7M06101 Компьютерная инженерия в ВКУ им. Аманжолова

Дисциплины

• Программная инженерия

  Целью дисциплины является обеспечение всестороннего понимания принципов, методологий и методов, используемых в систематическом проектировании, разработке и обслуживании программных систем. В этом курсе рассматриваются процессы разработки программного обеспечения (Waterfall, Agile/SCRUM), принципы управления проектами, моделирование UML (классы, объекты, отношения, пакеты), основы программирования Java (JVM, классы, многопоточность, GUI, JDBC) и стратегии тестирования программного обеспечения (белый ящик, черный ящик, валидация, система).

  Год обучения - 1
  Кредитов - 9
  

• Распределенные вычисления

  Целью дисциплины является предоставление всестороннего понимания моделей распределенных вычислений, разработки веб-приложений и новых парадигм распределенного машинного обучения, а также предоставление студентам навыков проектирования и внедрения масштабируемых и эффективных распределенных систем. В этом курсе рассматриваются модели распределенной обработки (клиент-сервер, P2P, N-уровневая, облачная), основы веб-программирования (HTML, CSS, JavaScript, jQuery, AngularJS), серверные Java-фреймворки (Struts2), управление данными с помощью MySQL, а также введение в федеративное обучение для распределенного машинного обучения с сохранением конфиденциальности.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 6
  

• Теория информации

  Целью дисциплины является обеспечение фундаментального понимания принципов управления информацией, ее количественной оценки, передачи и сжатия, что имеет важное значение для различных областей компьютерной инженерии и за ее пределами. Курс охватывает меры информации (энтропия, взаимная информация), кодирование источника (без потерь и с потерями), пропускную способность канала и теоремы кодирования канала. Он исследует методы сжатия данных, пределы надежной связи по шумным каналам и связь между непрерывной и дискретной теорией информации.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 6
  

• Приборы и измерения

  Целью дисциплины является обеспечение прочного понимания принципов и методов, используемых в современных электронных приборах и измерительных системах, с особым упором на анализ сигналов в частотной области. Этот курс охватывает основы спектрального анализа, архитектуры анализаторов спектра с качающейся частотой и анализаторов спектра в реальном времени, а также практическую реализацию с использованием Labview NXG или MATLAB. Лабораторная работа фокусируется на проектировании автоматизированных измерительных систем для характеризации и анализа сигналов в частотной области.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 6
  

• Методы и алгоритмы принятия решений

  Целью дисциплины является формирование теоретических, практических знаний о методах и моделях теории принятия решений для решения профессиональных задач по разработке современных вычислительных систем, средств автоматизации. Дисциплина направлена на изучение методов принятия решений в конфликтных ситуациях, в условиях вероятностной и нечеткой неопределенности; процесса проведения экспертизы, процессов сбора данных и методов обработки экспертной информации.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 6
  

• Компьютерная и сетевая безопасность

  Целью дисциплины является предоставление обучающимся глубокого понимания принципов компьютерной и сетевой безопасности, уделяя особое внимание распространенным уязвимостям, протоколам безопасности, методам защиты и стратегиям смягчения. Курс также направлен на обучение обучающихся принципам безопасного программирования и защите программного обеспечения от атак. В этом курсе рассматриваются основы безопасности (CIA), сетевые протоколы и уязвимости (TCP/IP, HTTP), веб-безопасность (SQL-инъекции, XSS), криптография, принципы безопасного кодирования, статический/динамический анализ кода, анализ вредоносного ПО, переполнение буфера и методы защиты, такие как проверка входных данных и минимальные привилегии.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 6
  

• Практические аспекты машинного обучения

  Целью изучения дисциплины является формирование теоретических и практических знаний по исследованию данных и владения инструментарием МО для разработки математических моделей, методов, алгоритмов анализа данных. Дисциплина изучает ключевые методы и алгоритмы машинного обучения, связанные с различными видами регрессионного анализа, классификацией и кластеризацией, а также нейронными сетями и глубоким обучением. Дисциплина также охватывает изучение анализа временных рядов для прогнозирования и выявление аномалий и использование методов компьютерного зрения для обработки изображений и видео.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 6
  

• Обработка и анализ изображений

  Целью дисциплины является предоставление обучающимся всестороннего понимания основных принципов и практических методов, используемых при цифровой обработке и анализе изображений для различных приложений. В этом курсе рассматриваются основы работы с изображениями, точечные и локальные операторы (линейная/нелинейная фильтрация, шумоподавление, производные), бинаризация изображений, морфология, сегментация (на основе границ, областей, графов), дескрипторы изображений (Фурье, моменты, углы, LBP) и оценка движения оптического потока (разреженные и плотные методы).

