Докторантура
Казахский Национальный Университет имени аль-Фараби
Факультет информационных технологий
Кафедра искусственного интеллекта и Big Data
Образовательная программа
8D07116 - Интеллектуальные системы управления
Область образования:
8D07 – Инженерные, обрабатывающие и строительные отрасли
Направление подготовки:
8D071 – Инженерия и инженерное дело
Группа образовательных про-грамм:
D100 – Автоматизация и управление
Наши работодатели
ДГП «НИИ математики и механики» КазНУ им. Аль-Фараби.
«Институт Информационных и Вычислительных Технологий».
Государственные и частные учебные заведения среднего и высшего образования.
ТОО «GooStroi».
ТОО «ККТС».
ТОО «InterGas Central Asia».
ТОО «Suntelcity».
ТОО «Avant Garde Solutions».
ТОО «ЮгПромГаз».
Ассоциация инновационных компаний (АИК) СЭЗ «ПИТ».
ТОО «Технопарк Алатау».
ТОО «Alem Research».
ТОО «Almaty A.I. Lab».
Академическая мобильность:
Новосибирский государственный технический университет, Россия
Технический университет «Люблинская политехника» , Польша.
Лиссабонский университет, Португалия.
Высший Инженерный Институт Лиссабона , Португалия
Санкт-Петербургский государственный технический университет, Россия.
Штутгартский Университет, Германия.
Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики, Россия
Аккредитация
Международная аккредитация агентства ASIIN (Германия)
Ведущие позиции в национальных рейтингах
Независимое агентство аккредитации и рейтинга (НААР), Независимое Агентство по Обеспечению Качества в Образовании (НАОКО).
Наши партнеры:
IT Академия Microsoft;
Cisco академия;
Oracle академия;
Образовательная платформа Coursera;
Лаборатория Siemens.
Виды деятельности
Специалист по машинному обучению;
Специалист по нейронным сетям;
Специалист по DataMining;
Инженер по искусственному интеллекту;
Специалист по искусственному интеллекту;
Цель образовательной программы
Обеспечение качественной подготовки специали-стов для научной, образовательной и производ-ственной сфер, связанных с внедрением интеллек-туальных систем управления и решений «Индустрии 4.0», способных осуществлять само-стоятельные научные исследования на различных платформах IoT с применением методов анализа больших данных и облачных технологий.
Результаты обучения:
Проектировать и разрабатывать высокоэф-фективные алгоритмы и структуры данных для вычислительных задач в различных об-ластях;
Управлять инфраструктурой коллективной среды разработки программного обеспече-ния систем искусственного интеллекта, обу-чать и применять глубокие нейронные сети;
Создавать приложения для прогнозного мо-делирования, использовать методы и прило-жения обнаружения шаблонов в интеллекту-альном анализе данных;
Применять принципы построения и органи-зации современных программных решений для обработки больших данных;
Применять управляемые облачные службы для создания и развертывания решений про-гнозной аналитики на основе методов ма-шинного обучения;
Сфера профессиональной деятельности:
Проектирование, внедрение и использование современных интеллектуализированных коллективных беспроводных датчиков и устройств (устройств Интернета вещей - IoT) в промышленности и быту;
Разработка, сопровождение программного обеспечения для IoT устройств;
Управление и интеллектуализация существующих автоматизированных технологических процессов в индустрии, малом и среднем бизнесе;
Применение облачных вычислений для анализа Big Data для крупных бизнес центров.
Лаборатории
Лаборатория промышленных контроллеров Siemens
Лаборатория сетевой академии CISCO
ИТ-Академия (Microsoft, Oracle)
Лаборатория HP
Лаборатория National Instruments
Образовательная программа
8D06114 Искусственный интеллект в медицине
Область образования:
8D06 – Информационно-коммуникационные технологии
Направление подготовки:
8D061 – Информационно-коммуникационные технологии
Группа образовательных про-грамм:
D094 – Информационные технологии
Наши работодатели
ДГП «НИИ математики и механики» КазНУ им. Аль-Фараби.
