7M06104 Есептеу ғылымдары в Astana IT University

Пәндер

• Басқару психологиясы

  Курстың мазмұны басқарушылық іс-әрекеттің психологиялық заңдылықтары, менеджер іс-әрекетінің құрылымында әлеуметтік-психологиялық білімді қолдану ерекшеліктері туралы жүйелі идеяларды қалыптастыруға және тиімді басқарудың негізінде жатқан әлеуметтік-психологиялық принциптерді талдау дағдыларын игеруге бағытталған.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• Есептеу ғылымдарына арналған математика

  Бұл пән математикалық физиканың детерминистикалық және ықтималдық теңдеулерінің сандық шешімдеріне, техникалық өндіріс пен қаржы секторында қолданылатын қолданбалы модельдерге негізделген есептеу ғылымдарының мамандандырылған пәндерін меңгеруге қажетті математикалық курстарға кіріспе болып табылады, яғни қарапайым дифференциалдық теңдеулер теориясын, олардың типтелуі мен аналитикалық шешудің негізгі әдістерін, дербес туындылы дифференциалдық теңдеулерге кіріспені қамтиды.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Шет тілі (Кәсіби)

  Курстың мазмұны магистранттардың мәдени-кәсіби қарым-қатынас мақсатында халықаралық кәсіби ортаға енуіне мүмкіндік беретін кәсіби-бағытталған коммуникативті құзыреттілікті қалыптастыруға бағытталған.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• Жоғары мектеп педагогикасы

  Курстың мазмұны педагогикалық теорияның және педагогикалық шеберліктің теориялық негіздері туралы білімді алуға, жоғары оқу орындарында оқыту үшін оқу үдерісін басқаруға, педагогиканың негізгі категориялары, жоғары білім беру педагогикасының орны, рөлі мен маңызы туралы түсінік қалыптастыруға, қазіргі заманғы педагогиканың негізгі принциптерін түсінуге және жоғары оқу орындарының педагогикалық мәселелерін шешудің әдістемелік тәсілдеріне бағытталған.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• Есептеу геометриясы

  Бұл курс магистранттарды есептеу геометриясының тұжырымдамалары мен әдістері, оның ішінде елестету, басқару және геометриялық объектілерді талдаумен таныстырады. Магистранттар геометриялық мәселелерді шешуге арналған әртүрлі алгоритмдер мен мәліметтер құрылымын, мысалы, компьютерлік графика, компьютерлік көру, робототехника, географиялық ақпараттық жүйелер (GIS) сияқты салалардағы қосымшалар туралы біледі.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Жартылай дифференциалдық теңдеулер

  Бұл курс магистранттарді дербес туындылы дифференциалдық теңдеулер негіздеріне, оның ішінде жіктеулерге, шекаралық және бастапқы құндылықтарға, аналитикалық шешімдерді ұсынады. Магистранттар дербес туындылы дифференциалдық теңдеулерді модельдеуге және сұйықтық динамикасы, жылу беру және оңтайландыру сияқты көптеген мәселелердің кең ауқымына қолдануды үйренеді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Сандық әдістер және компьютерлік модельдеу

  Бұл пән физикалық процестерді модельдеу саласындағы сандық әдістердің негіздерін, оның ішінде алгебралық сандық әдістерді, сандық интегралдауды және жартылай дифференциалдық теңдеулерді сандық шешуді зерттеуді қамтиды, сонымен қатар ақырғы айырымдар әдістеріне кірісуді зерттейді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Нейрондық желілерге кіріспе

  Бұл пән AI жүйесіне өзін -өзі үйренуге мүмкіндік беретін, кері оқыту алгоритміне негізделген, терең оқыту теориясын машиналық оқыту теориясына және оның бөліміне енгізу үшін қажет математика мен информатика бөлімдерін зерттеуді қамтиды. Бұл бөлім суретті тану, кескінді құру және 3D, мәтін мен дыбысты тану сияқты тапсырмаларды қамтиды және қазіргі заманғы машиналық оқытуда кең тараған бағыттардың бірі болып табылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Ғылым тарихы мен философиясы

