7M06150 Есептеу техникасы және бағдарламалармен қамтамасыз ету в Қорқыт Ата атындағы Қызылорда университеті

Пәндер

• Жоғары мектептің педагогикасы

  Курс барысында магистрант жоғары мектеп педагогикасының мәні, оның адам туралы басқа ғылымдар арасындағы орны, университеттегі педагогикалық процестің заңдылықтары туралы түсінік қалыптастырады

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Динамикалық жүйелерді зерттеудің сандық және сапалық әдістері

  Пәннің мақсаты магистранттарда сапалы және сандық әдістерді қолдана отырып, динамикалық жүйелерді талдау, модельдеу және зерттеу саласында терең білім мен практикалық дағдыларды қалыптастыру болып табылады. курсты аяқтағаннан кейін магистрант сызықтық емес динамикалық жүйелерді, олардың табиғатты зерттеудегі рөлін; сызықтық емес модельдерді кеңінен қолданудың негізгі себептерін; математикалық модельдерді зерттеу әдістерін біледі: аналитикалық, есептік, сапалық-есептік. Қозғалысты зерттеудегі есептеу ақпараттық-динамикалық жүйелерінің рөлі, есептеу сараптамасының тиімділігі.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Жүйелер теориясы

  Жүйелер теориясы - өзара әрекеттесетін көптеген компоненттерден тұратын күрделі объектілерді модельдеудің жалпы принциптерін, заңдылықтарын және әдістерін, сондай-ақ мұндай жүйелерді талдау, жобалау және оңтайландыру әдістерін зерттейтін пән. Пәннің негізгі мақсаты – магистранттардың жүйелік ойлау дағдыларын, яғни объектілер мен процестерді олардың өзара байланысы мен тұтастығында қарастыра білу дағдыларын дамыту. Мақсаты сонымен қатар инженерия, менеджмент, экономика және басқа салалардағы әртүрлі мәселелерді шешуге көмектесетін күрделі жүйелерді талдау, модельдеу және синтездеу әдістерін меңгеру. Пәннің негізгі міндеттері: жүйе, ішкі жүйе, құрамдас бөліктер, өзара әрекеттесу және басқару сияқты жүйелер теориясының іргелі ұғымдарын оқу; динамикалық, стохастикалық, сызықтық және сызықты емес жүйелерді талдау әдістерін меңгеру.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Басқару теориясының заманауи әдістері

  Курстың мақсаты – магистранттарға жүйелерді оңтайлы басқару әдістері мен тәсілдері туралы терең білім беру, сондай-ақ шектеулерді ескере отырып, қойылған мақсаттарға жету үшін басқару жүйелерін әзірлеу және талдау дағдыларына үйрету. Курсты аяқтағаннан кейін магистранттар жүйелерді талдау және синтездеу үшін оңтайлы басқару теориясының әдістері мен тәсілдерін қолдана алады; белгіленген мақсаттарға жету үшін оңтайлы басқару жүйелерін әзірлеу және енгізу дағдылары; әртүрлі шектеулерді ескере отырып, жүйелерді басқару алгоритмдерін әзірлеу мүмкіндігі. Бұл курс магистранттарды бақылау теориясы саласындағы кәсіби жұмысқа дайындайды, бақылаудың оңтайлы әдістерін терең түсінуді және күрделі бақылау мәселелерін шешу үшін оларды практикалық қолдану дағдыларын қамтамасыз етеді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Оңтайлы басқару теориясы

  Пәннің мақсаты магистранттарға жүйелерді оңтайлы басқарудың әдістері мен тәсілдері туралы терең білім беру, сондай-ақ шектеулерді ескере отырып, белгіленген мақсаттарға жету үшін басқару жүйелерін әзірлеу және талдау дағдыларын үйрету болып табылады. Пәнді аяқтағаннан кейін магистранттар жүйелерді талдау және синтездеу үшін оңтайлы басқару теориясының әдістері мен тәсілдерін қолдана алады; берілген мақсаттарға жету үшін оңтайлы басқару жүйелерін әзірлеу және іске асыру дағдылары; әртүрлі шектеулерді ескере отырып жүйелер үшін басқару алгоритмдерін әзірлеу мүмкіндігі. Бұл пән магистранттарды басқару теориясы саласындағы кәсіби қызметке дайындайды, басқарудың күрделі мәселелерін шешу үшін оңтайлы басқару әдістері мен оларды практикалық қолдану дағдыларын терең түсінуді қамтамасыз етеді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Бағдарламаларды талдау және верификациялау

