Жасанды интеллект

8D06102 Жасанды интеллект

«8D06101 Жасанды интеллект» білім беру бағдарламасы философия докторларын (PhD) даярлауға бағытталған және жасанды интеллект, машиналық және терең оқыту және компьютерлік көру, табиғи тілді өңдеу, жасанды интеллектті білімнің басқа салаларында қолданудың формальды әдістері мен алгоритмдері салаларындағы теориялық және қолданбалы зерттеулермен айқындалған.

Түсу емтиханының бағдарламасы

Білім беру бағдарламасының мақсаты

Жасанды интеллект саласында іргелі және қолданбалы зерттеулер жүргізуге, инновациялық шешімдерді әзірлеуге, ғылым мен өндірістің әртүрлі салаларындағы күрделі мәселелерді шешу үшін машиналық оқыту мен деректерді талдаудың озық технологияларын енгізуге қабілетті жоғары білікті мамандарды даярлау.

Маманның лауазымдарының тізімі

мансап мүмкіндіктері

Институттар мен зертханалардағы жасанды интеллект зерттеушісі;
академиялық саладағы ғылыми қызметкер;
R & D технологиялық компанияларындағы зерттеуші;
жасанды интеллект инженері;
технологиялық компаниялардағы Машиналық оқыту және деректерді өңдеу алгоритмдері бойынша маман;
индустрия, денсаулық сақтау, көлік және қаржы мәселелеріндегі жасанды интеллект сәулетшісі;
үлкен деректер бойынша маман және жасанды интеллект бағдарламалық жасақтамасын жасаушы;
жасанды интеллектті пайдаланатын автономды роботтар мен роботтық жүйелерге арналған жүйелерді әзірлеу жөніндегі инженер (пилотсыз жүйелерді құру үшін тұнба өнеркәсібінде);
жасанды интеллект негізіндегі өнімдер мен стартаптарды әзірлеуші;
компьютерлік көру және бейнелер мен бейнелерді талдау жүйелері жөніндегі маман;
табиғи тілді өңдеу саласындағы маман;
жасанды интеллект жүйелерін қолдану және әзірлеу мәселелері жөніндегі кеңесші және машиналық оқыту.

D094 – Ақпараттық технологиялар

Білім беру бағдарламаларының тобы

8D06102 «Жасанды интеллект» білім беру бағдарламасы бойынша PhD философия докторы