«Институт Информационных и Вычислительных Технологий».
Государственные и частные учебные заведения среднего и высшего образования.
ТОО «GooStroi».
ТОО «ККТС».
ТОО «InterGas Central Asia».
ТОО «Suntelcity».
ТОО «Avant Garde Solutions».
ТОО «ЮгПромГаз».
Ассоциация инновационных компаний (АИК) СЭЗ «ПИТ».
ТОО «Технопарк Алатау».
ТОО «Alem Research».
ТОО «Almaty A.I. Lab».
Академическая мобильность:
Новосибирский государственный технический университет, Россия
Технический университет «Люблинская политехника» , Польша.
Лиссабонский университет, Португалия.
Высший Инженерный Институт Лиссабона , Португалия
Санкт-Петербургский государственный технический университет, Россия.
Штутгартский Университет, Германия.
Аккредитация
Международная аккредитация агентства ASIIN (Германия)
Ведущие позиции в национальных рейтингах
Независимое агентство аккредитации и рейтинга (НААР), Независимое Агентство по Обеспече-нию Качества в Образовании (НАОКО).
Виды деятельности
Специалист по машинному обучению;
Специалист по нейронным сетям;
Специалист по Data Mining;
Инженер по искусственному интеллекту;
Специалист по искусственному интеллекту;
Инженер-программист IoT систем;
Инженер облачных IoT систем;
Научный сотрудник;
Педагог в системе высшего и послевузовского образования;
Менеджер в образовании.
Материально-техническая база ОП:
Лаборатория промышленных контролле-ров Siemens.
Лаборатория сетевой академии CISCO.
ИТ-Академия Microsoft.
Лаборатория HP.
Лаборатория National Instruments.
Лаборатория технических систем безопас-
Цель образовательной программы
Обеспечение качественной подготовки высококвалифи-цированных научных и научно-педагогических кадров для системы высшего и послевузовского образования и научных исследований в междисциплинарной области искусственного интеллекта и здравоохранения, способ-ных внести оригинальный вклад в расширение границ знаний в области здравоохранения с использованием технологий искусственного интеллекта, создавать си-стемы и приложения с использованием встраиваемых систем для решения задач здравоохранения.
Модули по образовательной программе
Инструменты научных исследований;
Глубокое обучение для медицинской визуализа-ции;
Прикладная электротехника и электроника в ме-дицине;
Искусственный интеллект и обработка сигналов;
Машинное обучение для медицинской диагно-стики;
Встраиваемые системы и их приложения в здра-воохранении.
Результаты обучения
После завершения данной образовательной программы специалисты будут способны:
Строить математические модели раз-личных задач создания общественно-го блага, определять методологию применения к ним методов искус-ственного интеллекта;
Сопоставлять и осуществлять выбор алгоритмов цифровой обработки сиг-налов для различных приложений медицинского назначения, реализовы-вать алгоритмы цифровой обработки сигналов и методы проектирования на встраиваемых устройствах.
Выполнять основные этапы подготов-ки данных медицинской визуализации при разработке алгоритмов искус-ственного интеллекта, исследовать новые подходы для решения проблем доступности данных.
Применять методы машинного обуче-ния для медицинской аналитики и диагностики на основе медицинских данных, создавать инструменты для интеллектуального анализа данных.
Оценивать, как встраиваемые систе-мы, инструменты искусственного ин-теллекта для оказания медицинской помощи могут быть использованы для выявления и оценки воздействия на здоровье поведенческих и экологиче-ских факторов.
Контакты
Казахский Национальный Университет имени аль-Фараби
Адрес: 050040, Республика Казахстан, Алматы, пр. аль-Фараби 71/23
Тел.: +7 (727) 377-33-30
Факультет информационных технологии, кабинет 222
Кафедра искусственного интеллекта и Big Data, кабинет 225
тел.: +7(727)2211587