  Пәннің мақсаты-магистранттарды бағдарламалық жасақтаманың дұрыстығын, қауіпсіздігі мен сенімділігін тексеру әдістері мен құралдарына үйрету. Пән бағдарламаларды статикалық және динамикалық талдаудың теориялық негіздері мен практикалық тәсілдерін, сондай-ақ формальды тексеру әдістерін қамтиды. Курсты аяқтағаннан кейін магистрант бағдарламалық жасақтама модельдерін тексерудің қолданыстағы тәсілдерін біледі. Бағдарламалық жасақтаманы тексеруді біледі. Бағдарламалық жасақтама модельдерін тексерудің қолданыстағы тәсілдерін түсіну дағдыларын меңгерген.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Басқару психологиясы

  Мaгиcтpaнттapғa apнaлғaн пcихoлoгия куpcы гумaниcтiк дүниeтaнымның нeгiзгi қaлыптacуымeн жүpeдi. Бұл куpcтың құpaмынa қaзipгi зaмaнғы пcихoлoгиялық ғылымның қoғaмдaғы pөлi мeн opны туpaлы ақпарат кipeдi. Oл бoлaшaқ мaмaндapдың, унивepcитeт oқытушылapының, ғылыми қызмeткepлepдiң жeкe жәнe кәciби пcихoлoгиялық oйлapын дaмытaды. Куpcтa пcихoлoгияның нeгiзгi бiлiмi қapacтыpылaды. Ipгeлi жәнe пcихoлoгиялық тұжыpымдaмaлap нeгiзiндe, coндaй-aқ aдaмның пcихикaлық пpoцecтepi мeн жeкe қacиeттepiнiң зaңдылықтapы нeгiзiндe aдaмның жeкe бacы мeн ic-әpeкeтiнe тoлық көзқapac қaлыптacaды, жac ұpпaқты бacқapуғa бeлгiлi тaлдaу жacaу қaжeттiлiгiн дaмытaды

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Ғылым тарихы мен философиясы

  Курс барысында магистранттар неоклассикалық ғылымның пайда болуынан қазіргі кезеңіне дейінгі ғылым тарихын, қазіргі ғылым философиясының эволюциясы мен негізгі тұжырымдамаларын, сондай-ақ ғылымның негізгі ішкі жүйелерінің философиялық мәселелерін зерттейді. Магистранттар ғылыми ойлау мәдениетін қалыптастырады және өздерінің аналитикалық қабілеттері мен зерттеу дағдыларын дамытады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 3
  

• Шет тілі (кәсіби)

  Пәннің мақсаты-халықаралық кәсіби ортаға ықпалдасуға және шетел тілін мәдениетаралық қарым-қатынас құралы ретінде және ғылым мен техниканың бейіндеуші және аралас салаларында шетелдік тәжірибені үйрену құралы ретінде қолдануға мүмкіндік беретін магистранттардың кәсіби бағытталған шет тілді коммуникативтік құзыреттілігін дамыту болып табылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• Автоматты басқару теориясының қолданбалы есептер

  Пәннің мақсаты магистранттарды автоматты басқару теориясының негізгі принциптері мен әдістеріне, сондай-ақ оларды инженерия мен ғылымның әртүрлі салаларында практикалық мәселелерді шешу үшін қолдануға үйрету болып табылады. Курсты аяқтағаннан кейін магистрант басқару жүйелерін жобалау және пайдалану үшін қажетті теориялық және практикалық дағдыларды меңгереді. Автоматты басқарудың әдістері мен алгоритмдерін зерттейді; жобалау кезеңінде және пайдалану кезінде техникалық шешімдерді іздеуде практикалық қолдану мақсатында автоматты басқару теориясын игеру

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Ресурстарды виртуализациялау жүйелері

