Хабарландырулар

  • image image image image
    • AYU портал
    shape
    shape

    Кафедра меңгерушісі

    Team

    Казбекова Гулнур Нагиметовна

    техника ғылымдарының кандидаты, қауымдастырылған профессор   

    Түйіндеме Pdf Icon, Transparent Pdf.PNG Images & Vector - FreeIconsPNG

    Дәрістер

    №1 дәріс АҚПАРАТТЫҚ ЖҮЙЕЛЕР ИНФРАҚҰРЫЛЫМЫНА КІРІСПЕ

    №2 дәріс ЖЕЛІЛІК ИНФРАҚҰРЫЛЫМ

    №3 дәріс. СЕРВЕРЛІК ИНФРАҚҰРЫЛЫМ

    №4 дәріс. ДЕРЕКТЕР ОРТАЛЫҚТАРЫ

    №5 дәріс. БҰЛТТЫҚ ИНФРАҚҰРЫЛЫМ

    №6 дәріс. АҚПАРАТТЫҚ ҚАУІПСІЗДІК ИНФРАҚҰРЫЛЫМЫ

    №7 дәріс. ДЕРЕКТЕРДІ САҚТАУ ЖҮЙЕЛЕРІ

    №8 дәріс. ДЕРЕКТЕРДІ САҚТАУ ЖҮЙЕЛЕРІ

    №9 дәріс. ДЕРЕКТЕРДІ САҚТАУ ЖҮЙЕЛЕРІ

    №10 дәріс. IT ҚЫЗМЕТТЕРДІ БАСҚАРУ (ITSM)

    №11 дәріс. АВТОМАТТАНДЫРУ ЖӘНЕ БАСҚАРУ ЖҮЙЕЛЕРІ

    №12 дәріс. ҚАУІПСІЗДІК ЖӘНЕ ДЕРЕКТЕРДІ ҚОРҒАУ

    №13 дәріс. ИНФРАҚҰРЫЛЫМНЫҢ ТИІМДІЛІГІН БАҒАЛАУ

    №14 дәріс. ИНФРАҚҰРЫЛЫМНЫҢ ТИІМДІЛІГІН БАҒАЛАУ

    Дәріс 1. Халықаралық ақпарат алмасу стандарттары

    Дәріс 2. Қауіп ұғымы. Қазақстанда жұмыс істеу жағдайындағы ақпараттық қауіпсіздік

    Дәріс 3. Вирус түрлері туралы түсінік. Ақпараттық жүйенің ықтимал бұзылуының түрлері

    Дәріс 4. Мемлекеттік құпияға қатысты негізгі нормативтік басқару құжаттары, нормативтік анықтамалық құжаттар

    Дәріс 5. Ақпараттық қауіпсіздік теориясының негізгі ережелері. Мемлекет деңгейінде ақпараттық қауіпсіздікті қамтамасыз ету саласындағы мақсаты мен міндеттері

    Дәріс 6. Ақпараттық қауіпсіздік модельдері және оларды қолдану

    Дәріс 7. Ресурстарға қол жеткізуді басқару. Қорғау домендері. Қол жеткізуді басқару тізімдері. Мүмкіндіктер тізімі

    Дәріс 8. Операциялық жүйелердің қауіпсіздігі. Жоғары сенімді есептеу базасы

    Дәріс 9. Ақпараттық қауіпсіздендіруді қамтамасыз ету жүйелерінің сипаттамалық қасиеттері

    Дәріс 10. Аутентификация. Әлсіз парольдер. Unix-тегі құпия сөзді қорғау. Бір реттік парольдер

    Лекция 1. Машиналық оқытудың негіздері.

    Лекция 2. Машиналық оқыту негіздері. Логикалық модельдері.

    Лекция 3. Машиналық оқыту, жасанды интеллект және нейрондық желілердің айырмашылығы.

    Лекция 4. Расс-Лассо регрессиясы: олардың дұрыс қолдануы

    Лекция 5. Машиналық оқытудың логикалық моделі. Ранжирлеу шежіресі

    Лекция 6. Machine Learning VS Адамды оқыту

    Лекция 7. Ықтималдық және статистикалық шешім қабылдау модельдері. Статистикалық шешім қабылдау әдістері тәуекелге ұшырайды

    Лекция 8. Машиналық оқытудың қолдану ауқымы

    Лекция 9. Data Mining модельдері

    Лекция 10. Data Mining модельдерінің түрлері

    Лекция 11. Білімдерді ұсыну үшін семантикалық желілер.

    Лекция 12. Критериалды әдістер. Шешімді қабылдаудың кейбір әдістемелері. Шешім көпкритериалды қабылдауының оқу мысалы.

    Лекция 13. Ықтималдық әдістер. Нейрон желілері

    Лекция 14. Сараптамалық жүйелермен жұмыс істеу технологиясы. Сараптамалық жүйелердің құрылымы және жіктеуі.

    Лекция 15. Сараптамалық жүйелерді жасау технологиясы. Құрастырудың негізгі кезеңдері.