Бекітілдіутвержден

операторлары. 
Тасушы 
машиналардағы  деректерді 
ұйымдастыру.  Иерархиялық 
құрылымдардың  физикалық 
кӛрінісі. Желілік құрылымның 
физикалық 
кӛрінісі. 
Байланыстар 
мен 
деректердің 
бӛлінуінің 
физикалық  кӛрінісі.  Деректер 
қорын 
ұйымдастырудың 
файлдық архитектурасы.
 
Күтілетін  нәтиже: 
 
Пәнді 
оқу 
барысында 
студент 
деректер 
қорының 
администраторлық 
функцияларын 
орындай 
алуы; 
Жобаланатын 
деректер  қорының  сызбасын 
және ішкі сызбасын суреттеу 
және жӛндестіруді; ДҚБЖ
-
ны 
және  жұмыс  істеу  ортасына 
қажетті 
қолданбалы 
программалар 
 
пакетін 
таңдауды;  Қажетті  жұмыс 
аймағы үшін деректер қорын 
жобалай алуы керек.
 
Құзіреті:  Желілік  деректер 
қорын  құру  және  қолдану 
аймағындағы 
теориялық 
білімдер  мен  практикалық 
дағдыларды меңгерген
 
объединения. 
Операторы 
манипулирования  данными. 
Организация  данных  на 
машинных 
носителях. 
Физическое  представление 
иерархических 
структур. 
Физическое  представление 
сетевых 
структур. 
Физическое  представление 
с  разделением  данных  и 
связей. 
Архитектура 
файловой  организации  баз 
данных
 
Ожидаемые результаты: 
В 
процессе 
обучения 
дисциплины 
студент 
должен  знать  выполнять 
функции 
администратора 
базы 
данных; 
умение 
описывать  и  отлаживать 
схемы 
и 
подсхемы 
проектируемых баз данных; 
выбрать  СУБД  и  пакеты 
прикладных 
программ 
окружения;  проектировать 
структуру  базы  данных  для 
произвольной  предметной
 
области; 
овладеть 
практическими 
навыками 
ведения, 
заполнения, 
упорядочения, 
поиска 
данных  в  базе;  умение 
разработать 
методы 
поддержания  базы  данных 
в 
работоспособном 
состоянии; 
производить 
анализ  функционирования, 
сопровождения 
и 
модификации  базы данных; 
приобрести 
навыки 
в 
оформлении 
проектной 
документации 
по 
коммерческим 
базам 
данных.
 
Компетенции
: 
владеет 
теоретическими знаниями и 
практическими  навыками  в 
области 
разработки 
и 
эксплуатации  сетевых  баз 
данных
 
 
and 
subcircuit 
projected 
databases; select the database 
and 
application 
packages 
environment; 
design 
the 
database  structure  for  an 
arbitrary 
domain; 
learn 
practical  skills  of  conducting, 
filling,  ordering,  data  retrieval 
in  the  database;  ability  to 
develop 
methods 
for 
maintaining  the  database  in 
working  condition;  analyze  the 
operation,  maintenance  and 
modification  of  the  database; 
acquire  skills  in  the  design  of 
project 
documentation 
on 
commercial databases. 
Competencies:He  possesses 
the  theoretical  knowledgeand 
practical 
skillsin 
the 
field 
ofdevelopment  and  operation 
ofthe networkdatabase 
ЭК
 
ЭК 
 
EC 

Пәннің шифры 
 WT 3327 
Пән 
атауы: 
Web-
технологиялары
 
Пререквизиттері
:  
Информатика
 
Постреквизиттері
: 
Интернетте программалау
 
Мақсаты:
 
қазіргі 
кезде 
жылдам,  епкінмен  дамып 
келе 
жатқан 
Web 
технологиялардың 
әртүрлі 
қызметтерімен 
таныстыру 
болып табылады. 
 