  Пән магистранттарды процессорларды, жадты, желіні және сақтауды қоса алғанда, компьютерлік ресурстарды виртуалдандырудың негіздері мен принциптерімен таныстыруға бағытталған. Мақсаты - студенттерге виртуализация тұжырымдамалары туралы түсінік беру және оларды ақпараттық технологиялардың әртүрлі салаларында қолдану. Пәндерді аяқтағаннан кейін магистрант компьютерлік ресурстарды виртуалдандырудың принциптері мен артықшылықтарын түсінеді; бұлтты есептеулерді қоса алғанда, әртүрлі мақсаттар үшін виртуалдандырылған орталарды жобалауға және конфигурациялауға қабілетті; виртуалдандырылған орталардың қауіпсіздігі мен басқару әдістерін біледі.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 3
  

• Роботехникадағы жасанды интеллект

  Пән роботтық жүйелерде жасанды интеллектті (AI) қолдану принциптері мен әдістерін зерттейді. Курс машиналық оқыту алгоритмдерін, компьютерлік көруді, табиғи тілді өңдеуді және роботтардың автономиясын, бейімделуін және интеллектуалды әрекетін қамтамасыз ететін басқа да технологияларды қамтиды. Қазіргі заманғы платформалар мен AI көмегімен роботтық жүйелерді әзірлеуге арналған құралдар да зерттеледі. Курстың мақсаты – магистранттарға автономды және интеллектуалды роботтық жүйелерді дамытуға қажетті робототехникада жасанды интеллект технологияларын қолдану бойынша теориялық білім мен тәжірибелік дағдыларды беру. Курсты аяқтағаннан кейін магистранттар: роботтарды басқарудың интеллектуалды жүйелерін жасауды; робототехникада машиналық оқыту және компьютерлік көру әдістерін қолдану; роботтардың навигациясы мен автономды қозғалысының алгоритмдерін әзірлеу.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Бұлтты және желілік инфрақұрылым

  Курс магистранттарды бұлтты және желілік инфрақұрылымдарды жобалау, орналастыру және басқару принциптерімен, технологияларымен және әдістерімен таныстыруға арналған. Негізгі мақсат – студенттерді бұлтты есептеулер мен желілік инфрақұрылымдар саласында заманауи технологиялармен жұмыс істеуге дайындау. Курсты аяқтағаннан кейін магистранттар бұлтты есептеулер мен желілік инфрақұрылымның негізгі ұғымдары мен принциптерін түсінеді; әртүрлі мақсаттар мен қажеттіліктер үшін бұлттық және желілік инфрақұрылымдарды жобалауға және орналастыруға қабілетті. Курс студенттерге заманауи ақпараттық технологиялар саласында жұмыс істеу үшін іргелі білімдер мен дағдыларды береді, сонымен қатар бұлтты есептеулер мен желілік технологиялар саласында одан әрі кәсіби дамуға кең мүмкіндіктер ашады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 3
  

• Машиналық оқыту

  "Машиналық оқыту" пәнін игерудің мақсаты магистранттарда машиналық оқыту негіздері бойынша теориялық білім мен практикалық дағдыларды қалыптастыру, магистранттардың машиналық оқыту құралдарын, үлгілері мен әдістерін меңгеруі, сондай-ақ деректерді зерттеуші (data scientist) және математикалық модельдерді, әдістерді және деректерді талдау алгоритмдерін әзірлеуші дағдыларын игеру болып табылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Роботехника және автоматты басқарудың озық технологиялары

  Курстың мақсаты роботтарды жасау және пайдалану, сондай-ақ әртүрлі салаларда автоматты басқару жүйесін енгізу саласындағы білім мен дағдыларды дамыту болып табылады. Оқуды аяқтағаннан кейін магистранттар робототехника негіздерін білуі керек: роботтардың жұмысының тұжырымдамалары, принциптері, роботтардың жіктелуі, оларды өнеркәсіпте, медицинада және басқа салаларда қолдану. Роботтық жүйелерді модельдеу және жобалауды білу: роботтар мен автоматтандырылған жүйелердің үлгілерін әзірлеу, олардың параметрлері мен сипаттамаларын бағалау. Басқару роботтары: кері байланыс теориялары, адаптивті және оңтайлы басқару сияқты робот қозғалысын басқару әдістері мен алгоритмдерін білу.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Жасанды нейрондық желілер

