6B07108 Интернет вещей и Big Data в КазНУ им. аль-Фараби

Цель дисциплины: формирование современного мировоззрения и целостного взгляда на окружающий мир. По успешному завершению данного курса студенты должны быть способны: - продемонстрировать знание фундаментальных законов естественнонаучных дисциплин; - продемонстрировать знание по основам теоретических и экспериментальных исследований в комплексной инженерной деятельности в области информационной системы; - описать методы научного познания и научную деятельность в области теории и практики информационных технологий и информационных систем. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Наука как форма знания, деятельность и социальный институт. Особенности естественнонаучной картины мира. Физическая картина мира. Пространство и время в естествознании. Основные проблемы современной космологии. Основы химической картины мира. Концептуальные основы современной биологии. Биология и генетика. Концепция биосферы и основы экологии. Ноосфера. Синергетическая парадигма. Человек как предмет естествознания.

Цель дисциплины: Формирование у студентов представления о современной физической картине мира и научного мировоззрения, знаний и умений использования фундаментальных законов, теорий классической и современной физики, а также методов физического исследования как основы системы профессиональной деятельности. По успешному завершению данного курса студенты должны быть способны: - моделировать физические ситуации с использованием компьютера. - продемонстрировать знание основных законов физики и электротехники; - оценить степень достоверности результатов, полученных с помощью экспериментальных или теоретических методов исследования. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Механика. Кинематика. Динамика материальной точки и твердого тела. Законы о сохранении. Элементы специальной теории относительности. Элементы механики сплошных сред. Флуктуации и волны. Молекулярная физика и термодинамика. Статистическая физика и термодинамика. Статистические распределения. Основы термодинамики. Перенос явлений. Реальные газы. Электричество и магнетизм. Электростатика. Прямой электрический ток.

Цель дисциплины состоит в формировании способности на основе полученных теоретических знаний оперировать основными математическими приемами и правилами формального анализа для решения различных прикладных задач. В результате изучения дисциплины сформировать у студентов способности:  описывать основные понятия, определения и свойства математического анализа;  решать классические задачи математического анализа, алгебры и геометрии;  доказывать свойства функций, основные теоремы;  проводить исследования задач с использованием методов математического анализа, матричной алгебры, векторной алгебры и аналитической геометрии;  анализировать и моделировать сложные системы, процессы и явления, осуществлять поиск оптимальных решений и выбор наилучших способов решения задач с применением математических идей и методов. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Элементы теории множеств, вещественных чисел, понятий функции и ее графика, изучение пределов последовательности и функции, непрерывности функции. Понятия производной и дифференциала функции. Изучение их свойств и проведение полного исследования функций с помощью производных. Интегрирование. Кольцо многочленов над произвольным полем. Неприводимые многочлены, теорема о каноническом разложении. Основная теорема алгебры. Кольца и поля вычетов. Система линейных алгебраических уравнений. Векторное пространство над полем. Теория определителей. Свойства определителей.

Цель дисциплины: формирование знаний о происхождении спектров поглощения, излучения и рассеяния света, основных законов спектроскопии, связей между различными видами взаимодействия света с веществом. В ходе изучения курса сформировать у студентов способности: - Использовать знания физических законов и теорий для объяснения строения вещества, сил и взаимодействий в природе, происхождения полей; - Использовать приобретенные знания в практической деятельности и в повседневной жизни; - Уметь объяснять прикладное значение важнейших достижений в области физики для: развития энергетики, транспорта, средств связи, медицины, охраны окружающей среды; - Владеть основополагающими физическими понятиями, закономерностями, законами и теориями; уверенно использовать физической терминологии и символики. Будут изучены: квантовые явления на атомно-молекулярном уровне; экспериментальные основы квантовой физики и физических явлениий, обусловленныее электронными оболочками атомов и молекул, линзы; фотометрия; оптические приборы; спектры излучения и поглощения; геометрическая оптика.

Цель дисциплины: формирование способности применения современных стратегий и методов инклюзивного образования. Курс направлен на знакомство с концепциями, теориями инклюзивного образования, формированием умений и навыков проектирования и осуществления педагогического процесса учащихся с особыми потребностями. Специалист будет способен создавать оптимальные условия образовательной интеграции в условиях массовой школы; организовывать педподдержку субъектов образовательной интеграции. В результате изучения дисциплины сформировать у студентов способности: - охарактеризовать общие, специфические (при разных типах нарушений) закономерности и индивидуальные особенности психического и психофизиологического развития детей/человека; - осуществлять сбор и первичную обработку информации об истории развития и заболевания детей с ограниченными возможностями здоровья разного типа; - применять стратегии и методы инклюзивного образования, организовывать педподдержку субъектов образовательной интеграции; - создавать оптимальные условия образовательной интеграции в условиях массовой школы; - контролировать стабильность своего эмоционального состояния во взаимодействии с детьми, имеющими особые образовательные потребности и их родителями; - эффективно взаимодействовать с педагогами коррекционного образовательного учреждения и другими специалистами по вопросам развития учащихся в коммуникативной, игровой и учебной деятельности. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Истоки инклюзии в образовании; переход от интеграции к инклюзии, основные принципы инклюзивного образования (ИО), законодательство и программы инклюзивного образования в РК и мире; социальная модель инвалидности, барьеры в образовании; ключевые концепции и правила инклюзивной школы, адаптация образовательного процесса в инклюзивной школе; нклюзивное образование в вузе; особенности работы в инклюзивном классе; работа с семьей в условиях инклюзивного образования; организация психолого-педагогического сопровождения инклюзивного образования, проблемы создания адаптивной образовательной среды.

