ҚазРусEng
ҚазРусEng

Computational Science

7M06104 Computational Science

Кәсіптендіру пәндері: алгоритмдер және деректер құрылымы, сондай-ақ деректер базасы.

«7M06104 Есептеу ғылымдары» мамандығы бойынша магистрлік бағдарлама студенттерге информатика, математика және ғылыми зерттеулерді біріктіретін пәнаралық сала туралы жан-жақты түсінік беруге арналған. Бұл бағдарлама студенттерге күрделі ғылыми және инженерлік есептерді шешу үшін есептеу модельдерін және имитациялық модельдеуді дамыту үшін білім мен дағдыларды береді. Курстық жұмыстар мен практикалық жобалар арқылы студенттер бағдарламалау, алгоритмдерді әзірлеу, деректерді талдау және жоғары өнімді есептеулерде тәжірибе жинақтайды. Бұл бағдарламаның түлектері ғылыми зерттеулер, инженерия, деректерді талдау және бағдарламалық жасақтама жасау сияқты салаларда мансапқа дайындалады, мұнда есептеу тәсілдері білімді ілгерілетуде және нақты әлемдегі мәселелерді шешуде шешуші рөл атқарады.

Байланыс

Қабылдау комиссиясы

(7172) 64-57-10
info@astanait.edu.kz

Дс-Жм 9:00 — 18:00

Білім беру бағдарламасының мақсаты

Білім беру бағдарламасының мақсаты — үлкен білімді модельдеу, алгоритмдеу және талдау саласындағы жоғары білікті ғылыми және қолданбалы мамандар мен бағдарламалық қамтамасыз ету инженерлерін, сонымен қатар ақпараттық технологиялар индустриясы мен бағдарламалық қамтамасыз ету мен ақпараттық жүйелердің менеджерлері мен менеджерлерін даярлауды қамтамасыз ету. Қазақстан Республикасы экономикасының әр түрлі салаларындағы мәліметтерді қорғауға және өңдеуге байланысты пәнаралық салалар.

Маманның лауазымдарының тізімі

Мансап мүмкіндіктері
  • Дерекқор администраторы;
  • Бағдарламалық жасақтаманы әзірлеуші;
  • Жүктемелі қолданбаларды әзірлеуші;
  • AI әзірлеушісі;
  • Өнімді құрылғыларды есептеуші;
  • Математикалық модельдер құрушы;
  • Есептік тәжірибелер бағдарламалаушысы;
  • Ұйым басшысы;
  • Құрылымдық бөлімше басшысының орынбасары;
  • Құрылымдық бөлімше басшысы;
  • Республикалық орталықтың сарапшысы;
  • Ұлттық, ғылыми-практикалық орталықтың, ЖОО қызметкері;
  • Жасанды нейрондық желіні дамыту инженері;
  • Кванттық есептеу технологы;
  • Перифериялық есептеулердің инженер-технологы;
  • Квант компьютерінің талдаушысы.

M094 – Ақпараттық технологиялар

Оқу бағдарламалары

«7M06104 Есептеу ғылымдары» білім беру бағдарламасы бойынша техникалық ғылымдар магистрі

Берілетін дәреже

2 жыл

Оқу мерзімі

Оқыту нәтижелері

  • Дифференциалдық теңдеулерді ақырғы айырмашылық әдістерімен, көлемдермен немесе элементтермен жақындатуға негізделген есептеу математикасының әдістері мен алгоритмдерін әзірлеу.
  • Материалдық логика мен есептелу теориясының элементтерін қолданатын жоғары өнімді алгоритмдерді қосқанда, конвергенция мен дұрыстық үшін есептеу әдістері мен айырмашылық схемаларына іргелі талдау жасау.
  • Дұрыс құрылымды, қисық сызықты, құрылымсыз есептеу торларын құру және қолдану арқылы күрделі геометриялы аймақтарда есептер шығару.
  • Нәтижелерді тиімді болжау үшін терең оқытуға, бекітіп оқытуға, генеративті қарсылас желілерге негізделген деректерді жинау әдістерін қолдану.
  • Инженерлік есептердің параллельді есептеу алгоритмдерін жасау және оларды жоғары өнімді жүйелерге енгізу, кванттық есептеу алгоритмдерін құру.
  • Стохастикалық модельдеу әдістерін қолдана отырып, әр түрлі салалардан ықтимал процестердің есептеу модельдерін жасау және жүргізу.
  • Өндірістің әр түрлі салаларында нақты эксперименттерге негізделген есептеу жүйесін бейімдеу және тестілеу үшін параметрлерді табу үшін деректерді талдау әдістерін қолдану.
  • Заманауи өзекті мәселелерді шеше отырып, тәуелсіз ғылыми зерттеулер жүргізу, нәтижелерді рейтингтік журналдарда жариялау және конференцияларда сөйлеу.
  • Жобалық менеджменттің, деректер ғылымы, ақпараттық қауіпсіздіктің сабақтас салаларында білімге ие болу.

