7M06101 Есептеу техникасы және бағдарламалық қамтамасыз ету в Астана халықаралық университеті

Пәндер

• Шет тілі (кәсіби)

  Курстың мақсаты - магистранттың шет тілін меңгеруінің алдыңғы білім беру сатысында (бакалавриат) қол жеткізген бастапқы деңгейін арттыру және кәсіби қарым-қатынас жасауға қажетті тілдік және коммуникативтік құзыреттілігін одан әрі дамыту. Курс тұрмыстық, әлеуметтік-мәдени және кәсіби салаларда қарым-қатынас жасау үшін жеткілікті тілдік және коммуникативтік құзыреттерді қалыптастырады, ақпараттық мәдениетті дамытады, ой-өрісін кеңейтеді және жалпы мәдениетті арттырады, әртүрлі елдер мен халықтардың рухани құндылықтарына төзімділік пен құрметке тәрбиелейді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 3
  

• Ғылым тарихы мен философиясы

  Пәннің мақсаты-ғылыми зерттеудің негізгі стратегияларын және ғылыми білімді қалыптастырудың тарихи негіздерін түсіндіру. Пән магистрантқа ғылым мен ғылыми білімнің пайда болуы және дамуы туралы тұтас түсінікті тарихи-мәдени контекст негізінде береді. Қарастырылатын тақырыптар: ғылым философиясы және ғылым тарихы, ғылымның дүниетанымдық контексттері, ғылымның эпистемологиялық проблемалары, ғылыми танымның аксиологиясы және праксиологиясы, жеке ғылымдардың философиясы және тарихы.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 3
  

• Компьютерлік моделдеу және жобалау жүйелері

  Осы курсты сәтті аяқтағаннан кейін магистранттар ауқымды теориялық білім, сондай-ақ ақпараттық жүйелер жүйесін әзірлеу процесімен байланысты практикалық дағдыларды алады. Курсты сәтті аяқтаған білім алушылар жүйеге қойылатын талаптарды талдау және анықтау үшін деректерді жинау, жүйелік компоненттер мен ортаны құру, бағдарламашыларға жүйені енгізуге, деректерді сақтау үшін деректер базасын және деректерді енгізу және шығару үшін пайдаланушы интерфейсін, сондай-ақ жүйені және оның деректерін қорғау үшін басқару элементтерін құруға көмектесетін жалпы және егжей-тегжейлі модельдерді құру мүмкіндігіне ие болуы тиіс.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Жоғары мектепте оқытудың психологиялық-педагогикалық негіздері мен технологиялары

  Пән жоғары білім берудегі оқыту процесінің психологиялық және педагогикалық негіздерін терең зерттейді. Студенттердің жас ерекшеліктері мен тұлғалық сипаттары, оқу мотивациясы, қабылдау және ойлау ерекшеліктері қарастырылады. Сонымен қатар, заманауи педагогикалық технологиялар, инновациялық әдістер, интерактив оқыту формалары, сын тұрғысынан ойлау, кері байланыс, рефлексия және оқытушының кәсіби дамуы кеңінен талданады. Пән болашақ мұғалімдердің әмбебап және кәсіби құзыреттіліктерін дамытуға ерекше көңіл бөледі.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Мультимедиа және виртуалды шындық жүйелері

  Пәннің мақсаты – мультимедиялық деректерді және виртуалды шындықты басқару және қолдану бойынша білім мен дағдыларды қалыптастырады. Магистранттар интерактивті мультимедиялық жүйелер мен виртуалды әлемдерді құрады, 3D модельдеуді және оларды әртүрлі салаларда, соның ішінде білім беру, ойын-сауық және медицинада қолданады. Сондай-ақ, пән техникалық аспектілерді, интерфейс дизайнын, пайдаланушымен өзара әрекеті мен мультимедиялық және виртуалды шындық саласындағы практикалық дағдыларды қосады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Бұлтты есептеулер және виртуализация

  Пәннің мақсаты бұлттық есептеулер, виртуализация және контейнерлендіру ұғымдарын қалыптастыруға және ресурстарды тиімді басқару, масштабтау, қолданбаларды орналастыру және әртүрлі мәселелерді шешу үшін бұлтты және виртуалдандырылған орталарда қолданылатын әдістер мен құралдарды қолдануға бағытталған. Магистранттар әртүрлі бұлттық архитектураларды, платформалар мен провайдерлерді зерттейді, сонымен қатар виртуализация және контейнерлік технологияларды қолданады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Blockchain технологиясының теориясы

