7M06102 Есептеу жүйелері және технологиялары в С.Сейфуллин атындағы Қазақ агротехникалық зерттеу университеті

Пәндер

• Детерминдік және стохастикалық процестерді математикалық модельдеу

  Объектілі модельдерді және басқару жүйелерін зерттеу және жіктеу. Математикалық модельдеудің типтік сұлбаларын зерттеу, математикалық модельдеудің үздіксіз детерминистикалық схұлбалары. Оңтайландыру модельдері. Дискретті детерминистикалық сызбалар. Дискретті стохастических сұлбалар. Регрессиялық модельдер. Үздіксіз стохастические модельдер.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Шет тілі (кәсіби).

  Білім алушылар арасында халықаралық ғылыми қызметке интеграциялануға мүмкіндік беретін кәсіби құзыреттілік пен ғылыми жазу мәдениетінің маңызды құрамдас бөлігі ретінде шет тілді коммуникативтік құзыреттілігін қалыптастырады, мамандық бойынша ғылыми-тұжырымдамалық аппаратты еркін басқаруға, ғылыми-ақпараттық базаны кеңейтуге, кең ғылыми білімді меңгеруге, кәсіби және ғылыми қызметтің перспективалық бағыттарын анықтай білуге мүмкіндік береді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Шуға төзімді кодтау алгоритмдері мен әдістері

  Кодтау теориясының негіздері. Блоктық кодтардың жұмыс істеу принциптері және қолданылуы. Конволюциялық кодтар. Декодтау алгоритмдері. Циклдік кодтардың принциптері мен қолданылуы. Қателерді түзету үшін Хамминг кодтарының теориясы және қолданылуы. Рид-Соломон кодтары. Шуға қарсы иммунитетті қамтамасыз ету үшін LDPC кодтарын пайдалану. Цифрлық байланыста кодтауды қолдану. Сымсыз желілерді кодтау алгоритмдері.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Жоғары мектеп педагогикасы

  Ғылыми-педагогикалық бағыт бойынша білім алып жатқан магистранттарға жоғары мектеп педагогикасының жалпы проблемаларын, әдіснамалық және теориялық негіздерін, оқыту мен тәрбиелеуді талдау дағдыларын, жоспарлау мен ұйымдастырудың қазіргі заманғы технологиялардың элементтерін түсінуге мүмкіндік береді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 3
  

• Ғылым тарихы және философиясы

  Зерттеуге әдістемелік және диалектикалық көзқарас дағдыларын қалыптастырады, философиялық білімді жинақтайды, тарихи даму мәселелері мен құрылымын зерттейді, ғылыми танымның заңдылықтары мен тенденцияларын талдайды, ғылыми - зерттеу жұмысының нәтижелілігін жүйелейді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Басқару психологиясы

  Психологиялық заңдар мен басқару заңдылықтары мен еңбек сапасын зерттеу арқылы адамдардың ұйымдасқан іс-әрекетін басқару дағдыларын қалыптастырады, ғылыми негізделген шешімдер қабылдау, басқа адамдардың іс-әрекеттерін құрылымдау, ұйымды басқару қабілеттерін қалыптастырады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Жүйелеу

  Білім теориясы мен зерттеу әдістерін оқыту. Жүйенің жалпы теориясының негізгі ережелері. Концепциялық аппараттардың ерекшеліктері. Ақпараттық жүйелерді сипаттау әдістері. Объектіні дамытудағы жүйелік тәсілдің кезеңдері. Жүйелік талдау жүргізу кезінде жұмыстың негізгі кезеңдері және жүйелілігі. Функционалдық жүйенің сипаттамасы.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Деректерді интеллектуальды талдау және білімді анықтау

  Үлкен деректерден мәнді ақпарат алу әдістері. Машиналық оқыту техникаларын, статистикалық талдау әдістерін және деректерді өңдеу принциптерін. Кластерлеу, жіктеу және ассоциативтік талдау алгоритмдері. Практикалық сабақтар деректерді талдау құралдарын және модельдер құру әдістері. Интеллектуалды талдауды бизнесте, медицинада және ғылымда шешімдер қабылдауда пайдалану.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Ғылыми зерттеулердің әдіснамалық негіздері

