QAIRUМагистратураAI+X · ғылыми-педагогикалық

AI+X · ғылыми-педагогикалық магистратура

Жасанды интеллект жүйелерін әзірлеу, енгізу және басқару бойынша ғылыми және инженерлік мамандар дайындау — зерттеу және педагогикалық практикамен.

Код: 7M06101Мерзімі: 2 жылКөлемі: 120 кр.Траекториялар: 3

01 — Бағдарлама туралы

Мақсаты мен тұжырымдамасы

Білім беру бағдарламасының мақсаты – жасанды интеллект жүйелерін әзірлеу, енгізу және басқару, деректерді талдау және өңдеу, сондай-ақ күрделі цифрлық және өнеркәсіптік жүйелерді интеллектуалдандыру саласында жоғары білікті ғылыми және инженерлік мамандарды даярлау.

«7M06101 AI+X» білім беру бағдарламасы цифрлық және өнеркәсіптік жүйелерді интеллектуалдандыру жағдайында күрделі ғылыми және қолданбалы міндеттерді шешуге арналған жасанды интеллект технологияларын әзірлеу, енгізу және қолдану саласында мамандарды даярлауға бағытталған.

Магистранттар машиналық оқыту, деректер инженериясы, компьютерлік көру, интеллектуалды жүйелер архитектурасы, MLOps және цифрлық инфрақұрылымдарды құру әдістерін меңгереді.

Бағдарлама іргелі дайындықты практикалық және зерттеу қызметімен үйлестіреді және нақты индустриялық міндеттерді шешуге бағытталған.

Коды мен атауы	7M06101 AI+X (ғылыми-педагогикалық)
Білім беру саласы	7M06 — Ақпараттық-коммуникациялық технологиялар
Оқу мерзімі	2 жыл · 6 триместр, әрқайсысы 10 апта
Көлемі	120 академиялық кредит
Деңгейі	БХСЖ / ҰБШ / СБШ бойынша 7-деңгей
Дәреже	Техника ғылымдарының магистрі
Қорытынды аттестаттау	Магистрлік диссертацияны 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 пәндер34 кредит

Пән басқару процестеріндегі психологиялық факторларды, көшбасшылық стильдерді, мотивация модельдерін, ұйымдық мінез-құлықты, шешім қабылдау стратегияларын, тұлғааралық өзара әрекеттесуді, қақтығыстарды басқаруды, эмоционалдық интеллектті, кәсіби коммуникацияны, басқару тиімділігін арттыру әдістерін, ұйымдық мәдениетті зерттейді

Пән жоғары білім беру жүйесіндегі оқыту теорияларын, дидактикалық модельдерді, оқу бағдарламаларын жобалауды, бағалау құралдарын, цифрлық білім беру технологияларын, академиялық коммуникацияны, студенттердің оқу нәтижелерін қалыптастыру тәсілдерін, интерактивті оқыту әдістерін, білім беру сапасын қамтамасыз ету механизмдерін қарастырады

Пән кәсіби саладағы шетел тілін қолдануды, ғылыми мәтіндерді талдауды, академиялық жазуды, терминологияны меңгеруді, кәсіби коммуникацияны дамытуды, презентация жасауды, ғылыми жарияланымдарды түсінуді, халықаралық академиялық ортада тиімді қарым-қатынас орнатуды қамтиды

Пән ғылым дамуының тарихи кезеңдерін, ғылыми таным әдістерін, философиялық тұжырымдамаларды, ғылыми парадигмаларды, зерттеу әдіснамасын, ғылымдағы этикалық мәселелерді, ғылыми ойлауды қалыптастыруды, ғылыми білімнің эволюциясын талдауды қамтиды

Пәннің мақсаты – AI жүйелерінің қауіпсіздігін қамтамасыз ету және тәуекелдерін талдау әдістерін меңгеру. Adversarial attacks, AI governance, cybersecurity frameworks, data privacy, model robustness, explainable AI (XAI), threat modeling және AI Ethics пен Responsible AI халықаралық стандарттары қарастырылады.

