кезеңінде пайда болатын пәнаралық сипаттағы мәселелерді, талдайды және кәсіби қызметте пайдаланады.

Заманауи педагогикалық технологияларды және коммуникативті дағдыны игеру.

Жасанды интеллектте үлкен деректерді өңдеу және талдау үшін есептеу модельдерін қолдану

Зерттеулер жүргізу және олардан негізделген қорытынды жасау, әртүрлі салалардан ғылыми білімді біріктіру

Машиналық оқыту арқылы деректерді өңдеу алгоритмдерін таңдау; программаны іске асыру үшін программалау тілін таңдау; машиналық оқыту үшін әзірленген технологияларды қолдану және деректерді талдау үшін программалық құралдарды әзірлеу

Программалық қамтаманы әзірлеу жобаларын басқару әдіснамасын қолдану; жасанды интеллект жүйелерін жобалау және құру; шешім қабылдау үшін қолданылатын модельдер мен әдістерді негіздеу

Деректерді талдау бойынша есептерді шешу үшін жүйелерді әзірлеу кезінде машиналық оқыту әдістерін қолдану; деректерді анықтау және жіктеу, оларды өңдеу есептерін шешу үшін деректер арасындағы өзара байланысты анықтау; оқытудың неғұрлым оңтайлы алгоритмін таңдау мақсатында деректердің үлкен ауқымдарын талдау

Табиғи тілді өңдеудің алгоритмдерді құру әдістерін зерттеу; табиғи тілге семантикалық, синтаксистік, морфологиялық талдау жүргізу үшін қосымшалар әзірлеу; әзірленген алгоритмдерді қолдану тиімділігін салыстыру және талдау