• ғылыми - педагогикалық бағыт - техника ғылымдарының магистрі

ON 1 шешілетін есептің прецеденттері болып табылатын мәліметтердің ақпараттық ағындарын талдау және синтездеу негізінде индуктивті оқыту үшін бағдарламалық қамтамасыз етуді (БҚ) әзірлеудің ұғымдық аппаратын, әдістерін, әдістемелерін және технологияларын қолдану. Банк саласына, интернет саудаға, IoT, әлеуметтік желілерге, күрделі техникалық объектілердің(ТҚ) өлшеу құрылғыларының деректеріне, ДЦ серверлеріне тән осындай тапсырмалар жиынтығы;
ON 2 интернет кеңістігінің үлкен ақпараттық ағындарын модельдеу және формализациялау үшін салыстырмалы–регрессиялық, салыстырмалы-ықтималдық, жүйелік және құрылымдық талдау жүргізу. Data mining & information extraction тәсілдерін осы статистикалық әдістерге балама ретінде қолдану;
ON 3 желілік техникалық, экономикалық-маркетингтік, банктік, ақпараттық және болжау міндеттерін шешу, Data-орталықтарда сараптамалық жүйелермен жинақталған білім базаларына негізделген, бұл мәліметтерді бірыңғай, түсінікті және өзін-өзі оқытатын формальды математикалық модельге құрылымдау үшін;
ON 4 көптеген ситуациялық нысандарды және көптеген ықтимал пікірлерді, жүйенің себеп - уақыттық дамуына байланысты зерттелетін реакцияларды құру үшін деректер серверлерінің ағындарын өңдеу, ТҚК, интернет көздерін өңдеу. Гуглов имитаторы DeepMind көмегімен типтік есептерді шеше білу;
ON 5 формальды математиканың аналитикалық тәсілдерінің әдіснамалық негіздерін анық логика концепцияларымен және шешімдерді эмпирикалық формализацияға негізделген нейронды желілер алгоритмдерімен анықтау;
ON 6 ДЦ, интернет-ресурстар ақпаратының әртүрлі ағындарын, күрделі ТҚК көптеген датчиктерінің көрсеткіштерін жинақтауға арналған тиімді әзірленген өзін-өзі оқытатын жүйелер.;
ON 7 ДЦ жаңа білім базалары мен сегменттерін құру. Әл-Фараби атындағы ҚазҰУ-дың БО-ның үлкен деректер ағындарын өңдеу бойынша өздігінен оқылатын математикалық модельдерді қалыптастырумен ТҚ және бизнес үдерістерге арналған пилоттық Machine Learning жобалау;
ON 8 мұғаліммен терең оқыту үшін жасанды нейрондық желілер базасында жобалар құру, қателерді түзету, қателерді кері тарату және драмалық впекторлар әдістерін қолдану;
ON 9 бизнес компаниялардың қызметкерлерін оқыту үшін пилоттық курстарды қалыптастыру, үлкен деректер, Машиналық оқыту және интерфейстерді әзірлеу бойынша тренингтер өткізу. ML / AI / Big Data ұғымдық аппаратын және оларды қолдану аясын айқын және көрнекі түрде таныстыру;
ON 10 функцияларды аппроксимациялауда Machine Learning пакетінің қолданбалы бағдарламаларын пайдалану, қолжазба мәтінін тану, техникалық диагностика дағдыларын меңгеру;
ON 11 Machine Learning әдістерін уақыт қатарлары немесе сигналдарды, кескіндерді немесе бейнелерді зерттеу үшін қолдану;
ON 12 әр түрлі әдеби көздерден алынған ақпаратпен жұмыс істеу дағдыларын пайдалану, оны аудиторияның ерекшелігін ескере отырып, әртүрлі формада хабарламалар, презентациялар және баяндамалар түрінде ұсыну, проблемалық сұрақтарға өз көзқарасын негіздеп және сауатты баяндау. ББ ғылыми-зерттеу мәселелерін іздестіру және шешу кезінде командада тиімді жұмыс істеу.