Цель дисциплины формирование у студентов представлений о научно-философском наследии великого тюркского мыслителя Абу Насра аль-Фараби в контексте развития мировой и национальной культуры. В результате изучения дисциплины сформировать у студентов способности: - объяснить современное значение научного и философского наследия аль-Фараби; - показать характер влияния идей аль-Фараби на процессы модернизации общественного сознания современного казахстанского общества; - обосновать роль этического учения аль-Фараби в формировании духовно-нравственных основ казахстанского общества; - провести социально-философский анализ феноменов национальной культуры; - продемонстрировать навыки осмысления реалий современной социокультурной ситуации с позиции компаративистской методологии. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты Курс посвящен изложению основных философских и научных взглядов Абу Насра аль-Фараби. В процессе изучения курса рассматриваются  особенности философии аль-Фараби и ее значение для современности, затрагивается вопрос о сущности научно-инновационного проекта «Аl Farabi university smart city» и его роли в формировании смарт-общества в Казахстане. При изучении дисциплины будут рассмотрены следующие темы: жизнь и творчество аль-Фараби, отношение аль-Фараби к религии, учение о познании аль-Фараби, логика аль-Фараби, учение о бытии аль-Фараби, философия языка аль-Фараби, натурфилософия аль-Фараби и современная наука, философия  искусства аль-Фараби, социально-этические взгляды аль-Фараби, добродетельный город как модель Al-Farabi university Smart-city.

Цель дисциплины: Сформировать знания о закономерностях взаимодействия живых организмов со средой обитания, функционирования биосферы, основ обеспечения безопасности жизнедеятельности человека от вредных, поражающих факторов природного, техногенного и социального характера, способов защиты от опасностей, мероприятий по ликвидации последствий аварий, катастроф, стихийных бедствий, охране окружающей среды и рациональному природопользованию. В результате изучения дисциплины сформировать у студентов способности: - обосновать опасные и вредные факторы среды обитания человека; - анализировать условия сохранения экологического равновесия и обеспечения экологической безопасности окружающей среды;  - оценивать пути снижения антропогенного воздействия, ведущего к изменению климата и разрушению озонового слоя Земли,  сохранения биоразнообразия и предотвращения опустынивания и деградации земель; - организовывать спасательные работы в условиях чрезвычайных ситуаций различного характера; - использовать законодательные и правовые основы в области обеспечения безопасности и охраны окружающей среды в практической деятельности; - прогнозировать чрезвычайные ситуации и их последствия, принимать решение о выборе основных способов, средств и методов индивидуальной и коллективной защиты в чрезвычайных ситуациях. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: аспекты, направленные на изучение основных закономерностей функционирования и развития природы и общества, основы безопасности жизнедеятельности в системе «человек - среда обитания», причин изменений компонентов окружающей среды под влиянием деятельности человека, важнейших современных экологических проблем, различных социально-экономических, чрезвычайных ситуаций, средств и методов повышения безопасности в чрезвычайно- опасных ситуациях, нормативно-технических и организационных основ управления безопасностью жизнедеятельности.

Цель дисциплины: Сформировать способность анализировать деятельность органов государственной власти, политических и общественных организаций в сфере противодействия коррупции. Дать объективные знания о проблемах коррупции в современном обществе. Направить внимание студентов на проблемы формирования антикоррупционной культуры. Обьяснить студентам основные положения антикоррупционного законодательства. Ознакомить их с содержанием национального плана противодействия коррупции. Обучить их навыкам преодоления коррупции. В результате изучения дисциплины сформировать у студентов способности: - Обосновать и объяснить антикоррупционную политику Республики Казахстан. - Определить формы и методы проявления коррупции в различных сферах жизнедеятельности. - Оперировать юридическими понятиями и категориями, связанными с правовым регулированием антикоррупционной деятельности. - Оценить коррупциогенные ситуации для формирования стандартов поведения в соответствии с правовыми и морально-этическими нормами. - Осуществлять приемы противодействия коррупционному поведению. - Сформировать правовое антикоррупционное мышление и сознание. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: аспекты, направленные на изучение нормативно-правовой базы по противодействию коррупции как основного регулятора антикоррупционной политики, раскрывает понятие и сущность коррупции, определяет правовые основы противодействия коррупции, стандарты антикоррупционного поведения. Дисциплина прикладного характера, имеет межпредметные связи с уголовным, уголовно-процессуальным, гражданским, административным правом.

Цель дисциплины: формирование у студентов представления об инновации в предпринимательской деятельности, об основных видах ииновации, проблемах и методах разработки ииновационных проектов в контексте будущей профессиональной деятельности. В результате изучения дисциплины сформировать у студентов способности: - описать основные виды инноваций и проектов, оптимальные способы и методы оценки проектов; - перечислить свойства инновационного предпринимательства; - объяснить факторы, воздействующие на предпринимательскую деятельность; различать основные виды деятельности в инновационной бизнес среде; - анализировать степень эффективности инновационных проектов; принимать решения в выборе оптимального и эффективного проекта; прогнозировать развитие инновационного проекта; - оценивать уровень влияния экономических и социальных факторов на ТЭ показатели инновационного проекта; - сравнивать и делать выводы по инновационным проектам по отраслям экономики. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Основные виды предпринимательской деятельности и инноваций, различие между бизнесом и предпринимательской деятельностью, основные теорий предпринимательства, правила разработки бизнес идеи; правила разработки бизнес-плана, основные фазы инновационной деятельности; основные субъекты инновационной и предпринимательской деятельности.

