Осы курс ғылымға қатысы жоқ мамандарға арналған информатикаға кіріспе болып табылады. Ол бағдарламалауды, деректерді кодтауды, машина архитектурасын, желіні, интернет және веб, алгоритмдерді, деректер базасын және жасанды интеллектіні қоса алғанда, есептеу техникасының негізгі идеяларын қамтид

Курс интернеттің, веб-парақтардың, электрондық кестелердің, графиктердің және бағдарламалаудың хаттамалары мен техникалық сипаттамаларын түсінуге және білуге арналған. Ол студенттердің деректерді жинау дағдыларын, күнделікті талдауды жасау және нәтижелерді құжаттарда, презентацияларда және веб-парақтарда кәсіби түрде дұрыс көрсету дағдыларын дамыта отырып, олардың университеттегі мансабында пайдалы болатын компьютерлік құралдармен және әдістермен таныстырады.

Курс студенттерді бағдарламалау негіздеріне және есептерді шығаруға арналған негізгі алгоритмдерді әзірлеуге мүмкіндік береді, деректерді жинау мен талдауға баса назар аударылады. Студенттер айнымалылардың дұрыс пайдаланылуын, басқару құрылымдарын, циклдармен және функцияларды, сондай-ақ дәйекті және аралас деректер түрлерін жасауды және пайдалануды үйренеді.

Курс студенттерді Cи бағдарламалау тілін пайдалана отырып, базалық алгоритмдерді императивті бағдарламалаумен және әзірлемелермен таныстырады. Тіл синтаксисінің, сондай-ақ проблемаларды шешуге арналған басқару құрылымдарын, циклдерін, функцияларын және рекурсиясын дұрыс пайдаланудың егжей-тегжейлі сипаттамасы беріледі. Құрылымдар мен массивтерді жасау және пайдалану да, кітапханалар мен көп файлдық бағдарламаларды әзірлеу де қарастырылатын болады.

Студенттер стектер, кезектер мен карталар сияқты, жалпы абстрактілі деректер түрлері туралы біледі, оларды әртүрлі міндеттерді шешу үшін қалай пайдалануға болатындығын үйренеді және С++ тілінің көмегімен оларды іске асырады. Массивтер, байланыстырылған тізімдер, бинарлық іздеу ағаштары және хэш-кестелер сияқты, әртүрлі ішкі ұғымдарды пайдаланудың оң және теріс жақтары қарастырылады. Студенттер проблемаларды бағалап, өнімділікті арттыру және есептеудің практикалық шектерін түсіну үшін тиісті деректер құрылымын және тиісті алгоритмдерді таңдаулары тиіс.

Студенттер стектер, кезектер мен карталар сияқты, жалпы абстрактілі деректер түрлері туралы біледі, оларды әртүрлі міндеттерді шешу үшін қалай пайдалануға болатындығын үйренеді және С++ тілінің көмегімен оларды іске асырады. Массивтер, байланыстырылған тізімдер, бинарлық іздеу ағаштары және хэш-кестелер сияқты, әртүрлі ішкі ұғымдарды пайдаланудың оң және теріс жақтары қарастырылады. Студенттер проблемаларды бағалап, өнімділікті арттыру және есептеудің практикалық шектерін түсіну үшін тиісті деректер құрылымын және тиісті алгоритмдерді таңдаулары тиіс.

Курс нұсқаулықтар мен деректерді ұсынудан бастап, жүйенің компоненттерімен басқару және өзара әрекеттесу ағынына дейін есептеу жүйелерін жобалауға және іргелі ұйымдастыруға арналған. Тақырыптар жадыны басқаруды, деректерді сақтау жүйелерін, процессор архитектурасын және төмен деңгейдегі бағдарламалауды қамтиды.

Бұл курс тәжірибеге бағытталған болып табылады және шағын топтарда икемді әзірлеу (agile development) үдерісін пайдалана отырып, коммерциялық немесе нақты өмірде қолдануға арналған бірнеше қосымша мен олардың тиісті бұлттық қызметтерін немесе веб-инфрақұрылымын әзірлеуді қамтиды. Курс негізгі мамандығы осы салаға жатпайтын студенттер үшін де қолжетімді.

