7M06104 Вычислительная техника и программное обеспечение в ЕНУ им. Л. Н. Гумилева

Дисциплины

• Облачные технологии

  Целью изучения учебной дисциплины является формирование систематизированных знаний и практических навыков в выполнении работы по созданию (модификации) и сопровождению интеграционных решений для облачных сервисов. В рамках курса рассматриваются такие вопросы как проектирование, создание и администрирование облачных сервисов, интеграция конфигурируемых и масштабируемых облачных сервисов в инфраструктурных средах с локальными сегментами информационных систем для реализации информационных потребностей организаций.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Теория и техника научного эксперимента в компьютерной инженерии

  Целью изучения учебной дисциплины является формирование систематизированных знаний и практических навыков в уменииопределять цели и задачи, научного аппарата исследования, проведении исследования, экспериментов и сбора доказательных данных по теме. В рамках курса рассматриваются такие вопросы как методологические основы научного познания и творчества, теории подобия и моделирования, проведение обработки результатов экспериментальных КС, вопросы математического моделирования и обработки результатов инженерного эксперимента.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Управление большими данными

  Целью изучения учебной дисциплины является формирование систематизированных знаний и практических навыковв разработке и управлении программными средствами автоматизации обработки больших данных, решении задач по анализу больших данных. В рамках курса рассматриваются такие вопросы как аналитическаяобработка больших данных, машинное обучение, визуализация и хранение больших данных, перевод проблем предметной области на язык технологии обработки больших данных, технические и методологические средства анализа больших данных.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Педагогика высшей школы

  Цель: формирование основ профессионально-педагогической культуры магистрантов, освоение теоретических основ современной педагогической науки. Содержание: педагогика высшей школы: предмет, задачи, функции и место в системе педагогических наук. Сущность явлений и процессов высшего образования, его основных тенденции развития. Структура педагогического процесса высшей школы. Технологии, методы и формы организации обучения и воспитания студентов. Педагогический менеджмент в системе высшего образования.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Архитектура систем кибербезопасности

  Целью изучения учебной дисциплины является формирование систематизированных знаний и практических навыков владения методами, инструментами анализа архитектурных решений в реализации системы кибербезопасности и совершенствования процесса реализации проекта. В рамках курса рассматриваются такие вопросы как основы построения современной архитектуры систем кибербезопасности, включающие сведения о моделях кибербезопасности, угрозах, уязвимостях и анализе потоков данных, вопросы сетевой безопасности: маршрутизация; шифрование; IPv6, SSL / TLS VPN; мониторинг сетевой безопасности; среды изолированного исполнения (песочница), технологии детектирования вредоносных программ, безопасный удаленный доступ.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Психология управления

  Дисциплина позволяет усваивать основные теории и концепции методики преподавания психологии управления в современной отечественной и зарубежной науке, методические и технологические особенности управления в преподавании психологических дисциплин как теоретической, так и практической направленности.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Организация и планирование научных исследований

  Целью изучения учебной дисциплины является формирование систематизированных знаний и практических навыков представления и аргументирования рентабельности, актуальности, новизны проекта, проведения экспериментов на основе анализа проектной задачи. В рамках курса рассматриваются такие вопросы как организация и планирование научных исследований в условиях активизации инновационных процессов, внедрение новых технологических укладов, преодоление разрыва между наукой и производством, внедрение международных стандартов.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Квантовые и постквантовые алгоритмы

  Целью изучения учебной дисциплины является формирование систематизированных знаний и практических навыков в интеграции работы по разработке квантовых и постквантовых алгоритмов. В рамках курса рассматриваются такие вопросы как квантовые вычисления, базовые квантовые алгоритмы, инструменты и языки квантового программирования, постквантовая криптография, разработка и анализ алгоритмов

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Высокопроизводительные вычисления на суперкомпьютерах

  Целью изучения учебной дисциплины является формирование систематизированных знаний и практических навыков в применении суперкомпьютера для решения ресурсоемких задач. В рамках курса рассматриваются такие вопросы как архитектура и компоненты HPC-систем, распараллеливание и оптимизация алгоритмов, запуск вычислительных ресурсоемких задач в HPC-системах (на суперкомпьютерах).

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Встроенное программное обеспечение и системы

  Целью изучения учебной дисциплины является формирование систематизированных знаний и практических навыков в интеграции работы по разработке встроенных вычислительных систем, проектировании и конструировании компьютерного аппаратного обеспечения. В рамках курса рассматриваются такие вопросы как проектирование встроенных микропроцессорных систем – обучение процессу разработки и отладки программных продуктов с использованием современных программных и аппаратных технологий и подходов в области встроенных систем; обучение принципам построения, функциональных возможностей и архитектурных решений современных микроконтроллеров.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Проектирование мехатронных систем

  Целью изучения учебной дисциплины является формирование систематизированных знаний и практических навыков в проектировании и разработке мехатронных систем. В рамках курса рассматриваются такие вопросы как современные технологии проектирования мехатронных и робототехнических систем, технические средства аппаратной реализации, применяемых в робототехнике; методы и программные средства реализации мехатронных и робототехнических систем, методы проектирования микропроцессорных систем управления.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Технология распределенных вычислений