Құжаттар

БІЛІМ БЕРУ БАҒДАРЛАМАСЫНЫҢ ҚҰЖАТТАРЫ

ДАМУ ЖОСПАРЫ

Оқу пәндер

Базалық пәндер циклі

Жоғары оқу орны компоненті

Басқару психологиясы

Курстың мазмұны басқарушылық іс-әрекеттің психологиялық заңдылықтары, менеджер іс-әрекетінің құрылымында әлеуметтік-психологиялық білімді қолдану ерекшеліктері туралы жүйелі идеяларды қалыптастыруға және тиімді басқарудың негізінде жатқан әлеуметтік-психологиялық принциптерді талдау дағдыларын игеруге бағытталған.

Жоғары мектеп педагогикасы

Курстың мазмұны педагогикалық теорияның және педагогикалық шеберліктің теориялық негіздері туралы білімді алуға, жоғары оқу орындарында оқыту үшін оқу үдерісін басқаруға, педагогиканың негізгі категориялары, жоғары білім беру педагогикасының орны, рөлі мен маңызы туралы түсінік қалыптастыруға, қазіргі заманғы педагогиканың негізгі принциптерін түсінуге және жоғары оқу орындарының педагогикалық мәселелерін шешудің әдістемелік тәсілдеріне бағытталған.

Шет тілі (кәсіби)

Курстың мазмұны магистранттардың мәдени-кәсіби қарым-қатынас мақсатында халықаралық кәсіби ортаға енуіне мүмкіндік беретін кәсіби-бағытталған коммуникативті құзыреттілікті қалыптастыруға бағытталған.

Педагогикалық практика

Педагогикалық практика арнайы пәндерді оқытуды, студенттердің оқу қызметін ұйымдастыруды, пән бойынша ғылыми-әдістемелік жұмысты, оқытушының жұмысында іскерліктер мен дағдыларды алуды қамтитын магистранттардың практикалық қызметінің түрі болып табылады.

Ғылым тарихы мен философиясы

Курс магистранттың ғылыми қасиеттері және оның тарихи дамуындағы әлеуметтік-мәдени феномені туралы білім алуына; оның тарихи дамуы мен кұбылатын әлеуметтік-мәдени контекстегі ғылыми білімнің жалпы заңдылықтары туралы жүйелік көзқарас қалыптастыруға бағытталған.

Базалық пәндер циклі

Таңдау компоненті

Нейрондық желілерге кіріспе

Бұл пән AI жүйесіне өзін -өзі үйренуге мүмкіндік беретін, кері оқыту алгоритміне негізделген, терең оқыту теориясын машиналық оқыту теориясына және оның бөліміне енгізу үшін қажет математика мен информатика бөлімдерін зерттеуді қамтиды. Бұл бөлім суретті тану, кескінді құру және 3D, мәтін мен дыбысты тану сияқты тапсырмаларды қамтиды және қазіргі заманғы машиналық оқытуда кең тараған бағыттардың бірі болып табылады.

Есептеу геометриясы

Бұл курс магистранттарды есептеу геометриясының тұжырымдамалары мен әдістері, оның ішінде елестету, басқару және геометриялық объектілерді талдаумен таныстырады. Магистранттар геометриялық мәселелерді шешуге арналған әртүрлі алгоритмдер мен мәліметтер құрылымын, мысалы, компьютерлік графика, компьютерлік көру, робототехника, географиялық ақпараттық жүйелер (GIS) сияқты салалардағы қосымшалар туралы біледі.

