Действующая образовательная программа

8D06102 Информационные технологии и робототехника в Костанайский региональный университет имени А.Байтурсынова

  • Цель образовательной программы Подготовка научно-ориентированных высококвалифицированных специалистов новой формации для науки, образования, экономики и высокотехнологичного производства, способных проводить научные разработки, ориентированные на производство и научные исследования, а также в области современной робототехники и мехатроники, обладающего универсальными компетенциями, основанными на естественно-научных, экономических и гуманитарных знаниях, способствующими его востребованности на рынке труда, социальной мобильности и успешной работе в избранной сфере деятельности.
  • Академическая степень Докторантура
  • Языки обучения Русский
  • Срок обучения 3 года
  • Объем кредитов 180
  • Группа образовательных программ D094 Информационные технологии
  • Технологии Big Data и анализ больших данных
    Кредитов: 5

    Дисциплина рассматривает технологии под-готовки, хранения, обработки и анализа больших данных. Осваивается практическое применение получаемых знаний в работе с программой R-Studio. Знания, полученные в результате освоения дисциплины, помогут при сборе и анализе огромных объемов структурированной или неструктурированной информации, при разработке моделей.

    Селективная дисциплина
  • Исследование и анализ алгоритмов
    Кредитов: 5

    Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с задачами, подходами и алгоритмами, возникающими в интеллектуальном анализе данных. Дает представления о типах задач, возникающих в области интеллектуального анализа данных. Изучает основные подходы и алгоритмы решения задач анализа данных и особенностей их применения к решению реальных задач.

    Селективная дисциплина
  • Академическое письмо
    Кредитов: 5

    Изучаются особенности академического письма, реферирование и аннотирование в рамках научного контекста. Докторанты при-обретают навыки создания и оформления текста научно-исследовательской работы, научной статьи, использования правил цитирования, формирования презентации-доклада на тему научного исследования.

  • Методы научных исследований
    Кредитов: 5

    Дисциплина формирует у докторантов способности к ведению исследовательской деятельности на основании анализа, систематизации и обобщения результатов научных исследований посредством применения комплекса исследовательских методов при решении конкретных научно- исследовательских задач.

  • Моделирование систем реального времени
    Кредитов: 5

    Дисциплина предполагает систематизацию знаний в области моделирования процессов и систем, умений эффективного использования моделирующих алгоритмов для исследования характеристик и поведения сложных объектов, способность проводить моделирование процессов и систем, готовность участвовать в постановке и проведении экспериментальных исследований, способность обосновывать правильность выбранной модели сопоставляя результаты экспериментальных данных и полученных решений.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Разработка устройств на базе FPGA
    Кредитов: 5

    Дисциплина предполагает освоение основ проектирования на FPGA. Знания, полученные в результате освоения дисциплины, по-могут при подготовке докторантов в области проектирования на FPGA и формировании подходов к выполнению самостоятельных исследований докторантами в области проектирования на FPGA.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Теория сложных систем
    Кредитов: 5

    Дисциплина позволяет формирование у будущих докторантов, специализирующихся в области вычислительной техники, профессиональных компетенций в области теоретических основ и закономерностей построения и функционирования систем. «Теория сложных систем» является теоретическая и практическая подготовка докторантов в формировании у будущих специалистов способностей системного рассмотрения проблемы и задач, концептуальных основ и методологических принципов синтеза сложных технических систем, как методологии решения задач.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Искуcственный интеллект, робототехника и управление
    Кредитов: 5

    Данная дисциплина предполагает усвоение современных знаний по искусственному интеллекту, как он реализуется и где может быть использован, а также уяснение основных принципов построения систем с нечет-кой логикой, экспертных систем и систем нейросетевого управления. Полученная док-торантами в данном курсе совокупность знаний и умений позволит более успешно усваивать другие общепрофессиональные и специальные дисциплины последующей вузовской подготовки.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Суперкомпьютерные вычисления
    Кредитов: 5

    Дисциплина дает возможность изучения параллельных вычислительных систем и их классификация, общая характеристика многопроцессорных вычислительных систем, оценка эффективности параллельных вычислений, анализ сложности вычислений и оценка возможности распараллеливания, изложение технологии OpenMP, общая схема разработки параллельных методов, методы параллельных вычислений для задач вычислительной математики.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Надежность и отказоустойчивость робототехнических систем
    Кредитов: 5

    Дисциплина предполагает изучить общие факторы, влияющие на надежность объектов и технологических систем, методы расчета параметров надежности и методы поиска оптимальных решений в задачах конструирования и эксплуатации технологических систем и математические методы исследования и проектирования этих систем, а также способы диагностики мехатронных систем и проведение их наладки.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Код ON2

    Проводить самостоятельное научное исследование на основе современных теорий и методов, анализировать и обрабатывать информацию исследований;

  • Код ON10

    Применить методы расчета надежности и отказоусточивости робототехнических систем;

  • Код ON11

    Использовать пакеты прикладных программ для решения задач мехатроники и робототехники методами нечеткой логики и нейронных сетей;

  • Код ON9

    Производить оценивание точности измерительных и управляющих каналов систем реального времени;

  • Код ON7

    Применять методы, средства познания и принципы построения систем искусственного интеллекта в технике;

  • Код ON3

    Анализировать и выбирать оптимальные программные средства для анализа данных;

  • Код ON4

    Применять методы и подходы аналитической обработки больших объемов данных при решении задач, связанных с управлением в сложных технических системах с помощью современного программного обеспечения в предметной области;

  • Код ON6

    Владеть принципами построения и функционирования аппаратно-программных комплексов, предназначенных для проведения параллельных вычислений, основных архитектур многопроцессорных вычислительных систем;

  • Код ON5

    Использовать системный подход к анализу и синтезу сложных систем;

  • Код ON1

    Презентовать и публиковать свои результаты исследования на национальном и между-народном уровне;

  • Код ON8

    Решать задачи управления объектами и разрабатывать алгоритмы математической модели систем ЦОС, подходящие для реализации на FPGA;

Top