6B06151 Жасанды интеллект в Қызылорда ашық университеті

Пәндер

• Физика

  Пәннің мақсаты: студенттердің кәсіби есептерін шешу үшін іргелі физикалық заңдар мен теориялар, сондай-ақ физикалық зерттеу әдістерін қолдану шеберліктері мен дағдыларын қалыптастыру. Пәннің қысқаша мазмұны: механика, молекулярлық физика және термодинамика, электродинамика.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 3
  

• Математика

  Жоғары математиканың базалық бөлімдері саласындағы Білім және оларды кәсіби қызметте қолдану. Математикалық әдістермен практикалық және теориялық мазмұнның инженерлік-техникалық есептерінің практикалық дағдылары. Мамандық бойынша математикалық есептің әдістері мен аппараттары.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Қаржылық сауаттылық

  Қаржылық сауаттылық — жеке қаржыны басқарудың негіздерін, соның ішінде бюджетті құру, инвестициялар, қарыздар және жинақтарды үйрететін пән, бұл қаржылық шешімдерді дұрыс қабылдауға көмектеседі.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Экология және өміртіршілік қауіпсіздігі

  Тіршілік әрекетінің қауіпсіздік негіздерін, тіршілік әрекетінің қауіпсіз және зиянсыз жағдайлары үшін қажетті теория мен практиканы оқытады. Экология саласындағы білім мен түсінікті кәсіби деңгейде үйретеді, қолданады. Төтенше жағдайлар кезіндегі авариялар, дүлейзілзалалар салдарынан халықты және өндірістік персоналды, шаруашылық жүргізу объектілерін қорғау бойынша мүмкіндіктерді қалыптастырады, сауатты шешімдер қабылдайды және болжамдар жасайды.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Ғылыми зерттеу әдістері

  Болашақ мамандарда зерттеудің ғылыми тақырыбын таңдау және таңдалған тақырып бойынша қажетті библиографиялық жарияланымдар мен ақпараттық материалдарды іріктеп алу, ақпараттық процестердің ғылыми мәселелерін қою дағдыларын қалыптасады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Кәсіпкерлік

  Пәннің мақсаты кәсіпкерлік құрылымдардың экономикалық, ұйымдастырушылық және құқықтық қатынастар жүйесі ретінде кәсіпкерліктің теориясы мен практикасын зерделеу негізінде кәсіпкерлік қызметті жүзеге асырудың практикалық дағдыларын қалыптастыру, экономиканың қазіргі жағдайындағы шағын кәсіпорындардың рөлі мен орнын көрсету, кәсіпкерлік қызмет субъектілерінің бизнес-жоспарының негізгі принциптерін баяндау және мазмұнын ашу болып табылады

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Экономика және құкық

  Пәнде экономикалық даму заңдары, экономикалық талдаудың заманауи әдістері, негізгі құқықтық категориялар, әлеуметтік нормалар жүйесі мен қоғамның саяси жүйесіндегі құқықтың орны мен рөлі қарастырылады. Әлеуметтік коммуникация жүйесінде игерілген экономикалық және құқықтық білімді қолдану дағдылары, барабар құқықтық сананы қалыптастыру қабілеті және жауапты азаматтық ұстаным қалыптасады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Сыбайлас жемқорлыққа қарсы мәдениет негіздері

  Пәнде сыбайлас жемқорлықтың негізгі анықтамалары, сыбайлас жемқорлыққа қарсы іс-қимылды реттейтін халықаралық және ұлттық заңнама, сыбайлас жемқорлыққа қарсы іс-қимыл стратегиясын қалыптастырудың негізгі тәсілдері және осындай стратегияның негізгі элементтері ашылады. Алған білімдерін саяси талдауда, мемлекеттік билік органдарының, саяси және қоғамдық ұйымдардың қызметінде қолдану, сыбайлас жемқорлыққа және оған қарсы іс-қимылға байланысты проблемаларды талдау дағдылары меңгеріледі