Пәнге  берілген  қысқаша 
сипаттама
: 
 
Web-
технологияларының  қолдану 
орталары. 
Интернеттегі 
клиент
-
серверлік 
архитектурасы. 
Компьютерлік 
тораптар. 
Интернеттегі 
тораптардың 
иерарахиясы. 
Әртүрлі 
деңгейлі  тораптардағы  Web
-
технологиялар. 
Инернетке 
ақпаратты  жіберу.    TCP/IP 
протоколдарының  стэгі.  IP  –
 
бағдарының 
үрдісі. 
Броузерлер  мен  серверлер. 
Web-
технологияларының 
негіздері.  Гипермәтін  және 
Web-
парақтар. 
Web
-
қосымшаларын 
құру 
технологиялары.  
Статистикалық 
және 
динамикалық 
HTML
-
парақтар. 
Құжатты 
гипермәтіндік 
белгілейтін 
HTML  тілі.  HTML
-
де  CSS
-
ті 
қолдану 
технологиялары. 
Web-
қосымшаларындағы 
графика. Flash технологиясы.
 
Күтілетін 
нәтиже
: 
Студенттер 
пәнді 
оқу 
нәтижесінде 
Интернет 
құрылымының 
жалпы 
принциптерін,  HTML  тілінің  
негізгі ұғымдарын білуі, Web
-
сайт құру барысында әртүрлі 
технологияларды  пайдалана 
білулері 
және 
Microsoft 
Шифр 
дисциплины 
WT3327 
Название 
дисциплины: 
Web-
технологии
 
Пререквизиты: 
Информатика
 
Постреквизиты: 
Программирование 
в 
Интернет
 
Цель  изучения
: 
Целью 
дисциплины 
«
Web-
технологии» 
является 
освоение 
технологий, 
принципов  организации  и 
функционирования 
Интернет, 
обучение 
методам 
проектирования 
приложений 
для 
использования 
в 
среде 
Интернет. 
 
Краткое 
содержание 
основных 
разделов: 
Понятие 
об 
Web-
технологиях  передачи  и 
обработки 
информации. 
Обзор 
типов 
Web-
приложений. 
Среды 
применения 
Web-
технологий. 
Клиент
-
серверная  архитектура  в 
Интернет. 
Компьютерные 
сети. 
Web-
технологии  
всетях  различного  уровня. 
Передача  информации  в 
Интернет.  Стек  протоколов 
ТСР/
IP
. 
Адресация 
в 
Интернет. 
 
Система 
доменных  имен.    Браузеры 
и  серверы.  Формат 
URL-
адреса. 
Основы 
Web-
технологий. 
Протоколы 
прикладного уровня модели 
OSI
.  Гипертекст  и 
Web-
страницы. 
Технологии 
создания 
Web-
приложений. 
Статические 
и 
динамические 
HTML-
страницы.
 
Язык 
гипертекстовой 
разметки 
документов  
HTML
.Технология 
использования в 
HTMLCSS. 
Identifier discipline WT 3327 
Title 
discipline: 
Web-
technology 
Prerequisites: 
Computer 
Science 
PostrekvizityProgramming 
Internet 
The  purpose  of  the  study: 
The  purpose  of  discipline 
«Web-technology" 
is 
the 
development  of  technologies, 
principles  of  organization  and 
functioning  of  the  Internet, 
training 
in 
designing 
applications  for  use  in  the 
Internet environment. 
Blurb  main  sections:  The 
concept 
of 
Web-based 
information  transmission  and 
processing.  Overview  of  Web-
based 
applications. 
Web-
application 
environment 
technologies. 
Client-server 
architecture  in  the  Internet. 
Computer 
networks. 
Web-
technology 
networks 
at 
different 
levels. 
The 
transmission  of  information  on 
the  Internet.  Protocol  stack 
TCP  /  IP.  Addressing  Internet. 
Domain 
Name 
System. 
Browsers  and  servers.  URL-
address  format.  Web-based 
technologies.  Application-level 
protocols 
model 
OSI. 
Hypertext 
and 
Web-page. 
Technology  to  create  Web-
applications. 
Static 
and 
dynamic 
HTML-page. 
Hypertext  Markup  Language 
documents  HTML.Tehnologiya 
use 
HTML 
CSS. 
The 
mechanism of the Web-server. 
Graphics 
in 
Web-based 
applications. 
Technology 
Flash. 
Expected  results:  The  study 
of  the  discipline,  students 
should:  Know  the  principles  of 
organization and functioning of 
the  Internet  and  Web-based 
information 
processing 

FrontPage,  Macromedia  Flash 
бағдарламаларында  жұмыс 
жасай  білуді  меңгерулері  
керек.
 