  Курс магистранттың ғылыми қасиеттері және оның тарихи дамуындағы әлеуметтік-мәдени феномені туралы білім алуына; оның тарихи дамуы мен кұбылатын әлеуметтік-мәдени контекстегі ғылыми білімнің жалпы заңдылықтары туралы жүйелік көзқарас қалыптастыруға бағытталған.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 4
  

• Икемді технологияларды (Agile) қолданып жобаларды басқару

  Пән Agile тәсілін, SCRUM құрылымын және басқаруды автоматтандыруға арналған озық бағдарламалық өнімдерді пайдалана отырып, жобаларды басқарудың икемді тәсілдерін жүйелі кәсіби түсінуді қамтамасыз етеді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Марков тізбектері және шешім қабылдау үрдістері

  Бұл пән Марков тізбектерін зерттеуді қамтиды, онда әрбір элемент толығымен алдыңғы элементпен анықталады. Бұл тізбектер жасанды интеллекті белгілі бір ортадағы агент мінез -құлқымен байланыстыру мәселелерін тұжырымдауда кеңінен қолданылады, мысалы, нақты ортадағы робот, мысалы, күшейтуге үйрету. Пәнді оқу нәтижесінде студент білуі керек: процестердің стохастикалық динамикасын сипаттайтын ықтималдық модельдерді құру әдістерін; кезек жүйелерін; стохастикалық жүйелердің шешімдерінің қасиеттерін орната білу.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Өнімді басқару

  Курс өнімді тиімді басқару және оны нарыққа шығару үшін қажетті принциптерге, стратегияларға және дағдыларға жан-жақты шолу жасайды. Сондай-ақ, бұл курс тұтынушыларға бағдарлану мен өнімді басқарудағы пайдаланушы тәжірибесінің маңыздылығын талдайды, соның ішінде пайдаланушылардың пікірлерін жинау әдістерін зерттеу, зерттеу жүргізу және өнім туралы шешімдерді ақпараттандыру және үздіксіз жақсарту үшін деректер аналитикасын пайдалану. Бұл курс қатысушыларға идея мен дамудан бастап өнімді іске қосқаннан кейін іске қосу мен ілгерілеуге дейінгі өнімнің бүкіл өмірлік циклін ойдағыдай өту үшін қажетті білім мен құралдарды ұсынуға арналған.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Жоғары өнімді есептеулер

  Пәннің мақсаты - жоғары өнімді есептеулер платформаларын қолданудың негізгі әдістерін, жоғары өнімді қосымшалардың өнімділігін өлшеудің, бағалаудың және талдаудың әдістерін, сонымен қатар ;оғары өнімді есептеулерді басқарудағы әкімшіліктің, жүктеме мен ресурстарды басқарудың рөлін зерттеу. Студенттер негізгі ғылыми мәселелерді шешуде технологияны қолдануға байланысты мәселелермен танысады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Қолданбалы математикалық модельдер

  Бұл пән өндірісте қолданылатын жалпы математикалық модельдерге және оларды сандық әдістермен шешуге бағытталған. Пәнді меңгерген кезде студент білуі керек: «жыртқыш-жыртқыш», жылу өткізгіштік теңдеуі және т.б сияқты негізгі математикалық модельдер; гидродинамика, сүзу, химиялық реакциялардың негізгі модельдері; істей алады: модельдің конвергенциясын жуықтап және зерттей алады; қолданбалы есептерді шешу үшін негізгі сандық әдістерді қолдану.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Стохастикалық модельдеу

  Бұл пән стохастикалық модельдеу негіздеріне, Монте -Карло әдістерін практикада қолдануға, стохастикалық дифференциалдық теңдеулерді шешуге, практикалық есептерді шешудің ықтималдық модельдеуіне негізделген.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Жобаларды басқару үшін мінез-құлық құзыреттілігі

  Курстың мақсаты - жобаны басқару саласындағы маманның заманауи экономикалық ойлауын қалыптастыру және жобаны басқарудағы түрлі тәсілдер шеңберінде жоба менеджерінің рөлі мен құзыретін анықтау болып табылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Есептеу ғылымындағы кейс-стади

