Новая образовательная программа

7M06103 Программная инженерия в АТУ

  • Психология управления
    Кредитов: 4

    Теоретико-методологические основы психологии управления - знакомство с различными концепциями, с основными понятиями, закономерностями психологии управления. Индивидуальная управленческая концепция руководителя. Структура коллектива и социально-психологический климат в коллективе. Методики психологического исследования в сфере управленческой деятельности и взаимодействия, межличностные отношения в группе. Актуальные проблемы психологии управления.

    Год обучения - 1
    Семестр 1
  • Технологии хранения и обработки данных в распределенных системах
    Кредитов: 5

    Система, элемент системы и моделирование систем. Типы модели, структурные схемы управления предприятиями, организациями. Методы оптимизации и математического программирования и их описание. Задачи информационного, ситуационного, организационно-функционального, информационно-стоимостного анализа. Моделирование непрерывных случайных величин. Классификация методов моделирования непрерывных случайных величин. Методы моделирования одномерных случайных величин с заданными законами распределения. Общая схема моделирования систем анализа параметров. Методы анализа и оценки эффективности распределения ресурсов.

    Год обучения - 1
    Семестр 1
  • Математические и инструментальные методы поддержки принятия решений
    Кредитов: 5

    Понятие об ординальных (качественных) и кардинальных (количественных) предпочтениях, эмпирическая система. Методологические проблемы субъективных измерений: измеримость, единственность, адекватность. Классификация шкал. Принятие решений при многих критериях. Принятие решений в условиях риска. Принятие решений при неопределенности.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 1
  • Алгоритмы и их сложность
    Кредитов: 5

    Анализ алгоритмов, построение алгоритмов. Математические основы анализа алгоритмов. Сортировка с помощью кучи. Быстрая сортировка. Сортировка за линейное время. Динамическое программирование. Жадные алгоритмы. Алгоритмы параллельных вычислений и задачи теории графов. NP - полные задачи. Методы и алгоритмы обработки информационных структур, методы анализа сложности алгоритмов. Методы разработки и анализа эффективных алгоритмов для решения практических задач.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 1
  • Иностранный язык (профессиональный)
    Кредитов: 4

    Структура и стилистические особенности научной статьи на иностранном языке. Интерпретация информации из звучащей иноязычной речи по специальности. Перевод текстов научно-технического профиля по специальности с английского на казахский или русский язык. Передача на английском языке содержание казахского или русского текста по специальности (устное реферирование). Написание научных статей и выступления с научными докладами на конференциях на иностранном языке.

    Год обучения - 1
    Семестр 1
  • Педагогика высшей школы
    Кредитов: 4

    Понятие педагогики высшей школы. Место педагогики высшей школы в системе педагогических наук. Исторические аспекты развития высшей школы. Понятие методологии педагогики. Методологические принципы педагогики. Структура, логика и методы научно-педагогического исследования. Основные требования к исследовательской работе в высшей школе. Дидактика высшей школы. Воспитательный процесс в высшей школе.

    Год обучения - 1
    Семестр 1
  • История и философия науки
    Кредитов: 4

    Специфика и взаимосвязь основных проблем, тем философии науки и истории науки. Самосознание науки в ее социально-философских ракурсах. Самоопределение естественных, общественных и технических наук, их общности и различия. Закономерности и тенденций развития в их исторической динамике и рассмотренных в исторически изменяющемся социокультурном контексте.

