Мазмұнға өту
QAIRU — Qazaq AI Research University
Жеке кабинет
QAIRUМагистратураAI+X · бейіндік

AI+X · бейіндік магистратура

Өндірістік және цифрлық ортада жасанды интеллект технологияларын әзірлеу, енгізу және қолдану бойынша практикаға бағытталған инженер-мамандар дайындау.

Код: 7M06102Мерзімі: 1 жылКөлемі: 60 кр.Траекториялар: 3
01 — Бағдарлама туралы

Мақсаты мен тұжырымдамасы

Білім беру бағдарламасының мақсаты – жасанды интеллект технологияларын әзірлеу, енгізу және өндірістік ортада қолдану саласында жоғары білікті практикалық және инженерлік мамандар даярлау, сондай-ақ цифрлық және индустриялық жүйелерді интеллектуалдандыру үшін AI шешімдерін әзірлеу, интеграциялау және басқару құзыреттерін қалыптастыру.

«7M06102 AI+X» білім беру бағдарламасы өндірістік және цифрлық ортада жасанды интеллект технологияларын қолдануға бағытталған практикалық және инженерлік мамандарды даярлауға арналған. Бағдарлама білім алушылардың машиналық оқыту, өндірістік аналитика, деректер инженериясы, AI жүйелерінің архитектурасы, MLOps, IoT және интеллектуалды инфрақұрылымдар саласындағы құзыреттерін қалыптастырады.

Оқу процесі практикалық кейстерге, индустриялық міндеттерді шешуге, AI жүйелерін жобалау мен енгізуге, сондай-ақ цифрлық трансформация жағдайында интеллектуалды шешімдерді қолдануға бағытталған.

Бағдарлама түлектері өндірістік кәсіпорындарда, IT-компанияларда, AI және Data Science бағытындағы ұйымдарда, цифрлық платформаларда және жоғары технологиялық индустрияларда кәсіби қызмет атқара алады.

Коды мен атауы7M06102 AI+X (бейіндік)
Білім беру саласы7M06 — Ақпараттық-коммуникациялық технологиялар
Оқу мерзімі1 жыл · 3 триместр, әрқайсысы 10 апта
Көлемі60 академиялық кредит
ДеңгейіБХСЖ / ҰБШ / СБШ бойынша 7-деңгей
ДәрежеТехника және технологиялар магистрі
Қорытынды аттестаттауМагистрлік жобаны қорғау
Түсу шарттары
02 — Траекториялар

Мамандану бағытын таңдаңыз

Траектория 1

Industrial AI and Smart Systems

Өнеркәсіп пен зияткерлік инфрақұрылымға арналған ЖИ: болжамды диагностика, цифрлық егіздер, IoT және Edge AI, өндірістік және энергетикалық процестерді оңтайландыру.

  • Өнеркәсіптік AI және болжамды диагностика
  • Цифрлық егіздер
  • Өнеркәсіптегі IoT және Edge AI
Траектория 2

AI Systems Engineering and Security

AI жүйелерінің инженериясы: архитектура, MLOps, деректер инженериясы, таратылған және бұлттық жүйелер, интеграция және енгізу, қауіпсіздік және тәуекелдерді талдау.

  • AI жүйелерінің архитектурасы және MLOps
  • Жетілдірілген машиналық оқыту
  • AI жүйелерін интеграциялау және енгізу
Траектория 3

AI for Unmanned Aerial Systems

Ұшқышсыз авиациялық жүйелерге арналған ЖИ: зияткерлік ұшқышсыз аппараттарды (ҰҰА) жобалау және бағдарламалау, компьютерлік көру, ройлық интеллект және киберқауіпсіздік.

  • ҰҰА үшін компьютерлік көру
  • Ройлық интеллект және көпагентті жүйелер
  • Ұшқышсыз авиациялық жүйелердің киберқауіпсіздігі
03 — Оқу жоспары

Бағдарлама неден тұрады

Сипаттаманы көру үшін пәнді басыңыз. Кредиттер — академиялық; бір кредит 30 академиялық сағатқа тең.