  Пәннің мақсаты блокчейн технологиясының жұмыс істеуі, оның архитектурасы, оның түрлері, технологияның практикада қолданылу саласы туралы түсініктерді қалыптастыруға бағытталған. Білім алушылар блокчейн технологиясының көмегімен пилоттық жобаларды құру әдістері мен тәсілдерін; оларда блокчейнді пайдалануға жарамды бизнес-міндеттерді таңдау критерийлерін; блокчейн-қосымшаларды құру қағидаттарын және қажетті инфрақұрылымды; блокчейн технологиясын енгізу үшін заңнамалық базаны зерделейтін болады. Сондай-ақ блокчейн-шешімдер нарығын зерттеу; бизнес-міндеттер үшін блокчейн технологияларын іске асыруды іріктеуді жүзеге асыру.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 6
  

• Деректерді өңдеу және талдау

  Пәнді меңгерудің мақсаты – деректерді жинау, өңдеу, талдау және интерпретациялау бойынша теориялық және практикалық құзыреттерді қалыптастырады, программалық құралдармен, программалау тілдерімен жұмыс жасау қабілетін арттырады және машиналық оқыту мен жасанды интеллект әдістерін қолдану дағдыларын дамытады. Магистранттар нақты мәселелерді шешу үшін деректерді талдауды қолдануды және олардың негізінде басқару шешімдерін қабылдауды үйренеді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 6
  

• Көпагентті жүйелер

  Курс магистранттарға арналған және ақпараттық технологиялар саласындағы мультиагенттік жүйелердің негіздерін үйретеді. Бұл жүйелер бірнеше интеллектуалды агенттердің өзара әрекеттесуіне негізделген. Студенттер агенттердің үйлесімділігі, ынтымақтастығы және бәсекелестігі, сондай-ақ динамикалық ортада күрделі мәселелерді шешуге арналған таратылған жүйелерді құру әдістерін меңгереді. Курста заманауи алгоритмдер мен агенттердің өзара әрекеттесуі қарастырылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Машиналық оқыту

  Курс магистранттарға арналған және ақпараттық технологиялар, компьютерлік ғылымдар және деректерді талдау саласындағы білімдерін тереңдетуге мүмкіндік береді. Бұл курс студенттерге машиналық оқытудың теориялық негіздері мен практикалық әдістерін меңгеруге, сонымен қатар үлкен деректер жиынтығын өңдеу және талдау үшін заманауи алгоритмдерді қолдануға бағытталған. Курс барысында түрлі үлгілерді құру, болжау, классификация және кластерлеу әдістері қарастырылады. Сонымен қатар, студенттер нақты өмірлік есептерді шешу үшін машиналық оқытудың құралдары мен техникасын үйренеді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Ғылымдағы деректерді зерттеу мен талдаудың заманауи әдістері

  Пән магистранттардың жасанды интеллект негізінде ғылыми зерттеулер жүргізу және деректерді талдау бойынша терең білім мен практикалық дағдыларын қалыптастыруға бағытталған. Машиналық оқыту алгоритмдері, интеллектуалдық талдау әдістері, ғылыми модельдеу мен болжау қарастырылады. Пәннің негізгі мақсаты – ғылымның әртүрлі салаларында күрделі міндеттерді шешу үшін жасанды интеллект технологияларын қолдана отырып зерттеу үдерістерін автоматтандыру мен тиімділігін арттыру.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 4
  

• Озық желілік технологиялар және олардың архитектурасы

  Бұл магистратура деңгейіндегі пән қазіргі заманғы озық желілік технологиялар мен олардың архитектуралық негіздерін кешенді зерттеуге бағытталған. Курста көпдеңгейлі желілік инфрақұрылым, деректерді беру протоколдары, виртуалдандыру, бұлтты технологиялар және желілік қауіпсіздік мәселелері қарастырылады. Магистранттар заманауи зерттеу әдістерін пайдалана отырып, күрделі желілік жүйелерді жобалау, модельдеу және оңтайландыру дағдыларын меңгереді. Пән ғылыми-зерттеу мен инновациялық шешімдер әзірлеуге бейімделген.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Нейрондық желілер

  Пәнді игерудің мақсаты жасанды нейрондық желілердің теориясы мен практикасын кеңінен зерттеу болып табылады. Студенттер нейрондық желілердің әртүрлі архитектураларымен жұмыс істеуді үйренеді, оқыту алгоритмдерін, соның ішінде терең оқытуды үйренеді, олардың компьютерлік көру, табиғи тілді өңдеу, автономды көлік жүйелері, биоинформатика сияқты әртүрлі салаларда қолданылуын зерттейді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 5
  

