7M05115 Биомедицинская инженерия(КБТУ) в КазНУ им. аль-Фараби

Цель дисциплины: сформировать целостное системное понимание философии как особой формы мировоззрения, и исторических оснований формирования научного знания, понимание методов и проблем обучения им в будущей профессиональной деятельности. В результате обучения будет способен: охарактеризовать основное содержание метафизики и онтологии в историческом развитии философии; систематизация философских и научных методов мировоззрения; проводить исследования, связанного с определением философского содержания вопросов в профессиональной сфере и вынесением результатов на обсуждение.

Этот курс предназначен для начинающих программистов или деловых людей, которые хотели бы понять основные инструменты, используемые для обработки и анализа больших данных. Дисциплина рассматривает фреймворки Hadoop и Spark, конкретные компоненты и основные процессы архитектуры Hadoop, обработку данных применяющие важные концепции и методы, такие как Map-Reduce, которые используются для решения фундаментальных проблем в больших данных

Цель дисциплины: сформировать целостную систему знаний о разнообразии молекулярных и микромассштабных полимерных биоматериалов, особенностях их производства и анализа, применения в медицине. Дисциплина рассматривает основные направления производства, разработки и модификации новых молекулярных и микромассштабных полимерных биоматериалов; биосовместимость и методы тестирования биологической безопасности молекулярных и микромассштабных полимерных материалов и изделий; методические подходы в области разработки новых молекулярных и микромассштабных полимерных материалов для медицинских применений.

Цель дисциплины: изучение новейших технологии, возникшие после расшифровки генома человека, важных сельскохозяйственных растений и животных, возможности и результаты их применения в медицине, сельском хозяйстве и различных областях промышленного производства, геномные и постгеномные технологии при поиске новых мишеней действия лекарственных средств; транскриптомика и метаболомика в медицине; геномные и постгеномные технологии создания лекарственных средств.

Цель дисциплины: обучить методам и теории визуализации, постороения и оценки систе визуализации. Дисциплина рассматривает: ключевые методы и теории, используемых в визуализации, включая модели данных, графическое восприятие и методы визуального кодирования и взаимодействия; ряд общих областей данных и соответствующими задачами анализа, включая многомерные данные, сети, текст и картографию. Практический опыт построения и оценки систем визуализации; Умение читать и обсуждать исследовательские работы из литературы по визуализации.

Цель дисциплины: сформировать знания у студентов в области передовых статистических и многомерных методов исследований в области здравоохранения. В ходе изучения курса сформировать у студентов способности: - решать комплексные статистические задачи - строить статистические модели. - Понимать многомерные методы исследований в области здравоохранения - Проводить тестирование моделей, - Владеть передовыми статистическими методами

Цель дисциплины: Обеспечение подготовки высококвалифицированных специалистов на основе изучения фундаментальных понятий психологии управления, создание предпосылок для теоретического понимания и практического применения важнейших аспектов сферы управления в процессе профессионального становления. В результате освоения дисциплины магистрант должен приобрести следующие компетенции: -демонстрировать знание основных современных психологических теорий и подходов; -устанавливать и поддерживать эффективные коммуникации с коллегами; -применять психологические знания и умения в сфере деятельности.

Цель дисциплины: теоретическое и практическое ознакомление с современными молекулярно-биологическими методами исследования клеточных культур прокариот и эукариот, формирование способности и готовности к использованию современных молекулярно-биологических и клеточных методов при решении профессиональных задач. Дисциплина рассматривает основные понятия по культурам клеток, области применения культур клеток в биотехнологии и медицине, принципы методов культивирования и исследования клеток

Цель дисциплины: является изучение методов оптимизации и приобретение практических навыков решения и применения этих методов в зависимости от характеристик системы. В ходе изучения курса сформировать у студентов способности: - Владеть навыками динамической оптимизацией - Понимать стохастическую оптимизацию - Программировать на на языке Python - Программировать на на языке Julia

Цель – формирование способности педагогической деятельности в вузе на основе знаний дидактики высшей школы, теорий воспитания и менеджмента образования, анализа и самооценки преподавательской деятельности. Курс рассматривает проектирование образовательной деятельности будущего преподавателя с применением кредитной технологии обучения, реализации Болонского процесса, овладения лекторским, кураторским мастерством с использованием стратегий и методов обучения/воспитания и оценивания(TLA-стратегий).

Цель дисциплины: Приобретение и совершенствование компетенций в соответствии с международными стандартами иноязычного образования, позволяющих использовать иностранный язык как средство общения в межкультурной и профессиональной деятельности будущего магистра. В результате освоения дисциплины магистрант должен приобрести следующие компетенции: -осуществлять коммуникацию на иностранном языке в различных формах для решения задач профессиональной деятельности; -определять сложные вопросы теории и практики в области изучения иностранного языка на профессиональном уровне; -воспроизводить словарный запас, необходимый для осуществления магистрантами профессиональной деятельности.

Цель дисциплины: формирование у студентов системы знаний о программировании на Python и операционных системах роботов. Дисциплина рассматривает: вдохновленные биологией решения задач робототехники; работу на Python и управление роботами; систему для базовой робототехники и моделирования; устройство оценки состояния на основе контроллера и датчиков (фильтр Калмана) для парящего самолета; достижения робототехники, вдохновленных биологией;

Цель дисциплины: сформировать способность использовать электронные источники для анализа заболеваний. При изучении дисциплины студенты будут изучать следующие аспекты: навыки использования основных баз, содержащих информацию по систематическим биомедицинским обзорам, клиническим испытаниям, мета-анализам и ссылки на другие материалы, ознакомление с информационно-поисковыми мультимедийными системами и каталогами наследственных заболеваний.

