Информационно-коммуникационные технологии
Организация образования:
Учреждение "Кокшетауский университет имени Абая Мырзахметова"
Группа ОП:
Информационные технологии
Направление подготовки:
Информационно-коммуникационные технологии
Цель ОП:
Подготовка кадров, обладающих высокопрофессиональными (проектными, исследовательскими, коммуникативными, организационно-управленческими, критико-экспертными) компетенциями в области цифровизации, искусственного интеллекта, разработки информационных систем и обеспечения информационной безопасности.
Уровень НРК:
7 уровень
Количество кредитов:
90
Описание:
Владеть профессиональной лексикой и навыками устной и письменной коммуникации на иностранном языке для взаимодействия в международной профессиональной и научной среде, в том числе при подготовке и защите научно-технической документации.
Применять современные подходы менеджмента, маркетинга и психологии управления при организации и реализации IT-проектов, учитывать правовые, социальные и культурные особенности и этическую ответственность в профессиональной среде.
Анализировать современные научные и технологические достижения в области компьютерных наук, искусственного интеллекта и Data Science, самостоятельно планировать и проводить исследования, применять методы научного эксперимента, критически оценивать и интерпретировать результаты, обосновывать принятые решения и представлять результаты профессиональной и научной деятельности.
Проектировать архитектуру информационных систем и AI-приложений, применять современные технологии и платформы разработки программного обеспечения, включая .NET, обеспечивать интеграцию программных компонентов, моделей искусственного интеллекта и средств обработки данных.
Применять алгоритмические методы, интеллектуальные вычислительные платформы, технологии параллельных, высокопроизводительных и распределенных вычислений для решения вычислительно сложных задач компьютерных наук, обработки данных и искусственного интеллекта.
Применять методы анализа данных, прикладной статистики и управления ИТ-рисками для выявления закономерностей, оценки неопределенности, интерпретации результатов и принятия обоснованных решений в информационных и интеллектуальных системах.
Проектировать и применять архитектуры облачных и распределенных вычислительных систем, обеспечивать развертывание, масштабирование, мониторинг и сопровождение моделей машинного обучения с использованием современных технологий MLOps.
Применять математические, вероятностно-статистические методы и методы математического моделирования для формализации, анализа и прогнозирования процессов, построения и обоснования моделей Data Science, машинного обучения и искусственного интеллекта.
Проектировать процессы инженерии данных и аналитические системы, применять методы сбора, обработки, интеграции, хранения и анализа данных, обеспечивать подготовку качественных данных для аналитических систем и моделей искусственного интеллекта.
Разрабатывать, обучать, оптимизировать и оценивать модели машинного и глубокого обучения, применять современные архитектуры нейронных сетей для анализа данных, компьютерного зрения и решения прикладных интеллектуальных задач.
Применять методы обработки естественного языка, компьютерного зрения и нейросетевого анализа для обработки текстовой и визуальной информации, разрабатывать и интегрировать интеллектуальные модели для решения прикладных задач.
Разрабатывать и внедрять AI-приложения на основе генеративного искусственного интеллекта и больших языковых моделей, применять методы адаптации, интеграции и развертывания интеллектуальных моделей, оценивать результаты их работы и самостоятельно осваивать новые технологии искусственного интеллекта.
Применять современные подходы менеджмента, маркетинга и психологии управления при организации и реализации IT-проектов, учитывать правовые, социальные и культурные особенности и этическую ответственность в профессиональной среде.
Анализировать современные научные и технологические достижения в области компьютерных наук, искусственного интеллекта и Data Science, самостоятельно планировать и проводить исследования, применять методы научного эксперимента, критически оценивать и интерпретировать результаты, обосновывать принятые решения и представлять результаты профессиональной и научной деятельности.
Проектировать архитектуру информационных систем и AI-приложений, применять современные технологии и платформы разработки программного обеспечения, включая .NET, обеспечивать интеграцию программных компонентов, моделей искусственного интеллекта и средств обработки данных.
Применять алгоритмические методы, интеллектуальные вычислительные платформы, технологии параллельных, высокопроизводительных и распределенных вычислений для решения вычислительно сложных задач компьютерных наук, обработки данных и искусственного интеллекта.
Применять методы анализа данных, прикладной статистики и управления ИТ-рисками для выявления закономерностей, оценки неопределенности, интерпретации результатов и принятия обоснованных решений в информационных и интеллектуальных системах.
Проектировать и применять архитектуры облачных и распределенных вычислительных систем, обеспечивать развертывание, масштабирование, мониторинг и сопровождение моделей машинного обучения с использованием современных технологий MLOps.
Применять математические, вероятностно-статистические методы и методы математического моделирования для формализации, анализа и прогнозирования процессов, построения и обоснования моделей Data Science, машинного обучения и искусственного интеллекта.
Проектировать процессы инженерии данных и аналитические системы, применять методы сбора, обработки, интеграции, хранения и анализа данных, обеспечивать подготовку качественных данных для аналитических систем и моделей искусственного интеллекта.
Разрабатывать, обучать, оптимизировать и оценивать модели машинного и глубокого обучения, применять современные архитектуры нейронных сетей для анализа данных, компьютерного зрения и решения прикладных интеллектуальных задач.
Применять методы обработки естественного языка, компьютерного зрения и нейросетевого анализа для обработки текстовой и визуальной информации, разрабатывать и интегрировать интеллектуальные модели для решения прикладных задач.
Разрабатывать и внедрять AI-приложения на основе генеративного искусственного интеллекта и больших языковых моделей, применять методы адаптации, интеграции и развертывания интеллектуальных моделей, оценивать результаты их работы и самостоятельно осваивать новые технологии искусственного интеллекта.
Код ПС 1:
J62011034
Наименование ПС 1:
Профессия 1:
Специалист по машинному обучению
Трудовая функция 1:
Проектирование и реализация систем с применением машинного обучения
Код ПС 2:
J62011053
Наименование ПС 2:
Профессия 1:
Архитектор программного обеспечения
Трудовая функция 1:
Анализ возможностей создания архитектуры ПО и ключевых сценариев
Профессия 2:
Системный архитектор
Трудовая функция 1:
Управление разработкой архитектуры системы
Код ПС 3:
J61909024
Наименование ПС 3:
Профессия 1:
Инженер по искусственному интеллекту
Трудовая функция 1:
Опытная эксплуатация систем искусственного интеллекта и ее внедрение
Трудовая функция 2:
Реализация систем искусственного интеллекта
Профессия 2:
Специалист по искусственному интеллекту
Трудовая функция 1:
Руководство процессами разработки экспертных систем
Трудовая функция 2:
Организация процессов разработки экспертных систем
Вид ОП:
-
Атлас новых профессии:
-