  Пән әртүрлі ғылыми салалардағы күрделі мәселелерді шешу үшін есептеу әдістері мен әдістерін қолдануға бағытталған. Студенттер компьютерлік модельдеуді, модельдеуді және талдауды қажет ететін терең жағдайлық зерттеулерге қатысады. Оқу бағдарламасы математикалық модельдеу, сандық әдістер, оңтайландыру, Имитациялық модельдеу сияқты тақырыптарды қамтиды. Бұл пән студенттердің есептеу тәсілдерін қолдана отырып, нақты ғылыми мәселелерді шешу қабілетін арттырады, нәтижесінде олардың тиісті салаларында прогреске ықпал етеді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Генеративті алгоритмдер

  Бұл курс магистранттарді вариативті автокодерлер (VAES), генеративті-қарсылас және автомобильдерлік модельдер сияқты түрлі генеративті модельдеу әдістері мен алгоритмдермен таныстырады. Магистранттар генеративті модельдерді жобалауға, оқытуға және бағалауға, сондай-ақ олардың егістікке қосымшаларды компьютерлік көру, табиғи тілді өңдеу және деректерді синтезі сияқты зерттеуді үйренеді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• Физикаға негізделген нейрондық желілер

  Пән физика мен онымен байланысты салалардағы күрделі мәселелерді шешу үшін нейрондық желілердің физикалық принциптері мен архитектураларын біріктіруге бағытталған. Студенттер физикалық модельдеу мен деректерге бай ортадан ақпарат алуға мүмкіндік беретін терең оқыту әдістері арасындағы синергияны зерттейді. Оқу бағдарламасы негізгі физикалық тұжырымдамалар, нейрондық желілердің архитектурасы, деректерді алдын-ала өңдеу, белгілерді алу және модельдерді түсіндіру сияқты тақырыптарды қамтиды. Практикалық жобалар мен жағдайлық зерттеулер арқылы студенттер физикалық есептерді шешу, эксперименттік деректерді талдау және физикалық жүйелерді модельдеу үшін нейрондық желілерді қолдану дағдыларын дамытады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• Адаптивті есептеу торлар теориясы

  Бұл пән аумақтың белгілі бір қасиеттеріне бейімделетін құрылымсыз және құрылымдық торларды құру әдістеріне және оларды осы облыстардағы сандық есептерді шешу үшін қолдануға арналған. Құрылымдық торлардың теңестіру әдістері сияқты әдістері, Томпсон әдісі және Делунай триангуляциясы, Вороной диаграммасы сияқты құрылымдалмаған торлардың әдістері қарастырылады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• Пысықтау арқылы оқып үйрену

  Бұл курс студенттерді арматуралық оқытудың негіздерімен таныстырады. Бұл курсты аяқтағаннан кейін студент: Марковтың шешім қабылдау процесі ретінде мәселелерді ресімдей алады; Барлаудың негізгі әдістері мен барлау мен пайдалану арасындағы келісімді түсіну; Оңтайлы шешімдер қабылдаудың әмбебап құралы ретінде құндылық функцияларын түсіну; Өндірістік бақылау мәселелерін шешудің тиімді әдісі ретінде динамикалық бағдарламалауды қалай енгізу керектігін білу.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 2
  Несиелер - 4
  

• Жобаны басқарудағы сервис үлгісі

  Курс жобаларды басқарудағы қызмет көрсету моделінің негізгі компоненттеріне, соның ішінде қызметтерді жобалауға, қызмет көрсетуге, қызмет көрсету сапасына және тұтынушылардың қанағаттануына бағытталған. Білім алушылар жобаның мақсаттарын, көлемі мен нәтижелерін қызмет көрсету контекстінде қалай анықтау және анықтау, сондай-ақ Қызмет көрсету жобаларына тән тәуекелдерді басқару және азайту туралы түсінік алады. Курстың негізгі бағыты қызметтерге негізделген салалардағы жобаларды басқару кезінде туындайтын мәселелерді шешуге бағытталған.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 2
  Несиелер - 4
  