  Курс магистранттарды жасанды нейрондық желілерді (ANN) әртүрлі салаларда, соның ішінде машиналық оқыту, үлгіні тану, табиғи тілді өңдеу және т.б. қолданудың теориясы мен тәжірибесімен таныстыруға арналған. Курсты аяқтағаннан кейін магистрант нейрондық желілердің негізгі принциптері мен алгоритмдерінің процестерін түсінеді; машиналық оқытудың әртүрлі мәселелерін шешу үшін нейрондық желілерді қалай әзірлеу және үйрету керектігін біледі. Нейрондық желілерді дамыту үшін заманауи құралдармен және фреймворктермен жұмыс істеу дағдылары. Курс магистранттарға қазіргі жасанды интеллект пен деректерді талдау индустриясының негізгі элементі болып табылатын тереңдету саласында іргелі білім мен практикалық дағдыларды береді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 4
  

• Нейронды желілер теориясы

  Пәнді игерудің мақсаты-нейрондық желілерді оқытудың теориялық негіздерін зерттеу және оларды практикалық мәселелерді шешу үшін қолдану дағдыларын алу. Оқытудың негізгі міндеттері: жасанды нейрон және жасанды нейрондық желі моделін зерттеу, нейрондық желілерді оқыту алгоритмдерін зерттеу, қазіргі уақытта танымал терең нейрондық желі архитектураларын зерттеу, компьютерлік көру және мәтінді талдау тапсырмалары үшін терең нейрондық желілерді қолдану тәсілдерін зерттеу, нейрондық желілерді оқытудың бағдарламалық жүйелерін зерттеу.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 4
  

• Нейрондық желілердің модельдері мен әдістері

  Пәннің мақсаты-деректерді өңдеудің күрделі мәселелерін шешуде нейрондық желілердің модельдерін қолдану қабілетін қалыптастыру. Зерттеледі: нейрондық желілердің модельдері. Нейрондық желінің Шығыс параметрлеріндегі деректерді кластерлік талдау. Нейрондық желінің есептеу процестері. Деректерді алу модельдері мен әдістері. Аталған нысанды тану. Қарым-қатынасты тану модельдері мен әдістері. Уақыт пен оқиғаны анықтаудың модельдері мен әдістері. Ақпаратты іздеудің модельдері мен әдістері. Сұрақтарға жауап беру жүйесінің құрылымы мен бөліктері. Жалпылау модельдері мен әдістері. Нейрондық желілерді құру және оқыту. Нейрондық желіні терең оқыту әдісі. Нейрондық желі технологиясын жүзеге асырудың заманауи құралдары. Нейрондық желілердің архитектурасы. Нейрондық желі алгоритмдері. Деректерді өңдеуге арналған дайын кітапханалар. Нейрондық желілері бар жүйелерді практикалық енгізу.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 4
  

• Интеллектуалды жүйелер технологиясы

  Курстың мақсаты – магистранттарға интеллектуалды жүйелерді, оның ішінде жасанды интеллект (AI), машиналық оқыту (ML) және деректерді өңдеу жүйелерін әзірлеу және қолдану үшін қажетті білім мен дағдыларды беру. Белгісіздік жағдайында технологиялық процестерді автоматты басқару есептерін шешу үшін жасанды интеллект жүйелерін қолдану саласында білім мен дағдыларды меңгеру, анық емес логика теориясының қазіргі жағдайын, сарапшылық жүйелер мен ассоциативті жады әдістерін зерттеу; Зияткерлік кері байланыс негізінде интеллектуалды ақпараттық құрылғыларды, реттеуші органдарды, технологиялық құралдарды және автоматтандыру жүйелерін жобалау және пайдалану дағдылары мен дағдыларын меңгеру.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Үлкен деректерді талдаудың әдістемесі

  Пәннің мақсаты магистранттарда деректердің үлкен массивтерін өңдеу және талдау жүйелерін әзірлеу және пайдалану саласында кәсіби құзыреттілікті қалыптастыру болып табылады. Деректерді талдау мәселесін қоюды, деректерді өңдеуді, деректерді визуализациялауды, деректерді өндіру әдістерін үлкен деректер массивіне енгізуді және қолдануды зерттейді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• Жоғары жылдамдықты есептеу технологиясы