Құзыреті:Қазіргі 
заманғы 
Web  технологиялар  негізінде 
Web-
сайттарды құра алады
 
Механизм  работы 
Web-
сервера.  Графика  в 
Web-
приложениях. 
Технология 
Flash.  
Ожидаемые результаты
: 
В 
результате 
изучения 
дисциплины 
студенты 
должны:  знать  принципы 
организации
, 
функционирования 
Интернет и 
Web-
технологии 
обработка 
информации; 
уметь 
создавать 
программные  приложения 
на  основе  современных 
Web-
технологий.
 
Компетенции
: 
умеет 
разрабатывать  Web
-
сайты  
на    основе  современных 
Web технологии.  
 
 
technology;  be  able  to  create 
software applications based on 
modern 
Web-based 
technologies. 
Competencies:He  knows  how 
to  developWeb-sitesbased  on 
modernWebtechnologies. 
ЭК
 
Пәннің шифры 
  ZhIZh 4332 
Пән  атауы: 
 
Жасанды 
интеллект жүйелері
 
Пререквизиттері
 
:  
Информатика
 
Постреквизиттері
: 
Ӛндірістік іс
-
тәжірибе
 
Мақсаты: 
жасанды 
интеллект  есептерін  шешу 
әдістеріне 
және 
курс 
мәселелеріне  кіріспе.  Ол 
инженерлік  білім  әдістерін 
және  мазмұнын,  жасанды 
интеллект  жүйесі  ретінде 
нейрон 
желілерін 
және 
эксперттік  жүйелердің  орны 
мен ерекшеліктерін оқытады. 
 
Пәнге  берілген  қысқаша 
сипаттама: 
 
Жасанды 
интеллекттің 
базалық түсініктері. Жасанды 
интеллекттің  есептері  және 
әдістері. 
Терминология. 
Жасанлы 
интеллект 
жүйелерінің  философиялық 
аспектілері. 
Жасанды 
интеллект  жүйелерінің  даму 
тарихы. 
Ақпараттық 
технологиядағы 
жасанды 
интеллекттің 
орны. 
ЭК
 
Шифр 
дисциплины 
SII4332 
Название 
дисциплины: 
Системы 
искуственного 
интеллекта
 
Пререквизиты: 
 
Информатика
 
Постреквизиты: 
Производственная практика
 
Цель изучения: введение в 
курс  проблем  и  методов 
решения 
задач 
искуственного  интеллекта. 
Это 
включает 
изучение 
содержания 
и 
методов 
инженерии 
знаний, 
особенностей 
и 
места 
экспертных 
систем 
и 
нейронных сетей как систем 
искуственного  интелелекта, 
возможностей 
систем 
искуственного интеллекта.
 
Краткое 
содержание 
основных разделов: 
 
Терминология. 
Философские 
аспекты 
проблемы 
систем 
ИИ. 
История  развития  систем 
ИИ.  Место  искуственного 
интеллекта 
в 
ЕС
 
Identifier disciplineSAI 4332 
Title 
discipline:Systems 
ofartificial intelligence 
Prerequisites:informatics 
PostrekvizityInternship 
The 
purpose 
of 
the 
study:introduction 
to 
theproblems  andmethods  for 
solving 
problemsof 
artificial 
intelligence. 
Itincludes 
the 
study 
ofthe 
content 
and 
methodsof 
knowledge 
engineering, 
features 
andspaceof expert systemsand 
neural  networksas  a  system 
ofartificialintelelekta, 
system 
capabilitiesof 
artificial 
intelligence. 
Summary 
of 
the 
main 
sections: 
Terminology. 
Philosophical 
aspects  of  AI  systems.  History 
of  AI  systems.  Place  artificial 
intelligence 
in 
information 
technology.  Trends  in  the 
development 
of 
artificial 
systems  intnllekta.  Problem 
Statement 
Recognition 
of 
images.  Methods  of  pattern 
recognition. 
A 
structured 