  Қазақстанда және шетелде ғылыми зерттеулерді дамытудың негізгі бағыттарына шолу. Ғылыми зерттеулердің әдіснамасы мен әдістемесі. Ғылыми зерттеу бағыты мен ғылыми-зерттеу жұмыстарының кезеңдерін таңдау. Тәжірибелік зерттеулердің нәтижелерін өңдеу. Ғылыми жұмыс нәтижелерін тіркеу және ақпарат беру. Ғылыми зерттеулерді енгізу және оның тиімділігі. Интеллектуалдық еңбекті ғылыми ұйымдастыру. Зерттеу тобын басқарудың негізгі принциптері.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Енгізілген ақпаратты басқару жүйелерін жобалау

  Кірістірілген нақты уақыт режимінде басқару жүйелерін ұйымдастыру әдістерін зерттеу. Нақты уақыттағы басқару жүйелеріне арналған қолданбалы бағдарламалық жасақтама әзірлеу құралдарын зерттеу. Нақты уақыт режиміндегі кірістірілген басқару жүйесінің аппараттық платформасы. Нақты уақыттағы басқару жүйелерін қолдануға арналған қолданбалы бағдарламалық жасақтаманы модельдік бағытталған жобасы.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 6
  

• Ғылыми зерттеулерді жоспарлау және ұйымдастыру

  Ғылыми зерттеу кезеңдері және негізгі ұғымдар. Зерттеу тақырыбы мен мәселелерін таңдау. Зерттеу гипотезасы мен мақсаттарын тұжырымдау. Зерттеу әдістемесі. Таңдалған тақырып бойынша әдебиеттерді іздеу, талдау және шолу. Қолданыстағы зерттеулерді жүйелеу және даму аймағын анықтау. Зерттеуді жоспарлау. Деректерді өңдеу және талдау. Зерттеу этикасы. Зерттеу нәтижелерін ғылыми мақалалар мен баяндамаларда ресімдеу.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Бағдарламалық және аппараттық қамтамасыз етудің ақпараттық қауіпсіздігі

  Ақпараттық қауіпсіздіктің негізгі принциптерін зерттеу. Автоматтандырылған жүйеде ақпаратты қорғау әдістерін, технологияларын және құралдарын зерттеу. Модельдік зерттеу және қол жеткізуді бақылау. Қауіпсіздік қатерлері және амалдық жүйеге тән шабуылдар. Ақпараттық қауіпсіздіктің криптографиялық әдістері. Ақпараттық қауіпсіздік саласындағы халықаралық және отандық стандарттарды зерттеу.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 6
  

• Нақты уақыт жүйесіне арналған бағдарламалық қамтамасыз ету жүйелерін өңдеу технологиясы

  Нақты уақыттағы жүйелерді зерттеу. Жұмыстың принциптерін зерттеу, нақты уақыт режиміндегі жүйелерді жұмыс істеу және іске асыру тұжырымдамалары. Параллельді және таратылатын жүйелердің негіздері. Нақты уақыттағы жүйелерге арналған бағдарлама және басқару бағдарламалары. Нақты уақыт режимінде компьютерлердің жұмыс режимдері. Нақты уақыттағы жүйелерде пайдаланушы интерфейсін әзірлеу және бағалау. Нақты уақыттағы жүйелерді тестілеу және тексеру әдістері.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 6
  

• Блокчейн технологиясының теориясы

  Блокчейн технологиясының негіздері. Блокчейндегі криптография. Консенсус модельдері. Ақылды келісімшарттар. Блокчейн желілерінің архитектурасы. Блокчейн және қауіпсіздік. Blockchain технологиялық платформалары. Орталықтандырылмаған қосымшаларды әзірлеу және қолдану. Блокчейннің масштабтау мәселелері. Жеке және қоғамдық блокчейн желілері. IoT-де блокчейн технологияларын қолдану.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 6
  

• Өнеркәсіптік IoT

  Өнеркәсіптік заттар интернетінің (IIoT) негізгі түсініктері мен қолданбалары. IIoT архитектурасы. IIoT сенсорлары мен құрылғылары. Желілік технологиялар және IIoT протоколдары. IIoT жүйесінде деректерді жинау және өңдеу. IIoT жүйесінде машиналық оқытуды қолдану. IIoT жүйесіндегі киберқауіпсіздік.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Үлкен деректердің аналитикасы

