7M07105 Ақылды қалалар және ақылды жүйелер в Қазақстан-Британ техникалық университеті

Пәндер

• Шет тілі (кәсіби)

  Шет тілі (кәсіби) курсы магистранттардың бизнесте, академияда және басқа да ресми қарым-қатынас жағдайында табысқа жету үшін қажетті салаларға назар аудара отырып, кәсіби ағылшын тілін меңгеру деңгейін арттыруға бағытталған. Ол тиімді презентациялар жасау, академиялық жазу, кәсіпкерлік және климаттың өзгеруі, сондай-ақ нарықты зерттеу, бизнес-жоспарлау және қаржылық коммуникациялардағы маңызды дағдыларды дамыту сияқты тақырыптарды қамтиды.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 3
  

• Электрлік тасымалдауда қолданбалы модельдеу

  Бұл курс магистранттарға электрлік көлік жүйелерін қолданбалы модельдеу саласында білім мен дағдыларды қалыптастыру мақсатында оқытылады. Курста электрлік көлік жүйелерін жобалау мен талдаудың негізгі принциптері, заманауи бағдарламалық құралдарды пайдалана отырып, олардың жұмысын модельдеу, сондай-ақ олардың тиімділігі мен тұрақтылығын бағалау қарастырылады. Магистранттар энергия тұтынуды оңтайландыру әдістерін зерттеп, электрлік көлікті ақылды қалалар инфрақұрылымына біріктіруді талдайды және жобалау бойынша практикалық міндеттерді шешеді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Роботтық жүйелер

  Бұл курс магистранттарға роботтандырылған жүйелер, олардың құрамдас бөліктері мен жұмыс принциптері туралы білім қалыптастыру мақсатында оқытылады. Курста роботтандырылған жүйелерді жобалау, басқару және бағдарламалау негіздері, соның ішінде сенсорлар, атқарушы механизмдер және алгоритмдер қарастырылады. Магистранттар робототехниканың өнеркәсіп, медицина және қызмет көрсету сияқты әртүрлі салалардағы қолдану мысалдарын зерттеп, заманауи технологияларды біріктіре отырып, өз жобаларын әзірлейді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Жоғары мектеп педагогикасы

  Жоғары мектеп педагогикасы курсы болашақ мұғалімдерге қажетті педагогикалық дағдыларды береді. Ол заманауи оқыту әдістері мен инклюзивті тәжірибелерге баса назар аудара отырып, білім беру психологиясын, оқу жоспарын әзірлеуді, сыныпты басқаруды және оқушыларды дамытуды қамтиды. Магистратура студенттері сабақты жоспарлау және студенттердің белсенділігі сияқты практикалық дағдыларды меңгереді. Курс сонымен қатар технологияны білім беруге біріктіреді, студенттерді дамып жатқан сынып ортасына бейімделуге дайындайды. Тәжірибелік жобалар мен практикалық қолдану арқылы магистранттар табысты оқытушылық мансапқа қажетті құралдарды алады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 3
  

• Географиялық ақпараттық жүйелер (ГАЖ)

  Бұл курс магистранттарға кеңістіктік деректерді талдау және шешім қабылдауды қолдау үшін географиялық ақпараттық жүйелермен (ГАЖ) жұмыс істеу бойынша білім мен дағдыларды қалыптастыру мақсатында оқытылады. Курста ГАЖ негіздері, геодеректерді визуализациялау, басқару және талдау әдістері, сондай-ақ оларды ресурстарды басқару, экология және қалалық жоспарлау сияқты әртүрлі салаларда қолдану қарастырылады. Магистранттар ГАЖ бағдарламалық құралдарын зерттеп, өздерінің карталарын құрып, кеңістіктік талдауды қолдана отырып, практикалық міндеттерді шешеді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Заттар интернеті және үлкен деректер

  Бұл курс магистранттарға Интернет заттары (IoT) және үлкен деректерді қазіргі заманғы міндеттерді шешу үшін қолдану туралы білім қалыптастыру мақсатында оқытылады. Курста IoT жүйелерінің архитектурасы, олардың жұмыс принциптері, деректерді жинау және талдау әдістері, сондай-ақ үлкен деректер технологияларын ақпаратты басқаруда қолдану қарастырылады. Магистранттар IoT және үлкен деректерді әртүрлі салаларда біріктіру мысалдарын зерттеп, олардың тиімділігін талдайды және осындай жүйелерді жобалау тәсілдерін әзірлейді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Қолданбалы геоматика

  Бұл курс магистранттарды қашықтықтан зондтау деректерімен және Глобалдық навигациялық спутник жүйесімен (GNSS) жұмыс істеуге, спутниктік деректерді өңдеуге және қолданбалы жобаларды әзірлеуге үйретеді. Курста магистранттар қашықтықтан зондтау және ГАЖ бағдарламалық құралдарымен танысады. Магистранттар спутниктік және геокеңістіктік деректер жиынтығын біріктіре отырып, өздерінің жобаларын жасайды.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Ақылды қала инфрақұрылымына арналған дрондар

