3

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Мақсаты: магистранттарда ғылыми менеджменттің заманауи психологиялық тәсілдерін қолдану үшін қажетті құзыреттіліктерді қалыптастыру. Мыналар оқытылады: басқарушылық өзара әрекеттестіктің теориялық негіздері, негізгі басқару функцияларын жүзеге асырудың психологиялық ерекшеліктері, басқарушылық қызмет субъектісінің психологиясы, басқару саласындағы психологиялық зерттеу әдістері, белсенділік пен өзара әрекеттесу.

6

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Магистранттарға параметрлерді жедел анықтау әдістері мен белгісіз параметрлері бар бейсызық жүйелерді адаптивті басқару әдістерін үйрету. Ляпуновтың әлсіз функциялары; бақылаумен байланыс; минималды фазалық жүйелер және әмбебап реттегіштер; салыстырмалы дәреже және минималды фаза; Ляпунов функцияларын басқару; Сонтагтың әмбебап формуласы; градиент әдісі; нормасы бар адаптивті заңдар; қондырғының сызықтық параметрленуі; эталондық адаптивті басқару моделі; күйге енгізу тұрақтылығы; адаптивті контроллердің құрылымы; уақыт өте келе баяу өзгеретін жүйелердің тұрақтылығы; адаптивті басқаруды ауыстыру.

3

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Мақсаты: Қазіргі философияны ғылыми білімдер жүйесі, оның ішінде рационалды-теориялық түсінудегі дүниетанымдық көзқарас ретінде түсіну. Пән ғылыми ойлаудың эволюциясы мен дамуының аспектілерін, тарихи сәттерді, ғалымдар мен ғылыми мектептердің ғылымның қалыптасуына қосқан үлесін және ғылыми қызметтің этикалық және әлеуметтік аспектілерін қамтиды.

6

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Пәннің мақсаты – ғылыми-зерттеу қызметін ұйымдастырудың теориялық және әдістемелік негіздерін білу негізінде филология саласындағы ғылыми зерттеулерді жоспарлау және жүргізу қабілетін қалыптастыру. Оқу курсы болашақ маманның зерттеушілік мәдениетін қалыптастырады. Пән ғылыми зерттеулердің әдіснамасын, филологияда қолданылатын заманауи әдістерді зерттеуге бағытталған.

5

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Пәннің 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.

9

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Басқарудың заманауи ендірілген жүйелерін жобалау мақсатында тәжірибелік білім беру. Кіріктірілген процессорлардың архитектурасы; кіріктірілген жүйелерді трассировкасы және сенімділігі; жадты ұйымдастыру; микроконтроллерлерді объектіге бағыттап бағдарламалау; басқару регистрлері; микропроцессордың перифериялық модульдері; үзілістерді өңдеу; аналогты және цифрлық сигналдарды өңдеу; синхронды және асинхронды деректер алмасу интерфейстері; такт пен уақытты оңтайландыру; эмуляция және жөндеу технологиялары; жадты қорғау; нақты уақыттағы операциялық жүйелер; бір кристалдағы жүйелер; бірлескен көп мәселелік; көп ағындылық.

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)

Магистранттарды инженерлік жобалардың өмірлік циклдерін басқарудың заманауи қағидаттарына үйрету. Жобаны басқару процесі; жоба тәуекелдікті басқаруды талдау; жобаны жоспарлау және бақылау; сыни жол әдісі; бағдарламаны бағалауды шолу әдісі; CPM және PERT аспектілері мен қосымшалары; жобаның өмірлік циклінің тұжырымдамасы; форвардтық тарифтер және өтелу уақыты тұжырымдамасы; жұмыс орындарын жоспарлау және қалыптастыру; ресурстарды теңестіру және ресурстарды шектеу; графикалық бағалау және шолу техникасы; Q-GERT; кезекті талдау және шектеулер теориясы.