Цель дисциплины: формирование у студентов про¬фес¬сиональных и личных компе¬тенций, которые дадут возмож¬ность использовать современные способы алгорит¬мизации вычис¬ли¬-тельных процессов, структур данных и основ прог¬рам¬мирова¬ния на языке С++ в различных областях профес¬синальной, науч¬¬ной и практи¬ческой деятель¬нос¬ти, самообразо¬вании и достиже¬нии других целей. По успешному завершению данного курса студенты должны быть способны: - продемонстрировать знание современных направлений в алго¬ритмизации, основных стратегий, применяемых в алгоритмах; - назвать способы оптимизации программного кода, компиляции и компоновки программных модулей, оценки асимп¬то¬тического поведения алгоритмов и определения времени выполнения отдельных фрагментов программы; - формализовать прикладную задачу, выбирать для неё подходящие структуры данных и алгоритмы обработки. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Введение в C ++, в алгоритмах и структурах данных. Основные возможности программирования в C ++, среда программирования, препроцессоры, компиляция и основные типы данных. Вход, вывод данных. Функции и указатели: основы синтаксиса, декларация. Механизмы передачи параметров, управление памятью, копирование данных. Механизмы повторного использования кодов, функции выборки, обработка исключений. Линейные структуры, STL и базовые контейнеры. Линейные списки, класс списка шаблонов, STL-список Container implementation.FIFO, LIFO, STL-стек Использование адаптера. Рекурсивные функции, вызов стека. Реализация рекурсии задач, отслеживание выполнения вверх дном. Сортирование и поиск. Основные алгоритмы сортировки. Быстро сортировать алгоритмы. Использование функции сортировки STL. Асимптотический анализ. Обозначение Big-Oh. Таблица и функция Hash.Tree как структура данных. Использование двоичных деревьев поиска. Введение в графики, фундаментальные алгоритмы графов. Поиск и вычисление кратчайшего пути.

Цель дисциплины состоит в формировании способности применять основные подходы теории обыкновенных дифференциальных уравнений, методы интегрирования отдельных типов уравнений первого и высших порядков для исследования различных задач естествознания и техники. В результате изучения дисциплины сформировать у студентов способности: - описывать методы численного решения дифференциальных уравнений, уравнений в частных производных; - применять численные методы в решении прикладных задач, ставить и решать краевые задачи; - применять методы оценки погрешности получаемых решений; - оценивать преимущества и недостатки того или иного численного метода и уметь выбирать тот или иной метод в зависимости от поставленной задачи; - численно решать системы обыкновенных дифференциальных уравнений. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Основные теоремы существования и единственности решения; теоремы о свойствах решений линейных дифференциальных уравнений и систем; теоремы о представлении решений дифференциальных уравнений и систем с постоянными коэффициентами; утверждения об устойчивости решений и поведении траекторий вблизи положений равновесия; краевые задачи и свойства их решений; уравнения в частных производных первого порядка и способы представления решений; основные типы дифференциальных уравнений первого порядка.

Цель дисциплины сформировать способность анализировать и реализовывать базовые алгоритмы программирования и структуры данных, разрабатывать средства реализации информационных технологий и формировать навыки проектирования и разработки средств реализации прикладных информационных технологий и разработки алгоритмов для проведения экспериментальных исследований в области информатики. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Простые операторы языка программирования C++. Различные типы данных, их структура и организация в памяти компьютера. Переключатели вычислительных процессов. Алгоритмы циклических процессов. Одномерные массивы на языке C++. Сортировка и извлечение данных. Понятие классов и методов языка. Структура данных в виде строк. Многомерные массивы, структуры на языке C++.

Цель дисциплины: формирование математической культуры будущего специалиста, приобретения практических навыков в решении задач, развитие умения и способности самостоятельного усовершенствования своих знаний. По успешному завершению данного курса студенты должны быть способны: - ставить математические задачи и строить математические модели; - использовать основные методологические принципы для решения математических задач; - обобщить экспериментальный и расчетно-теоретический материал своей научно-исследовательской работы на основе методологии современной математики. При изучении дисциплины студенты будут изучать следующие аспекты: Обыкновенные дифференциальные уравнения. Дифференциальные уравнения первого порядка (разделяемые, точные, однородные, линейные). Линейные дифференциальные уравнения с постоянными коэффициентами. Однородные линейные дифференциальные уравнения. Одновременные линейные дифференциальные уравнения. Линейные дифференциальные уравнения второго порядка с переменными коэффициентами. Решение методом неопределенных коэффициентов. ByS Известный интеграл. Удаление первой производной. Изменение независимой переменной и изменение параметров. Частичные дифференциальные уравнения. Определение, формулировка, решение PDE. Нелинейное уравнение с частичным дифференциальным уравнением первого порядка. Общий метод решения уравнения Шарпи. Частичные дифференциальные уравнения с постоянными коэффициентами (второй и более высокие порядки однородных и неоднородных уравнений). Частичный дифференциал Уравнения, допускающие уравнения с постоянными коэффициентами. Метод разделения переменных.

Цель дисциплины: формирование знаний и умений по созданию, накоплению и обработке информации в распределенной системе с комплексным применением smart-технологий и его применение в автоматизации сервиса для регулирования показателей в режиме реального времени. В результате изучения дисциплины студент будет способен: 1. обсудить Интернет вещей Iot; 2. анализировать применение smart-технологий в автоматизации для регулирования показателей в режиме реального времени; - оценить эффективность практического применения smart-технологий в различных сферах жизни;

Цель дисциплины: формирование теоретических знаний и практических навыков в области электротехники и электроники. По успешному завершению данного курса студенты должны быть способны: - описать принцип действия, конструкции, свойства, области применения и потенциальные возможности основных электро-технических устройств и электроизмерительных приборов; - экспериментальным способом определить параметры и характеристики типовых электротехнических устройств и оборудования; - произвести измерения основных электрических величин и некоторых неэлектрических величин, связанных с профилем инженерной деятельности. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Интегральные значения электромагнитного поля. Элементы эквивалентных схем электрических цепей. Основные закономерности линейных электрических цепей постоянного тока. Методы расчета токов. (Метод Киргофа, метод узловых потенциалов и т. Д.). Пути изображения и параметры синусоидальных электрических величин. Приемники в эквивалентных цепях цепей синусоидального тока. Анализ цепи с последовательным подключением приемников. Анализ цепи с параллельным подключением приемников. Расчет цепей синусоидального тока. Электрические цепи с взаимной индуктивностью. Трехфазные цепи и их расчет. Электрический церий при несинусоидальном периодическом воздействии. Классический метод расчета переходных процессов. Переходные процессы в цепях с одним струйным элементом. Переходные процессы в цепях с двумя струйными элементами. Расчет нелинейных электрических цепей постоянного тока графическими методами.

