7M06104 Компьютер ғылымдары в әл-Фараби атындағы Қазақ Ұлттық университеті

Пәндер

• Бейнені тану теориясы

  Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Бейнелерді тану есебінің қойылымы. Цифрлық формада бейнелерді ұсыну. Бейнелерді талдау және алғашқы өңдеу әдістері. Ақпараттық белгілерді таңдау міндеттері. Бейнелерді тану әдістері: детерминистік, статистикалық, тану есептерін шешудің құрылымдық әдістері; шешуші ережелерді құру және бейнелерді танудың алгебралық әдістері; талдаудың және танудың интеллектуалды әдістері.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Машиналық оқытудың модельдері

  Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Машиналық оқытудың формальды моделі. Регрессияны жіктеу және қалпына келтіру есептерін шешудің негізгі алгоритмдері. Машиналық оқытудың метрикалық әдістері. Машиналық оқытудың байесовтік әдістері. Тарату тығыздығын қалпына келтіру есебі. Үлестіру қоспасын бөлу. EM-алгоритм. Машинамен оқытудың сызықтық әдістері және оларды қорыту. Визуализация және кластеризация. Жасанды нейрондық желілер.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Динамикалық веб-қосымшаларды құру

  Пәннің мақсаты – веб-қосымшалар серверлерін программалау үшін қолданылатын заманауи құралдарды сипаттау және салыстыру; Программалық қосымшаларды әзірлеудің негізгі тұжырымдамаларын веб-қосымшаларды жобалау мен программалауға қолдану; веб-қосымшалар серверлерін программалау; Басқа технологиялар мен веб-қосымшалар құралдары үшін Django / Python пайдаланып веб-қолданбалар концепцияларын жалпылау;

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Жоғары сапалы компьютерлік архитектура және параллельді есептеу

  Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Заманауи көп ядролы процессор. Параллель программалау модельдері. GPU архитектурасы және CUDA программалау. Өнімділікті оңтайландыру. Жұмыстарды бөлу және жоспарлау. Жұмыс жүктемесі негізінде өнімділікті бағалау. Базалық көп процессорлы іске асыру. Транзакциялық жады. Гетерогенді параллелизм және аппараттық мамандану. Жадтағы үлестірілген есептеулер.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Бейнені танудың математикалық әдістері

  Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Бейнелерді ұсыну және машиналық танудың негізгі тәсілдері. Бейнелерді тану әдістерінің қосымшалары: машиналық көру, қолжазба символдарын тану, сөйлеуді тану. Байесов теориясының негізінде жіктеу. Сызықтық және сызықты емес классификаторлар. Белгілерді генерациялау әдістері. Нейрондық желілер негізіндегі бейнелерді тану әдістері. Кластерлік талдау негізінде бейнелерді тану әдістері.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Ғылым тарихы мен философиясы

  Пәннің мақсаты - Тарихи динамика негізінде және тарихи өзгермелі әлеуметтік-мәдени контексте қарастырылады. Арнайы философиялық талдау пәні болып табылатын ғылым феноменінің мәселелерімен таныстырып, ғылымның тарихы мен теориясы, ғылым дамуының заңдылықтары және ғылыми білімнің құрылымы, ғылымның мамандық және әлеуметтік институт ретіндегі ерекшеліктері, ғылымның қоғам дамуындағы рөлі туралы туралы білім қалыптастырады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 3
  

• Компьютерлік ғылымдар үшін модельдеу және симуляция

  Курс шеңберінде есептерге терең талдау жүргізу, физикалық есептерді негіздеу, ғылыми-зерттеу қызметі барысында олардың табиғи ғылыми мәнін ашу, сәйкес математикалық аппарат пен сандық алгоритмді қолданылады. Сондай-ақ оларды шешу. Өндірістік, физикалық-технологиялық, сызықты емес стационарлы емес физикалық, химиялық, биомедициналық, қаржылық процестердің құрастырылған математикалық модельдерін талдау, жобалау және сандық эксперименттер жүргізу жүзеге асырылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Алгоритмдерді озық жобалау және талдау

  Пәннің мақсаты – Алгоритмдер мен деректер құрылымдары бойынша классикалық курстарда қамтылмаған, бірақ математикалық аппараттың бөлігі ретінде пайдалы болуы мүмкін әртүрлі салалардағы есептерді (математикалық талдау, дискретті талдау, графиктер теориясы, комбинаторлық ойындар теориясы, бағдарламалық жасақтаманы оңтайлы әзірлеу және т.б.) шешу тәсілдерін зерттеуге бағытталған.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Озық желі қауіпсіздігі