Ақпараттық жүйелер саласы ұйым қызметін талдауға және бизнес талаптарын қанағаттандыруға арналған шешімдерді жобалауға бағытталған. Бұл курста студенттер компаниялар бизнес мәселелерін анықтау және шешу үшін қолданатын жүйелерді әзірлеудің өмірлік циклі (Systems Development Life Cycle) деп аталатын құрылымдалған үдерісті меңгереді. Сонымен қатар, икемді әдістер (Agile) сияқты баламалы әдіснамалар да қарастырылады. Курс барысында студенттер жобаларды жүзеге асыруға арналған құралдар мен әдістерді үйренеді, соның ішінде жүйелік талаптарды жинақтау тәсілдері, деректер ағыны диаграммалары (Data Flow Diagrams) арқылы бизнес-процестердің модельдерін құру, сондай-ақ компьютерлік бағдарламалық жасақтаманы әзірлеуді қолдайтын CASE-технологияларымен (Computer-Aided Software Engineering) тәжірибелік жұмыс жасау. Студенттер гипотетикалық жағдайды талдау арқылы жүйелерді талдау және жобалау пәнінің қағидаларын тәжірибеде қолданады. Курс жүйелерді талдау үдерісіне бағытталған және орта көлемдегі ақпараттық жүйе үшін бағдарламалық талаптар спецификациясын әзірлеуге дейінгі кезеңдерді қамтиды.

Бұл курс кәсіби тәжірибелер мен бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеу жобаларын басқару әдіснамаларына кең ауқымды кіріспе береді. Курста бағдарламалық қамтамасыз етудің өмірлік циклі және үдеріс модельдері сияқты негізгі ұғымдар, сондай-ақ осы саладағы бұрынғы және қазіргі өзекті мәселелер қарастырылады. Сонымен қатар, жобаларды жоспарлау және басқару мәселелері, соның ішінде команданы ұйымдастыру және бақылау, кесте құру және орындауды қадағалау, тәуекелдерді талдау және оларды азайту тәсілдері негізгі талқылау тақырыптары болып табылады. Бұдан бөлек, сапаны қамтамасыз ету, басқару және күрделілік метрикалары, сондай-ақ жобаларды басқару үдерісін қолдайтын құралдар да қарастырылады. Курс аясында PMBOK (Project Management Body of Knowledge) стандарты да зерттеледі, ол болашақта PMP (Project Management Professional) сертификатын алуға қажетті базалық білімді қалыптастыруға мүмкіндік береді.

Бұл курс тиімді алгоритмдерді жобалаудың кең таралған стратегияларын және олардың өнімділігін уақыт пен жад ресурстары тұрғысынан талдауды қамтиды. Курста алгоритмдерді талдау (есептеу күрделілігі және рекурренттік қатынастар), іздеу және сұрыптау әдістері, жолдарды өңдеу, граф алгоритмдері және желілік ағындар сияқты тақырыптар қарастырылады. Сонымен қатар, курста есептеу тұрғысынан шешілуі қиын мәселелер, сондай-ақ NP-толықтық (NP-completeness) және NP-қиындық (NP-hardness) ұғымдары талқыланады.

Бұл курста студенттер формалды тілдермен және есептеудің математикалық үлгілерімен таныстырылады. Мәтін өңдеу және компиляторлар секілді қосымшалармен қоса, соңғы және магазинді жадымен жабдықталған автоматтар, тұрақты өрнектер және контекстсіз грамматика тақырыптары қамтылады. Курстың кейінгі бөлігі Тьюринг машиналары мен Черч-Тьюринг тезис тақырыптарың қамтиды.

Бұл курс адам мен компьютер арасындағы өзара әрекеттесу интерфейстерін (Human–Computer Interaction, HCI) жобалау және бағалау мәселелеріне бағытталған. Курста жобалауға қажетті ақпаратты жинауға арналған тапсырмаларды талдау әдістері, прототиптеу арқылы итеративті жобалау, сондай-ақ қалыптастырушы және қорытынды пайдалану ыңғайлылығын (usability) тестілеу сияқты тақырыптар қарастырылады. Компьютер ғылымы мен когнитивтік психология салаларындағы классикалық және заманауи ғылыми еңбектер негізінде HCI-дің теориялық негіздері, пайдаланушылардың өзара әрекеттесуін когнитивтік модельдеу, сондай-ақ жаңа өзара әрекеттесу дизайнын қалыптастыру үшін пайдаланушының когнитивтік және психомоторлық мүмкіндіктері мен шектеулерін қолдану қарастырылады. Сонымен қатар, HCI әдістерін бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеудің өмірлік цикліне интеграциялау мәселелері талқыланып, топтық семестрлік жоба аясында тәжірибеде қолданылады. Бұл курс үшін ресми алғышарттар қарастырылмағанымен, есептеу техникасы мен бағдарламалау негіздері бойынша бастапқы білімнің болуы болжанады.

