7M07125 Электроника және басқару жүйелері в әл-Фараби атындағы Қазақ Ұлттық университеті
-
Білім беру бағдарламасының мақсаты Білім беру бағдарламасының мақсаты - өнеркәсіптік электроника және басқару жүйелері саласында электрондық және есептеу құрылғыларын қолдана отырып ғылыми зерттеулер жүргізуге, басқару жүйелерін модельдеу және жобалау үшін заманауи бағдарламалық қамтамасыз етуді пайдалануға, ғылыми-зерттеу институттарында, өнеркәсіптік және инновациялық орталықтарда зерттеу жұмыстарын жүргізуге қабілетті жоғары білікті мамандарды даярлауды қамтамасыз ету.
-
Академиялық дәреже Магистратура
-
Оқыту тілі Русский, Қазақша, Ағылшын тілі
-
Оқу мерзімі 2 года
-
Кредиттер көлемі 120
-
Білім беру бағдарламаларының тобы M100 Автоматтандыру және басқару
-
Білім беру саласы 7M07 Инженерлік, өңдеу және құрылыс салалары
-
Дайындық бағыты 7M071 Инженерия және инженерлік іс
Пәндер
-
Сенсорлар және сенсорлық жүйелер
Магистранттарға заманауи сенсорлық жүйелер негізіндегі кіріктірілген модульдерді жобалау мен дамытуға үйрету. Сенсорлық жүйелерді жобалау; өлшеу және калибрлеу әдістері; интеллектуалды инерциялық сенсорлар; кіріктірілген Холлдың магниттік сенсорлары; физикалық шамалардың электронды сенсорлары; амплитудалық, фазалық, жиілік және уақыт импульсті сенсорлары; сенсорлар мен сенсорлық жүйелердің дизайн параметрлері мен интерфейстерін оңтайландыру; интеллектуалды температура сенсорлары; прецизионалды аспаптық күшейткіштер; көп электронды сыйымдылықты сенсорлар; визуализацияға арналған сенсорлық жүйелер; интеллектуалды акустикалық сенсорлар.
Оқу жылы - 1
Семестр - 1
Несиелер - 5
-
Ғылым тарихы мен философиясы
Мақсаты: ғылыми білім өндіруге бағытталған ерекше қызметтің заңдылықтары мен даму тенденциясын зерттеу. Ол тарихи динамика негізінде және тарихи өзгермелі әлеуметтік-мәдени контексте қарастырылады. Курс арнайы философиялық талдау пәні болып табылатын ғылым феноменінің мәселелерімен таныстырып, ғылымның тарихы мен теориясы, ғылым дамуының заңдылықтары және ғылыми білімнің құрылымы туралы білім қалыптастырады.
Оқу жылы - 1
Семестр - 1
Несиелер - 3
-
Жетілдірілген алгоритмдер және деректер құрылымдары
Магистранттардың күрделі есептерді шешу және жоғары деңгейлі бағдарламалық шешімдерді құру бойынша дағдыларын қалыптастыру. Объектіге бағытталған бағдарламалау принциптері; күрделі класстар; объект иерархиясы; ағаштар; графтар; хэш кестелер; деректерді тиімді сақтау; деректерді тиімді өңдеу; күрделі іздеу алгоритмдері; сұрыптау алгоритмдері; оңтайландыру алгоритмдері; үлкен деректер; кодты оңтайландыру; бағдарламалық шешімдерді әзірлеу; интеграциялық компоненттер; тестілеу; жөндеу; код сапасын бағалау.
Оқу жылы - 1
Семестр - 1
Несиелер - 5
-
Нейрондық желілер және машиналық оқыту әдістері
Магистранттарға жасанды нейрондық желілердің заманауи модельдерін және машиналық оқыту әдістерін үйрету. Жасанды нейрондық желілер; нейрондық желілердің компоненттері; тарату функция және желілік кіріс; синхронды және асинхронды активтендіру; мұғаліммен және мұғалімсіз оқыту; оқыту модельдері; бақыланатын желіні оқыту парадигмалары; бір қабатты және көп қабатты персептрон; дельта ережелері; серпімді кері таралу; таразыны бейімдеу; екінші ретті кері тарату; салмақ коэффициентінің төмендету; радиалды базисті функциялар; RBF желілерін оқыту; Элман желілері; Хопфилд желілері.
