7M06104 Компьютер ғылымдары в Әл-Фараби атындағы Қазақ ұлттық университеті
-
Білім беру бағдарламасының мақсаты "Компьютерлік ғылымдар" білім беру бағдарламасының мақсаты – ғылыми, білім беру және өндірістік салалар үшін бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеу саласындағы соңғы теориялар бойынша терең заманауи білімдерді түсіндіру және жалпылай алатын, есептегіш тапсырмаларын шешу үшін тиімді әдістерді әзірлей алатын мамандарды сапалы дайындауды қамтамасыз ету.
-
Академиялық дәреже Магистратура
-
Оқыту тілі Русский, Қазақша, Ағылшын тілі
-
Оқу мерзімі 2 года
-
Кредиттер көлемі 120
-
Білім беру бағдарламаларының тобы M094 Ақпараттық технологиялар
-
Білім беру саласы 7M06 Ақпараттық-коммуникациялық технологиялар
-
Дайындық бағыты 7M061 Ақпараттық-коммуникациялық технологиялар
-
Ғылыми зерттеулерді ұйымдастыру және жоспарлау (ағыл.)
Несиелер: 6Пәннің мақсаты - ғылыми зерттеулерді ұйымдастыру және жүргізу үшін базалық білім мен дағдылар жүйесін қалыптастыру. Ғылыми мақаланы ұйымдастыру, ғылыми жарияланымдардың халықаралық жүйесі, халықаралық ғылыми жарияланымдар жүйесіндегі авторлық құқықтар, Халықаралық ғылыми жарияланымдар жүйесіндегі библиометрикалық (ғылымиметрикалық) индикаторлар: ғылыми дәйексөз алу индексі және импакт-фактор қарастырылатын болады
Оқу жылы - 1
Семестр 1
-
Ғылым тарихы мен философиясы
Несиелер: 3Ғылыми білім өндіруге бағытталған ерекше қызметтің заңдылықтары мен даму тенденциясын зерттеу. Ол тарихи динамика негізінде және тарихи өзгермелі әлеуметтік-мәдени контексте қарастырылады. Курс арнайы философиялық талдау пәні болып табылатын ғылым феноменінің мәселелерімен таныстырып, ғылымның тарихы мен теориясы, ғылым дамуының заңдылықтары және ғылыми білімнің құрылымы туралы білім қалыптастырады.
Оқу жылы - 1
Семестр 1
-
Машиналық оқытудың модельдері
Несиелер: 6Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Машиналық оқытудың формальды моделі. Регрессияны жіктеу және қалпына келтіру есептерін шешудің негізгі алгоритмдері. Машиналық оқытудың метрикалық әдістері. Машиналық оқытудың байесовтік әдістері. Тарату тығыздығын қалпына келтіру есебі. Үлестіру қоспасын бөлу. EM-алгоритм. Машинамен оқытудың сызықтық әдістері және оларды қорыту. Визуализация және кластеризация. Жасанды нейрондық желілер.
Селективті тәртіп
Оқу жылы - 1
Семестр 1
-
Озық желі қауіпсіздігі
Несиелер: 6Пәннің міндеті – ақпараттың негізгі принциптері мен құрылымдары туралы түсінік беру, қауіпсіздіктің көп функционалды қосымшаларын бағдарламалауды үйрету және қауіпсіздік модельдерін әзірлеу. Мобильді технологияларды қорғау жолдарымен магистранттарға базалық теориялық білімдер жүйесін қалыптастыру. Магистранттарға негізгі желілік технологиялардың осалдығына қарсы тұру, SMS технологияларының осал тұстарын пайдаланатын шабуылдардан қорғау дағдыларын меңгеруге көмектесу.
Селективті тәртіп
Оқу жылы - 1
Семестр 1
-
Озық деректер құрылымдары, алгоритмдер және талдау
Несиелер: 6Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Негізгі алгоритмдер: асимптотикалық жазба, рекурсия, "бөл және билік" парадигмасы, мәліметтердің базалық құрылымы; Фурьенің тез түрленуі. Сұрыптау алгоритмдері. Деректер құрылымы: басым кезектер мен үймелер, сөздіктер, хеш-кестелер, Блум сүзгілері, екілік іздеу ағаштары, интервал ағаштары. Динамикалық программалау, графикалық алгоритмдер: DFS, BFS, топологиялық сұрыптау, қысқа жолдық алгоритмдері, желілік ағынның мәселелері.