  Бұл курс магистранттарға ақылды қалалар инфрақұрылымында дрондарды қолдану туралы білім қалыптастыру мақсатында оқытылады. Курста дрондарды жобалау, басқару және пайдалану технологиялары, сондай-ақ оларды мониторинг, логистика, қауіпсіздік және қалалық ортадағы басқа да міндеттерді орындау үшін пайдалану әдістері қарастырылады. Магистранттар дрондарды қалалардың интеллектуалды жүйелерімен біріктіру әдістерін зерттеп, олардың қолданылуының құқықтық және экологиялық аспектілерін талдайды және осындай технологияларды енгізу мен оңтайландырудың практикалық міндеттерін шешеді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Басқару психологиясы

  Басқару психологиясы курсы болашақ практиктерге тиімді психологиялық басқару үшін қажетті дағдыларды береді. Ол психологиялық теориялар, тұлғааралық динамика, ұйымдық мінез-құлық және даму психологиясы сияқты негізгі бағыттарды қамтиды, әсіресе заманауи тәжірибелер мен инклюзивті тәсілдерге назар аударады. Магистратура студенттері қақтығыстарды шешу, командалық динамика және тиімді қарым-қатынас сияқты салаларда практикалық дағдыларға ие болады. Курс сонымен қатар технологияны психологияға біріктіреді, магистранттарды дамып келе жатқан кәсіби ортада шарлауға дайындайды. Тәжірибелік жобалар мен практикалық қолдану арқылы магистранттар психологиялық менеджментте және онымен байланысты салаларда табысты мансапқа қажетті құралдарды алады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 3
  

• Деректерді жинау және талдау (Hadoop)

  Бұл курс магистранттарға Hadoop платформасын пайдалана отырып, үлкен деректермен жұмыс істеу бойынша білім мен дағдыларды қалыптастыру мақсатында оқытылады. Курста деректерді жинау, сақтау, өңдеу және талдау әдістері, сондай-ақ HDFS, MapReduce, Hive және Spark сияқты Hadoop құралдары мен таратылған жүйелермен жұмыс қарастырылады. Магистранттар деректерді талдауға арналған практикалық тәсілдерді, соның ішінде үлкен көлемдегі ақпаратты өңдеу, процестерді оңтайландыру және бизнес-аналитика үшін тиімді шешімдерді әзірлеуді зерттейді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Зерттеу әдістері

  Зерттеу әдістері курсы магистранттарды техникалық ғылымдар саласындағы зерттеулермен таныстыруға және магистранттардың зерттеу және аналитикалық дағдыларын дамытуға арналған. Білім алушылар зерттеу теориясы мен логикасымен, зерттеу процесінің негізінде жатқан этикамен, сондай-ақ техникалық ғылымдарда жиі қолданылатын бірқатар зерттеу әдістерімен танысады. Зерттеу дизайнына, деректерді жинауға, деректерді қарапайым талдауға және есептерді жазуға назар аударылады. Курс нақты әдістемелік тәсілдерді талқылауды қамтиды.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Ғылым тарихы мен философиясы

  Ғылым тарихы және философиясы курсы ғылыми тұжырымдамалар мен әдіснамаларды сыни тұрғыдан талдау және түсіну үшін қажетті дағдыларды қамтамасыз етеді. Ол қазіргі философиялық пікірталастарға баса назар аудара отырып, ғылыми пайымдау негіздерін, ғылыми ізденіс сипатын, зерттеудегі этикалық ойларды және ғылыми ойдың тарихи дамуын қамтиды. Магистратура студенттері дәлелдер құрастыру, ғылыми тұжырымдарды бағалау және әртүрлі ғылыми пәндерге философиялық негіздерді қолдану сияқты практикалық дағдыларды меңгереді. Курс сонымен қатар ғылымдағы технологияның рөлін талқылауды, магистранттарды ғылыми зерттеулердің дамып келе жатқан ландшафтында бағдарлауға дайындауды қамтиды. Тәжірибелік жобалар мен практикалық қосымшалар арқылы магистранттар академиялық және сәйкес салалардағы табысты мансапқа қажетті құралдарды алады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 3
  

• Ақылды Жүйелерді Жобалау және талдау

  Бұл курс магистранттарға ақылды жүйелерді жобалау, талдау және оңтайландыру бойынша білім мен дағдыларды қалыптастыру мақсатында оқытылады. Курста ақылды жүйелерді әзірлеу принциптері, олардың архитектурасы, алгоритмдері және деректерді талдау әдістері қарастырылады. Ерекше назар жасанды интеллект пен машиналық оқыту әдістерін процестерді автоматтандыру және жүйелердің тиімділігін арттыру үшін қолдануға аударылады. Магистранттар ақылды жүйелерді энергетика, көлік және денсаулық сақтау сияқты әртүрлі салаларда қолданудың практикалық мысалдарын зерттейді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Технологиялық кәсіпкерлік және стартаптар