Пәннің мақсаты – AI өнімдерін басқару және цифрлық трансформация стратегияларын жүзеге асыру құзыреттерін қалыптастыру. Agile, Scrum, Lean Startup, product discovery, roadmap planning, customer development, AI product lifecycle, цифрлық платформалар, change management және AI шешімдерін бизнес-процестерге интеграциялау қарастырылады.

Пәннің мақсаты – генеративті AI негізінде цифрлық өнімдерді әзірлеу тәсілдерін меңгеру. Large Language Models (LLM), prompt engineering, OpenAI API, LangChain, Retrieval-Augmented Generation (RAG), multimodal AI, контент генерациялау, прототиптеу және AI шешімдерін бизнес ортаға енгізу қарастырылады.

Таңдау бойынша пәндер (траекториялар)30 кредит

Industrial AIӨнеркәсіптік жасанды интеллект және болжамды диагностикаПәннің мақсаты – өнеркәсіптік жабдықтарды болжамды диагностикалау үшін AI әдістерін меңгеру. Predictive maintenance, anomaly detection, sensor analytics, time-series forecasting, SCADA/IoT деректерін өңдеу, TensorFlow, PyTorch және өндірістік жүйелердің сенімділігін арттыру әдістері қарастырылады.

Industrial AIЦифрлық егіздер және зияткерлік инфрақұрылымдық жүйелерПәннің мақсаты – зияткерлік инфрақұрылымдық жүйелерге арналған цифрлық егіздер технологияларын меңгеру. Simulation modeling, IoT integration, real-time monitoring, BIM/GIS integration, predictive analytics, инженерлік объектілердің виртуалды модельдері және күрделі өндірістік әрі энергетикалық жүйелерді оңтайландыру қарастырылады.

ҰҰАҰшқышсыз авиациялық жүйелерді интеллектуалды басқару технологияларыПән ұшқышсыз авиациялық жүйелерді интеллектуалды басқарудың теориялық және практикалық негіздерін меңгеруге бағытталған. Курста ұшу динамикасы, навигация және позициялау жүйелері, миссияны жоспарлау, автоматты және автономды басқару алгоритмдері, сенсорлық жүйелердің интеграциясы, байланыс арналары, қауіпсіз пайдалану принциптері және операторларды кәсіби даярлау мәселелері қарастырылады. Ерекше назар жасанды интеллект әдістерін қолдана отырып автономды басқару жүйелерін құруға аударылады.

Industrial AIӨндірістік процестерді басқару және оңтайландыруға арналған AIПәннің мақсаты – өндірістік процестерді басқару және оңтайландыру үшін жасанды интеллект технологияларын қолдану әдістерін меңгеру. SCADA жүйелері, Industrial IoT, reinforcement learning, predictive analytics, цифрлық модельдеу, TensorFlow, PyTorch, автоматтандыру, мониторинг және өндірістік операциялардың тиімділігін арттыру тәсілдері қарастырылады.

AI SystemsAI жүйелерінің архитектурасы және MLOpsПәннің мақсаты – өнеркәсіптік ортада AI жүйелерінің архитектурасын жобалау және MLOps тәсілдерін қолдану қағидаларын меңгеру. Docker, Kubernetes, MLflow, FastAPI, CI/CD pipeline, микросервистік архитектура, модельдерді мониторингтеу, deployment процестерін автоматтандыру және AWS, Azure, Google Cloud платформаларында ML жүйелерін сүйемелдеу қарастырылады.

ҰҰААвтономды ұшқышсыз жүйелердің жасанды интеллекті және бағдарламалануыПән автономды ұшқышсыз жүйелерге арналған бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеудің қазіргі заманғы технологияларын оқытады. Курста Python және C++ бағдарламалау тілдері, робототехникалық операциялық жүйелер (ROS2), автопилоттарды бағдарламалау, компьютерлік көру, машиналық оқыту, терең оқыту, автономды навигация, SLAM технологиялары, көпагентті жүйелер және генеративті жасанды интеллект әдістері қарастырылады. Пәннің мақсаты – интеллектуалды автономды ұшу жүйелерін әзірлей алатын мамандарды даярлау.

AI SystemsAI жүйелеріне арналған деректер инженериясыПәннің мақсаты – AI жүйелеріне арналған деректер инфрақұрылымын құру дағдыларын қалыптастыру. Apache Spark, Hadoop, Kafka, PostgreSQL, NoSQL, ETL/ELT pipeline, data lake, data warehouse, ағындық деректерді өңдеу және аналитикалық әрі интеллектуалды шешімдер үшін таратылған деректерді интеграциялау әдістері қарастырылады.

AI SystemsТаратылған AI жүйелері және бұлттық есептеулерПәннің мақсаты – таратылған AI жүйелері мен бұлттық AI инфрақұрылымын жобалау әдістерін меңгеру. Distributed computing, Kubernetes cluster, GPU computing, Apache Spark, cloud-native architecture, AWS SageMaker, Azure ML, orchestration, AI сервистерін масштабтау және интеллектуалды жүйелердің тұрақты жұмысын қамтамасыз ету қарастырылады.

ҰҰАҰшқышсыз авиациялық платформаларды инженериялау және техникалық сүйемелдеуПән ұшқышсыз авиациялық платформаларды жобалау, интеграциялау, пайдалану және техникалық сүйемелдеу әдістерін оқытады. Курста авиациялық платформалардың құрылымы, электрондық модульдер, басқару контроллерлері, энергиямен қамтамасыз ету жүйелері, пайдалы жүктемелерді біріктіру, техникалық диагностика, жөндеу, техникалық қызмет көрсету және сенімділікті қамтамасыз ету мәселелері қарастырылады. Сонымен қатар цифрлық инженерия және өмірлік циклді басқару технологиялары қамтылады.

Industrial AIЖетілдірілген өнеркәсіптік аналитика және оңтайландыруПәннің мақсаты – өнеркәсіптік аналитика және процестерді оңтайландыру әдістерін терең меңгеру. Advanced analytics, time-series analysis, predictive maintenance, optimization algorithms, Apache Spark, Power BI, Python-based analytics, цифрлық модельдеу және өндірістік жүйелердің тиімділігін арттыру әдістері қарастырылады.

Industrial AIЗияткерлік энергетикалық жүйелердегі жасанды интеллектПәннің мақсаты – зияткерлік энергетикалық жүйелерде AI технологияларын қолдануды меңгеру. Smart grid technologies, energy forecasting, load balancing, predictive analytics, цифрлық энергетикалық жүйелер, IoT sensors, энергия ресурстарын интеллектуалды басқару және энергетикалық инфрақұрылымды оңтайландыру қарастырылады.

ҰҰАҰшқышсыз авиациялық жүйелердің киберқауіпсіздігіПән ұшқышсыз авиациялық жүйелердің ақпараттық және киберқауіпсіздігін қамтамасыз етудің заманауи тәсілдерін зерттеуге арналған. Курста байланыс арналарының қауіпсіздігі, криптографиялық қорғау әдістері, телеметрия және басқару жүйелерінің қорғалуы, навигациялық жүйелердің сенімділігі, кибершабуылдарды анықтау және алдын алу, сондай-ақ ақпараттық қауіпсіздікті қамтамасыз етуде жасанды интеллект технологияларын пайдалану мәселелері қарастырылады.

Industrial AIӨнеркәсіптегі IoT және Edge AIПәннің мақсаты – өнеркәсіпте IoT және Edge AI технологияларын қолдану тәсілдерін меңгеру. Edge computing, distributed sensors, MQTT, embedded AI, computer vision at the edge, real-time analytics, industrial IoT architecture және интеллектуалды құрылғыларды өндірістік процестерге интеграциялау қарастырылады.

AI SystemsAI жүйелеріне арналған жетілдірілген машиналық оқыту әдістеріПәннің мақсаты – күрделі AI жүйелеріне арналған машиналық оқытудың заманауи әдістерін терең меңгеру. Deep learning, transformers, ensemble learning, reinforcement learning, TensorFlow, PyTorch, optimization algorithms, model evaluation және интеллектуалды модельдердің сапасын арттыру әдістері қарастырылады.

ҰҰАҰшқышсыз авиациялық жүйелердегі компьютерлік көруПән ұшқышсыз авиациялық жүйелерде компьютерлік көру және цифрлық бейнелерді өңдеудің заманауи әдістерін оқытуға бағытталған. Курста объектілерді анықтау және тану, бейнелерді сегментациялау, бейнеаналитика, фотограмметрия, қашықтықтан зондтау деректерін өңдеу, сондай-ақ терең оқыту технологияларын пайдалану мәселелері қарастырылады. Ерекше назар автономды навигация және интеллектуалды басқару жүйелерінде компьютерлік көру алгоритмдерін қолдануға аударылады.

AI SystemsЖетілдірілген MLOps және AI өмірлік циклін басқаруПәннің мақсаты – MLOps және AI модельдерінің өмірлік циклін басқарудың жетілдірілген тәсілдерін меңгеру. ML pipelines, Kubeflow, MLflow, CI/CD for ML, monitoring, drift detection, automated retraining, governance және интеллектуалды жүйелерді өндірістік пайдалануды басқару қарастырылады.

AI SystemsAI жүйелерін интеграциялау және енгізуПәннің мақсаты – AI жүйелерін корпоративтік және өндірістік ортаға интеграциялау және енгізу дағдыларын қалыптастыру. API integration, FastAPI, Docker deployment, cloud deployment, testing frameworks, enterprise architecture, DevOps practices және AI шешімдерін production environments жағдайында пайдалану қарастырылады.

ҰҰАҰҰА үшін ройлық интеллект және көпагентті жүйелерПән ұшқышсыз авиациялық жүйелердің топтық өзара әрекеттесуін ұйымдастырудың теориялық және практикалық негіздерін қарастырады. Курста ройлық интеллект алгоритмдері, көпагентті жүйелер, топтық навигация, міндеттерді үлестіру, агенттердің өзара байланысы, ұжымдық шешім қабылдау және жасанды интеллект негізінде автономды платформаларды басқару технологиялары оқытылады.

Практика, зерттеу жұмысы, қорытынды аттестаттау56 кредит

Пән білім беру процесін жоспарлауды, оқу сабақтарын өткізуді, оқыту әдістерін қолдануды, студенттердің оқу нәтижелерін бағалауды, кері байланыс беруді, академиялық ортада тәжірибе жинақтауды, педагогикалық құзыреттерді дамытуды, заманауи оқыту технологияларын қолдануды қамтиды

Пән ғылыми зерттеу жүргізу дағдыларын қалыптастыруды, зерттеу мәселелерін анықтауды, әдебиеттерге шолу жасауды, деректерді жинауды, талдауды, модельдерді қолдануды, нәтижелерді интерпретациялауды, ғылыми есептерді жазуды, академиялық ортада зерттеу нәтижелерін ұсынуды, ғылыми әдіснаманы қолдануды қамтиды

Ғылыми-зерттеу жұмыстарын орындау зерттеу міндеттерін қоюды, ғылыми әдебиеттерді талдауды, деректерді жинауды және өңдеуді, модельдеу әдістерін қолдануды, эксперименттер жүргізуді, нәтижелерді интерпретациялауды, ғылыми жарияланымдар дайындауды, ғылыми тағылымдамадан өтуді, магистрлік диссертацияны әзірлеуді, нәтижелерді академиялық ортада ұсынуды қамтиды

Ғылыми зерттеу нәтижелерін теориялық және эмпирикалық материалдарды жүйелеуді, әдіснаманы негіздеуді, қолданылған әдістер мен модельдерді сипаттауды, алынған нәтижелерді талдауды және интерпретациялауды, қорытындылар мен ұсыныстарды тұжырымдауды қамтитын тұтас логикалық құрылымға келтіру. Магистрлік диссертацияны академиялық стандарттарға сәйкес дайындау, мәтінді, кестелерді, суреттерді, сілтемелерді және қосымшаларды рәсімдеу. Ғылыми презентацияны әзірлеу және ұсыну, нәтижелерді визуализациялау, ғылыми жаңалық пен практикалық маңыздылықты негіздеу.