Оқу жылы - 1
Семестр 1
-
Жоғары мектептің педагогикасы
Несиелер: 3Мақсаты - 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
-
Динамикалық веб-қосымшаларды құру
Несиелер: 6Пәнді оқу нәтижесінде магистранттарда келесі қабілеттерді қалыптастыру көзделеді: - 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;
Селективті тәртіп
Оқу жылы - 1
Семестр 1
-
Бейнені танудың математикалық әдістері
Несиелер: 9Пән 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.
Селективті тәртіп
Оқу жылы - 1
Семестр 2
-
Шетел тілі (кәсіби)
Несиелер: 6Пәннің мақсаты: магистранттарда іскерлік және ғылыми салаларда қарым-қатынас жасауға қажетті дағдыларды қалыптастыру, халықаралық ғылыми ұжымдарда ғылыми-зерттеу қызметін жүргізуге мүмкіндік беретін коммуникативтік құзыреттіліктерді жүзеге асыру. Мыналар зерттелетін болады: ауызша, жазбаша және электронды коммуникация әдістері; ағылшын тілінде өнімді кәсіби маңызды мәтіндерді құру.
Оқу жылы - 1
Семестр 2
-
Озық мобильді қосымшаларды әзірлеу
Несиелер: 9Бұл курс Android операциялық жүйесі бар мобильді құрылғыларға арналған бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеу технологиясын, бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеудің сапасын басқару және стандарттау негіздерін, заманауи бағдарламалау технологияларын пайдалану дағдыларын қалыптастыру, объектілі-бағытталған бағдарламалауды қолдануды үйренуге, мобильді қосымшаларды әзірлеудегі тәсілдер және мобильді қосымшаларда деректер қорын пайдалануға бағытталған.
Селективті тәртіп
Оқу жылы - 1
Семестр 2
-
Басқару психологиясы
Несиелер: 3Бұл пән басқару мен көшбасшылықтың психологиялық теорияларын оқытып, сонымен қатар топтық даму және ұжымдық қалыптасу динамикасын көрсетіп, және көпшілік пен тобыр психологиясының ерекшеліктерін, сондай-ақ қарым-қатынастың психологиялық теорияларын және басқарушылық қарым-қатынас шеңберінде өзінің кәсіби қызметі үшін қажетті жанжалды шешудің стратегияларын объективті бағалау бойынша әлеуметтік-психологиялық құзыреттілікті қалыптастыруға бағытталған болып табылады.
Оқу жылы - 1
Семестр 2
-
Үлестірілген жүйелер теориясы
Несиелер: 6Пән 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 - 1
Семестр 2
-
Жоғары сапалы компьютерлік архитектура және параллельді есептеу
Несиелер: 9Пән 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.
Селективті тәртіп
Оқу жылы - 1
Семестр 2
-
Үлкен деректерді талдау
Несиелер: 9Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Концептуализация және жалпылау: деректерді ұсыну. Машиналық оқыту техникасын модельдеу. Үлкен деректерді өңдеу технологиясын қолдану. Үлкен деректерге қарсы тривиальды деректер: репрезентативті оқыту. Ашық қол жетімді деректер жиынтығы. Масштабтау және масштабтау әдістері. Үлкен деректерді өңдеу ортасы: Деректерді талдаудың заманауи технологиялары. Үлкен деректерді талдауға арналған программалау тілдері: Python, Java және C.
Селективті тәртіп
Оқу жылы - 2
Семестр 3
-
Озық объектіге бағытталған программалау
Несиелер: 9Пән 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.
Селективті тәртіп
Оқу жылы - 2
Семестр 3
-
Күшейту арқылы оқыту негіздері
Несиелер: 9Магистранттардың деректерді талдау, нақты есептердегі машиналық оқыту әдістерін қолдану, нақты деректер бойынша өз бетінше зерттеу жүргізу, ML саласында жаңа ғылыми зерттеулерді енгізу қабілеттерін қалыптастыру. Сонымен қатар магистранттарды машиналық оқытудың негізгі ұғымдары мен терминологиясымен таныстыру; деректерге статистикалық талдаулар жасауды және оларды визуалдауды үйрету; үлкен көлемді деректерді өңдеудің технологияларымен таныстыру пәннің басты мақсаты болып табылады.