  Год обучения - 1
  Кредитов - 9
  

• Кластерный анализ распознавания информации

  Целью дисциплины является освоение систем знаний о принципах работы систем распознавания информации, формирование навыков самостоятельной разработки систем распознавания информации. Дисциплина направлена на изучение методов кластерного анализа: метода полных связей, максимального локального расстояния, метода Ворда, центроидного метода. Программа дисциплины описывает алгоритм последовательной кластеризации и их классификации: иерархические и плоские, четкие и нечеткие, многомерное шкалирование, дендограммы.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 6
  

• Управление IT проектами

  Целью дисциплины является формирование знаний для эффективного управления и решения проблем, связанные с разработкой, внедрением технологий при управлении проектами. Дисциплина изучает иерархическую структуру комплекса работ, оценки длительности проекта методом PERT, методы качественной и количественной оценки рисков, управление процессами жизненного цикла программных продуктов, и произведение оценки бизнес-процесса в прикладных задачах производства.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 12
  

• Теоретические и технологические основы преподавания в высшей школе

  Целью дисциплины является освоение фундаментальных теоретических знаний, практических подходов, педагогических технологий и методик, лежащих в основе образовательного и воспитательного процесса в высшей школе. Дисциплина формирует целостное представление о современных тенденциях высшего образования, методологических основах преподавания и профессиональной подготовке будущих преподавателей. Содержание курса направлено на развитие профессиональных и исследовательских компетенций магистранта, обеспечивая глубокое понимание образовательных процессов, выбор и применение эффективных педагогических технологий и методик. Изучение дисциплины способствует становлению конкурентоспособной, педагогически грамотной личности, способной эффективно решать задачи научно-педагогической деятельности, организовывать учебный процесс на основе современных образовательных парадигм, способствовать личностному и профессиональному развитию магистрантов.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Методы прикладной математики

  Целью изучения дисциплины является предоставление фундаментального введения в комплексный анализ — мощный математический инструмент, имеющий широкое применение в прикладной математике, физике и электротехнике, позволяющий обучающимся решать задачи в этих областях с использованием методов комплексных переменных. В этом курсе рассматриваются комплексные числа, функции, пределы, непрерывность, дифференцирование, гармонические функции, комплексное интегрирование (теорема Коши, интегральная формула), степенные ряды (Тейлора, Лорана), аналитические функции, особенности, полюса и теорема Коши о вычетах.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 6
  

• История и философия науки

  Целью дисциплины является формирование целостного представления об эволюции и закономерностях развития науки и научного знания в истории культуры. Обучающиеся знакомятся со структурной организацией науки как социального института, места и роли науки в цивилизованном развитии общества, философскими основаниями построения научной картины мира, диалектикой научного познания в современной культуре. Содержание дисциплины будет способствовать формированию общей культуры ученого, навыков исследовательской и профессиональной деятельности.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 3
  

• Анализ данных и прогнозирование

  Целью дисциплин является использование методов анализа данных и прогнозирования экономической и аналитической отчетности. Дисциплина предусматривает исследование методов количественного анализа численной и нечистоплотной экономической информации, методов описательной статистики, которые предоставляют пользователям возможность осуществлять поиск неочевидных закономерностей в данных, накопленных в информационной базе, достижение основных подходов к прогнозированию экономических показателей деятельности организаций.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 6
  

• Криптография и кибербезопасность

  Целью дисциплины является формирование компетенций IT-специалиста по кибербезопасности. Дисциплина основана на изучении вопросов обеспечения кибербезопасности через криптографические алгоритмы, модели и методы. Курс предусматривает целостное понимание проблем информационной безопасности через математическую интерпретацию трудно вычислимых NP - задач, механизмы реализации криптографических алгоритмов Диффи-Хеллмана, RSA, Эль-Гамаля, проблем аутентификации.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 3
  

• Процессы проектирования и разработки ИТ инфраструктуры

  Целью дисциплины является формирование навыков управления, контроля и оптимизации процессов проектирования и разработки ИТ-инфрастуктуры. Дисциплина направлена на изучение знаний в области реинжиниринга и моделирования прикладных и информационных процессов ИТ-инфраструктуры предприятий, а также на формирование практических навыков использования современных стандартов и методик для разрабатки регламентов организации управления, контроля, оптимизации процессов жизненного цикла ИТ-инфраструктуры и деятельности предприятий.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 9
  