  Үлкен деректер массивтерінен ақпаратты өңдеу, талдау және алу әдістері. Таратылған есептеу шеңбері. Деректерді алдын ала өңдеу. Өткізу және шығарындыларды өңдеу. Өлшемді азайту әдістері. Үлкен деректерді талдауға арналған машиналық оқыту. Мәтіндік деректерді өңдеу және талдау әдістері. Графикалық аналитика және әлеуметтік медианы талдау. Жетілдірілген аналитика және болжамды модельдеу. Үлкен деректерді визуализациялау.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Ауыл шаруашылығындағы IoT технологиялары

  IoT тұжырымдамасы. Агробизнесті басқарудағы цифрлық технологиялар, аналитикалық құралдар, мәліметтер базасы. Цифрлық технологияларды енгізу әдістері. Ауыл шаруашылығындағы IoT элементтері: GPS/GLONASS трекерлері, жанармай сенсорлары, Жануарлардың белсенділігі сенсорлары, Жеке идентификаторлар, Параллельді жүргізу жүйелері, Дәл егіншілік жүйелері, ҰАО/Дрондар, Ақылды метеостанциялар, Таразы аспаптары, IP камералар, Смартфондар/Планшеттер, Жануарларды сауу жүйелері, ERP жүйелері.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Машиналық оқыту алгоритмдері

  Машиналық оқытудың негізгі түсініктері. Болжау үшін сызықтық регрессияны қолдану. Классификация үшін логистикалық регрессияны қолдану. Кластерлеу алгоритмдері. Жіктеу және регрессия үшін шешім ағаштарын құру және пайдалану. Ансамбльдік әдістер. Нейрондық желілер және терең оқыту. Машиналық оқыту көмегімен кескінді өңдеу. Модельді бағалау және валидациялау.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Нысанды тану және қозғалысты талдау

  Компьютерлік көру әдістері және объектілер динамикасын талдау қарастырылады. Нысандарды анықтау, жіктеу және қадағалау алгоритмдері зерттеледі. Машиналық оқыту, нейрондық желілер және сенсор деректерін өңдеу әдістері қамтылады. Практикалық қолдану бейнебақылау, автономды навигация және мінез-құлық талдау жүйелерін әзірлеуді қамтиды, олар робототехника, қауіпсіздік және спорттық аналитика салаларында қолданылады

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Үлкен деректерді топтастыру

  Деректерді өңдеу міндеттерін зерттеу. Деректерді өңдеудің негізгі әдістерін зерттеу. Деректерді өңдеу құралдары. Зияткерлік технологияны тәжірибе жүзінде қолдану.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Мехатрондық жүйелерді жобалау

  Мехатрондық жүйелерді жобалау принциптері. Датчиктер мен жетектер. Контроллерлер және басқару жүйелері. Мехатрондық жүйелерді модельдеу және модельдеу. Басқару алгоритмдерін жасау және енгізу. Механикалық және электронды компоненттерді біріктіру. Мехатрондық жүйелерге арналған бағдарламалық қамтамасыз ету. Мехатрондық жүйелерді сынау және тексеру. Робототехника және мехатронды жүйелер.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Есептеу әдістері үшін оңтайландыру

  Күрделі жүйелердегі ең жақсы шешімдерді табудың математикалық және алгоритмдік тәсілдері. Сызықты және бейсызықты оңтайландыруды, динамикалық бағдарламалауды, эвристикалық әдістерді және стохастикалық модельдерді қамтиды. Бұл әдістер экономикада, логистикада, инженерияда және жасанды интеллектте қолданылады, шығындарды азайтуға, өнімділікті арттыруға және процестерді автоматтандыруға көмектеседі. Оңтайландыру модельдерінің теориялық негіздері мен практикалық іске асырылуы.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Қолданбалы криптография