Бейнелерді  тану  әдістері. 
Үшӛлшемді 
объектілерді 
анықтау. 
Мәліметтерді 
кӛрсету әдістері. Бірінші ретті 
логика  предикаттары.  Білім 
және  мәліметтер.  Білімді 
құрылымдау 
және 
классификациялау  тәсілдері. 
Білімді  кӛрсетудің  логикалық 
және  эвристикалық  әдістері. 
Предикат, 
формулалар, 
жалпылылық  және  бар  болу 
кванторлары 
түсініктері. 
Ережелер
-
ӛнімдер. 
Логикалық  нәтиже  әдістері: 
тура  және  кері.  Логикалық 
нәтижедегі 
таңдау 
ережелерінің  стратегиялары. 
Ережелер
-
ӛнімдер 
білімді 
кӛрсету 
әдісіндегі 
кемшіліктер  мен
 
жетістіктер. 
Семантикалық  желілер  мен 
фреймалар.  Семантикалық 
желілердің  негізгі  түсініктері. 
Семантикалық 
желілердегі 
қатынас 
түрлері. 
Семантикалық 
желілердегі 
ақпараттарды 
ӛңдеу 
принциптері. Фреймнің негізгі 
түсініктері, 
қасиеттердің 
берілуі. 
Фрейм 
желілері. 
Экспертті жүйелер. Экспертті 
жүйелердің 
мінездемесі. 
Экспертті  жүйелерді    құру 
технологиясы: 
Эксперттік 
жүйелерді  құру  сатылары. 
Эксперттік 
жүйелерді 
құрудағы 
оның 
модификациясы.  Эксперттік 
жүйелерді 
құрудағы 
инструменттік  құралдар.  Күй 
кеңісігінде 
шешімді 
іздеу 
әдістері.    Шешімді  іздеу 
әдістерінің 
классификациясы.  Бір  күй 
кеңістігінде 
іздеудің 
қарапайым 
әдістері. 
Тереңдікке 
толық 
таңдау 
әдісімен 
іздеу. 
Қайтару 
механизмі.  Ендікке  толық 
таңдау 
әдісімен 
іздеу. 
Күйлердің  кӛр  саны  бар 
информационных 
технологиях. 
Тенденции 
развития 
систем 
искуственного  интнллекта. 
Постановка 
задачи 
распознования 
образов. 
Методы 
распознавания 
образов. 
Структурный 
подход  к  анализу  образов. 
Выделение 
признаков. 
Знания  и  данные.  Способы 
структурирования 
 