Жартылай дифференциалдық теңдеулер

Бұл курс магистранттарді дербес туындылы дифференциалдық теңдеулер негіздеріне, оның ішінде жіктеулерге, шекаралық және бастапқы құндылықтарға, аналитикалық шешімдерді ұсынады. Магистранттар дербес туындылы дифференциалдық теңдеулерді модельдеуге және сұйықтық динамикасы, жылу беру және оңтайландыру сияқты көптеген мәселелердің кең ауқымына қолдануды үйренеді.

Стохастикалық модельдеу

Бұл пән стохастикалық модельдеу негіздеріне, Монте -Карло әдістерін практикада қолдануға, стохастикалық дифференциалдық теңдеулерді шешуге, практикалық есептерді шешудің ықтималдық модельдеуіне негізделген.

Марков тізбектері және шешім қабылдау үрдістері

Бұл пән Марков тізбектерін зерттеуді қамтиды, онда әрбір элемент толығымен алдыңғы элементпен анықталады. Бұл тізбектер жасанды интеллекті белгілі бір ортадағы агент мінез -құлқымен байланыстыру мәселелерін тұжырымдауда кеңінен қолданылады, мысалы, нақты ортадағы робот, мысалы, күшейтуге үйрету. Пәнді оқу нәтижесінде студент білуі керек: процестердің стохастикалық динамикасын сипаттайтын ықтималдық модельдерді құру әдістерін; кезек жүйелерін; стохастикалық жүйелердің шешімдерінің қасиеттерін орната білу.

Жоғары өнімді есептеулер

Пәннің мақсаты — жоғары өнімді есептеулер платформаларын қолданудың негізгі әдістерін, жоғары өнімді қосымшалардың өнімділігін өлшеудің, бағалаудың және талдаудың әдістерін, сонымен қатар ;оғары өнімді есептеулерді басқарудағы әкімшіліктің, жүктеме мен ресурстарды басқарудың рөлін зерттеу. Студенттер негізгі ғылыми мәселелерді шешуде технологияны қолдануға байланысты мәселелермен танысады.

Бейіндеуші пәндер циклі

Жоғары оқу орны компоненті

Есептеу ғылымдарына арналған математика

Бұл пән математикалық физиканың детерминистикалық және ықтималдық теңдеулерінің сандық шешімдеріне, техникалық өндіріс пен қаржы секторында қолданылатын қолданбалы модельдерге негізделген есептеу ғылымдарының мамандандырылған пәндерін меңгеруге қажетті математикалық курстарға кіріспе болып табылады, яғни қарапайым дифференциалдық теңдеулер теориясын, олардың типтелуі мен аналитикалық шешудің негізгі әдістерін, дербес туындылы дифференциалдық теңдеулерге кіріспені қамтиды.

Оқытудың әдістері мен стратегиялары

Бұл курс көмекші педагогикалық жағдайларда оқу процесін орналастыру мен ұйымдастыру үшін инновациялық педагогикалық әдістер мен қолайлы тәсілдерді зерттейді.

Сандық әдістер және компьютерлік модельдеу

Бұл пән физикалық процестерді модельдеу саласындағы сандық әдістердің негіздерін, оның ішінде алгебралық сандық әдістерді, сандық интегралдауды және жартылай дифференциалдық теңдеулерді сандық шешуді зерттеуді қамтиды, сонымен қатар ақырғы айырымдар әдістеріне кірісуді зерттейді.

Қолданбалы математикалық модельдер

Бұл пән өндірісте қолданылатын жалпы математикалық модельдерге және оларды сандық әдістермен шешуге бағытталған. Пәнді меңгерген кезде студент білуі керек: «жыртқыш-жыртқыш», жылу өткізгіштік теңдеуі және т.б сияқты негізгі математикалық модельдер; гидродинамика, сүзу, химиялық реакциялардың негізгі модельдері; істей алады: модельдің конвергенциясын жуықтап және зерттей алады; қолданбалы есептерді шешу үшін негізгі сандық әдістерді қолдану.