  Бұл курста технологияны коммерциализациялауға ниеттенген инженерлер мен ғалымдарға бағытталған бизнес негіздеріне шолу жасалады. Тақырыптар бизнес тұжырымдамаларын әзірлеу, тестілеу және бейімдеуді қамтиды; технологиялық кәсіпорынды қаржыландыру; маркетинг және тарату; ұйымдастыру мәселелері; жаһандық бизнес; және технологиялық негіздегі кәсіпорындарға қатысты заңды ойлар.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Қоршаған ортаны бақылауға арналған Геоматика

  Бұл курс магистранттарға қоршаған ортаның жағдайын бақылау және басқару үшін геоматика құралдарын пайдалану бойынша білім мен дағдыларды қалыптастыру мақсатында оқытылады. Курста заманауи геоақпараттық технологиялар, қашықтықтан зондтау, кеңістіктік талдау және картографиялау қарастырылады. Магистранттар табиғи ресурстар мен экологиялық жүйелердің жағдайы туралы деректерді жинау, өңдеу және интерпретациялау әдістерін зерттеп, экология саласындағы мониторинг жүйелері мен шешімдер қабылдау бойынша практикалық міндеттерді шешеді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Ақылды қала инфрақұрылымына арналған автономды көлік құралдары

  Бұл курс магистранттарға автономды көлік жүйелері, олардың ақылды қалалардағы рөлі және инфрақұрылымға әсері туралы білім қалыптастыру мақсатында оқытылады. Курста автономды көлік құралдарын жобалау, әзірлеу және енгізудің негізгі аспектілері, соның ішінде сенсорлық технологиялар, басқару алгоритмдері және қалалық жүйелермен өзара әрекеттесу қарастырылады. Магистранттар осындай жүйелерді біріктірудің заманауи тәсілдерін зерттеп, олардың экология мен қалалық мобильділікке әсерін талдайды, сондай-ақ оларды енгізудің практикалық міндеттерін шешеді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Апаттар қаупін азайтудың геокеңістіктік және геостатистикалық көрсеткіштері (DRR)

  Бұл курс магистранттарға апаттар қаупін талдау және басқару үшін геокеңістіктік және геостатистикалық әдістерді қолдану туралы білім қалыптастыру мақсатында оқытылады. Курста магистранттар кеңістіктік деректерді жинау, өңдеу және интерпретациялау әдістерін, сондай-ақ тәуекелдерді болжау және бағалау үшін статистикалық модельдерді қолдануды зерттейді. Магистранттар геодеректерді апаттар қаупін төмендету жүйелеріне біріктіру мысалдарын талдап, аумақтардың тұрақтылығын арттыруға арналған тәсілдерді әзірлейді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

Профессии

Оқыту нәтижелері

• Ғылыми зерттеулерде, педагогикалық және тәрбиелік қызметте әдістемелік білімдерді қолдану, жұмыс тиімділігін арттыру үшін психологиялық әдістерді меңгеру, кәсіби коммуникацияны қолдау және шет тілін кәсіби деңгейде меңгеру.
• Қалалардың көлік, энергетикалық және газ тарату жүйелерінің тиімділігін арттыру үшін үлгілерді құрастыру және оңтайландыру.
• Ақылды қалалар үшін дерекқор архитектурасы мен ақпараттық жүйелерді әзірлеу, олардың жұмыс істеуі мен интеграциясына арналған бағдарламалық қамтамасыз етуді жобалау.
• Қалалық инфрақұрылымды автоматтандырылған басқаруға арналған эргономикалық пайдаланушы интерфейстерін жобалау.
• Ақылды қалалардың ақпараттық жүйелерін жобалау стандарттары, қағидаттары мен әдістерін негіздеу, олардың бағдарламалық, аппараттық және математикалық қамтамасыз етілуін әзірлеу, сондай-ақ деректерді қорғау технологияларын таңдау.
• Қалалар мен аумақтық бірліктердің ресурстарын басқаруды ұйымдастыру, тұрақты даму мақсаттарына жету және ұлттық қауіпсіздікті қамтамасыз ету үшін мемлекеттік саясат құралдары мен әкімшілік технологияларды қолдану.
• Ақылды қалаларды басқару және дамытуда үлкен деректерді өңдеу және бағалау үшін жасанды интеллекттің статистикалық және математикалық модельдерін пайдалану.
• Әртүрлі дереккөздерден, соның ішінде нақты уақыттағы деректер ағындарынан ақпаратты алу және жүйелеу, оны әрі қарай өңдеу және визуализациялау.
• Ғылыми-статистикалық әдістерді пайдалана отырып, үлкен деректерді өңдеу және талдау бойынша қолданбалы міндеттерді шешу, сондай-ақ ғылыми гипотезаларды тексеру.
• Ғылыми деректерді кешенді талдау, заманауи ғылым мен техника жетістіктерін пайдалана отырып, зерттеу нәтижелерін синтездеу және қорыту.

Ұқсас БББ