Берілетін дәреже

3 жыл

Оқыту мерзімі

Оқыту нәтижелері

Ғылыми және техникалық құжаттаманы құрастыру және ресімдеу, ғылыми этиканың, плагиатқа қарсы іс-қимылдың, бұрмалаушылық пен ойдан шығарудың негізгі қағидаттарын қолдана отырып, рейтингтік басылымдарға мақалалар жазу; диссертация жазу немесе мақала жариялау процесінде ғылыми жұмыс жетекшісімен, рецензентпен және журнал редакторымен өзара іс-қимыл жасауға қабілетті болу;
Ғылыми зерттеулерді жүргізудің сәйкес тәсілін өз бетінше синтездей және таңдай алу; деректерді өңдеу және интерпретациялау әдістерін таңдап және қолдана білу; белгісіздік жағдайында қолданбалы есептерді тұжырымдау және жаңа, күрделі идеялар мен білімдерді дербес және жауапкершілікпен қалыптастыра алу;
Жобалық тәсілді қолдануға қабілетті болу; ресурстарды бөлу және еңбекті Аgile манифестіне сәйкес ұйымдастыру; тәуекелдерді талдау және икемді тәсіл қағидаттары негізінде мүдделі тараптармен өзара іс-қимыл жасау;
Интеллектуалды есептеу жүйелерінің құрылымын сипаттайтын тұжырымдамалық диаграммалар құра білу, жасанды интеллекттің күрделі мәселелерін шешудің тиімді алгоритмдерін жасай алу, формальды математикалық модельдерді қолдана отырып есептерді тұжырымдай және шеше білу, сонымен қатар есептеу күрделілігі мен оңтайландырудың негізгі принциптерін түсіну және қолдану;
Терең оқытуды қоса алғанда, машиналық оқытудың озық алгоритмдерін әзірлеу және қолдану, практикалық есептерді шешу үшін деректердің үлкен көлемімен тиімді жұмыс істеу және ғылыми орта үшін формальды сипаттамаларды пайдалана отырып, алынған нәтижелерді ұсынуға қабілетті болу;
Мәтіндерді автоматты түрде талдау және пайдаланушылармен табиғи тілде өзара әрекеттесу үшін тиімді жүйелер құрастыру, тілдік модельдер құра алу, сонымен қатар сөйлеуді тану және мәтіндерді талдау алгоритмдерін жүзеге асыру;
Оқытуға жобалық-бағдарланған, студентке бағдарланған тәсілді қолдану, көпшілік алдында сөйлеу дағдыларын және тыңдаушылардың үлкен аудиториясымен жұмыс істеу кезінде сенімділікті дамыту;
Визуалды деректерді тану және талдау үшін алгоритмдерді жасау және бейімдеу, компьютерлік көру, бейнелер мен кескіндерді өңдеу және интерпретациялау алгоритмдерін қолдану және автономды жүргізу немесе медициналық бейнелеу сияқты қолданбалы есептердің шешімдерін дербес әзірлеу;
Этикалық принциптерді жасанды интеллект технологияларын әзірлеу және пайдалану процесіне біріктіре алу, жасанды интеллектті қолданудың тәуекелдері мен ықтимал теріс салдарын бағалай алу, жасанды интеллект технологияларының қоғам мен экономикаға әсерін талдай білу.

Құжаттар

Докторлық зерттеу тақырыптары

Artificial Intelligence

Даму бағдарламасы

Artificial Intelligence

Түлек моделі

Artificial Intelligence

Білім беру бағдарламасы

Artificial Intelligence

Оқу пәндері

Базалық пәндер циклі

Жоғары оқу орны компоненті

Академиялық жазба

Пән академиялық жазудың негізгі ережелері мен практикасын қарастырады, оның ішінде: ғылыми баяндаудың терминологиясы мен стилі, халықаралық ғылыми қоғамдастықта қабылданған ғылыми мақалалар мен монографияларға арналған материалдарды ұсыну тәртібі, рейтингтік басылымдарда мақалалар мен очерктерді жариялаудың негізгі кезеңдері, ғылыми және техникалық жауаптардың құрылымы, оларды жазудың ерекшелігі.

Ғылыми зерттеу әдістері

Пән жаңа идеялар мен білімді қалыптастыру принциптеріне баса назар аудара отырып, компьютерлік және сабақтас ғылымдар саласындағы ғылыми зерттеулердің негізгі парадигмаларын (онтологиясын) қарастырады. Зерттеу онтологиясының синтезі негізінде студент теориялық және практикалық зерттеулердің принциптерін түсінеді, зерттеу жоспарларын құру мысалдарын қарастырады және тиісті құралдарды таңдауды жүзеге асырады.

Педагогикалық тәжірібие

Педагогикалық практика тәжірибе жетекшісінің жетекшілігімен жобалық-бағдарланған және оқушыға бағытталған оқытуды ұйымдастыруда студенттердің тәжірибесін дамытуға бағытталған. Практика нәтижесінде студенттің көпшілік алдында сөйлеу дағдылары мен тыңдаушыларының үлкен аудиториясымен жұмыс істеу кезінде өзіне деген сенімділігі қалыптасады, оқытуды ұйымдастырудың әртүрлі тәсілдері туралы түсінік қалыптасады.

Жасанды интеллект және есептеу интеллектуалды жүйелер теориясы

Пән жасанды интеллект теориясының негіздерін, атап айтқанда іздеу алгоритмдерін, логиканы, ресми есептеу модельдерін, жоспарлау мен шешім қабылдауды қамтиды. Маңызды аспект-күй кеңістігін іздеу, графика теориясы, оңтайландыру мәселелері, бұлыңғыр логика, математикалық/статистикалық модельдеу сияқты жасанды интеллект арқылы есептерді шешудің принциптерін зерттеу.

