7M06104 Компьютер ғылымдары в әл-Фараби атындағы Қазақ Ұлттық университеті

Пәндер

• 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
  

• Компьютерлік ғылымдар үшін модельдеу және симуляция

  Курс шеңберінде есептерге терең талдау жүргізу, физикалық есептерді негіздеу, ғылыми-зерттеу қызметі барысында олардың табиғи ғылыми мәнін ашу, сәйкес математикалық аппарат пен сандық алгоритмді қолданылады. Сондай-ақ оларды шешу. Өндірістік, физикалық-технологиялық, сызықты емес стационарлы емес физикалық, химиялық, биомедициналық, қаржылық процестердің құрастырылған математикалық модельдерін талдау, жобалау және сандық эксперименттер жүргізу жүзеге асырылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Ғылыми параллельді есептеулер

  Пән ғылыми есептерді көпядролы процессорлар мен кластерлерде параллельді түрде шешу әдістерін үйретеді. Магистранттар MPI, OpenMP, CUDA, үлестірілген жад модельдері, жүктемені теңестіру, кэштиімді алгоритмдер, қателерді дербес анықтау және нәтижелердің масштабталуын талдайды.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Сөз технологияларының әдістері

  Пәннің мақсаты сөйлеу ақпаратын өңдеу және талдау саласында есептер қою және қазіргі заманғы тәсілдер негізінде шешімдер табу қабілетін қалыптастырудан тұрады. Пәнді оқу нәтижесінде магистранттарда келесі қабілеттерді қалыптастыру: Машиналық оқыту және бейнелерді тану әдістері негізінде табиғи сөйлеуді өңдеу міндеттерін шешу; Сөйлеу технологиясы саласында өзіндік ғылыми зерттеулерді орындау; Ғылымның теориялық компоненттерін практикада тиімді пайдалану;

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Бейнені танудың математикалық әдістері

  Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Бейнелерді ұсыну және машиналық танудың негізгі тәсілдері. Бейнелерді тану әдістерінің қосымшалары: машиналық көру, қолжазба символдарын тану, сөйлеуді тану. Байесов теориясының негізінде жіктеу. Сызықтық және сызықты емес классификаторлар. Белгілерді генерациялау әдістері. Нейрондық желілер негізіндегі бейнелерді тану әдістері. Кластерлік талдау негізінде бейнелерді тану әдістері.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Озық бағдарламалық жасақтама архитектурасы

  Пәннің мақсаты – күрделі бағдарламалық жүйелерге арналған озық архитектуралық шешімдерді жобалау. Магистранттар микроқызметтер, доменге бағытталған жобалау, оқиғалы архитектура, контейнерлеу, масштабтау, өнімділік пен техникалық қарызды бағалау, архитектуралық құжаттама әзірлеу, жүйелік қауіпсіздікті және интеграцияны қамтамасыз етуді меңгереді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Терең оқыту

  Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: терең нейрондық желілердің архитектурасы; гиперпараметрлерді және терең оқыту шеңберін теңшеу; орама нейрондық желілер, олардың қосымшалары; объектілердің жіктелуі және ұқсас әдістер; орама нейрондық желілер, олардың қосымшалары; рекуррентті нейрондық желілер, олардың қосымшалары; терең оқытудың параллельді алгоритмдері; ұюды нейрондық желілерді оқытуды жеделдету.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Озық объектіге бағытталған программалау

  Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Пайдаланушы талаптарын түсінуге қолдау көрсету үшін прецеденттер диаграммалары және сценарийлер. Есептерді шешуді модельдеу үшін жағдайдың диаграммалары мен UML кластарының диаграммаларын қоса алғанда, объектіге-бағытталған жобалау нотациялары. Программалық қамтамасыз етуді жобалау мәселелерін шешу үшін жобалаудың базалық объектіге-бағытталған шаблондары.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Сандық әдістер

  Пән математикалық модельдерді сандық тұрғыда шешу техникасын ұсынады. Магистранттар сызықтық және бейсызық теңдеулер, оңтайландыру, дифференциалдық теңдеулер, интегралдау, қателікті бағалау, тұрақтылық талдауы және тиімді параллель алгоритмдерді практика жүзінде қолданады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Ғылым тарихы мен философиясы

  Пәннің мақсаты - Тарихи динамика негізінде және тарихи өзгермелі әлеуметтік-мәдени контексте қарастырылады. Арнайы философиялық талдау пәні болып табылатын ғылым феноменінің мәселелерімен таныстырып, ғылымның тарихы мен теориясы, ғылым дамуының заңдылықтары және ғылыми білімнің құрылымы, ғылымның мамандық және әлеуметтік институт ретіндегі ерекшеліктері, ғылымның қоғам дамуындағы рөлі туралы туралы білім қалыптастырады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 3
  

