Программа направлена на подготовку высококвалифицированных специалистов в области цифрового бизнеса и искусственного интеллекта. Обучающиеся получат глубокие знания в области управления цифровыми проектами, анализа данных, машинного обучения и разработки инновационных продуктов на основе искусственного интеллекта. Программа сочетает в себе теоретические знания и практические навыки, позволяя выпускникам успешно применять полученные знания в быстро меняющейся цифровой среде. Выпускники программы востребованы в различных сферах, включая IT-компании, консалтинг, финансы и стартапы.. Также изучаются методы проведения научных исследований по актуальным проблемам менеджмента, включая использование информационных технологий для анализа процессов и проектов с использованием баз данных, банков знаний.
Приемная комиссия
(7172) 64-57-10
info@astanait.edu.kz
Пн-Пт 9:00 — 18:00
Подготовка высококвалифицированных специалистов в области бизнес-аналитики, управления инновациями и искусственного интеллекта в рамках междисциплинарной образовательной программы, объединяющей элементы менеджмента, цифровых технологий и аналитики данных. Выпускники смогут эффективно применять современные управленческие и технологические решения в международных и отечественных компаниях, стартапах, консалтинговых структурах и научно-исследовательских организациях с использованием технологий ИИ.
Целью курса является формирование иноязычной профессионально — ориентированной коммуникативной компетенции магистрантов, позволяющей интегрироваться в международную профессиональную среду для межкультурного и профессионального общения.
Содержание курса направлено на формирование системных представлений о психологических закономерностях управленческой деятельности, специфики использования социально — психологических знаний в структуре деятельности менеджера и освоении навыков анализа социально-психологических принципов, лежащих в основе эффективного управления.
Содержание курса направлено на приобретение магистрантом знаний о свойствах науки как вида познания и социально-культурного феномена в её историческом развитии; формирование системных представлений об общих закономерностях научного познания в его историческом развитии и изменяющемся социокультурном контексте.
Содержание курса направлено на приобретение магистрантом знаний о теоретических основах педагогической теории и педагогического мастерства, управлении учебно-воспитательным процессом для преподавания в высшей школе, формирование представления об основных категориях педагогики, о месте, роли и значении педагогики высшей школы, понимание базовых принципов современной педагогики и методических подходов к решению педагогических задач высшей школы.
Педагогическая практика представляет собой вид практической деятельности магистрантов, включающий в себя преподавание специальных дисциплин, организацию учебной деятельности студентов, научно-методическую работу по предмету, получение умений и навыков в работе преподавателя.
Курс направлен на углубленное изучение современных методов ИИ, включая глубокое обучение, нейросетевые архитектуры, усиленное обучение и генеративные модели. Особое внимание уделяется практическому применению алгоритмов и работе с библиотеками TensorFlow и PyTorch в реальных задачах.
Цель курса состоит в том, чтобы предоставить студентам глубокое понимание практического применения искусственного интеллекта в различных отраслях и оценить его социальное и этическое воздействие. Обучающиеся изучат реальные примеры применения ИИ, такие как компьютерное зрение, обработка естественного языка, рекомендательные системы и автономные системы. Курс также охватит вопросы этики, связанные с использованием ИИ, включая проблемы предвзятости данных, конфиденциальности и ответственности алгоритмов.
Курс направлен на формирование у обучающихся системного мышления, позволяющего им анализировать текущее состояние бизнеса, выявлять области для улучшения и разрабатывать стратегии цифровой трансформации.
• анализировать текущее состояние бизнеса и выявлять области для улучшения с помощью цифровых технологий.
• Разрабатывать стратегии цифровой трансформации, соответствующие целям бизнеса.
• Принимать обоснованные решения в области цифрового бизнеса и применения ИИ в бизнесе.
Цель курса «Машинное обучение для бизнеса» заключается в подготовке специалистов, способных применять методы машинного обучения для решения реальных бизнес-задач. Обучающиеся изучат основные алгоритмы машинного обучения, научатся разрабатывать и обучать модели, а также применять их для прогнозирования, классификации и кластеризации данных. Курс фокусируется на практических аспектах применения машинного обучения в бизнесе, таких как анализ клиентского поведения, оптимизация маркетинговых кампаний, прогнозирование продаж и выявление мошеннических действий.
Дисциплина нацелена на формирования у магистрантов широкого понимания методологии исследований, навыков критического чтения научной литературы и разработки исследовательского инструментария.
В рамках дисциплины магистрантам предлагаются разнообразные стратегии и инструменты для создания интерактивной и стимулирующей учебной среды. В ходе курса обучающиеся изучают различные активные методы, такие как групповые проекты, ролевые игры, обратная связь и дискуссии, использование технологий и инструментов для интерактивного обучения и пути адаптации их к специфике IT-дисциплин и интеграции практических заданий и проектов в учебный процесс.