В процессе обучения студенты знакомятся с теорией проектирования узлов и элементов микроэлектронных систем, способами организации вычислений и управления на базе современных микропроцессорных и микроконтроллерных средств. Получают навыки в написании программ для встроенных микросистем. Изучают современные аппаратные и программные средства поддержки проектирования микропроцессорных систем. Получают практические навыки разработчика встроенных систем. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Классификация систем автоматизации и управления. Задачи по их созданию. Агрегатные комплексы технических средств. Микропроцессорные контроллеры. Методы настройки промышленных регуляторов. Автоматизация типовых технологических процессов. Системы стабилизации расхода и соотношения расходов, давления, уровня, автоматизация теплообменников, печей, парокотельных установок.

Курс предназначен, чтобы на примере программно-аппаратного обеспечения микроконтроллеров Ардуино,LOGO!, S7 1200. В результате изучения дисциплины студент должен освоить основные приемы и методы решения типовых задач АСУ в теплоэнергосбережении, контроле параметров тепловой, электрической энергии, водных и воздушных потоков, приводов и т.п. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Основные компоненты встраиваемой системы. Обзор встраиваемых операционных систем. Системы реального времени. Особенности встраиваемых систем на базе Windows CE. Отличие от версий Windows для настольных компьютеров. Особенности встраиваемых систем на базе Linux. Отличия «встраиваемых» Linux-систем и систем на базе Android от Desktop-версий. Программные и аппаратные средства для программирования флэш-памяти. Построение ядра встраиваемой операционной системы. Программное обеспечение для построения и развертывания образа встраиваемой системы. Процесс первоначальной загрузки. Файловые системы, используемые для хранения данных во флэш-памяти. RAM-диск. Загрузка по сети. Использование USB и SD-карт для хранения корневой файловой системы. Разработка пользовательских приложений для встраиваемых систем. Отладка встраиваемой системы с использованием PC. Возможности JTAG-отладчика для отладки загрузчика и работы ядра ОС на ранних этапах загрузки.

Цель дисциплины сформировать способность проектировать многомерные кубы данных, реализовать средства, обеспечивающие предоставление пользователю результатов анализа за приемлемое время, возможность осуществления любого логического и статистического анализа, характерного для данного приложения, и его сохранения в доступном для конечного пользователя виде, многопользовательский доступ к данным с поддержкой соответствующих механизмов блокировок и средств авторизованного доступа составлять документацию по результатам своей деятельности. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Виды smart-технологий. Смарт системы как системы автоматизации. Штриховое кодирование. Смарт-карты. Биометрия. USB-ключи. Биометрические технологии. Использование Smart-сервисов. Большие данные. Интернет вещей Iot. Применение LAN / WAN и GSM / GPRS для Smart-технологий. Эффективность практического применения smart-технологий в различных сферах жизни.

Цель дисциплины сформировать способность продемонстрировать полученные знания (построение алгоритма, оценка сложности, оптимизация скорости работы алгоритма) и их понимание, демонстрировать понимание общей структуры области изучения и связей между ее элементами, включать новое знание в кон текст базового знания специальности, интерпретировать его содержание, обобщать, интерпретировать и оценивать полученные результаты обучения в контексте дисциплины, сделать анализ результатов изучения курса. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Введение в C ++, в алгоритмах и структурах данных. Основные возможности программирования в C ++, среда программирования, препроцессоры, компиляция и основные типы данных. Вход, вывод данных. Функции и указатели: основы синтаксиса, декларация. Механизмы передачи параметров, управление памятью, копирование данных. Механизмы повторного использования кодов, функции выборки, обработка исключений. Линейные структуры, STL и базовые контейнеры. Линейные списки, класс списка шаблонов, STL-список Container implementation.FIFO, LIFO, STL-стек Использование адаптера. Рекурсивные функции, вызов стека. Реализация рекурсии задач, отслеживание выполнения вверх дном. Сортирование и поиск. Основные алгоритмы сортировки. Быстро сортировать алгоритмы. Использование функции сортировки STL. Асимптотический анализ. Обозначение Big-Oh. Таблица и функция Hash.Tree как структура данных. Использование двоичных деревьев поиска. Введение в графики, фундаментальные алгоритмы графов. Поиск и вычисление кратчайшего пути.

Цель дисциплины: формирование знаний и умений по основам радиоэлектроники. По успешному завершению данного курса студенты должны быть способны: - установить взаимосвязь между физическими характеристиками элементов электронных устройств и их математическими моделями; - анализировать преобразование сигналов в электронных устройствах; - осуществить синтез простейших электрических цепей с заданными характеристиками; - четко и однозначно реализовать расчетные методы по оптимальному выбору допусков и посадок при проектировании различных механизмов и конструкций. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Полупроводниковые диоды. Основные физические процессы. Классификация. Вольт-амперная характеристика и ключевые параметры. Биполярные транзисторы. Классификация, устройство, принцип действия и режимы работы. Ключевые параметры и характеристики. Схемы включения биполярного транзистора. Укрепление классов. Полевые транзисторы. Классификация, устройство и принцип работы полевых (МДП) транзисторов. Tiristors. Классификация. Структура и принципы работы. Вольт-амперная характеристика, параметры и режимы работы. Фотоэлектрические полупроводниковые приборы. Светодиод, британский диод, фотодиод. Усилители электрических сигналов. Классификация, ключевые параметры и характеристики. Обратная связь в усилителях. Типы обратной связи (F) и влияние отрицательной ОС на параметры и характеристики усиливающих устройств. Апериодический усилитель. Апериодический усилитель с RC-связью. Принцип работы и цели его элементов. Duple усилители мощности. Duple усилители мощности с трансформаторной связью. Схема, принцип работы и временные диаграммы. Дифференциальные усилители. Схема и принцип работы, применение ключевых параметров. Генераторы электрических колебаний. Генераторы на транзисторах и логических элементах. Схемы, принцип работы и временные диаграммы. Триггер Шмитта. Схема, принцип действия, временные диаграммы и характеристика переноса. Вторичные источники питания. Блок-схемы вторичных источников питания без трансформации и с преобразованием частоты, их особенностью. Выпрямители. Классификация, схемы, принципы действия и временные схемы работы однофазных выпрямителей.