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Электроника және схемалар

  Пән электроника негіздері мен электр схемаларының жұмыс принциптерін қамтиды. Аналогтық және цифрлық құрылғыларды жобалау мен талдау дағдыларын дамытады. ЖИ жүйелерінде микроконтроллерлер мен сенсорларды қолдануды көрсетеді. Мультиметрлер мен осциллографтар сияқты негізгі схемотехника құралдарымен жұмыс істеу шеберлігін қалыптастырады. Қарапайым электрондық құрылғыларды жасауға зертханалық жұмыстар қамтылған.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• Бағдарламалау 1

  Курс жасанды интеллект саласындағы мәселелерді шешу үшін қажетті бағдарламалаудың негізгі дағдыларын дамытады. Студент бағдарламалау тілінің синтаксисі мен семантикасын, айнымалылар, циклдар, шарттар және функциялар сияқты негізгі элементтерді меңгереді. Қарапайым бағдарламаларды әзірлеу, тестілеу және жөндеу дағдыларын көрсетеді. Құрылымдық бағдарламалау принциптерін және негізгі деректер құрылымдарымен жұмыс істеуді түсінуді қалыптастырады. Есептерді талдау және тиімді код жазу қабілеттерін дамытады. ЖИ-да қолданылатын күрделі тілдер мен технологияларды оқуға дайындайды.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• SQL бағдарламасы

  Пәннің мақсаты: студенттердің мәліметтер базасын әзірлеу кезеңдері, мәліметтер базасын басқару жүйесін дамытудың перспективалық бағыттары туралы білім алуы. Студенттердің мәліметтер базасын жобалау, әзірлеу және басқару саласында дағдыларды игеруіне ықпал етеді; студенттерде мәліметтер базасын құрудың негізгі принциптері, мәліметтер базасын басқару жүйелері, мәліметтер базасын сипаттайтын математикалық модельдер, сондай-ақ мәліметтер базасын іске асырудың негізгі технологиялары туралы тұжырымдамалық идеяларды қалыптастырады

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• Объектілі-бағытталған бағдарламалау

  Студенттер "Объектілі-бағытталған бағдарламалау" негіздерін үйреніп, инкапсуляция, мұрагерлік және полиморфизм принциптерін бағдарламаларды әзірлеу үшін қолданады. Олар ИИ жүйелері аясында алгоритмдерді әзірлеп, оңтайландырады, олардың тиімділігі мен масштабталуын қамтамасыз етеді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• Дискретті құрылымдар

  Курс студенттерге жасанды интеллект саласындағы мәселелерді шешу үшін қажетті математикалық негізді қалыптастырады. Студент жиындар теориясы, комбинаторика, графтар теориясы және логика негіздерін меңгереді. Деректерді модельдеу және талдау үшін дискретті құрылымдарды қолдану қабілетін дамытады. Жолдарды іздеу, оңтайландыру және алгоритмдеуге байланысты мәселелерді шешу дағдыларын көрсетеді. Жасанды интеллектте қолданылатын логикалық өрнектер мен алгоритмдермен жұмыс істеу дағдыларын қалыптастырады. Машиналық оқыту және деректерді талдауда қолданылатын күрделі математикалық тұжырымдарды оқуға дайындайды.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• Компьютерлік желілер

  Студенттерге жасанды интеллект саласында жұмыс істеуге қажетті желілік технологиялар саласындағы негізгі және қосымша білім береді. Студент желіні ұйымдастыру принциптерін, соның ішінде OSI және TCP/IP үлгілерін, сондай-ақ деректерді беру хаттамаларын меңгереді. Желілік жабдықты орнату және басқару, сондай-ақ желілік трафикті талдау дағдыларын дамытады. Үлкен деректер мен бөлінген есептеу тапсырмалары үшін желілерді жобалау және оңтайландыру мүмкіндігін көрсетеді. Желілердегі киберқауіпсіздік және деректерді қорғау негіздері туралы түсінікті дамытады. Бұлттық есептеулер және IoT сияқты AI жүйелерінде қолданылатын желілік технологиялармен жұмыс істеуге дайындалады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• Мәліметтер базалары

  Пән дерекқорлармен жұмыс істеу және олардың архитектурасы бойынша шеберлікті қалыптастырады. Реляциялық және нереляциялық дерекқорларды жобалау мен оптимизациялау дағдыларын дамытады. Деректерді сұрау және талдау үшін SQL қолдануды көрсетеді. AI жүйелеріне дерекқорларды интеграциялауға практикалық тапсырмалар қамтылған. Ірі деректерді сақтау принциптерін түсіндіреді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• Smart технологиясы