Этот модуль предназначен для укрепления научных и сквозных навыков студентов, особенно в отношении научных исследований и общения в среде английского языка. Курсы охватывают несколько областей научных навыков, включая навыки научного общения и презентации, теорию науки, научную методологию и навыки командной работы.
Обучающиеся изучат современные методы сбора, хранения и обработки больших данных, освоят инструменты и технологии для анализа данных, а также научатся строить прогнозные модели и визуализировать результаты анализа. Курс направлен на развитие аналитического мышления и навыков принятия решений на основе данных, что является ключевым требованием для успешной работы в цифровой экономике. Научатся эффективно работать с большими объемами данных, извлекать из них ценную информацию и применять полученные знания для принятия обоснованных бизнес-решений
Этот модуль предназначен для укрепления научных и сквозных навыков студентов, особенно в отношении научных исследований и общения в среде английского языка. Курсы охватывают несколько областей научных навыков, включая навыки научного общения и презентации, теорию науки, научную методологию и навыки командной работы.
Курс направлен на формирование у студентов управленческих компетенций в области оптимизации бизнес-процессов, операционного планирования и логистики с использованием технологий искусственного интеллекта. В рамках дисциплины изучаются методы применения машинного обучения для прогнозирования спроса, управления запасами, планирования ресурсов и повышения эффективности цепочек поставок. Особое внимание уделяется разработке и внедрению интеллектуальных управленческих решений, основанных на анализе данных в режиме реального времени.
Курс направлен на изучение стратегического использования искусственного интеллекта (ИИ) и бизнес-аналитики для повышения конкурентоспособности компаний. Обучающиеся освоят методы анализа данных, прогнозирования, автоматизации решений и разработки ИИ-стратегий для бизнеса.
Курс направлен на подготовку специалистов, способных интегрировать блокчейн и искусственный интеллект для создания инновационных решений в сфере цифрового бизнеса. Обучающиеся изучат принципы работы блокчейна, его применение в различных отраслях, а также способы сочетания блокчейна с алгоритмами машинного обучения для повышения безопасности, прозрачности и эффективности бизнес-процессов.
Курс изучает передовые инновации в сфере искусственного интеллекта (ИИ) и их роль в развитии предпринимательства. Обучающиеся познакомятся с ключевыми технологиями, стратегиями создания ИИ-стартапов, бизнес-моделями и механизмами привлечения инвестиций. Курс сочетает теоретические знания, анализ успешных кейсов и практическую работу над собственными проектами, обучающиеся смогут разрабатывать инновационные ИИ-решения, строить устойчивые бизнес-модели, привлекать инвестиции и управлять ИИ-стартапами.
Данный курс направлен на формирование у обучающихся целостного представления о взаимосвязи этических, правовых и технологических аспектов разработки и внедрения систем искусственного интеллекта в условиях цифровой трансформации. В рамках модуля осваивают методы обеспечения защиты информационных систем с использованием современных алгоритмов машинного и глубокого обучения. Особое внимание уделяется технологиям интеллектуального анализа угроз, обнаружения и предотвращения кибератак, а также проектированию адаптивных систем безопасности, способных эффективно функционировать в условиях эволюционирующих киберугроз. Вторая часть курса охватывает ключевые вопросы этики и государственного регулирования в области ИИ. Изучаются фундаментальные этические принципы, включая справедливость, транспарентность, подотчётность и недопущение дискриминации, а также анализируются потенциальные социальные последствия широкомасштабного внедрения ИИ. Рассматриваются современные нормативно-правовые подходы к регулированию ИИ как на национальном, так и на международном уровнях. Курс формирует способность к критическому мышлению, междисциплинарному анализу и принятию обоснованных решений в сфере ответственного и безопасного применения технологий искусственного интеллекта.
Целью НИРМ является развитие способности самостоятельного выполнения научно-исследовательской работы, связанной с решением профессиональных задач, необходимой в дальнейшей научно-профессиональной деятельности магистров-менеджеров и магистров-маркетологов. НИРМ помогает систематизировать, закрепить и расширить теоретические знания, развивать статистические методы в управлении проектами, овладеть элементами самостоятельной исследовательской работы.
Тезис представляет собой письменную стипендиальную работу, в которой должно быть документально подтверждено, что кандидат самостоятельно способен применять научные и практические методы для обработки сложных задач, взятых из определенных предметных областей, включая не только конкретные отдельные технические детали, но и более широкие последствия. Диссертация объединяет компетенции, полученные в результате исследований, и применяет их к теме диссертации, предпочитаемой в той же компании, что и тематическое исследование, и проект. Он обеспечивает научный анализ и анализ, охватывающий весь спектр образовательной программы и соответствующую научную проблему.
базовые курсы по искусственному интеллекту в рамках этапа 0 инновационной программы AI-Sana.
курс «Технологии и приложения искусственного интеллекта» на платформе Huawei, Google, Microsoft.