Оқу жылы - 1
Семестр - 1
Несиелер - 5
-
Күштік электронды құрылғылар мен жүйелер
Магистранттарға энергетикалық құрылғыларды пайдалану кезінде электр энергиясын түрлендіру, бақылау және мониторинг саласында профильдік білім беру. Күштік электроника, биполярлы күштік транзистор; қақпасы өшірілген тиристор; жартылайөткізгіштер мен металл оксиді негізіндегі өрістік транзистор; бекітпесі оқшауланған биполяр транзистор; импульстік электрқоректендіру тізбегі үшін трансформатор; шыыс кернеуді сатылы және симметриялы емес басқаратын түзеткіштер; жиілік түрлендіргіштер; автономды және резонансты инверторлар; бір фазалы басқарылмайтын түзеткіштер; реверсивті түрлендіргіштер; автономды кернеу инверторлары.
Оқу жылы - 1
Семестр - 1
Несиелер - 5
-
Инженерлік жобаларды басқарудың заманауи әдістері
Магистранттарды инженерлік жобалардың өмірлік циклдерін басқарудың заманауи қағидаттарына үйрету. Жобаны басқару процесі; жоба тәуекелдікті басқаруды талдау; жобаны жоспарлау және бақылау; сыни жол әдісі; бағдарламаны бағалауды шолу әдісі; CPM және PERT аспектілері мен қосымшалары; жобаның өмірлік циклінің тұжырымдамасы; форвардтық тарифтер және өтелу уақыты тұжырымдамасы; жұмыс орындарын жоспарлау және қалыптастыру; ресурстарды теңестіру және ресурстарды шектеу; графикалық бағалау және шолу техникасы; Q-GERT; кезекті талдау және шектеулер теориясы.
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
-
Бейсызык және адаптивтік басқару жүйелері
Магистранттарға параметрлерді жедел анықтау әдістері мен белгісіз параметрлері бар бейсызық жүйелерді адаптивті басқару әдістерін үйрету. Ляпуновтың әлсіз функциялары; бақылаумен байланыс; минималды фазалық жүйелер және әмбебап реттегіштер; салыстырмалы дәреже және минималды фаза; Ляпунов функцияларын басқару; Сонтагтың әмбебап формуласы; градиент әдісі; нормасы бар адаптивті заңдар; қондырғының сызықтық параметрленуі; эталондық адаптивті басқару моделі; күйге енгізу тұрақтылығы; адаптивті контроллердің құрылымы; уақыт өте келе баяу өзгеретін жүйелердің тұрақтылығы; адаптивті басқаруды ауыстыру.
Оқу жылы - 1
Семестр - 1
Несиелер - 5
-
Басқару психологиясы
Мақсаты: магистранттарда ғылыми менеджменттің заманауи психологиялық тәсілдерін қолдану үшін қажетті құзыреттіліктерді қалыптастыру. Мыналар оқытылады: басқарушылық өзара әрекеттестіктің теориялық негіздері, негізгі басқару функцияларын жүзеге асырудың психологиялық ерекшеліктері, басқарушылық қызмет субъектісінің психологиясы, басқару саласындағы психологиялық зерттеу әдістері, белсенділік пен өзара әрекеттесу.
Оқу жылы - 1
Семестр - 2
Несиелер - 3
-
Автономды басқару жүйелері
Студенттердің автономды жүйелер туралы теориялық түсініктерін және практикалық даму тәжірибесін қалыптастыру. Автономды жүйелер туралы түсінік; автономды басқару жүйесінің элементтері; мәліметтерді жинау әдістері; дыбыстау; автоматты басқару стратегиялары; беру функцияларын пайдалана отырып, динамикалық жүйелерді модельдеу; басқару жүйелерінің тұрақтылығы мен сенімділігі; ақауларға төзімділік; басқару жүйелерінің басқарылуы және байқалуы; роботтарды басқару жүйелері; ұшқышсыз ұшу аппараттарын басқару жүйесі; автономды жүйелерге арналған бағдарламалық қамтамасыз ету; машиналық оқыту және нейрондық желілер; жасанды интеллект.