• Big Data технологиялары

  Пәнді меңгерудің мақсаты-ақпаратты талдау мен сақтаудың дәстүрлі тәсілдерін қолдана отырып тиімді өңделмейтін үлкен көлемдегі деректермен жұмыс істеу үшін қолданылатын әртүрлі әдістерді, құралдарды және технологияларды зерттеу. Білім алушылар Data Mining модельдерін қолдана отырып, үлкен деректерді талдаудың қолданбалы міндеттерінің тұжырымдамалық және теориялық модельдерін әзірлеу, талдау дағдыларын меңгереді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 2
  Несиелер - 6
  

• Жаңа телекоммуникациялық технологиялар

  Пән бағдарламасы магистранттарда ақпараттық технологиялар құралдарын қолдануға байланысты салаларда кәсіби білім жүйесін қалыптастыруға бағытталған. Білім алушылар телекоммуникациялық жүйелер мен технологияларды жобалаудың жалпы тұжырымдамаларын, телекоммуникациялық технологияларды құру, жұмыс істеу және пайдалану және оларды кәсіби міндеттерді шешуде пайдалану қағидаттарын зерделейтін болады. Сонымен қатар, мамандандырылған телекоммуникациялық жүйелердің әртүрлі түрлері мен бағыттарына қатысты программалық қамтаманы пайдалану мүмкіндіктері қарастырылады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• АКТ саласындағы жобаларды басқару

  Пән PMBOK, Agile бағдарламалық қамтамасыз ету, технология және жаңа технологиялар мен тәсілдерді қолдана отырып бапталған бағдарламалық қамтамасыз ету сияқты ат басқару стандарттарының базалық біліміне оқытуға бағытталған. Жобаларды басқару құралдарына шолу.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Параллельді есептеулер

  Пәннің мақсаты магистранттарда параллельді есептеу жүйелерін ұйымдастыру мәселелері бойынша білім мен дағдыларды, сондай-ақ үлестірілген немесе ортақ жедел жады бар көппроцессорлы есептеу кешендерінде параллельді есептеулерді ұйымдастырудың негізгі технологияларын қалыптастыру болып табылады. Білім алушылар параллель есептеу модельдерін, параллель алгоритмдерді өлшеу және модельдеу және параллель компьютерлердегі қолданбалы зерттеулерді, параллель алгоритмдер мен модельдерді талдауды үйренеді.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Қолданбалы жасанды интеллект

  Пәнді оқытудың мақсаты интеллектуалды ақпараттық жүйелерді құру және пайдалану әдістерін зерттеу, ақпараттық жүйелерде жасанды интеллектті қолдану мәселелері мен салаларымен танысу, білімге негізделген жүйелерді құру мен жұмыс істеудің теориялық және ұйымдастырушылық мәселелерін жарықтандыру, білім базалары мен сараптамалық жүйелерді жобалау бойынша практикалық жұмыстардың дағдыларын қалыптастыру болып табылады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 6
  

• Жоғары өнімді коммуникациялық орталар мен желілер

  Пәннің мақсаты магистранттарда әр түрлі салалардағы мәселелердің кең спектрін шешу үшін заманауи есептеу кешендері мен программалық құралдарды пайдалану бойынша білім мен дағдыларды қалыптастыру, оларды жалпыға қолжетімді серверлер мен микропроцессорлар негізінде жұмыс жасауды жаппай-параллельді ұйымдастырылған кластерлік есептеу жүйелерімен, параллельді программалау және жоғары өнімді деректерді сақтау және өңдеу орталарын жобалау саласындағы жұмыстарды сәтті бастау үшін заманауи коммутациялық жабдықтармен таныстыру болып табылады, қашықтан қол жеткізу режимінде параллельді есептеулерді ұйымдастыру және жүзеге асыру тәсілдерін қамтиды.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Машиналық оқыту қолдану арқылы бизнес процестерін автоматтандыру

  Бұл пәнді оқудың мақсаты магистранттардың машиналық оқытуды пайдалана отырып, бизнес-процестерді автоматтандырудың заманауи технологиялары туралы білім мен дағдыларды меңгеруі, ML тапсырмасын формализациялау, машиналық оқыту үлгілерін қарастыру (оқытушымен және оқытушысыз), нақты есептерді шешу, жіктеу, регрессия және кластерлеу, бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеу және сынау, сондай-ақ ақпаратты және бастапқы деректерді өңдеу және талдау үшін құралдарды пайдаланады.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Бейнелер мен кескіндерді тану

  Пәннің мақсаты — бейнелер мен суреттерді тану теориясының және практикасының тұжырымдамалық негіздерімен танысу; тану жүйелерінің жұмыс істеу принциптері туралы білім жүйесін қалыптастыру; тану жүйелерін дербес әзірлеу дағдыларын қалыптастыру.