• Динамикалық веб-қосымшаларды құру

  Пәннің мақсаты – веб-қосымшалар серверлерін программалау үшін қолданылатын заманауи құралдарды сипаттау және салыстыру; Программалық қосымшаларды әзірлеудің негізгі тұжырымдамаларын веб-қосымшаларды жобалау мен программалауға қолдану; веб-қосымшалар серверлерін программалау; Басқа технологиялар мен веб-қосымшалар құралдары үшін Django / Python пайдаланып веб-қолданбалар концепцияларын жалпылау;

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Жоғары сапалы компьютерлік архитектура және параллельді есептеу

  Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Заманауи көп ядролы процессор. Параллель программалау модельдері. GPU архитектурасы және CUDA программалау. Өнімділікті оңтайландыру. Жұмыстарды бөлу және жоспарлау. Жұмыс жүктемесі негізінде өнімділікті бағалау. Базалық көп процессорлы іске асыру. Транзакциялық жады. Гетерогенді параллелизм және аппараттық мамандану. Жадтағы үлестірілген есептеулер.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Озық дерек қорлары және Big Data жүйелері

  Пән құрылымдық және құрылымдалмаған деректерді сақтауды, өңдеуді және талдауды қамтиды. Магистранттар NoSQL, NewSQL, графтық және уақыттық дерекқорлар, көптік индекстеу, CAP теоремасы, Hadoop / Spark экожүйелері, деректер ағынын өңдеу және репликация шина архитектураларын меңгереді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Шетел тілі (кәсіби)

  Пәннің мақсаты: шетел тіліндегі сөйлеу мәнерінің әртүрлі түрлерінде практикалық дағдыларды қалыптастыру. Оқу курсы қазіргі жаһандық кеңістіктегі ақпаратты қабылдау, түсіну және аудару, өз зерттеулерін сынақтан өткізу үшін ғылыми іс-шараларға қатысу қабілетін қалыптастырады. Пән шетел тілін білім берудің халықаралық стандарттарына сәйкес құзыреттерді жетілдіруге бағытталған.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Басқару психологиясы

  Пәннің мақсаты: кәсіби қалыптасу процесінде басқару саласының маңызды аспектілерін қолдану қабілетін қалыптастыру. Курс аясында пән, басқару психологиясының негізгі принциптері, басқарушылық өзара әрекеттесудегі тұлға, жеке тұлғаның мінез-құлқын басқару, топтық құбылыстар мен процестерді басқару психологиясы, көшбасшы тұлғасының психологиялық ерекшеліктері, жеке Басқару стилі, басқарушылық қызметтегі әсер ету психологиясы, жанжал жағдайларын басқару ашылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 3
  

• Ғылыми зерттеулерді ұйымдастыру және жоспарлау (ағыл.)

  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
  

• Алгоритмдерді озық жобалау және талдау

  Пәннің мақсаты – Алгоритмдер мен деректер құрылымдары бойынша классикалық курстарда қамтылмаған, бірақ математикалық аппараттың бөлігі ретінде пайдалы болуы мүмкін әртүрлі салалардағы есептерді (математикалық талдау, дискретті талдау, графиктер теориясы, комбинаторлық ойындар теориясы, бағдарламалық жасақтаманы оңтайлы әзірлеу және т.б.) шешу тәсілдерін зерттеуге бағытталған.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Бөлінген жүйелер теориясы

  Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Үлестірілген есептеу моделіне кіріспе. Сағаттарды синхрондау. Тоқтауды анықтау алгоритмдері. Өзара ерекшеліктің үлестірілген алгоритмдері. Тұйық жағдайларды анықтау алгоритмдері. Үлестірілген жалпы жады. Үлестірілген файл серверлері. Программалаудың үлестірілген ортасы: коммуникациялық примитивтер, жеке тақырыптық зерттеулер.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Бекітіп оқыту

  Пән агенттерге мақсатты мінез‑құлықты орталарда үйрететін алгоритмдерді жан‑жақты зерттейді. Магистранттар Markov шешім процестері, динамикалық бағдарламалау, TD‑learning, саясат градиенттері, actor‑critic, қуатты көпқарсылықты RL, үлгі‑базалық әдістер, зерттеу‑пайдалану стратегиялары және тәжірибе буферлерін меңгереді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Формалды әдістер мен қосымшалар

  Пәннің мақсаты – бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеуде формальды әдістерді қолданудың негізгі принциптері оқытылады, оның ішінде негізгі математикалық модельдер мен оларды талдау және синтездеу әдістері, формальды әдістерді қолдану арқылы бағдарламалық қамтамасыз етуді талдау және жобалау дағдылары қалыптасады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Бұлтты қосымшаларды әзірлеу

  Пән магистранттарге масштабталатын және қатеге төзімді бұлттық қызметтерді жасауды үйретеді. Олар микросервис дизайнын, 12 факторлы принциптерді, серверсіз архитектураларды, CI/CD, код ретінде инфрақұрылымды, қауіпсіздіктің ең жақсы тәжірибелерін, бақылау мүмкіндігін және көп аймақты орналастыру әдістерін пайдаланады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Озық бағдарламалық қамтамасыз етуді тестілеу және верификациялау

