Докторантура
Медицина саласындағы жасанды интеллект

Медицина саласындағы жасанды интеллект

БIЛIКТIЛIГІ

  • ғылыми - педагогикалық бағыт - философия докторы (PhD)

ТҮЛЕКТЕР МОДЕЛІ

Қоғамдық игілікті құрудың әртүрлі міндеттерінің математикалық модельдерін жасау, оларға жасанды интеллект әдістерін қолдану әдістемесін анықтау, сапаны бағалау өлшемдерін орнату, жалпы пайдалы модельдер жасау және әлеуметтік пайдалы нәтижелердің ықтималдығын арттыру үшін бұлтты есептеулер негізінде деректер алмасуды ұйымдастыру.
2. Әртүрлі медициналық қосымшалар үшін сигналдарды цифрлық өңдеу алгоритмдерін салыстыру және таңдауды жүзеге асыру, эксперимент нәтижелерін бағалау және оларды сәйкес жобалау және бағдарламалау әдістерімен байланыстыру, ендірілген құрылғыларда сигналдарды сандық өңдеу алгоритмдері мен дизайн әдістерін жүзеге асыру.
3. Жасанды интеллект алгоритмдерін жасау кезіндегі медициналық кескіндерді дайындаудың негізгі кезеңдерін сипаттау, деректерді өңдеудің қазіргі шектеулерін түсіндіру және деректердің қол жетімділігі мәселелерін шешудің жаңа тәсілдерін орындау.
4. Медициналық мәліметтер негізінде медициналық аналитика және диагностика үшін машиналық оқыту әдістерін қолдану, деректерді интеллектуалды талдау құралдарын жасау.
5. Медициналық көмекке енгізілген жүйелерді, жасанды интеллектуалдық құралдарды мінез-құлық және қоршаған орта факторларының денсаулыққа әсерін анықтау және бағалау үшін қалай қолдануға болатынын бағалау.
6. Зерттеу бағдарламаларын жасау, ғылыми зерттеу әдістерін қолдану, іргелі және қолданбалы сипаттағы аса маңызды ғылыми проблемалар бойынша ғылыми-зерттеу жұмыстарын жүргізу, ғылыми-техникалық құжаттардан, есептерден және басқа анықтамалық материалдардан қажетті мәліметтерді алу.
7. Жоғары оқу орындарында оқытушылық іс-шаралар өткізу, оқытудың озық және инновациялық технологияларын енгізу, Қазақстанның әлеуметтік модернизациясы мен ұлттық экономиканың дамуын ескере отырып, жаңа курстарға оқу-әдістемелік қолдау жасау.
8. Медицинада жасанды интеллектті қолдану арқылы білімнің шекарасын кеңейтетін өзіндік зерттеулер аясында өз үлесін қосу, академиялық жазу стилін қолдану, зерттеу нәтижелерін ғылыми және ғылыми мақалалар түрінде қазақстандық және шетелдік басылымдарда жариялау, қоғамдағы дұрыс және толерантты өзара әрекеттесуге, ғылыми-техникалық міндеттерді шешу үшін әлеуметтік өзара әрекеттесуге және ынтымақтастыққа дайын болу.

Бағдарлама паспорты

Мамандығы
Медицина саласындағы жасанды интеллект
Мамандық шифры
8D06114
Факультеті
Ақпараттық технологиялар

пәндер

Cигналдарды озық сандық өңдеу
  • Кредит саны - 5
  • Бақылау түрі - [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
  • Сипаттамасы - Пәннің мақсаты Фурье түрлендіру, спектрлік талдау және сигналдарды сүзу арқылы медициналық сигналдарды өңдеу технологиясын қолдану қабілетін қалыптастырудан тұрады. Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Биомедициналық сигналдар мен деректерді өңдеу әдістерінің дамуы туралы қысқаша анықтама. Медициналық диагностиканы жетілдірудегі биомедициналық сигналдарды өңдеу мен талдауды автоматтандырудың рөлі. Деректерді ұсыну: медициналық-биологиялық деректерді алу және ұсыну. Сигналдардың сплайндары. Алдын ала өңдеу: медициналық деректерді кодтау әдістері. Сигналдарды цифрлық өңдеу (СЦӨ) әдістерінің қателіктері. Цифрлық сүзу. Цифрлық сүзгілер. Сүзгілерді тегістеу және жобалау. Адаптивті сүзу. Деректерді қысу. Сигналдарды қысудың виртуалды құралдарын құру. Биомедициналық сигналдар. Сигналдарды синтаксистік тану. Медицинадағы сандық технологиялар. Заманауи СЦӨ және интернет заттар.