Цель дисциплины: формирование знаний и навыков построения и анализа математических моделей, учитывающих случайные факторы. По успешному завершению данного курса студенты должны быть способны: - демонстрировать базовые знания по по теории вероятности и математической статистике; - рассчитать вероятности событий, статистические показатели и формулировать основные выводы; - рассчитать статистические оценки параметров распределения по выборочным данным и проверять метод статистических испытаний для решения отраслевых задач; - использование методов решения вариационных задач механики и физики при решении конкретных задач. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Предмет теории вероятности. События и операции над событиями. Определения вероятности. Аддитивное правило. Условная возможность. Правило продукта. Независимость событий. Формула Байеса. Схема Бернулли. Полиномиальная схема. Асимптотические формулы схемы Бернулли. Случайная переменная. Закон распределения. Функция распределения. Операции над случайными переменными. Дискретная случайная переменная..Numerical характеристики случайных переменных. Непрерывная случайная переменная. Закон больших чисел. Центральная предельная теорема. Оценки параметров и ее базовые свойства. Оценочные интервалы. Схема тестирования статистической гипотезы.

В результате изучения дисциплины студент должен знать основные математические понятия, входящие в данную программу, уметь составлять математические модели практических оптимизационных задач и численные методы их решения, использовать известные методы решения и делать выводы, иметь представление об основных методах оптимизации и основных численных методов, практические навыки реализации алгоритмов решения задач оптимизации, применительно конкретным задачам. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Приближенные числа и действия над ними. Приближенные решения алгебраическихи трансцендентных уравнений. Решение систем линейных алгебраических уравнений. Интерполирование и экстраполирование функций. Численное интегрирование. Численное решение обыкновенных дифференциальных уравнений. Численное решение задач оптимизации.

Цель дисциплины сформировать способность применять в профессиональной деятельности современные языки программирования и языки баз данных, методологии системной инженерии, системы автоматизации проектирования, электронные библиотеки и коллекции, сетевые технологии, библиотеки и пакеты программ, современные профессиональные стандарты информационных технологий, разрабатывать алгоритмические и программные решения в области системного и прикладного программирования. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Основные инструменты языка C++. Типы данных. Структура программы. Переменные и выражения. Операторы. Одномерные и многомерные массивы. Типы данных, определенные пользователем. Функции и их шаблоны. Строки и файлы. Объектно-ориентированного программирования. Классы. Конструкторы. Деструкторов. Классы дружественных функций. Шаблоны классов. Наследование. Полиморфизм. Виртуальные функции. Темы. Классы иерархии наследования. Виртуальные функции. Стандартные потоки. Контейнерные классы. Контейнер STL. Вектор, очереди, список. Среда программирования Borland Builder 6.0. Стандартные компоненты. Среда программирования Borland Builder 6.0. Дополнительные компоненты системы. Image, UpDown, MediaPlayer, StringGrid. BDE, Data Controls, Data Access.

Цель дисциплины сформировать способность находить, анализировать и обрабатывать научно-техническую информацию, полученную в результате проектирования и реализации ПО, применять знания, полученные в результате изучения дисциплины на практике, грамотно пользоваться терминами программирования и описания предметной области, извлекать полезную научно-техническую информацию из электронных библиотек, реферативных журналов, сети Интернет. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Введение в "Интернет Вещей". Аппаратная часть "Интернета Вещей". Сетевые технологии и "Интернет Вещей". Обработка данных в "Интернете Вещей". Применение облачных технологий и сервисно-орентированных архитектур в "Интернете Вещей". Сервисы, приложения и бизнес-модели "Интернета Вещей".

Цель дисциплины: формирование знаний и навыков использования методов и моделей классического вариационного исчисления, развитие навыков решения задач на минимум и максимум. По успешному завершению данного курса студенты должны быть способны: - демонстрировать базовые знания по основам вариационного исчисления; - работать в современных пакетах анализа и обработки статистической информации; - собирать и регистрировать статистическую информацию; - провести первичную обработку и контроль материалов наблюдения. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Проблема постановки задачи Брахшистохрона. Простейшая задача. Необходимые условия для слабого минимума. Лемма Лагранжа. Уравнение Эйлера. Дюбуа - проблема Раймонда. Проблема Больца. Необходимое условие Вейерштрасса. Условие Легендра. Якоби. Функционалы, зависящие от n неизвестных переменных. Асимптотический анализ. Обозначение Big-Oh. Таблица и хэш функция.Functionals в зависимости от производных более высокого порядка. Изопериметрическая задача. Условная крайность. Задача Лагранжа.

Цель дисциплины: дать систематический обзор существующих методов обработки изображений и распознавания образов в различных системах, изучить и освоить способы их применения. В ходе изучения курса сформировать у магистрантов способности: - описывать математические методы решения задач анализа и классификации изображений; - разрабатывать алгоритмы обработки, анализа и распознавания изображений; - осуществлять постановку, анализ и решение математических и прикладных задач обработки, анализа и распознавания изображений; - решать прикладные задачи с подбором подходящих методов и программных средств анализа изображений и распознавания образов; - выполнять системный анализ, проектирование, кодирование, отладку и тестирование; - проводить документирование и выпуск программного продукта. При изучении дисциплины магистранты будут изучать следующие аспекты: Представление образов и основные подходы к машинному распознаванию. Приложения методов распознавания образов: машинное зрение, распознавание рукописных символов, распознавание речи. Классификация на основе байесовской теории решений. Линейный и нелинейный классификаторы. Комитетные методы решения задач распознавания. Методы контекстно-зависимой классификации. Методы селекции признаков. Методы генерации признаков. Методы распознавания образов на основе нейронных сетей. Методы распознавания образов на основе кластерного анализа.