  Целью изучения учебной дисциплины является формирование систематизированных знаний и практических навыков в разработке и организации распределенных решений вычислительных задач, создании взаимосвязей между объектами предприятия для организации функционирования системы. В рамках курса рассматриваются такие вопросы как методы решения трудоёмких вычислительных задач с использованием технологии распределенных вычислений, архитектура распределенных вычислительных систем, принципы и технологии построения распределенных алгоритмов, математические модели вычислительных алгоритмов и программ для анализа эффективности вычислений.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• История и философия науки

  Дисциплина направлена на изучение истории науки, философских основ научного знания и методологии научного исследования. Цель дисциплины - формирование у магистрантов целостного понимания развития науки как социального института, а также в освоении методологических основ и проблем современной науки. Дисциплина знакомит с историей взаимоотношений науки и философии, включая конкретные онтологические и эпистемологические проблемы, а также с философскими проблемами конкретных наук в их современном состоянии. Дисциплина способствует критическому анализу современных научных достижений, выработке методологической культуры научно-исследовательской работы.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Тестирование программного обеспечения

  Целью изучения учебной дисциплины является формирование систематизированных знаний и практических навыков в умении писать тестового кода и разрабатывать программы для ПО, проводить верификацию кода ПО. В рамках курса рассматриваются такие вопросы как основные понятия и методы теории тестирования программного обеспечения, алгоритмы тестирования программного обеспечения в виде практических программ, различных способов автоматизации процесса тестирования программного обеспечения, практические задачи по реализации методов теории тестирования программного обеспечения.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Глубокое обучение нейросетей

  Целью изучения учебной дисциплины является формирование систематизированных знаний и практических навыков в реализации систем искусственного интеллекта с применением алгоритмов глубокого обучения нейросетей. В рамках курса рассматриваются такие вопросы как ключевые архитектуры нейронных сетей - полносвязные, сверточные (CNN), рекуррентные (RNN, LSTM, GRU) и современные архитектуры на базе трансформеров; генеративные модели GenAI - алгоритмы и методы создания моделей, генерирующих текст, изображения, аудио (GAN, Variational Autoencoders, Diffusion Models), большие языковые модели (LLM), разработка малых языковых моделей (SLM), технологии обучения с низким количеством данных (Few-shot, Zero-shot learning), transfer learning и fine-tuning моделей, ускорение и оптимизация глубоких моделей.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Иностранный язык (профессиональный)

  Целью дисциплины является приобретение и совершенствование компетенций в соответствии с международными стандартами иноязычного обучения, позволяющих использовать иностранный язык (уровень сверхбазовой стандартности (С1) как средство общения для успешной профессиональной и научной деятельности будущего магистра, способного конкурировать на рынке труда. Курс обучения предполагает изучение английского языка в профессиональном и академическом контексте в соответствии с образовательной программой. Основное внимание уделяется изучению и активному использованию специфической терминологии, связанной с профессиональной и научной сферой, критическому чтению, анализу текстов, восприятию информации, полученной через прослушивание, развитию академических навыков письма, необходимых для написания научных работ, а также развитию навыков устной речи для коммуникации в академической среде.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Технологии разработки программного обеспечения для систем реального времени

  Целью изучения учебной дисциплины является формирование систематизированных знаний и практических навыков в проектировании и разработке высоконагруженных систем, применении технологии разработки программного обеспечения для систем реального времени. В рамках курса рассматриваются такие вопросы как принципы организации вычислительных процессов в цифровых информационно-управляющих системах, работающих в реальном масштабе времени и взаимосвязь программных и аппаратных средств в системах этого класса, методы управления памятью и синхронизации взаимодействующих процессов, международные и государственные стандарты, используемые при разработке программного обеспечения для систем реального времени.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Цифровая обработка сигналов

  Целью изучения учебной дисциплины является формирование систематизированных знаний и практических навыков во владении математическими и алгоритмическими методами проектирования и оценки систем цифровой обработки сигналов. В рамках курса рассматриваются такие вопросы как математические основы теории, алгоритмов цифровой обработки сигналов и их представителей, взаимосвязь, достоинства и недостатки, методы цифровой обработки сигналов для решения прикладных задач.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Алгоритмические основы интеллектуальных систем

  Целью изучения учебной дисциплины является формирование систематизированных знаний и практических навыков в применении принципов построения архитектуры систем искусственного интеллекта, владении методами и способами взаимодействия и модернизации программного обеспечения. В рамках курса рассматриваются такие вопросы как основы эволюционных вычислений и генетических алгоритмов, экспертных систем; модели представления знаний: логика высказываний, логика предикатов, нечеткая логика, фреймы, сценарии, семантические сети и продукционные модели; задачи проектирования и управления на основе методов искусственного интеллекта, разработка программного обеспечения для современных интеллектуальных систем.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 6
  