Академиялық жазу
  • Кредит саны - 2
  • Бақылау түрі - [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
  • Сипаттамасы - Пәннің мақсаты: ғылыми мәтіндерді, негізінен ғылыми-зерттеу мақалаларын жазуды, мәтінді талдаудың стратегиясы мен дағдысын қолдануды қалыптастыру. Пәнді оқу нәтижесінде студенттерде келесі қабілеттерді қалыптастыру: -нақты тұжырымдалған сөйлемдер мен байланысқан абзацтарды жазу үшін өз идеяларын құрылымдау; -нақты, қысқа және ресми тілмен сипатталатын академиялық жазу стилін қолдану; -алдыңғы зерттеулер туралы есеп беру және олардың маңыздылығын бағалау; -академиялық мәтіндерде әртүрлі әдістерді тану және қолдану; -ғылыми зерттеулердің нәтижелерін журналды, басылым түрін немесе жаңалықтардың салыстырмалы құндылығын таңдау тұрғысынан ұсыну.

Әлеуметтік игілік үшін жасанды интеллект
  • Кредит саны - 5
  • Бақылау түрі - [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
  • Сипаттамасы - Пәннің мақсаты: ол жасанды интеллект пен машиналық оқытуды қоғам игілігі үшін, атап айтқанда, қоршаған орта, денсаулық сақтау және әлеуметтік саладағы мәселелерді шешу үшін пайдалану қабілетін қалыптастырудан тұрады. Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Қоғамдық игілікке кіріспе. Қоғамдық игіліктің мәселелерін шешудің математикалық негіздері мен технологиялары: оптимизация мәселелері, регрессиялар, консолюциялық нейрондық желілер, қайталанатын нейрондық желілер. Жасанды интеллект идеяларын нақты әлеуметтік әсерге айналдыру. Әлеуметтік мәселелердегі машиналық оқыту әдістері. Әлеуметтік мәселелердегі компьютерлік көзқарас. Әлеуметтік мәселелердегі табиғи тілдерді өңдеу. Жасыл интеллектті жасыл энергияда, экологияда, инклюзияда, медицинада қолдану.

Ғылыми зерттеудің әдістері
  • Кредит саны - 3
  • Бақылау түрі - [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
  • Сипаттамасы - Пәннің мақсаты: докторанттардың ғылыми ойлауын және зерттеу дағдыларын дамыту, ғылыми қызығушылықтар саласында ғылыми зерттеу әдістерін қолдану. Пәнді оқу нәтижесінде студенттерде келесі қабілеттерді қалыптастыру: - ғылыми зерттеулердің негізгі түсініктерін және оның әдіснамасын сипаттау; - арнайы бекітілген тақырыптарды сәйкесінше зерттеу мақсаттарын және олардың параметрлерін таңдау және анықтау; - ақпараттық ресурстардың теориялық және эксперименттік модельдерін жасау және зерттеу; - эксперименттердің нәтижелеріне талдаңдау жасау және дұрыс шешімдерді таңдау, пікірлер құру, есептеме жасау және ғылыми жарияланымдар дайындау Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: зерттеу әдіснамасына кіріспе: негіздерге шолу. Зерттеу міндеті: ғылыми ойлау. Әдебиетке шолу: әдебиеттерді шолудың маңыздылығы, қажеттіліктері, мақсаттары, дереккөздері, әдебиеттің функциялары. Зерттеу гипотезалары: мәні, анықтамалары, табиғаты, функциялары, маңызы, гипотезаның түрлері, гипотезадағы айнымалылар, гипотезаны тұжырымдау, гипотезаны тексеру. Зерттеу тәсілі: философиялық негіз, сапалық және сандық көзқарас, аралас әдіс. Зерттеу стратегиялары: эксперимент, этнография, феноменология, негізделген теория, практикалық зерттеулер.