Цель дисциплины сформировать способность сформировать план разработки и внедрения СУИБ у себя на предприятии, определить механизмы и подходы к управлению актуальных рисков ИБ, обоснованно подходить к выбору механизмов контроля требуемого уровня безопасности, оценить качество выполнения работ внутренними и внешними аудиторами ИБ. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты Общие сведения о безопасности ПК и Интернета. Методы обеспечения безопасности ПК и Интернета. Вирусы и антивирусы. Мошеннические действия в Интернете. Киберпреступления. Сетевой этикет. Психология и сеть. Правовые аспекты защиты киберпространства.

Цель курса - изучение основных направлений исследований в области искусственного интеллекта и решение задач с интеллектуальным содержанием. В результате освоения дисциплины студент должен знать особенности задач искусственного интеллекта и роль логического программирования, модели представления знаний, должен владеть навыками логического программирования, применять навыки логического программирования в разработке систем искусственного интеллекта. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Программирование искусственного интеллекта. Интеллектуальное управление. Подходы к решению для разработки интеллектуальных систем. Описание системы и моделирование. Стратегия управления. Обучение на основе объяснений. Укрепление обучения. Правила ассоциации. Matlab Моделирование предлагаемой системы. Эволюционное вычисление. Распределенный интеллект. Искусственная жизнь. Лаборатория интеллектуальных систем в технологическом процессе.

В результате освоения учебной дисциплины обучающийся должен уметь анализировать показания контрольно-измерительных приборов, делать обоснованный выбор оборудования, средств механизации и автоматизации в профессиональной деятельности, знать назначение, классификацию, устройство и принцип действия средств автоматики на производстве. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Общая информация об элементах и устройствах автоматизации. Электромашинные устройства автоматического оборудования. Трансформаторы. Общая информация электрических машин переменного тока. Механические характеристики трехфазных и двухфазных асинхронных двигателей. Контроль тиристоров и тиристорных преобразователей. Дискретный привод с шаговыми двигателями. Электрические микромашины как преобразователи механических величин. Термические режимы и выбор электрических двигателей. Магнитные материалы, применяемые в устройствах электромагнитного автоматического оборудования. Общая характеристика электромагнитов и их применение. Электромагнитное реле. Резистивные измерительные преобразователи. Реостатические, тензометрические, терморезистивные преобразователи. Индуктивные преобразователи. Конденсаторы. Датчики. Элемент базы пневматические и гидравлические устройства автоматического оборудования. Исполнительная часть АСУ. Элементы регулирования и управления АСУ. Принцип работы микропроцессоров (МП). Организация микропроцессорных систем. Программное обеспечение микропроцессора.

Цель курса сформировать способность создавать и контролировать пакетные эксперименты по обучению моделей, сравнивать показатели моделей в реальном времени, пользоваться любыми средами глубокого обучения: Tensorflow, Keras, Pyorch, Caffe и другими, управлять экспериментами глубокого обучения с помощью командной строки, библиотеки Python или интерактивного интерфейса, проектирование нейронных сетей. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Что такое глубокое обучение и обучение представлений. Основные абстракции. Знакомство с Lasagne. Краткий обзор сфер применения и решение простых задач анализа изображений и текстов. Практические задачи компьютерного зрения и особенности их решения. Анализ проектных задач и способов их решения. Краткий доклад по итогам. Практические задачи обработки последовательностей, приёмы для их решения. Поддержка в разработке базового решения проектных задач. Методы решения при помощи глубоких нейронных сетей. Вычислительная оптимизация обученных нейронных сетей. Особенности применения в production.

Цель дисциплины сформировать способность использовать классический, геометрический, статистический подходы вычисления вероятностей событий, аппарат регрессионного анализа, строить стандартные теоретические и эконометрические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты, прогнозировать поведение экономических агентов и развитие экономических процессов и явлений на микро - и макроуровне. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Основные понятия о моделях и методах их построения. Физические и математические модели. Математические модели объектов идентификации. Принципы составления математических моделей. Постановка задачи идентификации. Критерий идентификации. Общие задачи статистической идентификации. Параметрическая идентификация объектов. Методы статистической идентификации. Методы непараметрической идентификации. Идентификация нелинейных динамических объектов.

Цель дисциплины сформировать способность формулировать задачи анализа данных, выбирать адекватные алгоритмы и их решения, выполнять процедуры проектирования хранилищ данных и заполнения готовых хранилищ данными, оценивать качество получаемых решений, выбирать средства реализации требований к программному обеспечению. В курсе рассматриваются основные задачи обучения по прецедентам: классификация, кластеризация, регрессия, понижение размерности. Изучаются методы их решения, как классические, так и новые, созданные за последние 10–15 лет. Упор делается на глубокое понимание математических основ, взаимосвязей, достоинств и ограничений рассматриваемых методов. Отдельные теоремы приводятся с доказательствами.

Цели освоения дисциплины: - дать студентам представление о современных и перспективных принципах, методах и технологиях проектирования вычислительных систем, сетей и их элементов; - подготовить студентов к самостоятельной проектной деятельности на основе выбора оптимальных технических решений на всех этапах проектного процесса и использования средств автоматизации. Цель дисциплины: формирование знаний и умений, позволяющих применять вычислительные методы и технологии в решении промышленных проблем. По успешному завершению данного курса студенты должны быть способны: - представить принципы организации проектирования, содержа¬ние этапов процесса разработки программных комплексов; - применить современные технологии программирования, тестирования и документирования программных комплексов; - формировать архитектуру программных комплексов для информатизации предприятий, разрабатывать программные приложения.