Студенттер тағылымдаманың басталу күніне дейін кемінде 60 кредитті аяқтаған жағдайда, сондай-ақ тағылымдама NU талаптарына сәйкес келсе және оқытушы академиялық кеңесші ретінде қызмет атқаруға келісім берсе, 1-ден 3 кредитке дейін академиялық кредит алу үшін тіркеле алады.

Бұл семинар студенттерді компьютер ғылымы саласындағы өзекті мәселелермен, заманауи қиындықтармен және ғылыми зерттеулермен таныстыруға бағытталған. Оқытушылар Қазақстанда және халықаралық серіктестермен бірлесіп жүргізіліп жатқан белсенді ғылыми-зерттеу жобаларын таныстырады. Студенттер осы саладағы жетекші ғылыми журналдармен танысып, әдебиеттерге шолу жүргізеді және таңдалған тақырыптар бойынша презентациялар дайындайды. Курс нәтижесінде студенттер кәсіби ғылыми қауымдастықтардың жариялау стандарттарына сәйкес жазылған шолу мақаласын (survey paper) дайындап, оны таныстырады.

Бұл курс параллель өңдеу және үлестірілген жүйелер архитектурасын пайдалану арқылы ауқымды есептеулер мен деректерді өңдеуді жүзеге асырудың негізгі қағидаттарына кіріспе береді. Курста келесі тақырыптар қарастырылады: параллель компьютерлік архитектура, ортақ жадқа негізделген және хабар алмасуға негізделген тәсілдер, OpenMP және MPI технологиялары, параллель есептеулердің қолданбалары, өнімділік мәселелері, GPU бағдарламалау, CUDA, OpenCL және бұлттық есептеу жүйелері.

Бұл курс мобильді және барлық жерде қолданылатын (ubiquitous) есептеулердің негізгі қағидаттарына арналған. Курс барысында студенттер мобильді есептеулердің негіздерін меңгеріп, қазіргі заманғы мобильді және тағылатын (wearable) құрылғылардағы сенсорлар мен атқарушы компоненттермен тәжірибелік жұмыс жүргізеді. Олардың қатарына алдыңғы және артқы камера, микрофон, динамик, акселерометр, NFC технологиясы, сенсорлық экран және сыртқы сенсорлар жатады. Студенттер мобильді қосымшаларды әзірлеу және сәйкес мобильді графикалық пайдаланушы интерфейсін (GUI) жобалау дағдыларын меңгереді. Есептеу мүмкіндіктері мен байланыс мүмкіндіктерін кеңейту мақсатында қарапайым бұлттық қызметтерді әзірлеу және орналастыру қарастырылады. Сонымен қатар, курс аясында сенсорлық интерфейстерге ерекше назар аудара отырып, адам мен компьютердің өзара әрекеттесуі зерттеледі, орналасуға негізделген қызметтер (location-based services) қарастырылып, онлайн төлем жүйелері талданады. Курстық жобалар шеңберінде студенттер икемді бағдарламалау қағидаттары мен бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеудің икемді үдерістерін (agile development) меңгеріп, тәжірибеде қолданады. Курс негізгі мамандығы осы салаға жатпайтын студенттер үшін де ашық.

Бұл курс қазіргі заманғы компьютерлік операциялық жүйелердің негізгі құрамдастарын сипаттайды, ядродан бастап, ресурстарды бөлу, процестерді жоспарлау, жадты басқару, файлдық жүйелер, енгізу және шығару құрылғыларын басқару, таралған жүйелер, көппроцессорлық жүйелер, синхрондау, сондай-ақ “виртуализацияға” бағытталған үрдістер сияқты тақырыптарды қамтиды.

Бұл курс TCP/IP протоколдар стекінің барлық қабаттарын қарастырады, соның ішінде HTTP, FTP, POP, SMTP, DNS, Peer-to-Peer және Клиент/Сервер парадигмалары, сокет бағдарламалау, TCP, UDP, ағындарды басқару (Flow control), кептелісті басқару (Congestion control), IP, интернет маршрутизациясы, қателерді бақылау, көп қолжетімділік әдістері, Ethernet, сымсыз желілер, CSMA, CSMA/CA/CD. Сонымен қатар, курс желі қауіпсіздігі мәселелерін қамтиды, атап айтқанда: ашық кілттік шифрлау (Public-key cryptography), жабық кілттік шифрлау (Secret-key cryptography), аутентификация протоколдары, SSL және IPSec.