    Год обучения - 1
    Семестр 1
  • Методы и технологии обработки больших данных
    Кредитов: 5

    Современные технологии интеллектуального анализа данных, модели данных, используемые для построения хранилищ, особенности построения систем на основе хранилищ области применения методов интеллектуального анализа данных, нереляционные базы данных (NoSQL), модель обработки информации MapReduce, компоненты кластерной экосистемы Hadoop, языки программирования R и Python, а также специализированные продукты Apache (Spark, AirFlow, Kafka, HBase и др.) данных.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Машинное обучение
    Кредитов: 5

    Разработка алгоритмов машинного обучения. Средства математической статистики, численных методов, математического анализа, методов оптимизации, теории вероятностей, теории графов, различные техники работы с данными в цифровой форме. Экспертные системы и база знании.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Методы планирования эксперимента
    Кредитов: 5

    Понятия и определения: опыт, план эксперимента, планирование эксперимента, цель планирования эксперимента. Основные методы планирования, применяемые на разных этапах исследования. Разработка методики, рабочего плана и программы проведения научных исследований. Постановка натурного эксперимента. Основы математического моделирования исследуемых процессов. Компьютерное моделирование процесса обработки деталей.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Технологии BigData
    Кредитов: 5

    Методы многомерного статистического анализа и анализа нечисловой информации. Простейшие статистические характеристики. Приведение к нормальной форме. Оцифровка нечисловых данных. Предмет и содержание раздела Многомерные статистические методы. Роль и сущность многомерных статистических методов в экономике, управлении, финансах, социальных науках: постановка основных задач, примеры практического использования.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Машинное обучение и компьютерная статистика
    Кредитов: 5

    Методы и задачи статистики; формы и виды действующей статистической отчётности; основные рассуждения, методы и задачи машинного обучения, сопоставление моделей машинного обучения, метрические модели машинного обучения, или вероятностные модели машинного обучения.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Разработка и проектирование веб-интерфейсов
    Кредитов: 5

    Использование WEB- программирования; проектирование пакетов прикладных программ; принципы разработки пакетов прикладных программ; архитектура и принципы распределенного подхода, требования и критерии построения прикладных программ на базе WEB-программирования; принципы создания и обслуживания WEB- узлов и страниц с помощью различных программных инструментов.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Методология научных исследований
    Кредитов: 5

    Методология научно-исследовательской деятельности в образовании. Организация процесса проведения исследования. Средства и методы научного исследования. Управление научно-исследовательскими работами в вузе. Выбор темы научного исследования и его структура. Апробация научной работы и публикация основных результатов исследования. Специфика подготовки научных статей в рецензируемые журналы.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Расширенные web-технологии
    Кредитов: 5

    В рамках курса рассматриваются технологии и методы создания крупномасштабной распределенной программной системы с использованием сервисно-ориентированных вычислений и облачных приложений. Углубленное изучение передовых технологий, ориентированных на веб-стандарты, интерактивность и дизайн.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Проектирование систем искусственного интеллекта
    Кредитов: 5

    «Новые информационные технологии и «Искусственный Интеллект». Традиционные средства программного обеспечения ЭВМ и системы ИИ. Задачи исследований по ИИ. Интеллектуальная деятельность человека и ИИ. Экспериментальный и эволюционный характер разработок систем ИИ, требования к программному обеспечению. Языки программирования для задач ИИ. Языки ЛИСП, ПЛЭНЕР, Пролог. Представление задач в пространстве состояний. Стратегии поиска решения: слепой и эвристический; прямой, обратный и двунаправленный; иерархический поиск. Редукция задач. Программа GPS. Поиск на игровых деревьях: дерево игры, минимаксная процедура, альфа-бета процедура. Планирование действий: неиерархическое, иерархическое, с взаимодействующими подцелями. Роботы и искусственный интеллект.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 3
  • Интеллектуальные технологии обработки изображений
    Кредитов: 5

    Регистрация и кодирование изображений. Математические методы обработки изображений. Преобразования изображений и обработка на их основе. Методы сегментации изображений. Обработка изображений на основе применения эволюционных алгоритмов и нечеткой логики. Анализ изображений на основе совместного применения нейронных сетей, преобразования Фурье и вейвлет-преобразования.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 3
  • Нейронные сети и их приложения
    Кредитов: 5

    Изучение моделей нейронной сети и их приложения. Обучение построению связанных сетей нейронных сетей. Рассматривает вопросы принятия системных решений на основе математической логики событий. Проектирование развития логической нейронной сети для сохранения объектов по заданному набору признаков. Работа с нейросетевыми самообучаемыми и чувствительными органами управления. Применению нейросетевых технологий в экономике, бизнесе.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 3
  • Проектирование цифровых аватаров
    Кредитов: 5