  «Жоғары жылдамдықты есептеу технологиясы» пәні мәліметтерді өңдеудің жоғары жылдамдығын және ақпараттың үлкен көлемімен тиімді жұмыс істеуді қамтамасыз ететін есептеу жүйелерін құру және пайдалану үшін қолданылатын заманауи әдістер мен технологияларды зерттеуге бағытталған. Курс жоғары жылдамдықты есептеу жүйелерінің архитектуралық ерекшеліктерін, сондай-ақ ғылыми зерттеулерде, инженерлік есептеулерде, үлкен деректерді өңдеуде және қуатты есептеу ресурстарын қажет ететін басқа салаларда қолданылатын оңтайландыру және параллельді есептеу әдістерін қарастырады. Курстың мақсаты студенттерді әртүрлі есептеу есептерін шешу үшін жоғары жылдамдықты есептеу жүйелерін жобалауға, дамытуға және тиімді пайдалануға дайындау.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Үлкен деректерге талдау жасау

  Пән магистранттарды құнды ақпаратты алу, заңдылықтарды анықтау және ғылымның, бизнестің және өнеркәсіптің әртүрлі салаларында ақпараттандырылған шешімдер қабылдау мақсатында деректердің үлкен көлемін талдау және өңдеу әдістері, құралдары мен әдістеріне оқытуға бағытталған. Пәнді аяқтағаннан кейін магистранттар әртүрлі деректер түрлерімен жұмыс істей алады және заманауи әдістер мен құралдарды пайдалана отырып, оларды талдай алады; үлкен көлемдегі деректерден пайдалы ақпаратты алу үшін машиналық оқыту және статистикалық талдау әдістерін қолдану дағдылары; алынған нәтижелерді талдауға және әртүрлі салаларда шешім қабылдау үшін ақпараттандырылған қорытынды жасауға қабілетті. Бұл пән магистранттарға деректерді талдау саласында сұранысқа ие дағдыларды игеруге мүмкіндік береді, бұл ғылымда, бизнесте және басқа да қызмет салаларында табысты мансап үшін кең мүмкіндіктер ашады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• Үлкен деректерді талдаудың ғылыми әдістері мен технологиялары

  Пән үлкен деректерді талдау үшін қолданылатын ғылыми тәсілдер, әдістер мен құралдарды зерттеуге арналған. Курс үлкен көлемдегі ақпаратты өңдеудің, сақтаудың және талдаудың негізгі тұжырымдамаларын, сондай-ақ деректерден білімді алу үшін қолданылатын машиналық оқытудың заманауи технологияларын, статистиканы және жасанды интеллектті қамтиды. Курстың мақсаты студенттерге үлкен деректерді талдаудың ғылыми әдістері туралы терең түсінік беру және күрделі және гетерогенді деректерді өңдеу және түсіндіру үшін заманауи технологияларды пайдалану дағдыларын дамыту болып табылады. Курсты аяқтағаннан кейін студенттер: үлкен деректерді талдаудың негізгі ұғымдары мен технологияларын түсіну; деректерді талдау үшін статистикалық және машиналық оқыту әдістерін қолдану.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• Оптимизациялық әдістер

  Пән ғылым мен өнеркәсіптің әртүрлі салаларындағы функцияларды максимизациялау немесе азайту мәселелерін шешу үшін қолданылатын әртүрлі оңтайландыру әдістерін зерттеуге арналған. Курстың мақсаты-студенттердің оңтайландырудың негізгі әдістерін игеруі, оларды қолдану және нәтижелерді талдау. Пәнді аяқтағаннан кейін магистранттар оңтайландырудың негізгі әдістері мен алгоритмдерін түсінеді; нәтижелерді талдай алады және белгілі бір тапсырма үшін ең қолайлы әдісті таңдай алады; оңтайландыру алгоритмдерін бағдарламалық түрде жүзеге асыруға және оларды нақты жобаларда қолдануға қабілетті. Пән студенттерге ғылыми зерттеулер, инженерия, экономика және басқа салалардағы маңызды компонент болып табылатын әр түрлі оңтайландыру мәселелерін шешуге қажетті құралдарды ұсынады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Автоматты басқару жүйелерінің зерттеу модельдері мен әдістері