Бұл курс студенттерді сымсыз сенсорлық желілердің негізгі қағидаттарымен таныстырады, жобалаудан бастап оларды енгізуге дейінгі кезеңдерді қамтиды. Сымсыз сенсорлық желілерді жобалау барлық абстракция деңгейлерінде қарастырылады – физикалық қабаттан бастап қолданбалы қабатқа дейін.
Курс тақырыптарына сымсыз сигналдар және олардың таралуы, желілік протоколдар, қуат басқару, деректерді жинау және өңдеу, операциялық жүйелер, сенсорлардың түрлері мен жобалау әдістері кіреді. Сонымен қатар, курс өнеркәсіптік және денсаулық сақтау саласындағы негізгі қолданбаларды, сондай-ақ IoT (Internet of Things) сияқты pervasive computing тақырыптарын қамтиды. Студенттер теориялық білімді тәжірибемен үйлестіріп, топтық жобалар арқылы практикалық дағдылар алады.

Бұл курс деректер қорын басқару жүйелеріне арналған алғашқы курс болып табылады және деректер қорын жобалау, архитектуралар, деректерді өңдеу, реляциялық алгебра, нормализация, сұраныс тілдері және деректер қоры тұтастығы сияқты тақырыптарды қамтиды. Курс негізінен entity-relationship моделіне және реляциялық деректер қорлары жүйелеріне арналған ұғымдар мен әдістерге назар аударады, сонымен қатар объекті-реляциялық сақтау жүйелеріне кіріспе және клиент-сервер ортасында реляциялық деректер қорын қолдану қарастырылады.

Бұл курс деректерді өндеу (data mining) әдістеріне кіріспе болып табылады. Курс тақырыптарына деректерді алдын ала өңдеу, деректерді өндеудің негізгі элементтері (primitives), ассоциациялық ережелер, шешім ағаштары, кластерлік талдау, классификация және машиналық оқыту, деректерді визуализациялау және деректер қоймаларын (data warehousing) қолдану кіреді. Курс барысында әртүрлі салалардан алынған нақты қосымшалар талданып, алгоритмдерді таңдау мәселесіне ерекше назар аударылады.

Студенттер бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеу үдерісінің құрамдас бөліктерін дайындау және талдау бойынша практикалық тәжірибе алады, бұл тәжірибе топтық жобалар арқылы жүзеге асырылады. Курс барысында командалық бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеудің тиімді әдістері таныстырылады және тәжірибеде қолданылады. Курс бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеудің негізгі кезеңдерін қамтиды: талаптарды анықтау (specification), жобалау (design), іске асыру (implementation), тестілеу (testing) және орналастыру (deployment). Студенттерге сценарийлер мен олардың жүйелік спецификацияда қолданылуы, сондай-ақ UML көмегімен жүйелерді модельдеудің объектіге бағытталған талдауы енгізіледі. Топтық жобаларға талаптарды жинау, спецификация жасау, жүйені жобалау және тестілеу тапсырмалары кіреді.

Бұл курс жасанды интеллектінің негізгі қағидаттарына кіріспе болып табылады. Студенттер қарапайым ақпаратты ұсыну схемаларын, мәселе шешу парадигмаларын, шектеулерді тарату (constraint propagation) және іздеу стратегияларын үйренеді. Курс барысында жасанды интеллект қолданылатын салалар қарастырылады: білімді ұсыну (knowledge representation), табиғи тілдерді өңдеу (natural language processing), эксперттік жүйелер, компьютерлік көру (computer vision) және робототехника. Курсты аяқтаған соң студенттер интеллектуалды жүйелерді әзірлей білуі тиіс, білімді ұсынудың, мәселе шешудің және оқытудың интеллектуалды жүйелерді жобалаудағы рөлін түсінуі тиіс, сондай-ақ мәселе шешу, көру және тілдің адам интеллектін есептеу тұрғысынан түсінудегі маңызын бағалай білуі керек.