  Пәннің мақсаты: жұмыс дизайнын жүргізу тәсілі ретінде Смарт-технологиялар туралы негізгі түсініктер беру. Түрлі салалардан шағын автоматтандыру жүйелерін іске асыру үшін смарт-технологияларды қолдану, әртүрлі салаларда кәсіби қызмет объектілерін әзірлеу үшін смарт-технологияларды пайдалану, смарт-технологияларды өзгермелі жұмыс істеу жағдайларына бейімдеу техникасын меңгеру дағдылары сіңіріледі

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 2
  Несиелер - 6
  

• Бағдарламалау 2

  Бастапқы кезеңде алған білім мен дағдыларды жасанды интеллект саласында қолдануға бағытталған тереңдетіледі. Студент объектіге бағытталған бағдарламалауды, кітапханалар мен фреймворктермен жұмыс істеуді қамтитын күрделі бағдарламалау концепцияларын меңгереді. Машиналық оқыту және деректерді өңдеу алгоритмдерін қоса алғанда, күрделі алгоритмдерді жобалау және енгізу дағдыларын дамытады. Үлкен көлемдегі деректермен жұмыс істеу, оларды өңдеу және визуалдау дағдыларын көрсетеді. Кодты оңтайландыру және оны жасанды интеллект жүйелерімен біріктіру принциптерін түсінуді қалыптастырады. Жасанды интеллект мәселелеріне арналған бағдарламалық шешімдерді өздігінен әзірлеуге дайындайды.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 2
  Несиелер - 4
  

• Жасанды интеллект негіздері

  Пән жасанды интеллектінің негізгі принциптерін түсіндіруге ықпал етеді. Машиналық оқыту, нейрондық желілер және деректерді өңдеу әдістерін талдау дағдыларын дамытады. ЖИ классификациялау, болжау және автоматтандыру міндеттерін шешуге қолдануды көрсетеді. TensorFlow және Scikit-learn сияқты Python кітапханаларымен жұмыс істеуге практикалық тапсырмалар қамтылған. Интеллектуалды жүйелерді жасау негіздерін меңгеруге ықпал етеді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 2
  Несиелер - 4
  

• Киберқауіпсіздік негіздері

  Ақпараттық жүйелерді, деректерді және желілерді кибершабуылдардан қорғау әдістерін зерттейтін пән. Студенттер қауіптердің түрлері, осалдықтар және оларды жою тәсілдері туралы біледі, сонымен қатар криптография, аутентификация және қатынауды басқару принциптерін меңгереді. Жасанды интеллект жүйелеріндегі деректерді қорғауға ерекше назар аударылады, оның ішінде машиналық оқу алгоритмдері мен нейронды желілердің қауіпсіздігі. Курс AI-қолданбалар үшін тәуекелдерді талдау және қорғалған шешімдер жасау дағдыларын дамытады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 2
  Несиелер - 4
  

• Java бағдарламалау

  Пәнді оқытудың мақсаты-кроссплатфорлы бағдарламаларды жасау кезінде жұмыстың негізгі тәсілдерін, әдістері мен принциптерін меңгеру және бекіту, Java тілін қолдану дағдыларын меңгеру, кәсіби сертификаттауға дайындау.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 2
  Несиелер - 4
  

• Ықтималдық және статистика

  "Ықтималдық және статистика" — бұл деректерді талдау үшін ықтималдық теориясы мен статистикалық әдістердің негіздерін зерттейтін пән. Студенттер кездейсоқ шамалар, таралулар, математикалық үміт және дисперсия түсініктерін меңгереді, сонымен қатар деректерді өңдеу және түсіндіру үшін статистикалық әдістерді қолдануды үйренеді. Курс ықтималдық модельдерін, гипотезаларды тексеру және регрессиялық талдауды қамтиды, бұл машиналық оқу және жасанды интеллект алгоритмдерімен жұмыс үшін өте маңызды.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 2
  Несиелер - 4
  