• Жобаның мүдделі тараптарын басқару

  Курс жобаның мүдделі тараптарын (мүдделі тараптарды) басқаруды зерттеуге арналған. Магистранттар негізгі мүдделі тараптарды анықтау мен жүйелеуге, олардың мақсаттарын бағалауға, олар туралы ақпарат жинауға және осы деректерді жобаны басқару процесінде пайдалануға бағытталған жобаның сыртқы және ішкі ортасының негізгі принциптері мен талдауын қарастырады. Ол сондай-ақ негізгі мүдделі тараптардың үміттерін басқарумен бірлесіп жұмыс істеу үшін келіссөздер жүргізу және мүдделі тараптарды тартуды қарастырады

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 2
  Несиелер - 4
  

• IT жобаларды басқару

  Бұл өнімнің өмірлік циклі бойына стратегиялық жоспарлауға, дамытуға және сәтті орындалуына бағытталған пән. Ол тұтынушылардың қажеттіліктерін қанағаттандыратын және бизнес мақсаттарына жауап беретін құнды және сатылатын өнімдерді жасауға бағытталған қызмет пен жауапкершіліктің кең ауқымын қамтиды.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 2
  Несиелер - 4
  

• Кванттық есептеулер

  Бұл пән кванттық есептеу әдістерін және олардың классикалық есептеу әдістерінен артықшылығын зерттеуді қамтиды. Курс есептеудің күрделілігінің классикалық теориясының негізгі ережелерін, кванттық есептеудің қақпалы моделін, әмбебап қақпалар жиынтығын, кванттық Фурье түрленуіне негізделген кванттық есептеу алгоритмдерін, атап айтқанда, Шор алгоритмін, кванттық іздеу алгоритмдерін, кванттық модельдеу алгоритмдерін қамтиды. физикалық жүйелер, кванттық қателерді түзетуге кіріспе және қателіктерге төзімді есептеулер, гибридті кванттық-классикалық алгоритмдер, атап айтқанда, вариациялық кванттық алгоритмдер.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 2
  Несиелер - 4
  

• Гетерогенді параллельдеу

  Бұл курс гетерогенді, жаппай параллель процессорларды бағдарламалаудың түсінігі, тілдері, әдістері мен өрнектері болып табылады. Ол гетерогенді есептеу архитектураларын, бағдарламалық жасақтаманы бағдарламалау модельдерін, жадты іске қосу әдістері мен параллель алгоритмдерді қамтиды.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 2
  Несиелер - 4
  

Профессии

Оқыту нәтижелері

• Өндірістің әр түрлі салаларында нақты эксперименттерге негізделген есептеу жүйесін бейімдеу және тестілеу үшін параметрлерді табу үшін деректерді талдау әдістерін қолдану
• Дифференциалдық теңдеулерді ақырғы айырмашылық әдістерімен, көлемдермен немесе элементтермен жақындатуға негізделген есептеу математикасының әдістері мен алгоритмдерін әзірлеу
• Инженерлік есептердің параллельді есептеу алгоритмдерін жасау және оларды жоғары өнімді жүйелерге енгізу, кванттық есептеу алгоритмдерін құру
• Материалдық логика мен есептелу теориясының элементтерін қолданатын жоғары өнімді алгоритмдерді қосқанда, конвергенция мен дұрыстық үшін есептеу әдістері мен айырмашылық схемаларына іргелі талдау жасау.
• Стохастикалық модельдеу әдістерін қолдана отырып, әр түрлі салалардан ықтимал процестердің есептеу модельдерін жасау және жүргізу
• Дұрыс құрылымды, қисық сызықты, құрылымсыз есептеу торларын құру және қолдану арқылы күрделі геометриялы аймақтарда есептер шығару
• Нәтижелерді тиімді болжау үшін терең оқытуға, бекітіп оқытуға, генеративті қарсылас желілерге негізделген деректерді жинау әдістерін қолдану
• Заманауи өзекті мәселелерді шеше отырып, тәуелсіз ғылыми зерттеулер жүргізу, нәтижелерді рейтингтік журналдарда жариялау және конференцияларда сөйлеу
• Жобалық менеджменттің, деректер ғылымы, ақпараттық қауіпсіздіктің сабақтас салаларында білімге ие болу

Ұқсас БББ