Бұл курс компьютерлік интеллект әдістері мен технологияларын қолдануға бағытталған. Курста ережеге негізделген жүйелер (rule-based systems), фуззи логика (fuzzy logic), жасанды нейрондық желілер, эволюциялық алгоритмдер, білім инженериясы (knowledge engineering), онтологиялар және гибридті жүйелер сияқты тақырыптар қарастырылады. Семестр барысында студенттер осы әдістерді нақты өмірдегі мәселелерге қолданады және курс соңында финалдық жоба әзірлеуі талап етіледі.

Студенттер тағылымдаманың басталу күніне дейін кемінде 90 кредитті аяқтаған жағдайда, сондай-ақ тағылымдама NU талаптарына сәйкес келсе және оқытушы академиялық кеңесші ретінде қызмет атқаруға келісім берсе, 1-ден 3 кредитке дейін академиялық кредит алу үшін тіркеле алады.

Қорытынды жоба I – бұл екі курс сериясының бірінші кезеңі, ол компьютерлік ғылымдар (CS) мамандығы студенттері үшін кульминациялық курс болып табылады. Курс студенттерге алдыңғы үш жылдық оқу бағдарламасы мен тағылымдама тәжірибесінен теориялық және практикалық білімдерді біріктіріп, тәжірибе жасауға мүмкіндік береді. Атап айтқанда, Computer Science Seminar курсы студенттерді әдебиеттерді іздеу және кәсіби нұсқауларға сәйкес шолу мақаласын (survey paper) зерттеу және жазу әдістерімен таныстырды. Осы тәжірибеден жалғасып, Қорытынды жобаның бірінші семестрінде студент академиялық кеңесшімен (жеке немесе шағын топта) бірге әдебиеттерді зерттеу, жобалық жоспар әзірлеу және шешім стратегиясын жобалау бойынша жұмыс істейді. Бұл келесі семестрде жобаны жүзеге асыру үшін негіз болады.

Қорытынды жоба II – бұл екі курс сериясының екінші кезеңі, ол компьютерлік ғылымдар (CS) мамандығы студенттері үшін кульминациялық курс болып табылады. Курс студенттерге алдыңғы үш жылдық оқу бағдарламасы мен тағылымдама тәжірибесінен теориялық және практикалық білімдерді біріктіруге мүмкіндік береді. Алдыңғы семестрде, Қорытынды жоба I курсында, студенттер академиялық кеңесшінің жетекшілігімен жобалық жоспар мен шешім стратегиясын әзірледі. Қорытынды жоба II курсы жобаны нақты жүзеге асыруға, техникалық құзыреттілікті көрсетуге және proof-of-concept жасауға арналған. Бұл екі курс сериясы студенттерді магистратурада оқу тәжірибесіне және осы саладағы кәсіби қызметке дайындауға бағытталған.

Курс ақпараттық қауіпсіздік негіздеріне кең шолу жасайды: пайдаланушы аутентификациясынан бастап деректерді тасымалдау мен сақтауға дейін. Бағдарламада келесі тақырыптар қамтылған: шифрлау, қолжетімділікті бақылау және құпиялылық, құпия немесе бақыланатын ақпаратпен жұмыс істеу, операциялық және физикалық қауіпсіздік. Сонымен қатар, осалдықтарды бағалау, қауіпсіздік саясаты мәселелері және олардың тәуекелдерді бағалаумен байланысы, қауіпсіздік оқиғаларын анықтау және оларға жауап беру, сондай-ақ киберкриминалистика негіздері қарастырылады.

Бұл курс геномды секвенирлеу және микрочип технологиялары сияқты биологиядағы соңғы жетістіктер нәтижесінде алынған ақпараттың үлкен көлемін өңдеуге арналған есептеу әдістерін қарастырады. Курстың негізгі тақырыптары: ДНҚ және нәруыз (белок) тізбектерін теңестіру, филогенетикалық ағаштар, нәруыз құрылымын болжау, мотивтерді іздеу, микрочип деректерін талдау, гендік және нәруыздық желілер.

Осы курста студенттер машиналық оқытудың әртүрлі алгоритмдері мен әдістерімен танысады. Теориялық негіздерді түсінуге ерекше көңіл бөлінеді. Курстың соңында студенттер ең алдымен қолданылатын әдістерді математикалық негізде алғашқы қағидалардан шығара аладыб сондықтан машиналық оқытудың негізгі теориясын толық түсінеді. Бұдан басқа, студенттерге кодтау сабақтары кезінде әртүрлі машиналық оқыту әдістерін питонмен жаңадан жасау ұсынылады және сонымен қатар теориялық тұжырымдамалардың практикалық қосымшаларын үйренеді.