и 
классификация 
знаний. 
Логические и эвристические 
методы 
представления 
знаний. Понятие предиката, 
формулы, 
кванторов 
всеобщности 
и 
существования. 
Интерпретация  формул  в 
логике 
предикатов 
1
-
го 
порядка.  Структура  правил
-
продукций. 
Методы 
логического 
вывода: 
прямой 
и 
обратный. 
Стратегий  выбора  правил 
при  логичесском  выводе. 
Основные 
понятия 
семантических  сетей.  Типы 
отношений в семантических 
сетях.  Основные  понятия 
фрейма, 
наследование 
свойств.  Сети  фреймов.  
Характеристики  экспертных 
систем. 
Функции 
экспертных 
систем. 
Средства 
построения 
экспертных 
систем. 
Назначение 
компонент 
экспертных  систем.  Этапы 
разработки 
экспертных 
систем. 
Модификация 
экспертных  систем  при  ее 
разработке. 
Инструментальные 
средства 
разработки 
экспертных 
систеи. 
Классификация 
методов 
поиска 
решений. 
Простейшие методы поиска 
в 
одном 
пространстве 
состояний.  Поис  методом 
approach  to  the  analysis  of 
images.  Feature  extraction. 
The  knowledge  and  data.  The 
methods  of  structuring  and 
classification  of  knowledge. 
The 
logical 
and 
heuristic 
methods 
for 
knowledge 
representation. The notion of a 
predicate  formula,  and  the 
existence 
of 
universal 
quantifiers.  Interpretation  of 
formulas  in  predicate  logic  of 
the  1st  order.  The  structure  of 
the rules-productions. Methods 
of 
inference:  forward 
and 
reverse. 
Strategies 
logichesskom  selection  rules 
for 
the 
withdrawal. 
Basic 
concepts 
of 
semantic 
networks. 
The 
types 
of 
relationship 
in 
semantic 
networks. 
Concepts 
frame, 
property  inheritance.  Network 
frames. 
Characteristics 
of 
expert  systems.  Options  of 
expert  systems.  Means  of 
construction of expert systems. 
Assignment 
component 
of 
expert  systems.  Stages  of 
development 
of 
expert 
systems. Modification of expert 
systems  in  its  development. 
Development  tools  of  expert 
systems. 
Classification 
of 
solutions. 
The 
simplest 
methods  of  searching  in  the 
same  state  space.  Pois  brute 
force deep. The mechanism of 
the  return.  An  exhaustive 
search  in  width.  Heuristic 
search  space  with  a  large 
number 
of 
states. 
Classification  of  uncertainty. 
Bayes'  formula  and  a  logical 
conclusion based on the theory 
of 
probability. 
The 
logical 
method  based  on  coefficients 
of  confidence.  The  likelihood 
ratio and the logical conclusion 
of  their  osnove.Formaty  rules 
eksperttnyh 
systems 
with 
probabilistic 
inference. 

кеңістікте 
эвристикалық 
іздеудің 
әдістері. 
Анықталмағандық 
шарттарында білімді кӛрсету. 
Анықталмағандық  түрлерінің 
классификациясы.  Сенімділік 
коэффициенттері  негізіндегі 
логикалық 
әдіс. 
Байес 
формуласы 
және 
ықтималдылық 
теориясы 
негізіндегі 
логикалық 
нәтижелер. 
Тиістілік 
функциясының  түсінігі  және 
оның 
анықтамасы 
мен 
қасиеттері.  Шынайы  қатынас 
және 
оның 
негізіндегі 
логикалық  нәтиже.  Оларды 
логикалық  шешімде  қолдану 
мүмкіндіктері. 
Ықтимал 
нәтижесі 
бар 
экспертті 
жүйелер 
ережелерінің 
форматтары. 
Нейронды 
желілер. 
Жасанды 
және 
табиға  нейронды  желілер 
және 
нейрондар 
жайлы 
негізгі  түсініктер.  Нейрондық 
дық 
желілердің 
программалық 
және 
аппараттық жүзеге асуы. 
 
Күтілетін 
нәтиже:
 
білімдерді 
ұсыну 
модельдерінің түрлі әдістерін 
(модель)  қолдана  отырып, 
студенттерді  білімдер  қоры 
эксперттік 
жүйелерде 
программалауға 
үйрету;  
жасанды 
интеллект 
тілдерінің негізін ұғындыру. 
 
Құзіреті: 
 
 
Білімдерді 
берудің 
әртүрлі 
әдістері 
туралы, жасанды интеллектің 
жүйелері ретінде  нейрондық 
желілер 
мен 
эксперттік 
жүйелердің 
ерекшеліктері 
туралы 
білімдері 
қалыптасқан
 
полного 
перебора 
в 
глубину. 
Механизм 
возврата.  Поиск  методом 
полного 
перебора 
в 
ширину. 
Методы 
эвристического  поиска  в 
пространстве  с  большим 
числом 
состояний. 
Классификация 
видов 
неопределенности. 
Формула 
Байеса 
и 
логический 
вывод 
на 
основе теории вероятности. 
Логический 
метод 
на 
основекоэфициентов 
уверенности. 
Отношение 
правдоподобия 
 