  Пәннің мақсаты– ақпараттың негізгі принциптері мен құрылымдары туралы түсінік беру, қауіпсіздіктің көп функционалды қосымшаларын бағдарламалауды үйрету және қауіпсіздік модельдерін әзірлеу. Мобильді технологияларды қорғау жолдарымен магистранттарға базалық теориялық білімдер жүйесін қалыптастыру. Магистранттарға негізгі желілік технологиялардың осалдығына қарсы тұру, SMS технологияларының осал тұстарын пайдаланатын шабуылдардан қорғау дағдыларын меңгеруге көмектесу.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Сөз технологияларының әдістері

  Пәннің мақсаты сөйлеу ақпаратын өңдеу және талдау саласында есептер қою және қазіргі заманғы тәсілдер негізінде шешімдер табу қабілетін қалыптастырудан тұрады. Пәнді оқу нәтижесінде магистранттарда келесі қабілеттерді қалыптастыру: Машиналық оқыту және бейнелерді тану әдістері негізінде табиғи сөйлеуді өңдеу міндеттерін шешу; Сөйлеу технологиясы саласында өзіндік ғылыми зерттеулерді орындау; Ғылымның теориялық компоненттерін практикада тиімді пайдалану;

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Жоғары мектептің педагогикасы

  Мақсаты - жоғары оқу орындарының дидактикасы, тәрбие мен білім беруді басқару теориялары, педагогикалық қызметті талдау және өзін-өзі бағалау білімдері негізінде университетте педагогикалық іс-әрекеттің қабілетін қалыптастыру. Болашақ оқытушының білім беру қызметін ОКТ қолдана отырып жобалауды, Болон процесін жүзеге асыруды,дәріскерлік,кураторлық шеберлікті оқыту/тәрбиелеу және бағалау стратегиялары мен әдістерін қолдана отырып (TLA-стратегиялар) игеруді қарастырылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Мобильді қосымшаларды құру

  Пәннің мақсаты - Android операциялық жүйесі бар мобильді құрылғыларға арналған бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеу технологиясын, бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеудің сапасын басқару және стандарттау негіздерін, заманауи бағдарламалау технологияларын пайдалану дағдыларын қалыптастыру, объектілі-бағытталған бағдарламалауды қолдануды үйренуге, мобильді қосымшаларды әзірлеудегі тәсілдер және мобильді қосымшаларда деректер қорын пайдалануға бағытталған.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Озық деректер құрылымдары, алгоритмдер және талдау

  Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Негізгі алгоритмдер: асимптотикалық жазба, рекурсия, "бөл және билік" парадигмасы, мәліметтердің базалық құрылымы; Фурьенің тез түрленуі. Сұрыптау алгоритмдері. Деректер құрылымы: басым кезектер мен үймелер, сөздіктер, хеш-кестелер, Блум сүзгілері, екілік іздеу ағаштары, интервал ағаштары. Динамикалық программалау, графикалық алгоритмдер: DFS, BFS, топологиялық сұрыптау, қысқа жолдық алгоритмдері, желілік ағынның мәселелері.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Бейнені тану үшін нейрондық желілер

  Пәннің мақсаты – үлгіні тану, оқыту үшін мәліметтер қорын қалыптастырудың практикалық негіздерін, оқытудың негізгі принциптерін меңгеру, нейрондық желілердің құрылымын тестілеу және дамыту үшін компьютерлік көруде қолданылатын конволюционды нейрондық желіні жүзеге асыруға арналған.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Басқару психологиясы

  Пәннің мақсаты: кәсіби қалыптасу процесінде басқару саласының маңызды аспектілерін қолдану қабілетін қалыптастыру. Курс аясында пән, басқару психологиясының негізгі принциптері, басқарушылық өзара әрекеттесудегі тұлға, жеке тұлғаның мінез-құлқын басқару, топтық құбылыстар мен процестерді басқару психологиясы, көшбасшы тұлғасының психологиялық ерекшеліктері, жеке Басқару стилі, басқарушылық қызметтегі әсер ету психологиясы, жанжал жағдайларын басқару ашылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 3
  

• Ғылыми зерттеулерді ұйымдастыру және жоспарлау (ағыл.)

