8D06102 Компьютерлік ғылымдар в Сулейман Демирел атындағы университет

Бұл курс тереңдетіп оқытудың және күшейтудің ең озық үлгілерін зерттеуге арналған, сонымен қатар Pytorch көмегімен үлгілерді жүзеге асыруға бағытталған.

Бұл курс компьютер ғылымдарында қолданылатын зерттеу әдістемелерін зерттеуге арналған. Курс зерттеу сұрақтарын анықтау және тұжырымдау, әдебиеттерді іздеу, мәліметтер жинау, эксперименттік жобалау принциптері және статистика , нәтижелерді бағалаудың әртүрлі аспектілеріне, оларды түсіндіру мен талқылауға дейінгі әртүрлі тақырыптарды қамтиды.

Бұл курста докторанттар білім берудегі АТ-ны зерттеудің бұрынғы және қазіргі тенденцияларымен танысады. Бұл курс білім беру нәтижелерін қалыптастыратын процестер мен адамдық қасиеттерді, өзара әрекеттесуді, ұйымдарды және институттарды, қойылған сұрақтарға сәйкес келетін қатаң әдістердің толық спектрін қамтиды, сонымен қатар жаңа құралдар мен әдістерді әзірлеуге ықпал етеді.

Бұл курс ғылыми мақалаларды, конференция ұсыныстарын, ғылыми баяндамалар мен диссертацияларды қамтитын бірқатар мәтіндерді дайындайтын докторанттар үшін тамаша академиялық жазу принциптерін зерттеуге арналған.

Бұл курс Жасанды интеллект туралы жалпы нанымдар мен оның шын мәнінде не екендігі арасындағы алшақтықты жояды. Жасанды интеллект білім беру секторының барлық салаларына енгізілуі мүмкін және бұл курс докторанттарға қалай енгізуге болатынын көрсетеді.

Курс докторанттарға арналған кіріспе болып табылады табиғи тілді өңдеуге – адам тілін есептеу тұрғысынан зерттеу. Синтаксистік, семантикалық және дискурсты өңдеу модельдерін қамтиды, машиналық оқытуға немесе корпусқа негізделген әдістер мен алгоритмдерге баса назар аударады. Сондай-ақ осы әдістер мен модельдерді синтаксистік талдауда, ақпаратты алуда, статистикалық машиналық аудармада, диалогтық жүйелерде және қорытындылауда қолдануды қамтиды.

Бұл курс кескіндерді өңдеуге және компьютерлік көруге, геометрия мен статистикалық оқытуды пайдалана отырып, машинаға кескіндер мен бейнелерді үйренуге және талдауға мүмкіндік беретін әдістерді зерттеуге бағытталған. Кескінді қалыптастыру және өңдеу негіздерінен бастап кескінді сегменттеу және нысанды анықтау сияқты жоғары деңгейдегі көрнекі тану тапсырмаларын шешуге бағытталған соңғы терең оқыту әдістеріне дейінгі тақырыптардың кең ауқымын біліңіз.

Бұл курста докторанттар үлкен деректерді сақтау және талдаудың әртүрлі алгоритмдеріндегі негізгі әдістерді үйренеді. Курстың практикалық бөлігінің көп бөлігі MapReduce парадигмасының Apache Hadoop енгізуімен байланысты болады. Бұл курстың кейбір теориялық бөлігі Pig, Hive, HBase, Spark және т.б. секілді Hadoop экожүйелік платформаларын түсіндіруге арналған.

Ғылыми зерттеу принциптерін, сондай-ақ компьютер ғылымдары саласындағы эксперименттік және теориялық зерттеу әдістерін пайдалана отырып, өз бетінше ғылыми зерттеулер жүргізу

Ғылыми жұмыстарды жүйелі талдау арқылы, сондай-ақ академиялық жазу дағдыларын қолдана отырып, ғылыми мақалаларды жариялау

Терең оқыту үлгілері мен алгоритмдерінің әртүрлі түрлерін пайдаланып жасанды интеллект жүйелерін жасау.

Табиғи тілді өңдеудің іргелі тұжырымдамалары мен әдістерін пайдалана отырып, мәтінді және дауыстық деректерді өңдеу

Машиналық оқыту алгоритмдерін пайдаланып үлкен деректер шешімдерін жасау.

Қолданыстағы компьютерлік көру жүйелерін талдау арқылы кескіндерді өңдеу және компьютерлік көру саласындағы мәселелерді шешу.