Цель дисциплины: формирование знаний и умений в области теории автоматического управления (ТАУ) с использованием компьютерной техники. По успешному завершению данного курса студенты должны быть способны: - продемонстрировать знание основных принципов и концепций построения систем автоматического регулирования; - применить математические методы для анализа общих свойств линейных систем; - систематизировать законы и алгоритмы автоматического регулирования; - составить математическое описание автоматических систем регулирования и управления; - осуществить анализ устойчивости линейных и нелинейных систем регулирования. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Управление и регулирование в технике, объекты и САР. Принципы построения САР. Функциональное описание САР и их элементов. Классификация САР по назначению и принципам работы, по их свойствам и математическому описанию. Передаточные функции. Анализ процессов в стационарных линейных системах. Постановка задачи устойчивости. Переходная и установившаяся ошибки. Частотные характеристики и свойства переходного процесса. Системы с запаздыванием. Анализ переходных процессов. Способы и средства улучшения свойств линейных САР. Синтез корректирующих устройств по логарифмическим амплитудно - частотным характеристикам.

Целями освоения дисциплины являются овладение навыками программирования и методами обработки, визуализации и анализа качественных и количественных данных для решения прикладных задач. В результате освоения дисциплины студент должен собрать, исследовать, очистить и преобразовать данные в наглядные графики. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Простые операторы языка программирования C++. Различные типы данных, их структура и организация в памяти компьютера. Переключатели вычислительных процессов. Алгоритмы циклических процессов. Одномерные массивы на языке C++. Сортировка и извлечение данных. Понятие классов и методов языка. Структура данных в виде строк. Многомерные массивы, структуры на языке C++.

Цель дисциплины сформировать способность проектировать SCADA-системы автоматического и автоматизированного управления, с применением современных встроенных средств разработки и языков программирования SCADA-систем, устанавливать и настраивать программное и аппаратное обеспечение SCADA-систем, организовывать и управлять разработкой систем промышленного управления, на основе SCADA-систем. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Системы реального времени. Проблемы проектирования систем реального времени. Базовая архитектура. Аппаратное взаимодействие. Повышение производительности. Архитектуры не-фон Неймана. Методы декомпозиции и планирования. Операционные системы реального времени. Интерактивная связь и синхронизация. Управление памятью. Процесс разработки технических требований к программному обеспечению. Спецификация требований для систем реального времени. Структурированный анализ и дизайн. Объектно-ориентированный анализ и UML. Организация документа требований. Проверка требований и обзор. Свойства программного обеспечения. Основные принципы разработки программного обеспечения. Проектная деятельность. Процедурно-ориентированный дизайн. Объектно-ориентированный дизайн. Языки программирования и процесс производства программного обеспечения. Теоретические предварительные условия. Анализ производительности. Применение теории массового обслуживания. Производительность ввода-вывода. Оптимизация производительности.

Совершенствование межкультурной коммуникативной профессионально-ориентированной иноязычной компетенции, необходимой для осуществления научной и профессиональной деятельности, позволяющей использовать иностранный язык в научной работе. В ходе изучения курса сформировать у студентов способности: - применять исследовательские методы в процессе организации научных проектов; - использовать различные методологии научного исследования; - выявлять роль исследований в развитии отдельных лиц и организаций; - участвовать в организации и проведении научных исследований, конференций, семинаров и т. д.; - грамотно писать научные работы, статьи, рефераты и т. д. Назначение дисциплины. Цель дисциплины совершенствование межкультурной коммуникативной профессионально-ориентированной иноязычной компетенции, необходимой для осуществления научной и профессиональной деятельности, позволяющей использовать иностранный язык в научной работе. Учебный курс формирует представление о технологии подготовки и написания научной статьи на иностранном языке, тезисов доклада для выступления на международной конференции. Дисциплина направлена на изучение: международных систем научных публикаций, работ с информационными источниками, особенностей стиля научных публикаций на английском языке.

Цель дисциплины сформировать способность классифицировать и выбирать диспетчерские системы управления и мониторинга, оценивать возможности пакетов ППО современных SCADA-систем различных производителей, проектировать SCADA-системы автоматического и автоматизированного управления, с применением современных встроенных средств разработки и языков программирования SCADA-систем, устанавливать и настраивать программное и аппаратное обеспечение SCADA-систем. При реализации программы применяются следующие формы проведения занятий: инструктаж, беседа, лекции (изложение теоретического материала), демонстрация электронных презентаций по определенным темам, практические занятия (самостоятельное выполнение обучающимися заданий на компьютерах), проекты (самостоятельная разработка воспитанниками определенных тем), занятие-игра. На занятиях при изучении нового материала применяются следующие методы организации и осуществления учебно - познавательной деятельности: словесные (лекция, беседа, дискуссия, объяснение) с использованием наглядных методов.

Цель курса сформировать способность формировать основные типы симуляторов ПО для микроконтроллеров (особое внимание будет уделено МК Ардуино и LOGO! ), использовать симулятор Ардуино и LOGO! в решении типовых задач управления технологическими процессам, проектировать программный код и электрические схемы типовых элементов управления технологическими процессами с использованием симуляторов, решать задачи симуляции сопряжения систем управления и математических, физико-химических, биологических процессов. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Введение в промышленную электронику. Фильтрованный источник питания. Множитель напряжения. Полифазный выпрямитель. Твердотельные устройства, используемые в промышленных цепях. Силовые электронные устройства 7 / SCR, UJT, PUT. TRIAC, DIAC и другие тиристоры. Системы обратной связи с замкнутым контуром и замкнутым контуром. Устройства ввода: датчики, преобразователи и преобразователи для измерения. Устройства вывода: Усилители, клапаны, реле, VFD, шаговые двигатели и серводвигатели. Оптоэлектронные устройства и датчики. Фотоэлектроника, лазеры и волоконная оптика. Автоматическая сварочная система.

Цель дисциплины сформировать способность анализировать, обобщать и формировать сравнительные обзоры функциональных возможностей и технологических характеристик программных инструментов машинного обучения, планировать исследование, основывающееся на анализе прецедентов и направленное на предсказательное моделирование, применять методы машинного обучения при решении задач построения формальных математических моделей в различных прикладных областях, использовать различные программные системы для построения и эксплуатации моделей машинного обучения. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Статистическое оценивание. Проверка гипотез. Анализ зависимостей и дисперсионный анализ. Регрессионный анализ и временные ряды. Последовательный анализ. Выявление причинно-следственных связей.