  Пәннің мақсаты: ғылыми зерттеулерді ұйымдастыру мен жоспарлауда практикалық дағдыларды қолдану, ғылыми зерттеу бағыттары туралы білімдерін жүйелеу және қолдану қабілеттерін қалыптастыру. Пән зерттейді: ғылыми мақалалар мен диссертацияларды жоспарлау, ұйымдастыру және ресімдеудің нысандары мен әдістері; презентацияларда, баяндамаларда, жобаларда, мақалаларда ғылыми зерттеу нәтижелерін қорытындылау түрлері.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Шетел тілі (кәсіби)

  Пәнің мақсаты – еңбек нарығында бәсекеге қабілетті, шет тілін оқытудың халықаралық стандарттарына сәйкес құзыреттіліктерді меңгеру және жетілдіру, өйткені шет тілі арқылы болашақ магистрант академиялық білімге, жаңа технологияларға және заманауи ақпаратқа қол жеткізеді, болашақ магистранттың мәдениетаралық, кәсіби және ғылыми қызметінде шет тілін қарым-қатынас құралы ретінде пайдалануға мүмкіндік береді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Бағдарламалық қамтамасыз етудің технологиясы

  Пәннің мақсаты – бағдарламалық өнімді құрудың процестері мен әдістерінің жиынтығын сипаттауға арналған. Программалық инженерия технологиясы – нақты компьютерлерде сенімді және тиімді жұмыс істейтін үнемді бағдарламалық қамтамасыз етуді құруға арналған инженерлік принциптер жүйесі.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Күшейту арқылы оқыту негіздері

  Пәннің мақсаты – Деректерді талдау, нақты есептердегі машиналық оқыту әдістерін қолдану, нақты деректер бойынша өз бетінше зерттеу жүргізу, ML саласында жаңа ғылыми зерттеулерді енгізу қабілеттерін қалыптастыру. Сонымен қатар магистранттарды машиналық оқытудың негізгі ұғымдары мен терминологиясымен таныстыру; деректерге статистикалық талдаулар жасауды және оларды визуалдауды үйрету; үлкен көлемді деректерді өңдеудің технологияларымен таныстыру.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Үлкен деректерді талдау

  Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Концептуализация және жалпылау: деректерді ұсыну. Машиналық оқыту техникасын модельдеу. Үлкен деректерді өңдеу технологиясын қолдану. Үлкен деректерге қарсы тривиальды деректер: репрезентативті оқыту. Ашық қол жетімді деректер жиынтығы. Масштабтау және масштабтау әдістері. Үлкен деректерді өңдеу ортасы: Деректерді талдаудың заманауи технологиялары. Үлкен деректерді талдауға арналған программалау тілдері: Python, Java және C.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Мәліметтерді талдаудағы нейрондық желілер

  Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Нейрондық желіге негізделген деректерді талдау процесі. Халықаралық байланыстар. Жасанды нейрон. ҒС архитектурасы. Желі архитектурасын алдын ала таңдау. Желінің оңтайлы архитектурасын таңдау. Желіні ұзарту әдістері. Бейнелерді тану және жіктеу. Деректерді қысуға арналған нейрондық желі. WTA түріндегі нейрондар. Нейрон Хебба моделі. Нейронның стахостикалық моделі.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Озық объектіге бағытталған программалау

  Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Пайдаланушы талаптарын түсінуге қолдау көрсету үшін прецеденттер диаграммалары және сценарийлер. Есептерді шешуді модельдеу үшін жағдайдың диаграммалары мен UML кластарының диаграммаларын қоса алғанда, объектіге-бағытталған жобалау нотациялары. Программалық қамтамасыз етуді жобалау мәселелерін шешу үшін жобалаудың базалық объектіге-бағытталған шаблондары.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Бөлінген жүйелер теориясы

  Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Үлестірілген есептеу моделіне кіріспе. Сағаттарды синхрондау. Тоқтауды анықтау алгоритмдері. Өзара ерекшеліктің үлестірілген алгоритмдері. Тұйық жағдайларды анықтау алгоритмдері. Үлестірілген жалпы жады. Үлестірілген файл серверлері. Программалаудың үлестірілген ортасы: коммуникациялық примитивтер, жеке тақырыптық зерттеулер.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Формалды әдістер мен қосымшалар

  Пәннің мақсаты – бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеуде формальды әдістерді қолданудың негізгі принциптері оқытылады, оның ішінде негізгі математикалық модельдер мен оларды талдау және синтездеу әдістері, формальды әдістерді қолдану арқылы бағдарламалық қамтамасыз етуді талдау және жобалау дағдылары қалыптасады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Компьютерлік жүйелерді әзірлеу технологиялары

  Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: суперкомпьютерлердің архитектурасын және кластерлік жүйелерді құру принциптері. Көппроцессорлық есептеу жүйелерінің архитектурасы: векторлық-конвейерлік суперкомпьютерлер, симметриялық мультипроцессорлық жүйелер (SMP), массалық параллелизмі бар жүйелер (МРР), кластерлік жүйелер. Суперкомпьютерлік технологиялар тақырыбына кіріспе. Суперкомпьютерлер мен кластерлік жүйелердің программалық қамтаманың негізгі элементтері. Суперкомпьютерлер мен кластерлік жүйелерді администрациялау.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Бұлтты есептеулер

  Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Бұлтты есептеулер мен технологиялардың дамуының негізгі тенденциялары. "Бұлтты" технологиялардың архитектурасы. "Бұлтты" сервистерді жобалаудың тәсілдері мен ерекшеліктері. Бұлтты есептеу қызметтерін ұсынудың негізгі модельдері. Жетекші вендорлардың шешімдері - Microsoft, Amazon, Google. Бұлттық есептеулер модельдерінің және олардың негізінде ұсынылатын шешімдердің негізгі артықшылықтарымен кемшіліктері.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Терең оқыту

  Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: терең нейрондық желілердің архитектурасы; гиперпараметрлерді және терең оқыту шеңберін теңшеу; орама нейрондық желілер, олардың қосымшалары; объектілердің жіктелуі және ұқсас әдістер; орама нейрондық желілер, олардың қосымшалары; рекуррентті нейрондық желілер, олардың қосымшалары; терең оқытудың параллельді алгоритмдері; ұюды нейрондық желілерді оқытуды жеделдету.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Серверлер мен деректер қоймалары

  Пәннің мақсаты: бизнес шешімдерді қолдау үшін деректерді сақтау платформасын іске асыру, деректерді сапа қызметтерінің көмегімен тексеру және тазарту қабілетін қалыптастырудан тұрады. Пәнді оқу нәтижесінде магистранттарда келесі қабілеттерді қалыптастыру: Деректер қоймасыүшін шешімнің негізгі элементтерін сипаттау; Деректер қоймасын логикалық және физикалық жобалауды іске асыру; Деректер қоймасын өрістету; Деректер сапасы қызметін енгізу;

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

Профессии

Оқыту нәтижелері

• Ғылыми зерттеулерді ұйымдастыру және жоспарлау принциптерін түсіндіру.
• Алгоритмдердің есептеу күрделілігін бағалау тәсілдерін сипаттау.
• Программалық қамтаманы жобалау және әзірлеу әдістерін, программалау, сәулет тілдерін, оларға тән шектеулерді назарға ала отырып таңдау.
• Деректерді жинау, сақтау, талдау және басқару үшін тапсырмаларды моделдеу және жаңа құралдар мен қосымшаларды әзірлеу.
• Сенімділік пен қауіпсіздікке баса назар аудара отырып, алдыңғы қатарлы желілік компьютерлік жүйелерді әзірлеу.
• Жоғары өнімді ғылыми есептеулерді орындау, параллельді есептеу жүйелерінің өнімділігін бағалау.
• Шешім стратегиясын таңдай отырып, проблемалық компоненттерді анықтай отырып, қолданыстағы программалық қамтаманы қайта құрылымдау.
• Машиналық оқыту үлгілері және терең оқыту бойынша тәжірибе жинақтау арқылы суреттер мен сөйлеуді танудағы күрделі мәселелер үшін озық AI шешімдерін әзірлеуге және енгізуге қаблетті болу.
• Соңғы өнімге бағытталған ортада зерттеулер мен әзірлемелерді жүзеге асыру, қабылданатын стратегиялық шешімдерді ғылыми негіздеу.
• Әр түрлі ақпарат көздеріне талдау жасау және сыни тұрғыдан қарау, оларды пайымдау және құрылымдау үшін қолдану.
• Ғылыми зерттеулерді өз бетінше жүргізу: зерттеудің ағымдағы мәселелерін түсіну, жаңа контексте жарияланған нәтижелерді немесе әдістерді өз бетінше қолдану.
• Ғылыми-педагогикалық қызметті жүргізу, зерттеу тобын басқару: қажетті құралдарды бағалау, міндеттерді бөлу, міндеттерді орындау уақытын жоспарлау, есеп беру.

Ұқсас БББ