  Оқу жылы - 2
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

Профессии

Оқыту нәтижелері

• Практикада нейрондық желілердің келесі функцияларын қолдану: жақындату, интерполяция, үлгіні тану және жіктеу, деректерді қысу, болжау, сәйкестендіру, бақылау және ассоциациялау.
• Магистрант ғылыми білімді философиялық тұрғыда талдай алады, ғылымның дамуы мен оның әлеуметтік-мәдени рөлін түсінеді. Жоғары білім беру саласындағы педагогикалық құзыреттерге ие, заманауи білім беру технологияларын қолданып, студенттердің психологиялық ерекшеліктерін ескере отырып оқу үдерісін жобалай және ұйымдастыра алады.
• Қызметтің ғылыми, өндірістік және әлеуметтік қоғамдық салаларында шет тілінде ауызша және жазбаша нысанда коммуникацияны жүзеге асыру.
• Әр түрлі және күрделі инженерлік, өнеркәсіптік және ғылыми мәселелерді шешуде жоғары өнімді есептеулердің әр түрлі модельдерін қолдану, үздіксіз қосылуды қамтамасыз ету, байланыс сапасының нашарлауы мен мерзімді техникалық ақауларды шешу, телекоммуникациялық жүйелердің аппараттық және бағдарламалық құралдарын пайдалану, көп арналы, оптикалық, мультисервистік, радиотехникалық және телевизиялық жүйелердің технологияларын таңдау.
• Білім беру процесінде заманауи компьютерлік технологияларды қолдану бойынша білім мен дағдыларды көрсету және кәсіби қызметте ғылыми-зерттеу және өндірістік-технологиялық міндеттерді шешу.
• Есептеу желілерін құру үшін стандартты хаттамалар мен программалық-аппараттық құралдарды таңдау, ішкі желілер үшін Ethernet стандарты мен IP протоколының хаттамаларын пайдалану, Арнайы-коммуникациялық аппараттармен, маршрутизаторлармен жұмыс істей білу, "өтпелі маршруттау", "қорғалған арна", "IP-желі"технологияларын білу.
• Деректерді визуализациялау технологияларын салыстырмалы талдау және таңдау, деректердің түсінікті және логикалық визуализациясын құру, қолданбалы ақпараттық процестерді жүзеге асыруда деректерді өңдеудің технологиялық процестеріне талдау және құрылым жүргізу.
• Үлкен деректер технологияларын, үлкен жүйе технологияларын, аппараттық-программалық кешендерді, Data Mining класс әдістерін, краудсорсингті, деректерді араластыру және біріктіруді, жасанды нейрондық желі технологияларын, желіні талдауды, оңтайландыруды, генетикалық алгоритмді, үлгіні тануды,статистикалық талдауды қолдану, деректердегі геометриялық және географиялық ақпаратты талдау.
• Ғылыми зерттеудің проблемаларын, міндеттері мен әдістерін тұжырымдау, бақылаулар, тәжірибелер, эмпирикалық деректерді ғылыми талдау негізінде жаңа сенімді фактілерді алу, ғылыми еңбектерге реферат жасау, әлемдік ғылым мен өндірістік қызметте жинақталған мәліметтерге аналитикалық шолулар жасау, алынған нәтижелерді қорытындылау, қорытындылар мен практикалық ұсыныстарды тұжырымдау.
• Ғылыми зерттеулерде, басқару мен өндірісті автоматтандыруда жоғары өнімді есептеу жүйелерінің модельдері мен технологияларын қолдану, ақпаратты қорғаудың криптографиялық әдістерін әзірлеу және желілік ресурстар мен шабуылдарға рұқсатсыз қол жеткізуді болдырмау, желімен, байланыс хаттамаларымен және деректер алмасумен жұмыс істеудің практикалық ережелерін пайдалану.
• Blockchain негізгі тұжырымдамаларын, теориялары мен технологияларын, майнинг технологияларын, bitcoin, деректердің рұқсатсыз өзгеруінен қорғауды тәжірибеде қолдану, деректер алмасуды тікелей жүзеге асыру, желі қатысушылары арасында ашықтықты қамтамасыз ету.

Ұқсас БББ