  Пән магистранттарды басқару жүйелерін талдаудың, модельдеудің және зерттеудің заманауи әдістерімен таныстыруға арналған. Курстың негізгі мақсаты-студенттерді автоматтандырылған басқару жүйелерінің жұмысын талдау және оңтайландыру үшін білім мен дағдылармен қамтамасыз ету. Пәнді аяқтағаннан кейін магистранттар басқару жүйелерін талдаудың математикалық модельдері мен әдістерін түсінеді; модельдерді бағдарламалық іске асыру және эксперименттер жүргізу дағдылары; модельдеу нәтижелерін талдай алады және оңтайландыру шешімдерін ұсына алады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Ақпараттық жүйелерде қорғау әдістерін іске асыру

  Пән ақпараттық жүйелердің қауіпсіздігін қамтамасыз етудің негізгі әдістері мен технологияларын зерделеуге, сондай-ақ оларды практикалық іске асыруға және қолдануға бағытталған. Курстың негізгі мақсаты-студенттерге ақпаратты қорғау принциптерін түсінуді және ақпараттық жүйелерге қорғаныс механизмдерін әзірлеу және енгізу дағдыларын қамтамасыз ету. Пән ақпараттық қауіпсіздік саласындағы мамандарды даярлауда маңызды рөл атқарады, оларға ақпаратты заманауи қауіптер мен шабуылдардан қорғау үшін қажетті білім мен дағдыларды қамтамасыз етеді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Ғылыми зерттеулерді ұйымдастыру және жоспарлау

  «Ғылыми зерттеулерді ұйымдастыру және жоспарлау» пәні ғылыми зерттеулерді ұйымдастырудың теориялық және практикалық аспектілерін, ғылыми жобаларды әзірлеу әдістерін, ғылыми жұмыс процесін жоспарлау және басқаруды қамтиды. Курс ғылыми зерттеулердің нәтижелерін дайындау, енгізу және талдау кезеңдерін, соның ішінде зерттеу гипотезаларын құруды, оларды тексеру әдістері мен құралдарын таңдауды, сонымен қатар пәнаралық өзара әрекеттесу жағдайында ғылыми жұмысты ұйымдастыру принциптерін қарастырады. Курстың мақсаты – магистранттарда ғылыми зерттеулерді тиімді жоспарлау, ұйымдастыру және басқару дағдыларын қалыптастыру. Пәннің негізгі міндеттері: ғылыми зерттеудің негізгі кезеңдерімен таныстыру: тапсырмаларды қоюдан нәтижелерді талдауға дейін; ғылыми жобаларды әзірлеу, оның ішінде мақсаттарды, міндеттер мен гипотезаларды тұжырымдау дағдыларын дамыту.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 3
  

• Компьютерлік модельдеу

  Пән әртүрлі пәндік салалардағы күрделі жүйелер мен процестерді талдау үшін компьютерлік модельдерді құру принциптері мен әдістерін зерттейді. Курс математикалық модельдеу негіздерін, сандық әдістерді, модельдеу алгоритмдерін және модельдерді құрудың бағдарламалық құралдарын қамтиды. Курстың мақсаты – магистранттарда ғылыми және қолданбалы есептерді шешу үшін компьютерлік модельдерді әзірлеу, талдау және түсіндіру дағдыларын қалыптастыру. Курсты аяқтағаннан кейін магистранттар: күрделі процестерді талдаудың математикалық модельдерін жасау; сандық әдістер мен модельдеу алгоритмдерін қолдану; заманауи компьютерлік модельдеу құралдарымен жұмыс істеу.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Компьютерлік математика

  Пәннің мақсаты ақпараттық жүйелерді зерттеу, жобалау және қолдану кезінде компьютерлік модельдеу теориясын, әдістері мен технологиясын игеру болып табылады. Пәнді оқу нәтижесінде магистранттар модельдердің типтік сыныптарын және күрделі жүйелерді модельдеу әдістерін, Монте-Карло әдісінің аппаратын, күрделі жүйелердің жұмыс істеу процестерінің модельдерін құру принциптерін, формализация және алгоритмдеу әдістерін біледі.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Ақпараттық жүйелерді қорғау әдістері мен жүйелері