• Ақпараттық қауіпсіздік негіздері

  Пәннің мақсаты: терминологиялық негіз негізінде ақпараттық қауіпсіздікті қамтамасыз етудің заманауи әдістері туралы тұтас түсінік беру, ақпараттық қауіпсіздікке төнетін қатерлерге сауатты талдау жүргізу, ақпараттың қолжетімділігін, құпиялылығы мен тұтастығын бұзу әдістерімен, ақпараттық қауіпсіздік теориясының жалпы әдіснамалық принциптерімен танысу. Әзірленген бағдарламалар мен әдістемелер негізінде нақты автоматтандырылған жүйелердің ақпараттық қауіпсіздігін кешенді қамтамасыз ету жөніндегі ұйымның қызметін жедел басқаруды орындау дағдыларына ие болады

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• Сигналды өңдеу 1

  "Сигналдарды өңдеу 1" — бұл аналогтық және сандық сигналдарды талдау мен өңдеудің негіздерін зерттейтін пән. Студенттер сүзгілеу, спектрлік талдау, дискреттеу және сигналдарды кванттау әдістерін меңгереді, сонымен қатар Фурье түрлендіруі мен Z-түрлендіруімен танысады. Курс дыбыс, сурет және деректерді өңдеу жүйелерінің жұмысын түсіну үшін негіз қалайды, бұл "Сигналдарды өңдеу 2" пәнін оқу және жасанды интеллект мәселелерін шешу үшін маңызды.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• Компьютерлік көру

  "Компьютерлік көру" — бұл жасанды интеллект алгоритмдерін пайдаланып, суреттер мен бейнелерді талдау және өңдеу әдістерін зерттейтін пән. Студенттер объектілерді тану, суреттерді сегментациялау, беттер мен ымдарды анықтау техникаларын, сонымен қатар компьютерлік көру мәселелері үшін нейронды желілермен жұмысты үйренеді. Курс OpenCV және TensorFlow сияқты кітапханаларды тәжірибелік қолдануды қамтиды, визуалды ақпаратты түсіндіре алатын интеллектуалды жүйелер жасауға бағытталған.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• Машиналық оқытуға кіріспе 1

  Пән механика, электроника және роботтарды бағдарламалау негіздерін қамтиды. Автономды жүйелерді жобалау дағдыларын дамытуға ықпал етеді. Роботтардағы басқару алгоритмдері мен машиналық оқытуды түсінуді қалыптастырады. Жасанды интеллектіні навигация, манипуляция және қоршаған ортамен өзара әрекеттесу мәселелерін шешуде қолдануды көрсетеді. Прототиптер жасау бойынша зертханалық жұмыстарды қамтиды.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Архитектура және компьютерлік желілерді ұйымдастыру

  Пәнде компьютердің логикалық негіздері, элементтері мен түйіндері, компьютердің құрылу негіздері; процессордың ішкі ұйымдастырылуы, компьютер жадының жұмысын ұйымдастыру, интерфейстер, процессордың жұмыс режимдері, компьютерлік жүйелердің негізгі логикалық блоктарының жұмысын ұйымдастыру және принциптері, дербес компьютерлер архитектурасының негіздері оқытылады. Енгізу-шығару командаларын суперскалярлы және ретсіз орындау, көп ағынды пайдалану және ортақ жады бар мультипроцессорларға енгізу дағдылары қалыптасады

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Робототехника

  Пән механика, электроника және роботтарды бағдарламалау негіздерін қамтиды. Автономды жүйелерді жобалау дағдыларын дамытады. Роботтарда басқару алгоритмдері мен машиналық оқыту принциптерін түсіндіреді. AI-ді навигация, манипуляция және қоршаған ортамен өзара әрекеттесу міндеттерін шешуге қолданылуын көрсетеді.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Қазіргі криптографиялық жүйелер

  Пән студенттерді ұйымдастырушылық, техникалық, алгоритмдік және компьютерлік ақпаратты қорғаудың басқа әдістері мен құралдарымен, заманауи криптожүйелермен таныстырады, криптографиялық әдістерді қолдана отырып, бағдарламаларды жазу дағдыларын береді