Бейіндік пәндер циклі

Жоғары оқу орны компоненті

Зерттеу тәжірибесі

Зерттеу тәжірибесі ғылыми әдебиеттерді іздеуге, оны өңдеуге, білімді жүйелеуге, эксперимент дайындауға бағытталған. Меңгеру нәтижесінде студенттер ғылыми жұмыс жетекшісімен өзара әрекеттесу, материалды сыни талдау, ғылыми зерттеуді жүзеге асыру тәсілдерін синтездеу, оның ішінде валидация және күтілетін нәтижелерді интерпретациялау аспектілерін, жоспарлауды практикада қолданады. іс-шаралар және жоба бойынша жұмыс.

Бейіндік пәндер циклі

Тандау компоненті

Оқу алгоритмдері: негіздерден терең оқытуға дейін

Пән, машиналық оқытудың негізгі әдістерін қамтиды, атап айтқанда мұғаліммен және мұғалімсіз оқыту, терең оқыту, жіктеу әдістері, регрессия, нейрондық желілер және ансамбльдік әдістер.

Табиғи тілді түсіну және өңдеу

Пән мәтіндік деректерді өңдеу және талдау әдістерін, соның ішінде семантикалық және синтаксистік талдауды, тілдік модельдерді құруды, Автоматты аударманы, мәтінді жіктеуді, сөйлеуді тануды және басқа аспектілерді қамтиды.

Цифрлық бейнені талдау және компьютерлік көру

Пән визуалды деректерді талдаудың әдістері мен технологияларын зерттейді, мысалы, объектілерді тану, сегменттеу, кескіндерді жіктеу, бейнелер мен кескіндерді талдау үшін терең оқыту. Бұл пән сонымен қатар автономды жүйелер үшін модельдер құру мәселелерін қамтиды (мысалы, өзін-өзі басқаратын көлік құралдары).

Жасанды интеллекттің этикасы және әлеуметтік аспектілері

Пән жасанды интеллектті қолданудың этикалық, құқықтық және әлеуметтік аспектілеріне арналған. Ол алгоритмдердің ашықтығы, жасанды интеллекттің жұмыспен қамтуға әсері, құпиялылықты қорғау, алгоритмдердің біржақтылығы және олардың қоғамға әсері сияқты тақырыптарды қамтиды.

Жобаларды басқарудың икемді тәжірибелері

Пән ғылыми-зерттеу процесі емес, нәтижеге баса назар аудара отырып, ғылыми жұмыс контекстінде экстремалды даму (экстремалды даму) және Scrum әдістерін қолданудың тұжырымдамалық негіздері мен мысалдарын қарастырады.

Жасанды интеллект

8D06102 Жасанды интеллект

Байланыс

Білім беру бағдарламасының мақсаты

Маманның лауазымдарының тізімі

D094 – Ақпараттық технологиялар

8D06102 «Жасанды интеллект» білім беру бағдарламасы бойынша PhD философия докторы

3 жыл

Оқыту нәтижелері

Құжаттар

Докторлық зерттеу тақырыптары

Даму бағдарламасы

Түлек моделі

Білім беру бағдарламасы

Оқу пәндері

Базалық пәндер циклі

Академиялық жазба

Ғылыми зерттеу әдістері

Педагогикалық тәжірібие

Жасанды интеллект және есептеу интеллектуалды жүйелер теориясы

Бейіндік пәндер циклі

Зерттеу тәжірибесі

Бейіндік пәндер циклі

Оқу алгоритмдері: негіздерден терең оқытуға дейін

Табиғи тілді түсіну және өңдеу

Цифрлық бейнені талдау және компьютерлік көру

Жасанды интеллекттің этикасы және әлеуметтік аспектілері

Жобаларды басқарудың икемді тәжірибелері