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