Зерттеу практикасы

Зерттеу практикасы

Есептеу ғылымындағы кейс-стади

Есептеу ғылымындағы кейс-стади

Бейіндеуші пәндер циклі

Таңдау компоненті

Адаптивті есептеу торлар теориясы

Бұл пән аумақтың белгілі бір қасиеттеріне бейімделетін құрылымсыз және құрылымдық торларды құру әдістеріне және оларды осы облыстардағы сандық есептерді шешу үшін қолдануға арналған.
Құрылымдық торлардың теңестіру әдістері сияқты әдістері, Томпсон әдісі және Делунай триангуляциясы, Вороной диаграммасы сияқты құрылымдалмаған торлардың әдістері қарастырылады.

Физикаға негізделген нейрондық желілер

Физикаға негізделген нейрондық желілер

Генеративті алгоритмдер

Бұл курс магистранттарді вариативті автокодерлер (VAES), генеративті-қарсылас және автомобильдерлік модельдер сияқты түрлі генеративті модельдеу әдістері мен алгоритмдермен таныстырады. Магистранттар генеративті модельдерді жобалауға, оқытуға және бағалауға, сондай-ақ олардың егістікке қосымшаларды компьютерлік көру, табиғи тілді өңдеу және деректерді синтезі сияқты зерттеуді үйренеді.

Жобаның мүдделі тараптарын басқару

Курс жобаның мүдделі тараптарын (мүдделі тараптарды) басқаруды зерттеуге арналған. Магистранттар негізгі мүдделі тараптарды анықтау мен жүйелеуге, олардың мақсаттарын бағалауға, олар туралы ақпарат жинауға және осы деректерді жобаны басқару процесінде пайдалануға бағытталған жобаның сыртқы және ішкі ортасының негізгі принциптері мен талдауын қарастырады. Ол сондай-ақ негізгі мүдделі тараптардың үміттерін басқарумен бірлесіп жұмыс істеу үшін келіссөздер жүргізу және мүдделі тараптарды тартуды қарастырады.

IT жобаларды басқару

Бұл өнімнің өмірлік циклі бойына стратегиялық жоспарлауға, дамытуға және сәтті орындалуына бағытталған пән. Ол тұтынушылардың қажеттіліктерін қанағаттандыратын және бизнес мақсаттарына жауап беретін құнды және сатылатын өнімдерді жасауға бағытталған қызмет пен жауапкершіліктің кең ауқымын қамтиды.

Жобаны басқарудағы сервис үлгісі

Курс компания қызметін ұйымдастырудағы сервистік тәсілдің саласын қамтиды; ішкі бөлімшелер және/немесе сыртқы мердігерлер ұсынатын қызмет көрсету құралдары мен қызметтері.

Гетерогенді параллельдеу

Бұл курс гетерогенді, жаппай параллель процессорларды бағдарламалаудың түсінігі, тілдері, әдістері мен өрнектері болып табылады. Ол гетерогенді есептеу архитектураларын, бағдарламалық жасақтаманы бағдарламалау модельдерін, жадты іске қосу әдістері мен параллель алгоритмдерді қамтиды.

Пысықтау арқылы оқып үйрену

Бұл курс студенттерді арматуралық оқытудың негіздерімен таныстырады. Бұл курсты аяқтағаннан кейін студент: Марковтың шешім қабылдау процесі ретінде мәселелерді ресімдей алады; Барлаудың негізгі әдістері мен барлау мен пайдалану арасындағы келісімді түсіну; Оңтайлы шешімдер қабылдаудың әмбебап құралы ретінде құндылық функцияларын түсіну; Өндірістік бақылау мәселелерін шешудің тиімді әдісі ретінде динамикалық бағдарламалауды қалай енгізу керектігін білу.

Кванттық есептеулер

Бұл пән кванттық есептеу әдістерін және олардың классикалық есептеу әдістерінен артықшылығын зерттеуді қамтиды. Курс есептеудің күрделілігінің классикалық теориясының негізгі ережелерін, кванттық есептеудің қақпалы моделін, әмбебап қақпалар жиынтығын, кванттық Фурье түрленуіне негізделген кванттық есептеу алгоритмдерін, атап айтқанда, Шор алгоритмін, кванттық іздеу алгоритмдерін, кванттық модельдеу алгоритмдерін қамтиды. физикалық жүйелер, кванттық қателерді түзетуге кіріспе және қателіктерге төзімді есептеулер, гибридті кванттық-классикалық алгоритмдер, атап айтқанда, вариациялық кванттық алгоритмдер.