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 2
  Несиелер - 4
  

• Машиналық оқытуға кіріспе 2

  "Машиналық оқуға кіріспе 2" — бұл машиналық оқу әдістері мен алгоритмдерін тереңірек зерттейтін курстың жалғасы. Студенттер модельдер ансамбльдерін (Random Forest, Gradient Boosting), оптимизация әдістерін, мәтіндік деректерді өңдеуді (NLP) және уақыттық қатарлармен жұмысты үйренеді. Курс сонымен қатар терең оқу (Deep Learning) және нейронды желілерді күрделі мәселелерді шешу үшін қолдануды қамтиды. Тәжірибелік тапсырмалар модельдерді іске асыруға және оларды нақты деректер үшін оңтайландыруға бағытталған.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 2
  Несиелер - 4
  

• Мобильді қосымшаларды құру және әзірлеу

  Пәннің мақсаты: мобильді қосымшаларды әзірлеу контекстінде қолданбаларды жобалау және пайдаланушы интерфейсін әзірлеу дағдыларын бекіту, динамикалық дамып келе жатқан және өзгеретін платформаларда даму саласында студенттерді теориялық және практикалық даярлау

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 2
  Несиелер - 4
  

• Нейрондық желілер және терең оқыту

  Пән нейрондық желілердің архитектурасы мен жұмыс принциптерін зерттейді. Классификациялау, регрессия және деректерді генерациялау міндеттері үшін терең оқыту моделдерін жасау дағдыларын дамытады. TensorFlow және PyTorch сияқты фреймворктерді қолдануды көрсетеді. Ірі деректер жинағында желілерді оқытуға практикалық тапсырмалар қамтылған. Модельдерді оптимизациялау және олардың өнімділігін талдау шеберлігін қалыптастырады.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 2
  Несиелер - 6
  

• Табиғи тілді өңдеу

  "Табиғи тілді өңдеу"— бұл жасанды интеллект алгоритмдерін пайдаланып, адам тілін талдау, түсіну және генерациялау әдістерін зерттейтін пән. Студенттер токенизация, лемматизация, тондылық талдау, машиналық аудару және тілдік модельдерді (мысалы, GPT, BERT) жасау сияқты техникаларды меңгереді. Курс мәтіндік деректермен жұмысты, чат-боттар мен сұрақ-жауап жүйелерін құруды қамтиды. Тәжірибелік тапсырмалар мәтінді классификациялау, ақпаратты алу және мәтінді генерациялау сияқты нақты мәселелерді шешуге бағытталған.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 2
  Несиелер - 4
  

• Сигналды өңдеу 2

  "Сигналдарды өңдеу 2" — бұл сигналдарды талдау мен өңдеу әдістерін тереңірек зерттейтін курстың жалғасы. Студенттер вейвлет түрлендірулері, бейімделгіш сүзгілеу, көпөлшемді сигналдарды өңдеу және деректерді сығыу әдістері сияқты күрделі техникаларды меңгереді. Курс сонымен қатар аудио, бейне және биомедициналық сигналдарды өңдеу алгоритмдерін қамтиды, бұл жасанды интеллект және машиналық оқу саласындағы интеллектуалды жүйелерді әзірлеу үшін өте маңызды.

  Оқу жылы - 3
  Семестр - 2
  Несиелер - 4
  

• Зерттеу мен дамыту (R&D) және инновациялармен басқару

  "Зерттеулер мен әзірлемелерді (R&D) және инновацияларды басқару" — бұл ғылыми зерттеулерді, әзірлемелерді және инновацияларды енгізуді ұйымдастыру мен басқару әдістерін зерттейтін пән. Студенттер R&D-жобаларды стратегиялық жоспарлау, интеллектуалды меншікті басқару, тәуекелдерді бағалау және инновацияларды қаржыландыруды үйренеді. Курс технологияларды коммерцияландыру, инновациялық өнімдерді жасау және инновациялық командаларды басқару процестерін қамтиды. Тәжірибелік тапсырмалар әртүрлі салаларға арналған инновациялық стратегияларды әзірлеуге және іске асыруға бағытталған.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• Жасанды интеллект (AI) технологиясы