  «Ақпараттық жүйені қорғаудың әдістері мен жүйелері» курсының мақсаты ақпараттық жүйелердің қауіпсіздігін қамтамасыз ету, деректерді қорғау және ақпараттық технологиялар саласындағы қауіптердің алдын алу бойынша студенттердің білімі мен практикалық дағдыларын дамыту болып табылады. Курс ақпараттық жүйелерді сыртқы және ішкі қауіптерден тиімді қорғауға мүмкіндік беретін әртүрлі әдістерді, құралдар мен құралдарды қолдану мен теориялық негіздерін зерттеуге бағытталған.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Нейрондық желілер және компьютерлік көру

  Курс визуалды ақпаратты талдауға қатысты мәселелерді шешу үшін нейрондық желілерді қолданатын заманауи әдістер мен алгоритмдерге бағытталған. Курс теориялық негіздерді, терең оқытудың заманауи әдістерін және олардың объектілерді тану, сегменттеу, бейнені өңдеу және басқа да күрделі тапсырмаларды қоса алғанда, компьютерлік көру саласында практикалық қолданылуын қарастырады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Deep Learning технологиялары және қосымшалары

  «Терең оқыту технологиялары мен қолданбалары» пәні жасанды интеллект (АИ) саласындағы ең танымал және тиімді технологиялардың бірі болып табылатын терең оқытудың принциптері мен әдістерін зерттеуге бағытталған. Курстың мақсаты студенттерге терең білім беру саласында терең білім беру, әртүрлі практикалық мәселелерді шешу үшін терең нейрондық желі модельдерін әзірлеуге және қолдануға үйрету, сонымен қатар осы саладағы соңғы трендтермен және жетістіктермен танысу.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Ғылыми зерттеулерді ұйымдастыру және жоспарлау

  Пән ғылыми қызметтің негіздерін, зерттеулерді жоспарлау және ұйымдастыру әдістерін зерттеуге арналған. Курс ғылыми зерттеу кезеңдерін қамтиды - мәселені тұжырымдау мен мақсат қоюдан алынған нәтижелерді талдау және оларды ғылыми басылымдарда көрсету. Курс ғылыми жұмысты жоспарлау, ғылыми жобаларды басқару, әдістемені таңдау, мәліметтерді талдау және ғылыми есептерді дайындау әдістерін қамтиды. Зерттеушінің жұмысын ұйымдастыру, уақыт пен ресурстық шығындарды басқару мәселелеріне, сондай-ақ ғылыми этика принциптеріне ерекше назар аударылады. Курстың мақсаты студенттерде ғылыми зерттеулерді ұйымдастыру мен жоспарлауға жүйелі көзқарасты қалыптастыру, зерттеу қызметін басқару әдістерін меңгеру және оның тиімділігін арттыру. Курсты аяқтағаннан кейін студенттер: ғылыми-зерттеу жоспарларын құру және ғылыми-зерттеу қызметін сауатты ұйымдастыру; сәйкес зерттеу әдістерін таңдау және алынған мәліметтерді талдау; ғылыми жұмыста ресурстарды тиімді басқару.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 3
  

• Ғылыми-зерттеу негіздері және академиялық жазу технологиялары

  Курс ғылыми зерттеудің негізгі принциптерін зерттеуге және академиялық жазу дағдыларын дамытуға бағытталған. Курста ғылыми зерттеулер жүргізу, деректерді жинау және талдау, әдеби дереккөздермен жұмыс істеу әдістері, сондай-ақ ғылыми мәтіндерді құрылымдау және пішімдеу принциптері қарастырылады. Ғылыми баяндау логикасына, академиялық жазу стиліне, баспа қызметінің этикалық стандарттарына және ғылыми жұмыстарды (курстық жұмыс, тезистер, мақалалар, баяндамалар) ресімдеу ережелеріне ерекше назар аударылады. Курстың мақсаты студенттердің ғылыми және білім беру ортасында табысты жұмыс істеуі үшін қажетті өз бетінше ғылыми зерттеу және академиялық жазу дағдыларын дамыту болып табылады. Курсты аяқтағаннан кейін магистранттар: ғылыми зерттеудің негізгі принциптерін және мәліметтерді жинау әдістерін түсіну; ғылыми дереккөздерді сауатты іздеу және талдау, әдебиеттер тізімін дайындау; ғылыми мәтіндерді құрылымдық және логикалық түрде жазу; дәйексөз стилін қолданыңыз және плагиаттан аулақ болыңыз.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 3
  