Цель дисциплины: формирование знаний в области теории нелинейных систем автоматического регулирования (САР) и умений по выполнению расчетов по созданию и внедрению в эксплуатацию автоматических систем с широким использованием компьютерной техники. По успешному завершению данного курса студенты должны быть способны: - продемонстрировать знание основных принципов и концепций построения систем автоматического регулирования; - описать методы анализа и синтеза нелинейных систем автоматического регулирования; - определять качество регулирования прямыми и косвенными методами; - составить математическое описание автоматических систем регулирования и управления; - выбрать структуру автоматического регулирования. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Анализ равновесных режимов. Методы линеаризации нелинейных моделей. Анализ поведения СУ на фазовой плоскости. Устойчивость положений равновесия: первый и второй методы Ляпунова, частотный метод исследования абсолютной устойчивости; исследование периодических режимов методом гармонического баланса. Метод эквивалентной линеаризации. Устойчивость в малом, большом и в целом. Абсолютная устойчивость. Критерий В.М. Попова.

Цель курса сформировать способность создавать и контролировать пакетные эксперименты по обучению моделей, сравнивать показатели моделей в реальном времени, пользоваться любыми средами глубокого обучения: Tensorflow, Keras, Pyorch, Caffe и другими, управлять экспериментами глубокого обучения с помощью командной строки, библиотеки Python или интерактивного интерфейса, проектирование нейронных сетей.

Цель дисциплины сформировать способность знать специфику машинного обучения, связанную с проблемами вычислительной эффективности и переобучения, знать и уметь применять на практике основные математические модели в области специализации, уметь применять перспективные методы индуктивного обучения. Знать основные задачи обучения по прецедентам: классификация, кластеризация, регрессия, понижение размерности, и методы их решения. В курсе рассматриваются основные задачи обучения по прецедентам: классификация, кластеризация, регрессия, понижение размерности. Изучаются методы их решения, как классические, так и новые, созданные за последние 10–15 лет. Упор делается на глубокое понимание математических основ, взаимосвязей, достоинств и ограничений рассматриваемых методов. Отдельные теоремы приводятся с доказательствами. Все методы излагаются по единой схеме:исходные идеи и эвристики; их формализация и математическая теория; описание алгоритма в виде слабо формализованного псевдокода; анализ достоинств, недостатков и границ применимости; пути устранения недостатков; сравнение с другими методами.

Цель дисциплины сформировать способность создавать программы с распределенной обработкой данных, профессионально использовать методы распределенной обработки данных для решения реальных задач, владеть методами разработки ПО, анализом возможностей реализации требований к программному обеспечению, знаниями и практическими навыками для решения задач распределенной обработки данных, навыками практического использования модели параллельных вычислений, практической работы по созданию и разработке конкретных проектов. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Определение больших данных. Процесс анализа больших данных. Парадигма MapReduce. Технологии хранения больших данных. Научные проблемы в области больших данных.

Использовать понятийный аппарат, методы, методики математического анализа и высшей алгебры, электроники и устройств автоматики, информатики для анализа и синтеза информационных потоков данных измерительных приборов систем автоматизации, характерных для пищевой, машиностроительной, горнодобывающей промышленности, тепло-электроэнергетики, современного промышленного аграрного сектора и других смежных отраслей материального производства;

Иметь представлении о путях оптимизации и автоматизации производственных процессов получения, переработки, передачи и эксплуатации материально-технических, тепло - энергетических, людских ресурсов для снижениях их влияния на себестоимость и качество готового продукта или изделия;

Решать типовые сетевые технические, информационные задачи автоматизации, основанные на анализе информации с пилотными потоками данных от датчиков и исполнительных механизмов для оценки качества существующих математических моделей управления основных отраслей производства;

Настраивать ПК и обрабатывать входные данные измерительных приборов с помощью микроконтроллерной компьютерной техники с применением современного учебного аппаратного и программного обеспечения микроконтроллеров, пользоваться симуляторами и пилотными установка для микроконтроллеров Ардуино и ЛОГО;

Соотносить методологические основы математики, теории линейной и нелинейной управления информатики, АСУ ТП, различать современного «безлюдного» системы управления от систем управления с диспетчеризацией, иметь представления о современных тенденциях автоматизации и управления с элементами искусственного интеллекта;

Формировать аналитические обзоры и презентовать мини проекты автоматизации с использованием учебных и промышленных микроконтроллеров с анализом перспектив их использования в смарт автоматизации в жилищно- коммунальных учреждениях, малых предприятий;

Создавать новые Базы Знаний и сегменты в ДЦ. Проектировать пилотную АПС для ТО с дискретными, аналоговыми входными и выходными данными с формированием управляющих сигналов с микроконтроллера по математической модели анализа и обработке технологических данных для конкретных производственных процессов;

Создавать пилотные мини проекты в среде TIA Portal, WinCC с элементами визуализации и анимации технологических процессов малого и среднего бизнеса;

Формировать пилотные курсы для обучения школьников, проводить семинары, обучать в симуляционных приложениях особенностям программирования на учебных микроконтроллерах. Уметь прозрачно и наглядно презентовать аппаратный и программный комплекс микроконтроллеров Ардуино и ЛОГО и разъяснять области их применения;

Владеть навыками пользования типовыми программами пакета Ардуино, ЛОГО, СЯОМИ УМНЫЙ ДОМ для создания полупромышленных и сетевых приложений в облачных технологиях;

Применять методы неполной автоматизации некоторых участков производства с системой автоматизированного контроля эффективности производства с ПК;

Использовать навыки работы с информацией из различных литературных источников, представлять ее в различных формах сообщений, презентаций и докладов с учетом специфики аудитории, обосновывая и грамотно излагая свою точку зрения на проблемные вопросы. Эффективно работать в команде при поиске и решении научно-исследовательских проблем ОП.