Цель дисциплины: обучить химическим и инженерным навыкам, необходимым для решения проблем в области биоматериалов и тканевой инженерии. Дисциплина рассматривает: биоматериалы, вопросы безопасности применения биоматериалов, используемых при создании наноструктурных систем, методы исследования и расчѐта физико-химических свойств биоматериалов; методы для расчета молекулярной структуры и энергетических характеристик оснований нуклеиновых кислот, аминокислот, ДНК, РНК и белков, моделировать наноструктуры на основе элементов ДНК и РНК.

Цель дисциплины: формирование у обучающихся знаний о разнообразии и свойствах биоматериалов, их взаимодействии с хозяином. Ознакомить обущающихся с методами клеточной биологии, используемых с целью решения практических задач в регенеративной медицине Дисциплина рассматривает: основные виды и своства биоматериалов, используемых в регенеративной медицине; фундаментальные основы процесса регенерации; основы гуморального и клеточного иммунитета, молекулы главного комплекса гистосовместимости и механизмы отторжения.

Цель дисциплины: сформулировать основы структурной и функциональной геномики и протеомики; основные методы исследования геномов и протеомов; особенности геномов и протеомов растительных и животных организмов. Результаты обучения: применять на практике базы данных по генам и белкам; распознавать наборы генов и белков, их структурно-функциональные особенности в различных организмах; моделировать физико-химические свойства и функции генов и белков.

Цель дисциплины: Познакомить студентов с основами применения цифровой обработки сигналов для решения биомедицинских проблем. Дисциплина рассматривает: графический язык программирования, распространенный в инженерии; графический язык программирования как для сбора, так и для обработки сигналов; приложения, включающие анализ электрокардиограммы и других генерируемых электрических сигналов; понимать принцип обработки биомедицинских сигналов; определенные математические методы для решения проблем в области биомедицинских сигналов.

Цель дисциплины: ознакомить студентов с основами цифровой обработки сигналов с особым упором на проблемы биомедицинских исследований и клинической медицины. В ходе изучения курса сформировать у студентов способности: Понимать принципы и алгоритмы обработки как детерминированных, так и случайных сигналов; осуществлять сбор данных, визуализацию, фильтрацию, кодирование, извлечение функций и моделирование; применять практический опыт обработки физиологических данных с примерами из кардиологии, обработки речи и медицинской визуализации.

Цель дисциплины: обучить основам глубокого обучения, машинного обучения, связанного с разработкой и применением современных нейронных сетей. Дисциплина рассматривает: алгоритмы глубокого обучения, извлекающие многоуровневые высокоуровневые представления данных таким образом, чтобы максимизировать производительность при выполнении данной задачи; основы, лежащие в основе многих недавних достижений в области искусственного интеллекта, включая распознавание речи Siri, предложения тегов Facebook и беспилотные автомобили.

Цель дисциплины: Сформировать целостную систему знаний о метаболоме, механизмах его регуляции, влиянии физикохимических и биологических факторов на метаболом и современных методах, используемых в метаболомике. Дисциплина рассматривает: первичные и вторичные метаболиты, метаболизм, метаболомику и их взаимосвязь с биологией и смежными дисциплинами; современные методы анализа метаболома человека; базы данных по метаболомике; практическую значимость метаболомики.

Цель дисциплины: познакомить студентов с основами формирования искусственного интеллекта (ИИ), с вариантами использования и приложения ИИ, с концепцией и терминами ИИ, такие как машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети. Дисциплина рассматривает: различные проблемы, связанные с ИИ, такими как этика и предвзятость, и работа, демонстрация ИИ в действии в мини-проекте; методы машинного обучения; модели глубокого обучения.

проводить работу по сбору, систематизации и обобщению информации, подготовке отчетов и аналитических обзоров по вопросам профессиональной деятельности;

выполнять многоэтапные и простые задания по проведению научных исследований и практическому использованию результатов деятельности в области исследования структуры и функции генов, геномов и протеомов.

применять компьютерные технологии, возникшие после расшифровки геномов макро- и микроорганизмов, возможностями их применения в медицине, различных областях промышленного производства, при поиске новых мишеней действия лекарственных средств; анализе транскриптома и метаболома;

разрабатывать и оценивать системы визуализации биологических данных.

решать комплексные статистические задачи и строить статистические модели, проводить аналитические работы, осуществлять поиск научно-технической и патентной информации для создания новых технологии, препаратов, продуктов, оценки их количественных и качественных характеристик

демонстрировать основные виды биоинформатических моделей, способы их построения и исследования, оценивать результаты биоинформатического анализа последовательностей белков и нуклеиновых кислот и количественного анализа экспрессии генов в клетках

Выбирать компьютерные технологии, необходимые для осуществления самостоятельного биологического исследования, моделировать на основе ИТ-технологий закономерности и механизмы жизнедеятельности биосистем на различных уровнях организации живого

применять приемы проектирования и работы с базами данных, основными инструментами и программным обеспечением, используемым для обработки и анализа больших массивов данных для решения практических задач биоинженерии, биомедицины, биотехнологии

самостоятельно проводить исследования и эксперименты с использованием современных методов и технического оборудования биологии, биоинженерии и компьютерного анализа, анализировать и оценивать экспериментальные исследования с использованием инновационных технологий

использовать методические подходы к практической реализации в области разработки новых материалов для медицинского применения и навыками, необходимыми для решения проблем в области биоматериалов и тканевой инженерии.

планировать экспериментальную работу с применением современных молекулярно-биологических методов исследования, собирать и интерпретировать биомедицинские сигналы путем их цифровой обработки.

проводить поиск, критически анализировать проблемы, связанные с диагностикой, лечением и профилактикой заболеваний, производством диагностических, лечебных и профилактических препаратов и оборудования, оценивать возможные риски и последствия применения различных биоматериалов в медицине.