    Создание программные и визуальные модели личных цифровых близнецов человека, которые берут на себя часть профессиональных и бытовых функций. Аватар сможет выполнять все компьютерные манипуляции за человека, пока он сам будет заниматься творческими задачами. Или, если человеку нужно получить какую-либо госуслугу, он не будет тратить на это время, а воспользуется возможностями цифрового аватара. Цифровой аватар - полноценный представитель каждого человека в цифровой реальности.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 3
  • Кибербезопасность и защита сети
    Кредитов: 5

    Принципы и методы современных средств защиты информации в компьютерных системах и сетях. Основные виды и источники атак на информацию. Основные компоненты защиты. Аппаратные методы. Идентификации пользователей и процессов. Криптографическая защита программ и данных. Симметричные и несимметричные ключи. Защита от копирования файла.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 3
  • Высокопроизводительные вычислительные системы
    Кредитов: 5

    Высокопроизводительные вычислений: критериальные параметры производительности и их динамика в ходе развития вычислительной техники, распараллеливание, аппаратно-программная обработка. Высокоскоростные методы реализации функций: методы, базирующиеся на эквивалентных преобразованиях, многочленные приближения, использование арифметики с фиксированной точкой и таблично-алгоритмические методы. Параллельные вычисления: формальные модели параллельных процессов, технологии параллельного программирования, ярусно-параллельные формы, параллельные реализации методов вычислительной математики. Микроархитектура высокопроизводительных процессоров: векторно-конвейерные архитектуры, MPP, SMP, NUMA, кластеры.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 3
  • Технология высокоскоростных вычислений
    Кредитов: 5

    Типичная схема построения вычислительных кластеров. Типичная схема построения вычислительных кластеров. Организация вычислений в мультипроцессорном узле кластера. Разработка программ для модели вычислителя с распределенной памятью. Особенности разработки параллельных программ для неоднородных вычислительных систем. Методы динамической балансировки вычислительной загрузки узлов вычислительных систем. Обеспечение надежности вычислений.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 3
  • Программные средства защиты кибербезопасности
    Кредитов: 5

    Решение проблемы защиты информации информационных систем. Классификация средств защиты информации. Принципы и методы оценки эффективности средств защиты информации в информационных системах. Классификация объектов защиты ИС. Технические и программные средства защиты информации информационных систем. Криптографические средства защиты информации.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 3
  • Код ON6

    Применяет методы и средства познания, современные цифровые технологии программного обеспечения, теоретические знания, принципы и методы проектирования при разработке и внедрении экономически эффективных систем программной инженерии.

  • Код ON8

    Разрабатывает планы и программы организации инновационной деятельности, оценивает технико-экономическую эффективность исследования, проектирования современных информационных систем

  • Код ON4

    Применяет знания основ педагогики высшей школы и внедряет инновационные и интерактивные методы обучения в образовательный процесс.

  • Код ON2

    Совершенствует и развивает интеллектуальные и аналитические способности, формирует культуру научного мышления, пользуется литературной, деловой письменной и устной речью на государственном и иностранном языках.

  • Код ON3

    Способен к обобщению, анализу, критическому осмыслению, систематизации, прогнозированию при постановке целей в сфере профессиональной деятельности, развитии навыков творческой работы и применении современных методик проведения научных исследований и экспериментов.

  • Код ON7

    Проводит научные исследования, сложные эксперименты и наблюдения с применением аналитических и численных методов, интерпретирует и защищает данные исследований для решения научных и практических задач в области программной инженерии

  • Код ON1

    Демонстрирует развивающиеся знания системы научного мировоззрения, истории и философии науки.

  • Код ON5

    Проводит научные исследования, сложные эксперименты и наблюдения с применением аналитических и численных методов, интерпретирует данные исследований для решения научных и практических задач в области программной инженерии.

Top