5

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Білім алушыларда оңтайлы басқару жүйелерін талдау және синтездеу дағдыларын қалыптастыру. Oңтайлы бақылау және жіктеу мәселесімен таныстыру; оңтайлы басқарудың сызықтық есептерін шешу; Лагранж көбейткіштері әдісі; вариациялар есебі және Понтрягиннің минималды принципі; Эйлер теңдеулері; оңтайлылық және динамикалық бағдарламалау принципі; тікелей және жанама әдістерді қолдана отырып, оңтайлы басқару мәселесін шешудің сандық әдістері; Гамильтон Якоби-Беллман теңдеуі; алгебралық Риккати теңдеуі.

5

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Магистранттарды үздіксіз немесе дискретті жұмыс уақыты бар сандық контроллерлерді жобалау және талдау негіздеріне үйрету. Дискретті уақыт жүйесі; басқару процесін математикалық моделдеу; импульсті беріліс функциясы бойынша дискретті уақытпен жүйелерді моделдеу; дискретті уақытпен жүйелердің орнықтылығын талдау; дискретті жүйелердің уақыттық көрінісі; іріктемелі мәліметтерді бақылау жүйелерін жобалау; дискретті күй кеңістігінің моделі; сипаттамалық теңдеу; жай-күйдің өту матрицасы; басқару; дискретті жай-күй кеңістігі моделдерінің бақылануы мен тұрақтылығы; кері байланысты модельдеу.

6

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

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.

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Студенттердің автономды жүйелер туралы теориялық түсініктерін және практикалық даму тәжірибесін қалыптастыру. Автономды жүйелер туралы түсінік; автономды басқару жүйесінің элементтері; мәліметтерді жинау әдістері; дыбыстау; автоматты басқару стратегиялары; беру функцияларын пайдалана отырып, динамикалық жүйелерді модельдеу; басқару жүйелерінің тұрақтылығы мен сенімділігі; ақауларға төзімділік; басқару жүйелерінің басқарылуы және байқалуы; роботтарды басқару жүйелері; ұшқышсыз ұшу аппараттарын басқару жүйесі; автономды жүйелерге арналған бағдарламалық қамтамасыз ету; машиналық оқыту және нейрондық желілер; жасанды интеллект.

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Білім алушыларда әртүрлі басқару жүйелері үшін оңтайландыру әдістерін қолдану бойынша білімдері мен дағдыларын қалыптастыру. Статикалық және динамикалық оңтайландыру; шектеусіз оңтайландыру алгоритмдері; бір өлшемді іздеу әдістері; көп өлшемді алгоритмдер; градиент әдістері; Ньютон әдістері; конъюгаттық бағыт әдістері; квази-Ньютон әдісі; ең кіші квадраттар талдауы; кездейсоқ іздеу алгоритмдері; генетикалық алгоритм; шектелген оңтайландыру; дөңес оңтайландыру; шектеулермен және теңдік шектеулерімен сызықты емес оңтайландыру.

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Магистранттарды заманауи интеллектуалды жүйелерді пайдалана отырып, деректерді өңдеу және талдау әдістеріне үйрету. Зияткерлік жүйелердің түрлері; зияткерлік ақпараттық жүйе; сараптамалық жүйе; деректерді өңдеуге арналған нейрондық желілер; деректерді жинау және талдау; шешімдер ағашы; генетикалық алгоритм; жасанды нейрондық желілер; тікелей және кері байланыс желілері; өзін-өзі ұйымдастыру желілері; нейрондық желі негізінде деректерді алу процесі; кескін мен бейне деректерді өңдеу; деректерді тану, болжау, сенсорлардан алынған мәліметтерді өңдеу; болжамды аналитиканы параллель өңдеу.

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Магистранттардың күрделі есептерді шешу және жоғары деңгейлі бағдарламалық шешімдерді құру бойынша дағдыларын қалыптастыру. Объектіге бағытталған бағдарламалау принциптері; күрделі класстар; объект иерархиясы; ағаштар; графтар; хэш кестелер; деректерді тиімді сақтау; деректерді тиімді өңдеу; күрделі іздеу алгоритмдері; сұрыптау алгоритмдері; оңтайландыру алгоритмдері; үлкен деректер; кодты оңтайландыру; бағдарламалық шешімдерді әзірлеу; интеграциялық компоненттер; тестілеу; жөндеу; код сапасын бағалау.

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Магистранттарды өндірістік кешендерде шешім қабылдау процесін оңтайландыру үшін мультиагентті жүйелер негіздеріне оқыту. Мультиагенттік жүйелер теориясы; зияткерлік агенттердің сипаттамалары; мультиагенттік жүйелер архитектурасы; агенттердің ұжымдық мінез-құлқы; агенттер арасындағы өзара іс-қимыл; мультиагенттік жүйелердің өзара іс-қимылын модельдеу; мультиагенттік жүйелердегі агенттерді үйлестіру; мультиагенттік жүйелердің мысалдары; мінез-құлықты үйлестіруге арналған аукцион моделі; өндірісте шешім қабылдау процесін қолдаудың мультиагенттік жүйелері; мультиагенттік жүйелерді жобалау; жобалау үшін бағдарламалық-аппараттық құралдар; мультиагенттік жүйелердің даму перспективалары.

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Бейнелерді өңдеу, компьютерлік көру және оларды басқару жүйелері саласында машиналық көру алгоритмдерін тиімді жүзеге асыру үшін пайдалану түсініктері туралы білімдерін қалыптастыру. Кескінді сегменттеу; суретті манипуляциялау; белгілерді анықтау; генеративті бәсекелес желілер; автокодерлер; нейрондық стильді тасымалдау; оқытуды және дәл баптауды ауыстыру; заманауи CNN архитектурасы; YOLO көмегімен объектіні анықтау; қозғалысты талдау және объектіні қадағалау; тұлғаны тану; оптикалық таңбаны тану; компьютерлік көру API құру; GPU-да нейрондық желі модельдерін оқыту және тестілеу; терең нейрондық желілердің аппараттық үдеткіштері.

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Магистранттарға энергетикалық құрылғыларды пайдалану кезінде электр энергиясын түрлендіру, бақылау және мониторинг саласында профильдік білім беру. Күштік электроника, биполярлы күштік транзистор; қақпасы өшірілген тиристор; жартылайөткізгіштер мен металл оксиді негізіндегі өрістік транзистор; бекітпесі оқшауланған биполяр транзистор; импульстік электрқоректендіру тізбегі үшін трансформатор; шыыс кернеуді сатылы және симметриялы емес басқаратын түзеткіштер; жиілік түрлендіргіштер; автономды және резонансты инверторлар; бір фазалы басқарылмайтын түзеткіштер; реверсивті түрлендіргіштер; автономды кернеу инверторлары.

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Магистранттарға жасанды нейрондық желілердің заманауи модельдерін және машиналық оқыту әдістерін үйрету. Жасанды нейрондық желілер; нейрондық желілердің компоненттері; тарату функция және желілік кіріс; синхронды және асинхронды активтендіру; мұғаліммен және мұғалімсіз оқыту; оқыту модельдері; бақыланатын желіні оқыту парадигмалары; бір қабатты және көп қабатты персептрон; дельта ережелері; серпімді кері таралу; таразыны бейімдеу; екінші ретті кері тарату; салмақ коэффициентінің төмендету; радиалды базисті функциялар; RBF желілерін оқыту; Элман желілері; Хопфилд желілері.

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Магистранттарға жасанды нейрондық желілердің заманауи модельдерін және машиналық оқыту әдістерін үйрету. Жасанды нейрондық желілер; нейрондық желілердің компоненттері; тарату функция және желілік кіріс; синхронды және асинхронды активтендіру; мұғаліммен және мұғалімсіз оқыту; оқыту модельдері; бақыланатын желіні оқыту парадигмалары; бір қабатты және көп қабатты персептрон; дельта ережелері; серпімді кері таралу; таразыны бейімдеу; екінші ретті кері тарату; салмақ коэффициентінің төмендету; радиалды базисті функциялар; RBF желілерін оқыту; Элман желілері; Хопфилд желілері.

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Магистранттарды интернет желісінің технологияларын қолдана отырып, өнеркәсіптік жүйелерді жобалау және әзірлеу негіздеріне үйрету. Әр түрлі IoT архитектуралары; IoT жүйелерінің артықшылықтары мен кемшіліктері; IoT жүйесінің компоненттері; датчиктер, шлюздер, маршрутизаторлар, модемдер, бұлтты технологиялар, серверлер және олардың интеграциясы; IoT үшін желілерді жобалау; әртүрлі типтегі датчиктер; IOT сенсорларына қойылатын арнайы талаптар; деректерді беру хаттамалары; протокол түрлері; AMPQ IoT бұлтты платформалары; бұлтты қызметтер; дәстүрлі веб-технологиялар және IoT-пен қарым-қатынас; IoT үшін қауіпсіздік талаптары және қауіптерді талдау.

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Магистранттарға заманауи сенсорлық жүйелер негізіндегі кіріктірілген модульдерді жобалау мен дамытуға үйрету. Сенсорлық жүйелерді жобалау; өлшеу және калибрлеу әдістері; интеллектуалды инерциялық сенсорлар; кіріктірілген Холлдың магниттік сенсорлары; физикалық шамалардың электронды сенсорлары; амплитудалық, фазалық, жиілік және уақыт импульсті сенсорлары; сенсорлар мен сенсорлық жүйелердің дизайн параметрлері мен интерфейстерін оңтайландыру; интеллектуалды температура сенсорлары; прецизионалды аспаптық күшейткіштер; көп электронды сыйымдылықты сенсорлар; визуализацияға арналған сенсорлық жүйелер; интеллектуалды акустикалық сенсорлар.

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Магистранттарға жасанды нейрондық желілерді терең оқыту модельдері мен оларды практикалық қолдануға үйрету. Нейрондық желілерді оқыту процесін жақсарту және оңтайландыру; қателіктің кросс-энтропиялық функциясы; қайта жабдықтау және жүйелеу; жойылып бара жатқан градиент мәселесі; нейрондық желілерді терең оқытудағы тұрақсыз градиенттер; терең оқытудың мәселелері; үйірткілі желілер; үйірткілі нейрондық желілерді бағдарламалау, сөйлеу және суретті тану; терең оқыту әдістері.

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Магистранттарға өнеркәсіптегі үлестірілген басқару жүйелерін автоматтандыру бойынша алдыңғы қатарлы білім мен тәжірибелік дағдыларды беру. Үлестірілген есептеу жүйелері; SCADA жүйесі; қашықтағы терминал құрылғылары; негізгі контроллер; контроллер тақталарын сәйкестендіру; дискретті және логикалық басқару; сериялық және пакеттік басқару; DCS контроллерлері; басқару ұяшықтарындағы деректерді бақылау және инициализация; фазалық-логикалық бағдарламалау; фазалық логикалық интерфейс; кеңейтілген контроллердегі логикалық блок функциялары; теңдестірілген және теңгерімсіз электр желілері; EIA-485 интерфейсі; MODBUS протоколы; HART протоколы; FieldBus және DeviceNet өзара әрекеттесуі.

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

Пәннің мақсаты: жоғары оқу орындарында педагогикалық қызметті жүзеге асыру, білім беру процесін жобалау және инновациялық білім беру технологияларын пайдалана отырып, оқу сабақтарының жекелеген түрлерін жүргізу қабілетін қалыптастыру.
Курсты оқу барысында магистрант төмендегідей білімдерді меңгереді: