Бұл пән параллельді бағдарламалаудың модельдерін, әдістері мен технологияларын одан әрі зерттеу үшін қажетті параллельді есептеулердің негізгі ұғымдарын зерттеуді қамтиды. Курстың қарапайым және түсінікті түрінде қазіргі заманғы жоғары өнімді есептеу жүйелерінің мысалдары келтірілген, есептеулердің күрделілігін талдау және оларды параллель орындау мүмкіндігін бағалау әдістері қарастырылған, параллель әдістерді әзірлеу негіздері берілген. Пәннің мақсаты-студенттерді белгілі бір мақсаттарға жету үшін біріктірілген ақпаратты өңдеу құралдары мен қызметкерлер жиынтығымен таныстыру.

Курста объектілерді басқару үшін нейрондық желілерді пайдалану, ақпаратты қолдану және өңдеу үшін жасанды нейрондық желілердің заманауи модельдерін пайдалану мәселелері қарастырылады. Оқыту нәтижесінде докторантта жасанды нейрондық желілер архитектурасын әзірлеу, желі негізінде жасанды интеллектісі бар жүйелерді жобалау дағдылары қалыптасады.

Өндірісті алу, трансформациялау, беру, пайдалану және басқару процестеріне тікелей қатысудан толық немесе ішінара адамдарды босатуға мүмкіндік беретін жоғары сапалы, қауіпсіз, бәсекеге қабілетті өнімдерді шығаруды қамтамасыз ететін технологиялық үдерістер мен өндірісті автоматтандыру, басқару және бақылау үшін алгоритмдік, аппараттық және бағдарламалық жүйелерді құру және қолдану.

Пәннің мақсаты-үлкен деректер технологиясының ірі кәсіпорындардың қызметіне әсерін бағалай алатын мамандарды даярлау. Оқу нәтижесінде студент бизнесті басқаруда үлкен деректер технологияларын тиімді пайдалану, қабылдау кезінде нақты уақыт режимінде үлкен деректерді талдау және өңдеу нұсқаларын ұсына алады.