5

[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.

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 қызметті, тұлғааралық өзара іс-қимылды, топтық процестер мен жанжалды жағдайларды тиімді басқару үшін психологиялық білімді, заманауи цифрлық технологиялар мен талдау құралдарын қолдану қабілетін қалыптастыру.

5

[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: философия жайлы әлемді танудың ерекше формасы ретінде, оның негізгі бөлімдерін, проблемалары мен олардың болашақ кәсіби қызмет аясында зерттеу әдістері туралы тұтас жүйелі көзқарас қалыптастыру. Оқу курсы ғылыми-зерттеу жұмысының теориялық және әдіснамалық негізін қалыптастырады.

5

[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)

Пәннің мақсаты: жоғары мектептің дидактикасы, білім беру теориясы мен менеджменті, оқытушылық қызметті талдау және өзін-өзі бағалау негізінде жоғары оқу орындары мен колледждерде педагогикалық қызметке қабілеттілікті қалыптастыру. Оқу курсы білім беру мен Болон процесінің даму тенденцияларын зерттеуге бағытталған. Курс оқытушылық және кураторлық шеберлікті, оқыту мен тәрбиелеудің әртүрлі стратегиялары мен әдістерін меңгеруге көмектеседі.

5

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Пән құрылымдық және құрылымдалмаған деректерді сақтауды, өңдеуді және талдауды қамтиды. Магистранттар NoSQL, NewSQL, графтық және уақыттық дерекқорлар, көптік индекстеу, CAP теоремасы, Hadoop / Spark экожүйелері, деректер ағынын өңдеу және репликация шина архитектураларын меңгереді.

5

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Пән математикалық модельдерді сандық тұрғыда шешу техникасын ұсынады. Магистранттар сызықтық және бейсызық теңдеулер, оңтайландыру, дифференциалдық теңдеулер, интегралдау, қателікті бағалау, тұрақтылық талдауы және тиімді параллель алгоритмдерді практика жүзінде қолданады.

5

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Пәннің мақсаты: зерттеу және кәсіби қызмет үшін шетел тілінде кәсіби және академиялық коммуникация дағдыларын қалыптастыру. Оқу курсы кәсіби және ғылыми мәтіндерді түсіну және талдау, ауызша және жазбаша коммуникацияны жүзеге асыру, кәсіби және академиялық терминологияны қолдану, зерттеу нәтижелерін шетел тілінде академиялық және кәсіби ортада ұсыну және талқылау қабілетін қалыптастырады.

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Пән бағдарламалық өнімнің өмірлік циклін стратегиялық басқаруға бағытталған. Магистранттар нарық зерттеуі, жол карталарын құру, Agile / Lean әдістемелері, талаптар басымдығын белгілеу, метрикалар, UX, релиз менеджменті және команда ынтымақтастығын үйлестіруді үйренеді.

[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 агенттерге мақсатты мінез‑құлықты орталарда үйрететін алгоритмдерді жан‑жақты зерттейді. Магистранттар Markov шешім процестері, динамикалық бағдарламалау, TD‑learning, саясат градиенттері, actor‑critic, қуатты көпқарсылықты RL, үлгі‑базалық әдістер, зерттеу‑пайдалану стратегиялары және тәжірибе буферлерін меңгереді.

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Пән магистранттарге масштабталатын және қатеге төзімді бұлттық қызметтерді жасауды үйретеді. Олар микросервис дизайнын, 12 факторлы принциптерді, серверсіз архитектураларды, CI/CD, код ретінде инфрақұрылымды, қауіпсіздіктің ең жақсы тәжірибелерін, бақылау мүмкіндігін және көп аймақты орналастыру әдістерін пайдаланады.

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Пән физика мен инженерлік есептерге машиналық оқытуды біріктіреді. Магистранттар ғылыми деректер жинау, физикаға негізделген нейрондық желілер, эмпирикалық бағдарлы модельдер, белгісіздікті бағалау, симуляция негізінде оқыту, суррогат модельдер және сенімді эксперименттік дизайн әдістерін меңгереді.

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Пән ғылыми есептерді көпядролы процессорлар мен кластерлерде параллельді түрде шешу әдістерін үйретеді. Магистранттар MPI, OpenMP, CUDA, үлестірілген жад модельдері, жүктемені теңестіру, кэштиімді алгоритмдер, қателерді дербес анықтау және нәтижелердің масштабталуын талдайды.

[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)

Пәннің мақсаты – күрделі бағдарламалық жүйелерге арналған озық архитектуралық шешімдерді жобалау. Магистранттар микроқызметтер, доменге бағытталған жобалау, оқиғалы архитектура, контейнерлеу, масштабтау, өнімділік пен техникалық қарызды бағалау, архитектуралық құжаттама әзірлеу, жүйелік қауіпсіздікті және интеграцияны қамтамасыз етуді меңгереді.

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Пән формальды әдістер мен автоматтандырылған тестілеуге баса назар аударады. Магистранттар сынаққа негізделген даму (TDD), мінез-құлыққа негізделген даму (BDD), статикалық талдау, модельге негізделген тестілеу, қақпақталушы талдау, fuzzing, үздіксіз верификация құбырлары, сапа метрикалары және сертификаттау талаптарын меңгереді.

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Пән ағынды деректер және есеп жүктемелерін GPU да оңтайландыруды үйретеді. Магистранттар CUDA, OpenCL, HIP, жады иерархиясын басқару, warp таймдау, параллелизм үлгілері, өнімділік профайлдау, mixed precision және көп GPU масштабтауы бойынша тәжірибе жинайды.

[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)

Пән үлкен ауқымды үлестірілген оқыту алгоритмдерін терең зерттейді. Магистранттар градиентті қысуды, асинхронды SGD, параметр серверінің архитектурасын, pipeline параллелизмін, модельді бөлуді, қателерге төзімділікті оқытуды, федеративті және бөлінген оқытуды және оқыту аналитикасына арналған телеметрияны меңгереді.

[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)

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.

[АБ1+MT+АБ2+Емтих] (100)

Пән жасанды интеллект жүйелерінің этикалық, құқықтық және әлеуметтік салдарын сараптайды. Магистранттар әділеттілік, түсіндірмелік, құпиялық, бейтараптықты азайту, есеп берушілік, ESG стандарттары, нормативтік талаптар және жауапты AI басқару шеңберлерін әзірлейді.

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.