7M06102 Вычислительная техника и программное обеспечение в ВКТУ им. Д. Серикбаева

Дисциплины

• Современные технологии ИИ в образовании и науке

  Дисциплина направлена на формирование у магистрантов целостного представления о современных направлениях и практическом применении технологий искусственного интеллекта в образовательной и научной деятельности. В рамках курса рассматриваются фундаментальные концепции искусственного интеллекта, его основные подходы, методы и области практического применения. Обучающиеся осваивают современные тенденции развития технологий искусственного интеллекта, формируют навыки анализа и практического применения для решения исследовательских задач.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 6
  

• Профессиональная научная коммуникация на иностранном языке

  Дисциплина направлена на формирование компетенций профессиональной и научной коммуникации на иностранном языке, необходимых для эффективного взаимодействия в сфере вычислительной техники и программного обеспечения. В рамках курса развиваются навыки применения профессиональной терминологии на иностранном языке в общении, написании научных работ, подготовке презентаций и ведении деловых переговоров с зарубежными партнёрами. Изучаются особенности академического стиля, структура научных публикаций, а также форматы деловой и научной переписки. Особое внимание уделяется построению логичных и аргументированных устных выступлений, пониманию межкультурных аспектов коммуникации и соблюдению норм академической этики. Осваиваются навыки поиска, анализа и представления научной информации на иностранном языке в соответствии с международными стандартами.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• История и философия науки

  Феномен науки рассматривается как специфическая проблема и предмет анализа. Дает представление о теории науки и техники и их развитие в условиях постиндустриального общества. Актуальность курса связана с ориентацией на процессы, происходящие в области научных исследований на основе интеграции философии науки и естественно- технических наук

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Методика проведения научных исследований

  Курс дает представление об основных методах научного познания и этапах научно-исследовательской деятельности. Обучаемый сможет подготовиться к научно-исследовательской работе, внедрить конкретные методики обработки источников информации, продемонстрировать и обеспечить возможность практического применения методов в исследовательской деятельности в том числе для написания магистерских диссертаций.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Технология разработки программного обеспечения для систем реального времени

  В курсе изучают технологию функционально-модульного описания, технологию представления архитектуры программного обеспечения в виде графа состояния системы, технологию задачи/состояния, универсальный язык моделирования UML. По окончании курса магистрант способен проанализировать и сделать выбор той или иной технологии в зависимости от сложности разрабатываемого проекта и наличия соответствующего инструментария.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 6
  

• Психология управления

  Закономерности управленческой деятельности, диагностика и прогнозирование состояния и изменений управленческой подсистемы; проблемы общения и взаимодействия людей в социальных структурах, организация исполнения решения; условия и особенности управленческой деятельности и эффективность работы в системе управления, формы, функции управления, руководство и лидерство; совместная деятельность большой группы и иерархия руководства; формирование программы деятельности подчиненных.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Основы теории управления системами

  В курсе дается представление о методах теории оптимальных управлений. Рассматриваются методы, использующие необходимые условия экстремума функционала и численные методы, использующие идеи последовательного анализа вариантов и динамического программирования. Изучение курса дает возможность построить модель управления, разработать численный алгоритм и осуществить его программную реализацию.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Интеллектуальный анализ данных

  Интеллектуальный анализ данных как междисциплинарная область объединяет методы из баз данных, статистики, машинного обучения и поиска информации. Курс знакомит с основными методами интеллектуального анализа данных, используемыми в настоящее время, включая хранилище данных и очистку данных, кластеризацию, классификацию, интеллектуальный анализ ассоциативных правил, текстовое индексирование и алгоритмы поиска,. Разработка алгоритмов для этих задач затруднена, потому что наборы входных данных очень большие, а задачи могут быть очень сложными. Одним из основных направлений в этой области является интеграция этих алгоритмов с реляционными базами данных и извлечение информации из полуструктурированных данных.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 6
  

• Верификация и анализ программ

  Курс дает представление о современных технологиях верификации программного обеспечения, применяемых при разработке сложных и отказоустойчивых программных систем. Курс основан на методиках тестирования программных систем. Он охватывает вопросы построения тестового окружения, планирования системы тестов, анализа и обнаружения дефектов программного кода тестируемой системы, интеграционного и системного тестирования, общих аспектов тестирования пользовательских интерфейсов.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 7
  

• Педагогика высшей школы

  Актуальность изучения дисциплины связана с необходимостью опережающей подготовки профессионально- компетентного преподавателя вуза, способного активно участвовать в инновационных процессах в системе высшего образования. Курс ориентирован на подготовку магистров к преподавательской деятельности в высшей школе. Содержание курса отражает современные тенденции гуманизации и демократизации образовательного процесса вуза, новые образовательные технологии, ориентирует на индивидуально-творческий стиль деятельности.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 3
  

• Системный анализ и моделирование в научной среде

  Данный курс направлен на изучение теории систем и системного анализа, принципов, структуры и методов системного анализа, а также методов моделирования, применяемых для анализа сложных объектов и процессов в научных исследованиях.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Теория автоматического управления

  Курс посещен вопросам синтеза систем управления объектами, подверженными действию внешних возмущений разного типа. Рассматривается математическое содержание проблемы синтеза, и приводятся разнообразные методы синтеза, основанные на эвристических соображениях, излагаются строгие методы теории линейного синтеза. Изучение курса дает возможность решения задач, иллюстрирующих роль информированности при построении оператора управления.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 4
  