• Интеллектуальные информационные системы

  Целью дисциплины является изучение методологии и принципов проектирования и разработки интеллектуальных информационных систем, использующие современные подходы в области искусственного интеллекта и обработки данных для автоматизации принятия решений, анализа информации и решения сложных задач в различных прикладных областях. Дисциплина направлена на изучение основ и принципов построения архитектуры, а также технологий проектирования интеллектуальных информационных систем, включая методы обработки и анализа данных, машинного обучения, обработки естественного языка и распознавания образов.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 6
  

• Иностранный язык (профессиональный)

  Целью дисциплины является обеспечение практического овладения иностранным языком для осуществления письменного и устного информационного обмена; формирование достаточного уровня иноязычной коммуникативной компетенции на уровне В2-С1 для реализации различных аспектов профессиональной деятельности. Изучение дисциплины позволяет систематизировать приобретенные языковые знания, речевые умения, совершенствовать навыки для профессионального устного и письменного общения, в т.ч. с использованием информационных технологий.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 5
  

• Стандарты и политика информационной безопасности

  Целью дисциплины является формирование необходимых знаний стандартов и политики информационной безопасности, применения на практике методов и средств защиты информации. Дисциплина направлена на изучение классификации криптографических систем, симметричные системы шифрования, программы PGP, асимметричные криптосистемы, особенности объектов защиты информации, методы и средства защиты информации, программирование задач кодирования, шифрования с оценкой уровня безопасности в информационных системах.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 3
  

• Психология управления

  Целью изучения дисциплины является формирование знаний о психологических механизмах современной управленческой деятельности и системе управления поведением людей в организациях через анализ психологических ситуаций. Дисциплина направлена на изучение особенностей управления, диагностики, прогнозирования психологических состояний, формирования программ по принципу индивидуального управления, создание диагностических средств, разработку активных методов обучения менеджеров, исследование психологических закономерностей объекта управления.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 3
  

• Машинное и глубокое обучение

  Целью дисциплины является предоставление всеобъемлющей теоретической и практической основы как в машинном обучении, так и в глубоком обучении, вооружая обучающихся знаниями и навыками для проектирования, внедрения и оценки широкого спектра моделей для сложного анализа данных и разработки интеллектуальных систем в различных прикладных областях. Этот курс объединяет основы машинного обучения (оценка, проектирование признаков, контролируемое/неконтролируемое/подкрепляющее обучение, байесовские методы) с концепциями глубокого обучения (глубокие нейронные сети, CNN, RNN, Transformers, генеративные модели). Обучающиеся научатся проектировать, обучать и оценивать как классические модели машинного обучения, так и модели глубокого обучения для таких задач, как классификация, регрессия, кластеризация, снижение размерности, компьютерное зрение и NLP.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 12
  

• Компьютерное моделирование вычислительного эксперимента

  Целью дисциплины является изучение современных методов, технологий построения моделей и проведения модельных экспериментов в различных видах практической, научной деятельности. Дисциплина направлена на изучение средств обработки экспериментальных данных диссертационного исследования, математических основ статистического анализа, пакетов прикладных программ, методов наглядного представления данных, информационно-справочных систем; способов подтверждения достоверности экспериментальных данных на основе статистических методов.

  Год обучения - 1
  Кредитов - 9
  

Профессии

Результаты обучения

• Демонстрировать гибкость и обучаемость, умение работать в команде, аналитическое мышление.
• Знать технический английский язык на уровне чтения специализированной литературы и логики рассуждений.
• Интерпретировать данные журналов сообщений, протоколов.
• Применять принципы работы и лучшие практики информационных технологий по сопровождению информационных систем.
• Использовать методы обработки результатов измерений с использованием средств вычислительной техники.
• Тестировать работоспособность программного обеспечения.
• Выбирать методы и технологии хранения и доступа к данным.
• Работать со средствами измерения и контроля технического состояния электронных комплексов.
• Производить подготовку тестовых наборов данных.
• Проводить извлечение знаний из возможных представлений о предметной области и способов принятия решений в ней.
• Диагностировать и оценивать техническое состояние электронных комплексов.
• Разрабатывать ИТ-архитектуру функционирования информационных систем.

Похожие ОП