Селективті тәртіп
Оқу жылы - 2
Семестр 3
-
Бұлтты есептеулер
Несиелер: 9Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Бұлтты есептеулер мен технологиялардың дамуының негізгі тенденциялары. "Бұлтты" технологиялардың архитектурасы. "Бұлтты" сервистерді жобалаудың тәсілдері мен ерекшеліктері. Бұлтты есептеу қызметтерін ұсынудың негізгі модельдері. Жетекші вендорлардың шешімдері - Microsoft, Amazon, Google. Бұлттық есептеулер модельдерінің және олардың негізінде ұсынылатын шешімдердің негізгі артықшылықтарымен кемшіліктері.
Селективті тәртіп
Оқу жылы - 2
Семестр 3
-
Мәліметтерді талдаудағы нейрондық желілер
Несиелер: 9Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Нейрондық желіге негізделген деректерді талдау процесі. Халықаралық байланыстар. Жасанды нейрон. ҒС архитектурасы. Желі архитектурасын алдын ала таңдау. Желінің оңтайлы архитектурасын таңдау. Желіні ұзарту әдістері. Бейнелерді тану және жіктеу. Деректерді қысуға арналған нейрондық желі. WTA түріндегі нейрондар. Нейрон Хебба моделі. Нейронның стахостикалық моделі.
Селективті тәртіп
Оқу жылы - 2
Семестр 3
-
Бейнені тану теориясы
Несиелер: 9Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: Бейнелерді тану есебінің қойылымы. Цифрлық формада бейнелерді ұсыну. Бейнелерді талдау және алғашқы өңдеу әдістері. Ақпараттық белгілерді таңдау міндеттері. Бейнелерді тану әдістері: детерминистік, статистикалық, тану есептерін шешудің құрылымдық әдістері; шешуші ережелерді құру және бейнелерді танудың алгебралық әдістері; талдаудың және танудың интеллектуалды әдістері.
Оқу жылы - 2
Семестр 3
-
Компьютерлік жүйелерді әзірлеу технологиялары
Несиелер: 9Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: суперкомпьютерлердің архитектурасын және кластерлік жүйелерді құру принциптері. Көппроцессорлық есептеу жүйелерінің архитектурасы: векторлық-конвейерлік суперкомпьютерлер, симметриялық мультипроцессорлық жүйелер (SMP), массалық параллелизмі бар жүйелер (МРР), кластерлік жүйелер. Суперкомпьютерлік технологиялар тақырыбына кіріспе. Суперкомпьютерлер мен кластерлік жүйелердің программалық қамтаманың негізгі элементтері. Суперкомпьютерлер мен кластерлік жүйелерді администрациялау.
Селективті тәртіп
Оқу жылы - 2
Семестр 3
-
Код ON6
Жоғары өнімді ғылыми есептеулерді орындау, параллельді есептеу жүйелерінің өнімділігін бағалау.
-
Код ON12
Ғылыми-педагогикалық қызметті жүргізу, зерттеу тобын басқару: қажетті құралдарды бағалау, міндеттерді бөлу, міндеттерді орындау уақытын жоспарлау, есеп беру.
-
Код ON9
Соңғы өнімге бағытталған ортада зерттеулер мен игерулерді жүзеге асыру, қабылданатын стратегиялық шешімдерді ғылыми негіздеу.
-
Код ON11
Ғылыми зерттеулерді өз бетінше жүргізу: зерттеудің ағымдағы мәселелерін түсіну, жаңа контексте жарияланған нәтижелерді немесе әдістерді өз бетінше қолдану.
-
Код ON3
Оларға тән шектеулерді ескере отырып, программалық қамтаманы жобалау және құру әдістерін, программалау тілдерін, архитектураларын таңдау.
-
Код ON2
Алгоритмдердің есептеу күрделілігін бағалау тәсілдерін сипаттау.
-
Код ON5
Сенімділік пен қауіпсіздікке баса назар аудара отырып, алдыңғы қатарлы желілік компьютерлік жүйелерді дамыту.
-
Код ON7
Түрлі пәндік салалардан есептерді шешу үшін бейнелерді тану теориясын және машиналық оқыту әдістерін қолдану
-
Код ON1
Ғылыми зерттеулерді ұйымдастыру және жоспарлау принциптерін түсіндіру
-
Код ON4
Деректерді жинау, сақтау, талдау және басқару үшін есептерді моделдеу және жаңа құралдар мен қосымшаларды құру.
-
Код ON10
Әр түрлі ақпарат көздеріне талдау және сыни қарау, оларды пайымдау және құрылымдау үшін қолдану.
-
Код ON8
Шешім стратегиясын таңдай отырып, проблемалы компоненттерді анықтай отырып, бар программалық қамтаманы қайта құрылымдау.