Докторлық диссертацияны жазу және қорғау
  • Кредит саны - 12
  • Бақылау түрі - Докторлық диссертация
  • Сипаттамасы - Докторлық диссертацияны жазу және қорғаудың мақсаты: докторлық диссертацияны қорғау үшін ғылыми-зерттеу жұмыстарының мазмұнын жариялау қабілетін қалыптастыру болып табылады. Курсты оқу барысында докторант төмендегідей білімдерді меңгереді: 1. теориялық немесе қолданбалы міндеттерді шешуге мүмкіндік беретін жаңа ғылыми негізделген теориялық және эксперименттік нәтижелердің мазмұнын негіздеу немесе нақты ғылыми бағыттарды дамытудағы басты жетістік; 2. қызметтің кəсіби саласының ерекшелігіне қарай берілген тапсырмалардың шешімдерінің толықтығын бағалауды түсіндіру; 3. олар зерттеулер мен практикалық мәселелерді шешудің балама шешімдерін талдай алады және осы нұсқаларды іске асыру перспективаларын бағалайды; 4. ғылыми мәтіндерді жазу дағдыларын қолдануға және оларды ғылыми басылымдар мен презентациялар түрінде көрсету. 5. ғылыми іздестіруді жоспарлау және құрылымдау, ғылыми-зерттеу проблемасын анық көрсету, оны зерттеудің жоспары / бағдарламасы мен әдістерін әзірлеу, мемлекеттік білім беру мекемесінің талаптарына сәйкес ғылыми дәреже бойынша диссертация түрінде ғылыми-біліктілік жұмысын ресімдеу «8D07502 -Стандарттау және сертификаттау (салалар бойынша)» білім беру бағдарламасы бойынша философия докторы (PhD). Докторлық диссертацияны жазу және қорғауды оқу нәтижесінде докторанттар төмендегі мәселелерді қарастырады: Қорғауға ұсынылатын диссертацияларды рәсімдеу үшін құжаттарды ресімдеу. Диссертацияның ақпараттық картасы және тіркеу-тіркеу карточкасы (Visio 2003 форматында). Диссертациялық жұмыстың алдын-ала қорғалған мекемесінің мәжілісінің хаттамасынан үзінді. Жоғары аттестаттау комиссиясына хат жазыңыз. Авторефератты жариялау мүмкіндігі туралы сараптамалық қорытынды. Диссертацияны жариялау мүмкіндігі туралы сараптамалық қорытынды. Есеп комиссиясының отырысының хаттамасы. Дауыс беру бюллетені. Диссертациялық кеңес отырысының стенограммасы. Ғылыми мақалалар тізімі. Ресми қарсыластың жауабы. Жетекші ұйымға шолу. Ғылыми кеңесшіні еске алу.

2021-2024 жылдардағы мәліметтер көрсетілген

пәндер

Денсаулық сақтаудағы енгізілген жүйелер және олардың қосымшалары
  • Бақылау түрі - [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
  • Сипаттамасы - Пәннің мақсаты денсаулық сақтаудағы практикалық міндеттерді қазіргі заманғы инструменталды құралдармен шешу үшін енгізілетін жүйелерді қолдану қабілетін қалыптастырудан тұрады. Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Енгізілетін жүйелер. Нақты уақыт механизмдері. Енгізілетін есептеу жүйелері. СҚҚ жоғары деңгейлі құру мүмкіндіктері. 5 СҚҚ архитектуралық жобалау. СҚҚ құру процесінің аспектілік моделі. Техникалық құралдар СҚҚ. СҚҚ ұйымдастырудың модульдік принципі. СҚҚ желілік интерфейстері. СҚҚ бағдарламалық құралдары. Программалау тілдері: басқару жүйелеріне арналған тілдерге талаптар. СҚҚ баптау және тестілеудің аспаптық құралдары. Бағдарламалық өнімді әзірлеу: қосылатын жүйелерді жобалау ерекшеліктері. SDK-1.1 мысалында қазіргі заманғы контроллердің құрылғысы. Сұйық кристалды индикатор. Сыртқы жады. SDK-1.1 үшін аспаптық құралдар. SDK-1.1 стендін бағдарламалау мысалдары.