• Жүйелерді зерттеу әдістері

  Пән магистранттарды әртүрлі типтегі жүйелерді талдау және зерттеу үшін қолданылатын негізгі әдістер мен құралдармен таныстыруға бағытталған. Курстың негізгі мақсаты-студенттерге модельдеу, модельдеу және деректерді талдауды қоса алғанда, жүйелерді сапалы зерттеу үшін білім мен практикалық дағдыларды қамтамасыз ету. Пәнді аяқтағаннан кейін магистрант жүйелерді зерттеудің негізгі әдістері мен құралдарын біледі; эксперименттер жүргізуді, деректерді жинауды және талдауды біледі.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

Профессии

Оқыту нәтижелері

• Ғылым тарихындағы парадигматикалық теорияларды және жоғары оқу орындары педагогикасының әдістемесін және психология ғылымының жетістіктерін біледі. Кәсіби мәселелерді шешу кезінде ғылым мен білімнің қазіргі мәселелері туралы білімдерін пайдалана алады. Интеллектуалды дамыту, мәдени деңгейін көтеру, кәсіби құзыреттілік үшін таным әдістері мен құралдарын қолданады.
• Деректерді өңдеуге жіктеу, кластерлеу, регрессия, ассоциация, ауытқуды талдау және тізбектелген үлгі әдістерін қолданады. Бизнес-процестерді жетілдіретін білім мен ақпаратты алу үшін кәсіпорын жүйелерін және қолданбаларын әзірлеу үшін пайдаланылатын деректерді талдауды жүргізу әдістерін әзірлейді. Білімді шығару үшін математикалық есептеулер жасайды
• Графикалық және көрнекі ақпаратты өңдеуге арналған бағдарламаларды жүзеге асыру жобаларын әзірлейді. Бағдарламаның математикалық моделін анықтайды. Нейрондық желілермен есептеу жүйелерін енгізудің алгоритмдері мен әдістерін әзірлейді. Дайын нейрондық желі алгоритмдерін (бағдарламалық қамтамасыз ету), мәліметтерді өңдеу үшін кітапханаларды пайдаланады. Мәтіндік, дыбыстық және графикалық деректерді өңдеу үшін нейрондық желі технологиясын пайдаланады. Математикалық модельдерді зерттеу әдістерін қолданады: аналитикалық, есептеу, сапалық-есептеу.
• Жасанды интеллект жүйелеріне арналған бағдарлама кодын жазу үшін таңдалған бағдарламалау тілдерін пайдаланады. Таңдалған бағдарламалау ортасын және мәліметтер қоры мен білімді басқару жүйесіне арналған құралдарды әзірлейді. Белгісіздік жағдайында технологиялық процестерді автоматты басқару мәселелерін шешу үшін жасанды интеллект жүйелерін қолданады. Әртүрлі деректер түрлерімен жұмыс істейді және оларды заманауи әдістер мен құралдарды пайдалана отырып талдайды. Модельдеу нәтижелерін талдайды және оңтайландыру шешімдерін ұсынады.
• Желілік шабуылдардың алдын алу, корпоративтік желінің сыртқы периметрінің қауіпсіздігін талдау және аудит объектісінің ішкі АТ инфрақұрылымының қауіпсіздігін талдау әдістерін қолданады. Жүктемелік тестілеуді және бағдарламалау тілдерін жүргізуге арналған бағдарламалық қамтамасыз ету әдістерін меңгерген. Әртүрлі шектеулерді ескере отырып, жүйелерді басқару алгоритмдерін әзірлейді.
• Ақпараттық технологиялар платформаларының жеке элементтерін (операциялық жүйелер, мәліметтер қорын басқару жүйелері және т.б.) жобалайды. Бір бұлттық платформа ішінде бұлттық қызметтерді пайдалануды жоспарлап отыр. Бұлтты платформалар үшін қауіпсіздік жүйелерін жобалайды. Бұлттық платформалардың архитектурасын жобалайды.