и 
логический  вывод  на  их 
основе.Форматы 
правил 
эксперттных 
систем 
с 
вероятностным 
выводом.Дедуктивный 
вывод,  основанный    на 
нечетких  знаниях.Нечеткие 
знания. 
Нечеткое 
множество. 
Основныеопераций    над 
нечеткими 
множествами. 
Нечеткое 
 
отношение. 
Лингвистическая 
переменная. 
Логический 
вывод  на  основе  нечеткой 
логики. 
Нечеткиевысказывания 
и 
операции  над  ними.  Этапы 
нечетких 
логических 
выводов.Нейтронные  сети. 
Основные 
понятия 
об 
естественных 
и 
искусственных  нейтронных 
сетях 
и 
нейтронах.Классификация 
нейтронных 
сетей.Программная 
и 
аппаратная 
реализации 
нейтронных 
сетей.Однослойные 
перцентроны. 
Многослойные 
перцентроны. 
Обучение 
перцептронов.Обучение 
нейронной  сети.  Обучение 
Deductive  inference  based  on 
fuzzy 
knowledge. 
Fuzzy 
knowledge.  Fuzzy  set.  The 
basic operations on fuzzy sets. 
Fuzzy 
relation. 
Linguistic 
variable.  The  inference  based 
on 
fuzzy 
logic. 
Nechetkievyskazyvaniya 
and 
operations  on  them.  Stages  of 
fuzzy 
inference. 
Neutron 
network. The basic concepts of 
natural  and  artificial  neural 
networks  and  neural  networks 
neytronah.Klassifikatsiya. 
Software 
and 
hardware 
implementation 
of 
neural 
networks. 
Single-layer 
pertsentrony. 
Multilayer 
pertsentrony. 
Education 
perceptrons.  Neural  network 
training.  Learn  with  a  teacher 
and  without  a  teacher.  Back 
propagation 
algorithm. 
Network 
vsterchnogo 
distribution.  Hopfield  Model. 
Model 
Kohonnsna. 
Expected  results:Know  the 
theoretical  bases  of  expert 
systems 
and 
artificial 
intelligence systems, principles 
of  construction  and  operation 
of  expert  systems,  speech 
recognition  and  generation, 
architecture  and  paradigms  of 
creation 
tools 
FIC 
Competencies:a picture of the 
various  methods  of  knowledge 
representation,  features  expert 
systems  and  neural  networks 
as  the  artificial  intelligence 
systems 

с  учителем    и  без  учителя. 
Алгоритм 
обратного 
распространения  
ошибки.Сети 
встерчного 
распространения.  Модель  
Хопфилда. 
Модель 
Кохоннсна.
 
Ожидаемые результаты: 
Знать 
теоретические 
основы  экспертных  систем 
и  систем  искусственного 
интеллекта, 
принципы 
построения 
и 
функционирования 
экспертных  систем,  систем 
распознавания  и  генерации 
речи, 
архитектуру 
и 
парадигмы 
создания 
инструментальных  средств 
СИИ
 
Компетенции
: 
имеет 
представление о различных 
методах 
представления 
знаний, 
особенностей 
экспертных 
систем 
и 
нейронных сетей как систем 
искусственного интеллекта
. 
 
 
ЭК
 
Пәннің шифры: 
Ily 1103 
Пән атауы: Ілиястану
 
Переквизиттері:
 
қазақ 
әдебиетінің мектеп курсы
 
Постреквизиттері: жоқ
 
Мақсаты:
 
Классик 
ақын, 
жазушы, 
публицист, 
драматург, 
аудармашы, 
фольклорист, 
әдебиет 
зерттеушісі, 
тарихшы, 
фельетон  жанрының  негізін 
салған  кӛп  қырлы  талант 
Ілияс 
Жансүгіровтің 
зертханасына 
«енгізіп», 
шеберлік  мектебін  саралау, 
таразылау, 
суреткердің 
сырын түсіндіру.
 
Пәнге  берілген  қысқаша 
сипаттама

жүктеу/скачать 2,09 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: