техника ғылымдарының магистрі
"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.
Компьютерлік ғылымдар
7M06104
Ақпараттық технологиялар
ғылыми - педагогикалық бағыт
күндізгі
1400000 〒 (күндізгі, ғылыми - педагогикалық бағыт)
0 〒 (шетелдіктер, күндізгі, ғылыми - педагогикалық бағыт)
5
[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
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.
3
[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
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.
9
[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
Пән 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.
5
[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
Пәннің мақсаты – үлгіні тану, оқыту үшін мәліметтер қорын қалыптастырудың практикалық негіздерін, оқытудың негізгі принциптерін меңгеру, нейрондық желілердің құрылымын тестілеу және дамыту үшін компьютерлік көруде қолданылатын конволюционды нейрондық желіні жүзеге асыруға арналған.
6
[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
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.
3
[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
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.
6
[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
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.
5
[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
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.
6
[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
Пән 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.
6
[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
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.
[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
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.
[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
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.
[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
Пән 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.
[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
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;
[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
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.
[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
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.
[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
Пән 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.
[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
Пәннің мақсаты – 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.
[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
Пән 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.
[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
Пән 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.
[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
Пәннің мақсаты - 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.
[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
Пәннің мақсаты– 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.
[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
Бұл 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.
[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
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.
[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
Пәннің мақсаты: бизнес шешімдерді қолдау үшін деректерді сақтау платформасын іске асыру, деректерді сапа қызметтерінің көмегімен тексеру және тазарту қабілетін қалыптастырудан тұрады. Пәнді оқу нәтижесінде магистранттарда келесі қабілеттерді қалыптастыру: Деректер қоймасыүшін шешімнің негізгі элементтерін сипаттау; Деректер қоймасын логикалық және физикалық жобалауды іске асыру; Деректер қоймасын өрістету; Деректер сапасы қызметін енгізу;
[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
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;
[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
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.
[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
Пән 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.
[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)
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.
Защита практики
Тәжірибе мақсаты: өзекті ғылыми мәселені зерттеуде тәжірибе жинақтау, оқу процесінде алған кәсіби білімдерін кеңейту және өз бетімен ғылыми жұмысты жүргізудің практикалық дағдыларын дамыту. Практика экономикалық білімдерді зерттеу, талдау және қолдану дағдыларын дамытуға бағытталған.
Защита практики
Дәрістерді, семинарларды өткізудің практикалық және оқу-әдістемелік дағдыларын қалыптастыру, ғылыми және теориялық білімдерді, шығармашылық қызметтегі практикалық дағдыларды мамандықтардың пәндерінен сабақ өткізу жағдайында пайдалану; өз заманауи кәсіби техникалары қолдану, оқыту әдісі практикада соңғы теориялық, әдістемелік жетістіктерді қолдануға, оқу-әдістемелік құжаттарды жасауға мүмкіндік береді.