04 — Оқыту нәтижелері

Не істей аласыз

ОН1Цифрлық және индустриялық трансформация жағдайында ұйымдар мен күрделі жүйелердің даму стратегияларын қалыптастыру, жүйелік талдау және модельдеу әдістерін қолдану, деректерге негізделген шешімдер қабылдау және технологиялық өзгерістерді басқару.
ОН2Деректерді жинау, өңдеу, сақтау және талдау әдістерін қолдану, аналитикалық құралдар мен визуализация тәсілдерін пайдалану арқылы күрделі техникалық және қолданбалы міндеттерді шешу.
ОН3Машиналық оқыту және жасанды интеллект әдістерін қолдану, модельдерді жобалау, оқыту және оңтайландыру, олардың тиімділігін бағалау және практикалық міндеттерді шешуде пайдалану.
ОН4AI жүйелерінің архитектурасын жобалау, деректер инженериясы әдістерін қолдану, масштабталатын және жоғары жүктемелі интеллектуалды жүйелерді әзірлеу.
ОН5AI модельдерін өндірістік ортаға енгізу, олардың өмірлік циклін басқару, MLOps құралдарын қолдану, мониторинг жүргізу және модельдердің сенімділігін қамтамасыз ету.
ОН6Өнеркәсіптік процестерді, энергетикалық жүйелерді және интеллектуалды инфрақұрылымдарды оңтайландыру үшін AI технологияларын қолдану және тиімді шешімдер әзірлеу.
ОН7Таратылған және бұлттық AI жүйелерін жобалау, деректер инфрақұрылымдарын басқару және жоғары жүктемелі есептеу орталарында интеллектуалды жүйелерді іске асыру.
ОН8Генеративті AI негізінде цифрлық өнімдерді әзірлеу, олардың функционалын анықтау, прототиптер жасау және практикалық ортада енгізу.
ОН9Жасанды интеллект саласында ғылыми зерттеулер жүргізу, нәтижелерді талдау және оларды ғылыми және өндірістік ортада қолдану.
ОН10AI жүйелерін әзірлеу барысында бағдарламалық инженерия, API интеграциясы, DevOps және enterprise architecture тәсілдерін қолдану, интеллектуалды жүйелерді корпоративтік және өндірістік ортаға енгізу.
ОН11AI өнімдерін әзірлеу, инновацияларды басқару және цифрлық трансформация стратегияларын іске асыру барысында Agile, Scrum, Lean Startup және product management тәсілдерін қолдану.

05 — Мансап

Түлектер қайда жұмыс істейді

Түлектердің кәсіби қызмет саласы жасанды интеллект жүйелерін әзірлеу, деректерді талдау және өңдеу, сондай-ақ цифрлық және өнеркәсіптік жүйелерді интеллектуалдандырумен байланысты ұйымдарды қамтиды.

Бағдарлама түлектері IT-компанияларда, жасанды интеллект және деректерді өңдеу орталықтарында, өнеркәсіптік және энергетикалық кәсіпорындарда, телекоммуникациялық ұйымдарда, мемлекеттік секторда, цифрлық платформалар мен стартаптарда, сондай-ақ ғылыми-зерттеу және білім беру ұйымдарында 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 сарапшысыҒылыми-зерттеу ұйымдарының қызметкеріЖоғары оқу орындарының оқытушысыҚұрылымдық бөлімше басшысы және оның орынбасары

06 — Қабылдау мерзімдері

Жақын ағындар

Қалай түсуге болады

Ағын 1

Өтінімдер қабылдау25 қазан — 7 қараша
Оқуға қабылдау9 қараша — 13 қараша
Оқу басталуы16 қараша

Ағын 2

Өтінімдер қабылдау20 қараша — 5 желтоқсан
Оқуға қабылдау7 желтоқсан — 11 желтоқсан
Оқу басталуы14 желтоқсан

Ағын 3

Өтінімдер қабылдау20 қаңтар — 5 ақпан
Оқуға қабылдау8 ақпан — 12 ақпан
Оқу басталуы15 ақпан

ЖИ саласында мансап бастауға дайынсыз ба?

Өтінім қалдырыңыз — қабылдау комиссиясы бағдарлама мен ағынды таңдауға көмектеседі.