  Основы криптографии: симметричное и асимметричное шифрование. Алгоритмы шифрования: AES, RSA, ECC, постквантовые методы. Хеш-функции и цифровые подписи: SHA-2, SHA-3, ECDSA. Криптографические протоколы: TLS, SSL, IPSec, PGP. Аутентификация и управление ключами: PKI, распределённые системы. Стеганография и криптоанализ: методы защиты и взлома шифров. Применение в реальных системах: блокчейн, безопасность данных

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Агроөнеркәсіптік кешеніндегі интеллектуалды компьютерлік жүйелер

  Ауыл шаруашылығы процестерін оңтайландыру үшін AI жүйелерін әзірлеу және енгізу. Агроөнеркәсіп кешеніндегі сенсорлық технологиялар. Ауыл шаруашылығындағы үлкен деректерді талдау. Ауыл шаруашылығындағы робототехника. Мал шаруашылығындағы процестерді автоматтандыру. Зиянкестер мен өсімдік ауруларымен күресудің интеллектуалды жүйелері. Мал шаруашылығында биометриялық технологияларды қолдану.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

Профессии

Оқыту нәтижелері

• Ғылыми, өндірістік және әлеуметтік қызмет салаларында шет тілінде белсенді қарым-қатынас жасау, қабылданған шешімдер үшін әлеуметтік және этикалық жауапкершілікті, өзін-өзі дамытуға, өзін-өзі жүзеге асыруға және шығармашылық әлеуетті пайдалануға дайын болу қабілеттерін дамыту. Ғылым тарихы мен философиясын, басқару психологиясын және жоғары білім беру педагогикасын меңгеру.
• Ғылыми ойлау мен зерттеу әдістемесінің негіздерін түсіну. Ғылыми жобаларды әзірлеу және енгізу, нәтижелерді талдау және оларды ғылыми басылымдарда ұсыну.
• Күрделі объектілер мен процестерге жүйелік талдау жүргізу, әртүрлі тапсырмалар үшін жүйелік шешімдерді әзірлеу.
• Нақты уақыттағы жүйелер үшін бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу және оны сынау. Орталықтандырылмаған қосымшаларды әзірлеу, деректер қауіпсіздігін қамтамасыз ету және сенімді транзакция жүйелерін құру үшін Blockchain технологияларын қолдану.
• Әртүрлі инженерлік және ғылыми есептер үшін математикалық модельдерді құру және талдау, детерминирленген және стохастикалық жүйелердің әрекетін болжау, процестерді оңтайландыру және ғылым мен техниканың әртүрлі салаларындағы практикалық мәселелерді шешу. Сызықты және бейсызықты оңтайландыруды, динамикалық бағдарламалауды, эвристикалық әдістерді және стохастикалық модельдерді жасау. Заманауи оңтайландыру әзістерін қолдану.
• Деректерді талдау және түсіндіру, болжамды модельдер мен алгоритмдерді әзірлеу үшін машиналық оқыту әдістерін қолдану. Интеллектуальды талдау құралдарын және модельдерді құру әдістерін меңгеру. Қозғалысты талдау және объектіні тану, кескін және бейне ағынын талдау сияқты әртүрлі қолданбаларда көрнекі ақпаратты талдау және интерпретациялау үшін компьютерлік көру жүйелерін әзірлеу және енгізу.
• Енгізілген ақпараттық және басқару жүйелерін жобалау принциптерін, IoT технологияларын әртүрлі салаларда, оның ішінде ауыл шаруашылығы мен өнеркәсіптік IoT, сондай-ақ мехатрондық жүйелерді жобалауды қолдану. Процестерді автоматтандыру және оңтайландыру үшін IoT технологияларын, енгізілген және мехатрондық жүйелерді пайдалану.
• Бағдарламалық және аппараттық ақпаратты қорғау құралдарын, сондай-ақ веб-қосымшалардың қауіпсіздігін қамтамасыз ету әдістерін меңгеру. Ақпараттық жүйелер мен веб-қосымшаларды әртүрлі қауіптер мен шабуылдардан қорғау шараларын әзірлеу және енгізу. Деректерді қорғау және ақпаратты тасымалдау сенімділігін арттыру үшін шуға төзімді кодтарды әзірлеу және қолдану.Шифлеу алгоритмдерин қолдана білу.

Ұқсас БББ