Оқу жылы - 1
Семестр - 2
Несиелер - 5
-
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
-
Терең нейрондық желілер
Магистранттарға жасанды нейрондық желілерді терең оқыту модельдері мен оларды практикалық қолдануға үйрету. Нейрондық желілерді оқыту процесін жақсарту және оңтайландыру; қателіктің кросс-энтропиялық функциясы; қайта жабдықтау және жүйелеу; жойылып бара жатқан градиент мәселесі; нейрондық желілерді терең оқытудағы тұрақсыз градиенттер; терең оқытудың мәселелері; үйірткілі желілер; үйірткілі нейрондық желілерді бағдарламалау, сөйлеу және суретті тану; терең оқыту әдістері.
Оқу жылы - 1
Семестр - 2
Несиелер - 5
-
Оңтайлы басқару жүйелері
Білім алушыларда оңтайлы басқару жүйелерін талдау және синтездеу дағдыларын қалыптастыру. Oңтайлы бақылау және жіктеу мәселесімен таныстыру; оңтайлы басқарудың сызықтық есептерін шешу; Лагранж көбейткіштері әдісі; вариациялар есебі және Понтрягиннің минималды принципі; Эйлер теңдеулері; оңтайлылық және динамикалық бағдарламалау принципі; тікелей және жанама әдістерді қолдана отырып, оңтайлы басқару мәселесін шешудің сандық әдістері; Гамильтон Якоби-Беллман теңдеуі; алгебралық Риккати теңдеуі.
Оқу жылы - 1
Семестр - 2
Несиелер - 5
-
Шетел тілі (кәсіби)
Мақсаты: магистранттарда іскерлік және ғылыми салаларда қарым-қатынас жасауға қажетті дағдыларды қалыптастыру, Халықаралық ғылыми ұжымдарда ғылыми-зерттеу қызметін жүргізуге мүмкіндік беретін коммуникативтік құзыреттіліктерді жүзеге асыру. Мыналар зерттелетін болады: ауызша, жазбаша және электронды коммуникация әдістері; ағылшын тілінде өнімді кәсіби маңызды мәтіндерді құру.
Оқу жылы - 1
Семестр - 2
Несиелер - 5
-
Сандық басқару жүйелері
Магистранттарды үздіксіз немесе дискретті жұмыс уақыты бар сандық контроллерлерді жобалау және талдау негіздеріне үйрету. Дискретті уақыт жүйесі; басқару процесін математикалық моделдеу; импульсті беріліс функциясы бойынша дискретті уақытпен жүйелерді моделдеу; дискретті уақытпен жүйелердің орнықтылығын талдау; дискретті жүйелердің уақыттық көрінісі; іріктемелі мәліметтерді бақылау жүйелерін жобалау; дискретті күй кеңістігінің моделі; сипаттамалық теңдеу; жай-күйдің өту матрицасы; басқару; дискретті жай-күй кеңістігі моделдерінің бақылануы мен тұрақтылығы; кері байланысты модельдеу.
Оқу жылы - 2
Семестр - 3
Несиелер - 5
-
Интеллектуалды мультиагенттік жүйелер
Магистранттарды өндірістік кешендерде шешім қабылдау процесін оңтайландыру үшін мультиагентті жүйелер негіздеріне оқыту. Мультиагенттік жүйелер теориясы; зияткерлік агенттердің сипаттамалары; мультиагенттік жүйелер архитектурасы; агенттердің ұжымдық мінез-құлқы; агенттер арасындағы өзара іс-қимыл; мультиагенттік жүйелердің өзара іс-қимылын модельдеу; мультиагенттік жүйелердегі агенттерді үйлестіру; мультиагенттік жүйелердің мысалдары; мінез-құлықты үйлестіруге арналған аукцион моделі; өндірісте шешім қабылдау процесін қолдаудың мультиагенттік жүйелері; мультиагенттік жүйелерді жобалау; жобалау үшін бағдарламалық-аппараттық құралдар; мультиагенттік жүйелердің даму перспективалары.
Оқу жылы - 2
Семестр - 3
Несиелер - 5
-
Өндірістік IoT
Магистранттарды интернет желісінің технологияларын қолдана отырып, өнеркәсіптік жүйелерді жобалау және әзірлеу негіздеріне үйрету. Әр түрлі IoT архитектуралары; IoT жүйелерінің артықшылықтары мен кемшіліктері; IoT жүйесінің компоненттері; датчиктер, шлюздер, маршрутизаторлар, модемдер, бұлтты технологиялар, серверлер және олардың интеграциясы; IoT үшін желілерді жобалау; әртүрлі типтегі датчиктер; IOT сенсорларына қойылатын арнайы талаптар; деректерді беру хаттамалары; протокол түрлері; AMPQ IoT бұлтты платформалары; бұлтты қызметтер; дәстүрлі веб-технологиялар және IoT-пен қарым-қатынас; IoT үшін қауіпсіздік талаптары және қауіптерді талдау.
