Образовательная программа PhD "Интеллектуальные системы" готовит исследователей и разработчиков интеллектуальных информационных систем и IoT, способных проектировать, внедрять и управлять решениями на базе методов искусственного интеллекта (интеллектуальный анализ данных, машинное и глубокое обучение, нейронные сети). Обучение сочетает теоретическое моделирование интеллектуальных процессов и экспериментальную реализацию (программные прототипы и системы), ориентируясь на актуальные профессиональные стандарты и тренды ИТ-сферы Казахстана.

— Методы глубокого обучения;
— Теоретическая компьютерная инженерия;
— Актуальные проблемы в прогнозировании.

— Аналитико-исследовательская компетенция — анализ и структурирование профессиональной информации, подготовка аналитических обзоров с обоснованными выводами и рекомендациями (ПК1);
— Компетенция постановки задач и требований к интеллектуальным системам — разработка ТЗ/техусловий, определение целей, критериев эффективности и ограничений применимости (ПК2, ПК7);
— Компетенция моделирования знаний и разработки методов ИИ — построение моделей представления знаний, применение техник решения задач ИИ и инженерии знаний, разработка методов для нестандартных задач (ПК4, ПК6);
— Компетенция проектирования и разработки интеллектуальных систем — создание новых методов проектирования/разработки ИС, реализация человеко-компьютерного взаимодействия, решение оптимизационных задач с применением алгоритмов ИИ (ПК3, ПК5);
— Стратегико-прогностическая и инновационная компетенция — прогнозирование развития интеллектуальных систем и продвинутых ИТ, развитие конкурентных идей и направлений исследований/внедрения (ПК8, ПК9).

— Фокус на передовых методах ИИ: углублённое изучение ML/DL, нейросетей, инженерии знаний и интеллектуального анализа данных с ориентацией на создание новых методов и моделей;
— Практика на реальных “умных” средах: проектирование и внедрение решений для smart city/smart home/IoT, включая мониторинг и управление;
— Связка “теория + эксперимент”: математическое моделирование интеллектуальных процессов и обязательная программная/прототипная реализация решений;
— Подготовка к исследованиям и инновациям: развитие компетенций для R&D, публикаций, патентования и внедрения интеллектуальных технологий в индустрии;
— Высокая прикладная востребованность: компетенции применимы в здравоохранении, безопасности, транспорте, финтехе, промышленности и других сферах, где нужны автономные и обучающиеся системы.

— Research Scientist / Научный сотрудник (AI/Intelligent Systems);
— ML/Deep Learning Engineer (инженер по машинному обучению);
— Архитектор интеллектуальных систем / AI Solutions Architect;
— Инженер по интеллектуальным системам и IoT (Smart City/Smart Home Engineer);
— Руководитель R&D / Tech Lead по интеллектуальным системам.