Бұл курста студенттер бірнеше скрипттік тілдерді және оларды веб-бағдарламалау, деректерді алу (data extraction), жүйелік интеграция және жылдам прототиптеу сияқты салаларда қолдануды үйренеді. Сонымен қатар, динамикалық типтеу және көріну аймағы (scoping) сияқты тілдік концепциялардың скрипттік тілдерде қалай қолданылатыны және олардың басқа парадигмадағы тілдерден айырмашылығы қарастырылады. Тапсырмалар арқылы студенттер скрипттерді тиімді қолдануды, сондай-ақ оқытылатын әртүрлі тілдердің күшті және әлсіз тұстарын тереңірек түсінетін болады.

Осы курс Open Source Software (OSS) тарихына, OSS қауымдастығының құрылымына, программалық жабдықтама даму модельдеріне және қауымдастықтың қолданатын демеу құралдарына кіріспе береді. Студенттер қолданыстағы бірқатар OSS жобаларын зерттейді және әр біреуі өзіне бекітілген рөлде осы жобалардың біреуінде белсенді қатысушы болады. Осы курс Open Source Software (OSS) тарихына, OSS қауымдастығының құрылымына, программалық жабдықтама даму модельдеріне және қауымдастықтың қолданатын демеу құралдарына кіріспе береді.

Курс алгоритм құрылымы мен оны талдау мәселесін қамтиды және теория мен іс-жүзіндегі есептеу шегін зерттейді. Біз есептеу проблемаларын шешудегі классикалық алгоритмдік тәсілдерді зерттеп, олардың тиімділігін асимптоталық анализдер арқылы андық түрде бағалаймыз. Сонымен қатар есептік орнықсыздық, NP-толықтық, Тьюринг машинасы және есептелімділік қағидалары талқыланады. Курс алгоритм құрылымы мен оны талдау мәселесін қамтиды және теория мен іс-жүзіндегі есептеу шегін зерттейді.

Бұл курста студенттер ми-компьютер интерфейстерінің (BCI) ең маңызды тақырыптарын меңгереді. Студенттер негізгі нейроанатомия мен нейрофизиологияны, сондай-ақ электроэнцефалографияның (ЭЭГ) нейрондық негіздерін зерттейді. Оқиғаға байланысты потенциалдар (ERP), көпөлшемді ERP модельдері және ЭЭГ-нің сызықтық модельдері таныстырылады. Бұған қоса, PCA (негізгі компоненттер әдісі), NCC, LDA/RLDA сияқты деректерді талдаудың кең таралған құралдары қарастырылады. Сондай-ақ, ERP және SMR негізіндегі BCI қосымшалары мен SSVEP негізіндегі BCI жүйелері оқытылады. Курс соңында студенттер шағын жоба орындайды.

Бұл компьютерлік ғылымдар мамандығы студенттеріне арналған бір семестрлік курс. Cтуденттерді терең оқудың негізгі ұғымдарымен таныстырады. Курстың негізгі тақырыптары - терең окудың артықшылықтары, ерекшеліктері мен қиындықтары; машиналық оқуға кіріспе және оны оңтайландыру; проблемалары мен жалпы тәсілдері; логистикалық регрессия; градиентті түсім; перцептрондық оқу; стокастикалық градиентті түсім; көп қабатты перцептрондар; жасанды нейрондық желілердегі сызықсыздық; өкілдік қабілеті; дивергенция (bias-variance tradeoff) дилеммасы; шектен тыс қиыстырып келтіру, жалпылау; регуляризация; конвективті нейрондық желілер; шектелген Больцман машиналары; терең қайталанатын желілер мен жүйелі оқыту; бейнеден кейiптердi тануда, сөйлеуді тануда және табиғи тілдерді өңдеуде қолданылуы. Студенттер терең оқу архитектурасын жобалауды үйренеді. Сонымен қатар, курста терең оқудың бірнеше жалпы әдісі зерттеліп, студенттерге терең оқуды тиімді пайдалану әдістері көрсетіледі. Студенттер тапсырмаларды орындау арқылы тәжірибе жинақтайды, және де тапсырмалар терең оқу әдістерін дұрыс пайдалануға назар аудартады.