Оқу жылы - 2
Семестр - 3
Несиелер - 5
-
Компьютерлік көру және үлгіні тану
Бейнелерді өңдеу, компьютерлік көру және оларды басқару жүйелері саласында машиналық көру алгоритмдерін тиімді жүзеге асыру үшін пайдалану түсініктері туралы білімдерін қалыптастыру. Кескінді сегменттеу; суретті манипуляциялау; белгілерді анықтау; генеративті бәсекелес желілер; автокодерлер; нейрондық стильді тасымалдау; оқытуды және дәл баптауды ауыстыру; заманауи CNN архитектурасы; YOLO көмегімен объектіні анықтау; қозғалысты талдау және объектіні қадағалау; тұлғаны тану; оптикалық таңбаны тану; компьютерлік көру API құру; GPU-да нейрондық желі модельдерін оқыту және тестілеу; терең нейрондық желілердің аппараттық үдеткіштері.
Оқу жылы - 2
Семестр - 3
Несиелер - 5
-
Басқару жүйелерін оңтайландыру әдістері
Білім алушыларда әртүрлі басқару жүйелері үшін оңтайландыру әдістерін қолдану бойынша білімдері мен дағдыларын қалыптастыру. Статикалық және динамикалық оңтайландыру; шектеусіз оңтайландыру алгоритмдері; бір өлшемді іздеу әдістері; көп өлшемді алгоритмдер; градиент әдістері; Ньютон әдістері; конъюгаттық бағыт әдістері; квази-Ньютон әдісі; ең кіші квадраттар талдауы; кездейсоқ іздеу алгоритмдері; генетикалық алгоритм; шектелген оңтайландыру; дөңес оңтайландыру; шектеулермен және теңдік шектеулерімен сызықты емес оңтайландыру.
Оқу жылы - 2
Семестр - 3
Несиелер - 5
-
Үлестірілген басқару жүйелері
Магистранттарға өнеркәсіптегі үлестірілген басқару жүйелерін автоматтандыру бойынша алдыңғы қатарлы білім мен тәжірибелік дағдыларды беру. Үлестірілген есептеу жүйелері; SCADA жүйесі; қашықтағы терминал құрылғылары; негізгі контроллер; контроллер тақталарын сәйкестендіру; дискретті және логикалық басқару; сериялық және пакеттік басқару; DCS контроллерлері; басқару ұяшықтарындағы деректерді бақылау және инициализация; фазалық-логикалық бағдарламалау; фазалық логикалық интерфейс; кеңейтілген контроллердегі логикалық блок функциялары; теңдестірілген және теңгерімсіз электр желілері; EIA-485 интерфейсі; MODBUS протоколы; HART протоколы; FieldBus және DeviceNet өзара әрекеттесуі.
Оқу жылы - 2
Семестр - 3
Несиелер - 5
-
Ендірілген басқару жүйелерін жобалау
Басқарудың заманауи ендірілген жүйелерін жобалау мақсатында тәжірибелік білім беру. Кіріктірілген процессорлардың архитектурасы; кіріктірілген жүйелерді трассировкасы және сенімділігі; жадты ұйымдастыру; микроконтроллерлерді объектіге бағыттап бағдарламалау; басқару регистрлері; микропроцессордың перифериялық модульдері; үзілістерді өңдеу; аналогты және цифрлық сигналдарды өңдеу; синхронды және асинхронды деректер алмасу интерфейстері; такт пен уақытты оңтайландыру; эмуляция және жөндеу технологиялары; жадты қорғау; нақты уақыттағы операциялық жүйелер; бір кристалдағы жүйелер; бірлескен көп мәселелік; көп ағындылық.