• Программные средства оптимизации управляемых систем

  Курс дает представление о моделях описания и технологии моделирования информационных процессов и систем. Магистрант по окончании курса будет владеть теоретическими основами математического и компьютерного моделирования информационно-вычислительных систем, что даст возможность применять математические методы обработки, анализа и синтеза в научных и профессиональных исследования.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 7
  

• Методы Data Mining

  Курс знакомит с технологией Data Mining и рассматривает методы, инструментальные средства Data Mining. Изучение курса дает представление о теоретических аспектах технологии Data Mining, методах и возможностях их применения, а также дает практические навыки по использованию инструментальных средств Data Mining.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 6
  

• Основы Data Science

  Курс знакомит обучающихся с основными концепциями и методами анализа данных и машинного обучения. Содержание курса включает в себя методы и инструменты для сбора, хранения, обработки и визуализации данных, методы и приёмы извлечения и обработки данных из сети интернет и различных типов файлов. Курс предполагает знакомство с библиотеками Pandas и Scikit-learn — наиболее популярными инструментами для анализа данных и машинного обучения, используя язык программирования Python.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Технологии разработки цифровых устройств

  Основные сведения о цифровой схемотехнике. Семейства логических микросхем (TTL,CMOS, LVCMOS) их параметры и особенности применения. Технические проблемы, возникающие при эксплуатации цифровых устройств (глитчи, логические гонки и т.д.) и методы их решения. Применение САПР при разработке цифровых устройств (PCAD, Eagle ). Особенности разработки печатных плат (для цифровых устройств). Языки описания аппаратуры (HDL) и их применение для синтеза и верификации цифровых схем. ПЛИС семейств CPLD и FPGA, их применение и особенности. Технологии и средства разработки для программируемой логики (Quartus и ModelSim). Язык описания аппаратуры Verilog .

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Проектирование защищенных информационных систем

  Курс посвящен изучению методов защиты электронной информации в автоматизированных и информационных системах различного уровня сложности. Изучается построения системы информационной безопасности, разработка программы и политики безопасности, также объекты защиты, формирование модели нарушителя, организация защиты на административном, процедурном уровнях информационной безопасности.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Методы и алгоритмы параллельного программирования

  Курс дает представление о моделировании и анализе параллельных вычислений, принципах разработки параллельных алгоритмов и программ, технологиях и системах разработки параллельных программ, параллельных численных алгоритмах. По окончании курса магистрант способен строить модель выполнения параллельных программ, оценивать эффективности параллельных вычислений, анализировать сложность вычислений и возможность распараллеливания разрабатываемых алгоритмов, оценивать основные параметры программ.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Технология разработки программного обеспечения

  В курсе изучаются методы, методологии и технологии, служащие основой современных средств разработки программного обеспечения. Исследуются процессы создания новых технологий. Определяются и сопоставляются технологии с уровнем развития программирования и особенностями имеющихся в распоряжении программистов программных и аппаратных средств.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 6
  

• Высокопроизводительные вычислительные системы

  Курс даёт представление о принципах построения, функционирования и эффективного использования высокопроизводительных вычислительных систем, охватывая современные архитектуры многопроцессорных и распределённых систем, технологии параллельного программирования и методы оптимизации вычислительных процессов. В рамках дисциплины рассматриваются подходы к разработке, моделированию и анализу производительности вычислительных приложений с применением параллельных алгоритмов. Особое внимание уделяется освоению специализированных инструментов и программных средств, а также формированию навыков самостоятельной работы с технической документацией и современными программно-аппаратными средствами в области высокопроизводительных вычислений.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

Профессии

Результаты обучения

• Анализировать качество программного обеспечения, проводить верификацию программного кода и тестировать приложения и устройства IoT, а также проверять соответствие технической документации, выявлять и устранять программные ошибки.
• Определять основные проблемы в области философии и описать роль методологии науки; описать современные актуальные методические, методологические проблемы в области ИТ
• Владеть базовыми знаниями по педагогике и психологии в высшей школе, описать современную парадигму высшего образования
• Применять современные методы научного исследования, осуществлять сбор и анализ научно-технической информации отечественного и зарубежного опыта по тематике исследования в сети Интернет, научной и периодической литературе, проводить научные исследования, а также учитывать психологические аспекты управления в научной и профессиональной деятельности
• Разрабатывать системы, включая искусственный интеллект, и применять программные решения для реализации инновационных проектов
• Организовывать анализ и синтез результатов научных и профессиональных исследований на основе современных методов обработки, проводить научные и профессиональные исследования.
• Разрабатывать конкурентоспособные идеи и инновационные задачи, применять эффективные методы для их реализации
• Применять знания в области философии и методологии науки
• Применять профессиональную терминологию на иностранном языке в общении и написании научных работ, анализировать и интерпретировать научные тексты, понимать культурные особенности международной научной среды
• Применять технологию проектирования компонентов распределённых систем с помощью API-интерфейсов WCF
• Применять системные средства при разработке программ систем реального времени, рассчитывать и анализировать характеристики и показатели эффективности систем реального времени
• Использовать основы методов машинного обучения, математические методы обработки, анализ и синтез результатов научных и профессиональных исследований
• Моделировать и реализовать в программируемой логической интегральной схеме комбинационных устройств от простейших шифраторов и мультиплексоров до конечных автоматов, работу цифровых устройств
• Применять на практике методологию разработки и отладки на платформе .NET Framework параллельных и многопоточных приложений, обеспечивающих параллелизм данных и задач, в контексте современных требований к производительности и устойчивости программных систем
• Формировать навыки системного анализа и моделирования информационных систем для решения научных и прикладных задач, использовать методы анализа данных и машинного обучения для проектирования и реализации интеллектуальных систем

Похожие ОП