  "Жасанды интеллект технологиясы (AI)" — бұл заманауи интеллектуалды жүйелерді әзірлеу әдістері мен құралдарын зерттейтін пән. Студенттер машиналық оқу, нейронды желілер, табиғи тілді өңдеу және компьютерлік көрудің негіздерін меңгереді. Курс алгоритмдерді, фреймворктерді (TensorFlow, PyTorch) және оларды бейнелерді тану, болжау және процессдерді автоматтандыру сияқты нақты мәселелерді шешуге қолдануды қамтиды. Тәжірибелік тапсырмалар әртүрлі салаларға арналған AI-модельдерін жасауға және оңтайландыруға бағытталған.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• Дерекқорларды басқару және қорғау

  "Деректер қорларын басқару және қорғау" — бұл деректер қорларын ұйымдастыру, басқару және қауіпсіздігін қамтамасыз ету әдістерін зерттейтін пән. Студенттер деректер қорларын жобалау, SQL тілін, транзакцияларды басқару және резервтік көшірме жасауды үйренеді. Курс деректерді қорғау әдістерін, мысалы, шифрлау, аутентификация және қатынауды басқару, сонымен қатар шабуылдар мен ақпараттың ағып кетуін болдырмауды қамтиды. Тәжірибелік тапсырмалар нақты жағдайларда деректер қорларын құруға, оңтайландыруға және қорғауға бағытталған.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• Жасанды интеллект және стартаптар үшін бизнес-аналитика

  "Стартаптар үшін жасанды интеллект және бизнес-аналитика" — бұл стартаптардың бизнес мәселелерін шешу үшін жасанды интеллект (ИИ) технологияларын және деректерді талдауды қолдануға бағытталған пән. Студенттер деректерді талдау, болжау, бизнес-процестерді оңтайландыру және деректерге негізделген шешім қабылдау әдістерін үйренеді. Курс бизнес-аналитика (BI) құралдарымен, машиналық оқумен және деректерді визуализациялаумен жұмысты қамтиды. Тәжірибелік тапсырмалар стартаптардың тиімділігін арттыруға арналған ИИ-шешімдерді жасауға бағытталған, оның ішінде нарықты талдау, ресурстарды басқару және сұранысты болжау.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Деректер ғылымы мен жасанды интеллект үшін Python

  "Деректер ғылымы және жасанды интеллект үшін Python" — бұл деректерді талдау, машиналық оқу және AI-шешімдерін әзірлеу үшін Python бағдарламалау тілін қолдануға арналған пән. Студенттер NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn және TensorFlow сияқты кітапханаларды деректерді өңдеу, визуализациялау және модельдер құру үшін үйренеді. Курс үлкен деректермен жұмысты, нейронды желілерді жасауды және машиналық оқу алгоритмдерін қолдануды қамтиды. Тәжірибелік тапсырмалар деректер ғылымы және жасанды интеллект саласындағы нақты мәселелерді шешуге бағытталған.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• Блокчейн технологиялары

  "Блокчейн-технологиялар" — бұл үлестірілген реестрлердің жұмыс принциптерін, криптографиялық негіздерді және блокчейнді әртүрлі салаларда қолдануды зерттейтін пән. Студенттер блокчейн-желілердің архитектурасын, смарт-контрактілерді, консенсустық алгоритмдерді (Proof of Work, Proof of Stake) және децентрализацияланған қолданбаларды (DApps) әзірлеуді үйренеді. Курс қауіпсіздік, масштабтау және блокчейнді қаржы, логистика және деректерді басқару салаларында қолдану мәселелерін қамтиды. Тәжірибелік тапсырмалар блокчейн-шешімдерін жасау мен тестілеуді қамтиды.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• Коммутация, маршрутизация және сымсыз желілердің негіздері

  "Коммутация, маршрутизация және сымсыз желілердің негіздері" — бұл компьютерлік желілерді құру және жұмыс істеу принциптерін зерттейтін пән. Студенттер деректерді коммутациялау және маршрутизациялаудың негіздерін, деректерді беру протоколдарын (TCP/IP, Ethernet) және сымсыз желілер технологияларын (Wi-Fi, Bluetooth) үйренеді. Курс желілік жабдықтарды зерттеуді, маршрутизаторлар мен коммутаторларды баптауды және желілік инфрақұрылымды жобалау мен оңтайландыруды қамтиды. Тәжірибелік тапсырмалар сымсыз шешімдерді қоса алғанда, желілерді құруға және баптауға бағытталған.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• ЖИ-өнімдерін коммерцияландыру