Оқу жылы - 2
Семестр - 3
Несиелер - 5
-
Деректерді өңдеудің интеллектуалды жүйелері
Магистранттарды заманауи интеллектуалды жүйелерді пайдалана отырып, деректерді өңдеу және талдау әдістеріне үйрету. Зияткерлік жүйелердің түрлері; зияткерлік ақпараттық жүйе; сараптамалық жүйе; деректерді өңдеуге арналған нейрондық желілер; деректерді жинау және талдау; шешімдер ағашы; генетикалық алгоритм; жасанды нейрондық желілер; тікелей және кері байланыс желілері; өзін-өзі ұйымдастыру желілері; нейрондық желі негізінде деректерді алу процесі; кескін мен бейне деректерді өңдеу; деректерді тану, болжау, сенсорлардан алынған мәліметтерді өңдеу; болжамды аналитиканы параллель өңдеу.
Оқу жылы - 2
Семестр - 3
Несиелер - 5
Профессии
Оқыту нәтижелері
- Күштік, цифрлық құрылғылар мен электрондық сенсорлардың құрылымдық бірліктерінің функциялары мен сипаттамаларын анықтау мақсатында басқарудың автоматтандырылған жүйелері құрылғыларын құру принциптерін түсіндіру.
- Терең машиналық оқыту әдістерін пайдалана отырып, басқарудың интеллектуалды жүйелерін құру үшін бейсызық, адаптивті және оңтайлы жүйелер, сондай-ақ нейрондық желілерді құрастыру әдістерін қолдану.
- Интеллектуалды және мультиагенттік жүйелерді басқару блоктарында қолдану үшін қазіргі сандық интегралды сұлбаларды қолдану арқылы ендірілген жүйелерді жобалау.
- Автоматтандырылған басқару жүйелерінде сенсорлық желілер мен IoT технологиясын пайдалана отырып байланыстың сымды және сымсыз арналарын құру үшін деректерді берудің қазіргі заманғы сандық жүйелерін пайдалану.
- Қосылатын жүйелерді басқару жүйелерінің күштік және электрондық функционалдық блоктарын әзірлеу, олардың құрылымдық модулдерін сипаттау, IoT технологиясының көмегімен нақты уақыт режимінде қашықтықтан басқару және мониторинг жүргізу үшін олардың арасындағы үздіксіз коммуникацияны қамтамасыз ету.
- Технологиялық процесс жұмысының тиімділігін арттыру мақсатында деректерді өңдеу үшін нейрожелілерді, машиналық оқыту әдістерін және жетілдірілген алгоритмдерді пайдаланатын интеллектуалды жүйелердің қолданылуына талдау жасау.
- Автоматтандырылған диспетчерлік басқаруды және сенсорлық жүйеден деректер мониторингін жасауға байланысты міндеттерді, деректерді таратудың заманауи технологияларының және компьютерлік көру көмегімен, IoT жүйелерін пайдалана отырып шешу.
- Технологиялық процесті оңтайландыру мақсатында нейрожелілер негізінде әзірленетін адаптивті автоматтандырылған басқару жүйелерінің негізгі ерекшеліктері мен функционалдық сипаттамаларын анықтау.
- Жобалық құжаттаманы, оқу-әдістемелік кешендерді әзірлеуде құзыреттіліктің жоғары деңгейін көрсету, ғылыми-педагогикалық қызметті жүзеге асырудың автоматтандырылған басқару жүйелері саласындағы аналитикалық және техникалық мәселелерді шешудің мақсаттары мен әдістерін анықтау.
- Басқарудың интеллектуалды жүйелерін аппараттық-бағдарламалық қамтамасыз етуді құру үшін электронды және күштік құрылғыларды жобалау және әзірлеу біліктері мен дағдыларын біріктіру.
- Ендірілген басқару жүйелерінде қолданылатын адаптивті және бейсызық әдістерді бағалау, қолданыстағы жүйені жетілдіру мақсатында осы жүйелердің жұмысы кезінде артықшылықтары мен кемшіліктерін анықтау.
- Азаматтық және дүниетанымдық ұстанымды көрсету, басқару жүйесінің теориялық және практикалық салаларындағы мәселелерді, мақсаттарды, міндеттерді тұжырымдау, шетелдік ғылыми-техникалық әдебиеттермен жұмыс істеу, кәсіби қызмет саласындағы халықаралық ынтымақтастыққа қатысу, ғылыми-техникалық персоналдың жұмысын ұйымдастыра білу, электроника және басқару жүйесі саласындағы педагогикалық қызметті жүзеге асыру кезінде білім алушыларға жеке көзқарасты пайдалану.