7M06104 Вычислительные науки в Astana IT University

Дисциплины

1 Год обучения Психология управления Математика для вычислительных наук Иностранный язык (профессиональный) Педагогика высшей школы Вычислительная геометрия Дифференциальные уравнения в частных производных Численные методы и компьютерное моделирование Введение в нейронные сети История и философия науки Гибкие технологии управления проектом Марковские цепи и процессы принятия решений Управление продуктами Высокопроизводительные вычисления Прикладные математические модели Стохастическое моделирование Поведенческие компетенции для управления проектами

2 Год обучения Тематическое исследование (Case study) в вычислительных науках Генеративные алгоритмы Нейронные сети, основанные на физике Теория адаптивных расчетных сеток Обучение с подкреплением Сервисная модель в управлении проектами Управление заинтересованными сторонами проекта Управление IT проектами Квантовые вычисления Гетерогенная параллелизация

Профессии

Результаты обучения

• Использовать методы анализа данных в различных сферах производства, на реальных данных для подбора параметров, адаптации и тестирования вычислительных систем на основе реальных экспериментов
• Разрабатывать методы и алгоритмы вычислительной математики на основе аппроксимирования дифференциальных уравнений методами конечных разностей, объемов или элементов
• Разрабатывать параллельные вычислительные алгоритмы для инженерных задач и реализовывать их в высокопроизводительных системах, разрабатывать алгоритмы квантовых вычислений
• Проводить фундаментальный анализ вычислительных методов и разностных схем на сходимость и корректность, в том числе, в случае высокопроизводительных алгоритмов с использованием элементов математической логики и теории вычислимости
• Разрабатывать и проводить вычислительные симуляции вероятностных процессов из различных отраслей с использованием методов стохастического моделирования
• Решать вычислительные задачи со сложной геометрией областей, строя и используя корректные структурированные, криволинейные, неструктурированные расчетные сетки
• Использовать методы интеллектуального анализа данных на основе глубокого обучения, обучения с подкреплением, генеративно-состязательных сетей для эффективного прогнозирования результатов
• Проводить самостоятельные научные исследования, решая современные актуальные задачи, публикуя результаты в рейтинговых журналах и выступая на конференциях
• Обладать знаниями в смежных областях проектного менеджмента, науки о данных, информационной безопасности

Похожие ОП