  "ЖИ-өнімдерді коммерцияландыру" — бұл жасанды интеллект негізінде жасалған өнімдерді нарыққа шығару әдістерін зерттейтін пән. Студенттер коммерцияландыру стратегияларын, нарықты талдауды, интеллектуалды меншікті басқаруды және AI-шешімдерді монетизациялауды үйренеді. Курс бизнес-модельдерін, маркетингтік стратегияларды және инвесторлармен өзара әрекеттесуді қамтиды. Тәжірибелік тапсырмалар нақты ИИ-өнімдер үшін коммерцияландыру жоспарларын әзірлеуге және іске асыруға бағытталған.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Интернет технологиялары

  "Интернет технологиялары" — бұл заманауи веб-қолданбалар мен желілік сервистердің жұмыс принциптерін және әзірлеу әдістерін зерттейтін пән. Студенттер деректерді беру протоколдарын (HTTP, HTTPS, TCP/IP), веб-әзірлеу тілдерін (HTML, CSS, JavaScript) және фреймворктерді (React, Angular) үйренеді. Курс клиент-серверлік қолданбалардың архитектурасын, REST API, бұлттық технологияларды және веб-қолданбалардың қауіпсіздігін қамтиды. Тәжірибелік тапсырмалар веб-қолданбаларды жасауға және оңтайландыруға бағытталған.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• IT жобаларын басқару

  "IT-жобаларды басқару" — бұл IT-жобаларды жоспарлау, ұйымдастыру және бақылау әдістерін зерттейтін пән. Студенттер жобаларды басқару методологияларын (Agile, Scrum, Waterfall), ресурстарды, тәуекелдерді және мерзімдерді басқаруды үйренеді. Курс жобаларды басқару құралдарын (Jira, Trello) және жобалық құжаттаманы жасау тәжірибесін қамтиды. Тәжірибелік тапсырмалар бюджеттік және уақыттық шектеулерді ескере отырып, IT-жобаларды әзірлеуге және іске асыруға бағытталған.

  Оқу жылы - 4
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

Профессии

Оқыту нәтижелері

• АТ және ЖИ дамуына әлеуметтік-мәдени факторлардың әсерін түсінеді, интеллектуалды жүйелерді құру және қолдану барысында мәдени айырмашылықтарды, инклюзияны және тұрақты дамуды ескереді.
• ЖИ, математика және физиканың негізгі тұжырымдамаларын біледі, техникалық міндеттерді шешу және ЖИ шешімдерін әзірлеу үшін негізгі принциптерді қолданады.
• Бағдарламалаудың негіздерін меңгерген, бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеу және қосымшалар жасау үшін негізгі тілдер мен құралдарды пайдаланады.
• Машиналық оқыту және деректерді өңдеу әдістерін меңгереді, оларды талдау және нақты міндеттерді шешу үшін қолданады.
• Нейрондық желілер мен терең оқытудың жұмыс принциптерін біледі, кескіндер мен мәтінді өңдеу сияқты күрделі міндеттер үшін модельдер әзірлейді және оқытады.
• Пайдаланушылардың қажеттіліктері мен өнімділік және қауіпсіздік талаптарын ескере отырып, зияткерлік жүйелер мен қосымшаларды жобалайды.
• Деректерді ұйымдастыру, қорғау және басқару әдістерін қолданады, ақпараттық жүйелерді әзірлейді және қолдау көрсетеді.
• ЖИ жүйелерінің қауіптері мен қатерлерін бағалайды, оларды әзірлеу және пайдалану барысында этикалық және құқықтық аспектілерді ескереді.
• Робототехника, киберқауіпсіздік және блокчейн сияқты түрлі салалардағы күрделі міндеттерді шешу үшін ЖИ-дің озық әдістері мен технологияларын қолданады.

Ұқсас БББ