• Разработка цифровых устройств на программируемой логике

  Целью изучения учебной дисциплины является формирование систематизированных знаний и практических навыков в области применения архитектуры ПЛИС и системного подхода при разработке, проектировании новых электронных устройств. В рамках курса рассматриваются такие вопросы как современные виды микроконтроллерных устройств и пути их программирования, вопросы проектирования систем, встроенных в программируемые логические интегральные схемы, тенденции развития интегрированных систем, элементы проектирования встроенных систем, теоретические основы проектирования базовых логических схем, комбинационных схем, цепных схем и элементов памяти.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 6
  

• Разработка децентрализованных приложений

  Целью изучения учебной дисциплины является формирование систематизированных знаний и практических навыков в применении технологии блокчейн, криптовалюты и смартконтракты в целях разработки и реализации новых программных продуктов и услуг, бизнес-моделей. В рамках курса рассматриваются такие вопросы как теоретические основы и разработка децентрализованных приложений, которые имеют свой внутренний код и работают в децентрализованной одноранговой сети, база для понимания сути проектов, технологий, криптовалют, структуру, стандарты, паттерны программирования.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Управление инженерными проектами

  Целью изучения учебной дисциплины является формирование систематизированных знаний и практических навыков в умении управлять инженерными проектами, руководить рабочей группой специалистов по технической документации в ИТ. В рамках курса рассматриваются такие вопросы какреализация всех этапов жизненного цикла инновационного проекта, решение задач системного анализа и принятие решений для управления инновационными проектами и процессами, подготовка заданий и разработка проектных решений с учетом фактора неопределенности.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Граничные вычисления

  Целью изучения учебной дисциплины является формирование систематизированных знаний и практических навыков в применении граничных вычислений для решения конкретных инженерных или научных задач. В рамках курса рассматриваются такие вопросы как ключевые преимущества граничных вычислений, методы и технологии их разработки, практическое применение граничных вычислений, инструменты и программное обеспечение для приложений граничных вычислений, вопросы проектирования решений безопасности.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 6
  

• Компьютерное зрение

  Целью изучения учебной дисциплины является формирование систематизированных знаний и практических навыков в умении проводить исследования и разрабатывать алгоритмы в областях: технического зрения, 3D-реконструкции по изображениям, анализа сцен и распознавания, обработки изображений. В рамках курса рассматриваются такие вопросы как методы компьютерной обработки и распознавания изображений, математические модели изображения и критерии качества изображений, алгоритмы цифровой обработки и распознавания изображений, основы яркостных преобразований, преобразования цветовых координатных пространств, пространственной и частотной фильтрации, морфологических операций, кодирования, сегментации и классификации, анализа изображений.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 6
  

Профессии

Результаты обучения

• Демонстрировать основные мировоззренческие и методологические знания, в т.ч. междисциплинарного характера и использовать результаты в профессиональной деятельности
• Владеть современными педагогическими технологиями, обучать, осуществлять научно-методическую работу, уметь социализировать обучающейся молодежи и обладать коммуникативными способностями
• Выполнять работы по созданию (модификации) и сопровождению интеграционных решений для облачных сервисов; уметь представлять и аргументировать рентабельность, актуальность, новизну проекта, проводить эксперименты на основе анализа проектной задачи; разрабатывать и управлять программными средствами автоматизации обработки больших данных, решать задачи по анализу больших данных; проектировать и разрабатывать высоконагруженные системы, применять технологии разработки программного обеспечения для систем реального времени; Применять суперкомпьютер для решения ресурсоемких задач.
• Владеть методами, инструментами анализа архитектурных решений в реализации системы кибербезопасности и совершенствования процесса реализации проекта; определять цели и задачи, научный аппарат исследования, проводить исследования, эксперименты и сбор доказательных данных по теме; интегрировать работы по разработке встроенных вычислительных систем, проектировать и конструировать компьютерного аппаратного обеспечения; разрабатывать квантовые и постквантовые алгоритмы.
• Уметь проектировать и разрабатывать мехатронные системы; разрабатывать и организовывать распределенное решение вычислительных задач, создавать взаимосвязи между объектами предприятия для организации функционирования системы; реализовывать системы искусственного интеллекта с применением алгоритмов машинного глубокого обучения нейросетей; уметь писать тестовый код и разрабатывать программы для ПО, проводить верификацию кода ПО.
• Уметь применять архитектуру ПЛИС и системный подход при разработке, в проектировании новых электронных устройств; применять граничные вычисления для решения конкретных инженерных или научных задач; уметь управлять инженерными проектами, руководить рабочей группой специалистов по технической документации в ИТ; владеть математическими и алгоритмическими методами проектирования и оценки систем цифровой обработки сигналов.
• Уметь проводить исследования и разрабатывать алгоритмы в областях: технического зрения, 3D-реконструкции по изображениям, анализа сцен и распознавания, обработки изображений; применять принципы построения архитектуры систем искусственного интеллекта, владеть методами и способами взаимодействия и модернизации программного обеспечения; применять технологии блокчейн, криптовалюты и смартконтракты в целях разработки и реализации новых программных продуктов и услуг, бизнес-моделей.

Похожие ОП