  Пән формальды әдістер мен автоматтандырылған тестілеуге баса назар аударады. Магистранттар сынаққа негізделген даму (TDD), мінез-құлыққа негізделген даму (BDD), статикалық талдау, модельге негізделген тестілеу, қақпақталушы талдау, fuzzing, үздіксіз верификация құбырлары, сапа метрикалары және сертификаттау талаптарын меңгереді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Озық үлестірілген машиналық оқыту

  Пән үлкен ауқымды үлестірілген оқыту алгоритмдерін терең зерттейді. Магистранттар градиентті қысуды, асинхронды SGD, параметр серверінің архитектурасын, pipeline параллелизмін, модельді бөлуді, қателерге төзімділікті оқытуды, федеративті және бөлінген оқытуды және оқыту аналитикасына арналған телеметрияны меңгереді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Ғылыми машиналық оқыту

  Пән физика мен инженерлік есептерге машиналық оқытуды біріктіреді. Магистранттар ғылыми деректер жинау, физикаға негізделген нейрондық желілер, эмпирикалық бағдарлы модельдер, белгісіздікті бағалау, симуляция негізінде оқыту, суррогат модельдер және сенімді эксперименттік дизайн әдістерін меңгереді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Озық графикалық процессорларды бағдарламалау

  Пән ағынды деректер және есеп жүктемелерін GPU да оңтайландыруды үйретеді. Магистранттар CUDA, OpenCL, HIP, жады иерархиясын басқару, warp таймдау, параллелизм үлгілері, өнімділік профайлдау, mixed precision және көп GPU масштабтауы бойынша тәжірибе жинайды.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Бағдарламалық қамтамасыз етудің технологиясы

  Пәннің мақсаты – бағдарламалық өнімді құрудың процестері мен әдістерінің жиынтығын сипаттауға арналған. Программалық инженерия технологиясы – нақты компьютерлерде сенімді және тиімді жұмыс істейтін үнемді бағдарламалық қамтамасыз етуді құруға арналған инженерлік принциптер жүйесі.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Бағдарламалық өнімді басқару

  Пән бағдарламалық өнімнің өмірлік циклін стратегиялық басқаруға бағытталған. Магистранттар нарық зерттеуі, жол карталарын құру, Agile / Lean әдістемелері, талаптар басымдығын белгілеу, метрикалар, UX, релиз менеджменті және команда ынтымақтастығын үйлестіруді үйренеді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

• Этика және жауапты жасанды интеллект

  Пән жасанды интеллект жүйелерінің этикалық, құқықтық және әлеуметтік салдарын сараптайды. Магистранттар әділеттілік, түсіндірмелік, құпиялық, бейтараптықты азайту, есеп берушілік, ESG стандарттары, нормативтік талаптар және жауапты AI басқару шеңберлерін әзірлейді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 3
  Несиелер - 5
  

Профессии

Оқыту нәтижелері

• Ғылыми зерттеулерді ұйымдастыру және жоспарлау принциптерін түсіндіру.
• Алгоритмдердің есептеу күрделілігін бағалау тәсілдерін сипаттау.
• Программалық қамтаманы жобалау және әзірлеу әдістерін, программалау, сәулет тілдерін, оларға тән шектеулерді назарға ала отырып таңдау.
• Деректерді жинау, сақтау, талдау және басқару үшін тапсырмаларды моделдеу және жаңа құралдар мен қосымшаларды әзірлеу.
• Сенімділік пен қауіпсіздікке баса назар аудара отырып, алдыңғы қатарлы желілік компьютерлік жүйелерді әзірлеу.
• Жоғары өнімді ғылыми есептеулерді орындау, параллельді есептеу жүйелерінің өнімділігін бағалау.
• Шешім стратегиясын таңдай отырып, проблемалық компоненттерді анықтай отырып, қолданыстағы программалық қамтаманы қайта құрылымдау.
• Машиналық оқыту үлгілері және терең оқыту бойынша тәжірибе жинақтау арқылы суреттер мен сөйлеуді танудағы күрделі мәселелер үшін озық AI шешімдерін әзірлеуге және енгізуге қаблетті болу.
• Соңғы өнімге бағытталған ортада зерттеулер мен әзірлемелерді жүзеге асыру, қабылданатын стратегиялық шешімдерді ғылыми негіздеу.
• Әр түрлі ақпарат көздеріне талдау жасау және сыни тұрғыдан қарау, оларды пайымдау және құрылымдау үшін қолдану.
• Ғылыми зерттеулерді өз бетінше жүргізу: зерттеудің ағымдағы мәселелерін түсіну, жаңа контексте жарияланған нәтижелерді немесе әдістерді өз бетінше қолдану.
• Ғылыми-педагогикалық қызметті жүргізу, зерттеу тобын басқару: қажетті құралдарды бағалау, міндеттерді бөлу, міндеттерді орындау уақытын жоспарлау, есеп беру.

Ұқсас БББ