Міндетті пәндер16 кредит

Таңдау бойынша пәндер (траекториялар)19 кредит

Практика, зерттеу жұмысы, қорытынды аттестаттау25 кредит

04 — Оқыту нәтижелері

Не істей аласыз

  1. ОН1Цифрлық және индустриялық трансформация жағдайында ұйымдар мен өндірістік жүйелердің тиімділігін арттыруға бағытталған AI шешімдерін әзірлеу, жүйелік талдау әдістерін қолдану және деректерге негізделген басқарушылық шешімдер қабылдау.
  2. ОН2Деректерді жинау, сақтау, өңдеу және талдау әдістерін қолдану, аналитикалық құралдар мен визуализация технологияларын пайдалану арқылы күрделі техникалық және қолданбалы міндеттерді шешу.
  3. ОН3Машиналық оқыту және жасанды интеллект әдістерін қолдану, AI модельдерін жобалау, оқыту, тестілеу және оңтайландыру, олардың тиімділігін бағалау және өндірістік міндеттерді шешуде пайдалану.
  4. ОН4AI жүйелерінің архитектурасын жобалау, деректер инженериясы әдістерін қолдану, жоғары жүктемелі және масштабталатын интеллектуалды жүйелерді әзірлеу және корпоративтік инфрақұрылымдарға интеграциялау.
  5. ОН5AI модельдерін өндірістік ортаға енгізу, MLOps құралдарын қолдану, модельдердің өмірлік циклін басқару, мониторинг жүргізу және интеллектуалды жүйелердің сенімділігін қамтамасыз ету.
  6. ОН6Өнеркәсіптік процестерді, энергетикалық жүйелерді, IoT инфрақұрылымдарын және интеллектуалды өндірістік орталарды оңтайландыру үшін AI технологияларын қолдану және тиімді цифрлық шешімдер әзірлеу.
  7. ОН7Таратылған және бұлттық AI жүйелерін жобалау, деректер инфрақұрылымдарын басқару және жоғары жүктемелі есептеу орталарында интеллектуалды шешімдерді іске асыру.
  8. ОН8Генеративті AI негізінде цифрлық өнімдерді әзірлеу, олардың функционалдық мүмкіндіктерін анықтау, прототиптер жасау және AI шешімдерін практикалық ортаға енгізу.
  9. ОН9AI жүйелерін әзірлеу және енгізу барысында деректер қауіпсіздігін қамтамасыз ету, тәуекелдерді бағалау, киберқауіпсіздік талаптарын сақтау және интеллектуалды жүйелердің тұрақтылығын қамтамасыз ету.
  10. ОН10Бизнес-аналитика және жасанды интеллект саласында қолданбалы зерттеулер жүргізу, зерттеу нәтижелерін талдау және интерпретациялау, аналитикалық есептер мен техникалық құжаттамаларды дайындау, кәсіби және халықаралық ортада тиімді коммуникация жүргізу және нәтижелерді таныстыру.
05 — Мансап

Түлектер қайда жұмыс істейді

Түлектердің кәсіби қызмет саласы жасанды интеллект технологияларын әзірлеу және енгізу, деректерді өңдеу және талдау, цифрлық және өндірістік жүйелерді интеллектуалдандыру, сондай-ақ AI шешімдерін корпоративтік және өндірістік ортада қолданумен байланысты ұйымдарды қамтиды.

Бағдарлама түлектері IT-компанияларда, өндірістік және энергетикалық кәсіпорындарда, телекоммуникациялық ұйымдарда, цифрлық платформаларда, Smart Infrastructure және Industry 4.0 бағытындағы ұйымдарда, AI және Data Science орталықтарында, сондай-ақ жоғары технологиялық және инженерлік компанияларда кәсіби қызмет атқара алады.

«Жаңа мамандықтар атласындағы» мамандықтар: ЖИ технологы; жұмыс процестерін оңтайландыру маманы.

Деректер аналитигіДеректер инженеріМашиналық оқыту инженеріЖасанды интеллект инженеріAI жүйелерінің сәулетшісіMLOps инженеріКомпьютерлік көру маманыДеректерді өңдеу және талдау жөніндегі маманAI жүйелерін енгізу және сүйемелдеу жөніндегі маманӨндірістік және цифрлық жүйелерді оңтайландыру жөніндегі маманAI жобалар менеджеріЖоғары технологиялық ұйымдардың сарапшысыҚұрылымдық бөлімше басшысы және оның орынбасары
06 — Қабылдау мерзімдері

Жақын ағындар

Қалай түсуге болады
Ағын 1
  1. Өтінімдер қабылдау25 қазан — 7 қараша
  2. Оқуға қабылдау9 қараша — 13 қараша
  3. Оқу басталуы16 қараша
Ағын 2
  1. Өтінімдер қабылдау20 қараша — 5 желтоқсан
  2. Оқуға қабылдау7 желтоқсан — 11 желтоқсан
  3. Оқу басталуы14 желтоқсан
Ағын 3
  1. Өтінімдер қабылдау20 қаңтар — 5 ақпан
  2. Оқуға қабылдау8 ақпан — 12 ақпан
  3. Оқу басталуы15 ақпан

ЖИ саласында мансап бастауға дайынсыз ба?

Өтінім қалдырыңыз — қабылдау комиссиясы бағдарлама мен ағынды таңдауға көмектеседі.