Медицина саласына арналған қолданбалы электротехника және электроника
  • Бақылау түрі - [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
  • Сипаттамасы - Пәннің мақсаты медициналық электроника және биомедициналық диагностика саласындағы физикалық және техникалық есептерді шешу қабілетін қалыптастырудан тұрады. Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Медицинадағы электрлік өлшеулер. Медициналық өлшеу құралдары. Электродтар және микроэлектродтар: электрокардиографтар мен электрэнцефалографтардың электродтары. Электр организм жүйесі: электрод-организм жүйесін ауыстырудың баламалы сұлбалары. Резистивті датчиктер. Фотоэлектрлік аспаптар. Жартылай өткізгіш фототүрлендіргіштер. Термоэлектрлік түрлендіргіштер. Медициналық құрылғылар: тері қабаттарының температурасын өлшеу үшін инфрақызыл сәулеленуге сезімтал фотодатчиктерді қолдану. Пьезоэлектрлік түрлендіргіштер. Өлшеуіш күшейткіштер және сүзгілер. Медициналық мақсаттағы электрондық құрылғылардың функционалдық тораптары. Диагностикалық және терапиялық құрылғылардың құрылымы мен схемотехника. Өлшеу және тіркеу арналары. Электрондық электростимуляторлар.

Медициналық визуализация үшін терең оқыту
  • Бақылау түрі - [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
  • Сипаттамасы - Пәннің мақсаты: медициналық суреттер негізінде визуализация және диагностика үшін машиналық оқыту моделін құру қабілетін қалыптастырудан тұрады. Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Медициналық бейнеге кіріспе. Медициналық бейнелеу негіздері. Проекциялық рентгенография нәтижелерін визуализациялау: сәулелену, электрондар, ионизация, жабдықтар, электрондар, жанама әсерлер, сүйек сынықтарын анықтау және диагностикалау. Компьютерлік томографияның (КТ) нәтижелерін визуализациялау: терминология және құрал-жабдықтар, сонограммалар, КТ мәліметтерін ұсыну, кескіндерді қалпына келтіру. Ультрадыбыстық бейнелеу: жүйенің архитектурасы, компоненттері, терминология, дыбыстың сынуы мен жылдамдығы туралы ескерту, бейнелеу және типтік қолдану, артефактілер, озық әдістер. Магнитті-резонанстық бейнелеу нәтижелерін визуализациялау: катушкалар, инверттелген протондар, Фарадей индукциясы, неврологиялық ауруларды визуализациялау.

Медициналық диагностика үшін машиналық оқыту
  • Бақылау түрі - [АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
  • Сипаттамасы - Пәннің мақсаты: медициналық ауруларды диагностикалауда машиналық оқыту әдістерін қолдану қабілетін қалыптастырудан тұрады. Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Медициналық диагностикаға кіріспе. Компьютерлік көру көмегімен ауруларды анықтау. Медициналық диагностика моделін құру және оқыту. Суреттің жіктелуі және класс теңгерімсіздігі. CNN архитектурасы. Шағын жаттығу жиынтығымен жұмыс. Модельдік тестілеу. Сезімталдық, ерекшелік және бағалау көрсеткіштері. ROC қисығы және шекті мәні. Медициналық бейнелерді сегментациялау. 2D U-Net және 3D U-Net кескін сегментациясы. Сегменттеу үшін деректер көлемін ұлғайту. Кескінді сегменттеу үшін жоғалту функциясы. Әртүрлі популяциялар және диагностикалық технологиялар. Науқасты емдеу нәтижелерін өлшеу.

2021-2024 жылдардағы мәліметтер көрсетілген

ТӘЖІРИБЕЛЕР

Зерттеу
  • Бақылау түрі - Защита практики
  • Сипаттамасы - Тәжірибе мақсаты: өзекті ғылыми мәселені зерттеуде тәжірибе жинақтау, оқу процесінде алған кәсіби білімдерін кеңейту және өз бетімен ғылыми жұмысты жүргізудің практикалық дағдыларын дамыту. Практика экономикалық білімдерді зерттеу, талдау және қолдану дағдыларын дамытуға бағытталған.

Педагогикалық
  • Бақылау түрі - Защита практики
  • Сипаттамасы - Дәрістерді, семинарларды өткізудің практикалық және оқу-әдістемелік дағдыларын қалыптастыру, ғылыми және теориялық білімдерді, шығармашылық қызметтегі практикалық дағдыларды мамандықтардың пәндерінен сабақ өткізу жағдайында пайдалану; өз заманауи кәсіби техникалары қолдану, оқыту әдісі практикада соңғы теориялық, әдістемелік жетістіктерді қолдануға, оқу-әдістемелік құжаттарды жасауға мүмкіндік береді.

2021-2024 жылдардағы мәліметтер көрсетілген