Докторантура PhD
Название:
Компьютерные науки
Факультет:
Информационных технологий
Квалификация:
- Научно-педагогическое направление - доктор философии (PhD)
- Модель выпускника
-
Обязательные
дисциплины
-
Элективные
дисциплины
- Практики
ON1 Трактовать фундаментальные концепции в области компьютерных наук и новые парадигмы программирования, применять их в проектировании и разработке программного обеспечения.
ON2 Формулировать научные цели, планировать научные исследования и проводить крупномасштабные вычислительные эксперименты в конкретных областях применения.
ON3 Критически анализировать, оценивать и синтезировать новые и сложные идеи в области компьютерных наук.
ON4 Применять методы обработки больших данных и интеллектуального анализа данных для решения ресурсоемких задач.
ON5 Разрабатывать вычислительные алгоритмы для инженерных задач и реализовывать их в высокопроизводительных системах.
ON6 Исследовать вопросы вычислительной сложности и устойчивости алгоритмов.
ON7 Анализировать и оценивать надежность и отказоустойчивость компьютерных систем.
ON8 Сопоставлять, анализировать и интерпретировать сложные экспериментальные данные и делать выводы.
ON9 Представлять передовые темы и результаты исследований на международных и республиканских конференциях, семинарах и рабочих совещаниях как перед специалистами, так и в аудитории, не имеющей соответствующей профессиональной подготовки.
ON10 Внести вклад в рамках оригинальных исследований, которые расширяют границы знаний путем разработки значительного объема работы, публиковать результаты исследований в виде научных статей в казахстанских и зарубежных изданиях.
ON11 Составлять пояснительные записки и заявки на научно-исследовательские проекты, выполнять планирование, а также руководство и управление научными исследованиями в области компьютерных наук и в смежных междисциплинарных областях.
ON12 Организовывать научно-исследовательскую, проектную и учебно-профессиональную деятельность, участвовать в научных, государственных и промышленных исследованиях в составе команды, быть готовым к корректному и толерантному взаимодействию в обществе, к социальному взаимодействию и сотрудничеству для решения научно-технических задач.
-
Исследование и анализ алгоритмов
- Количество кредитов: 5
- Тип контроля: [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
- Описание: Целью этой дисциплины является обучение применению инструментов и методов для алгоритмических решений со строгими теоретическими ограничениями во времени и пространстве. Докторанты будут сравнивать и применять ключевые структуры данных, анализировать поведение алгоритмов, сравнивать временную сложность, описывать алгоритмы функционально и процедурно, а также разрабатывать и применять фундаментальные алгоритмы для решения реальных проблем.
-
Академическое письмо
- Количество кредитов: 2
- Тип контроля: [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
- Описание: Цель дисциплины: развить профессиональные компетенции докторантов для выполнения ими научных проектов и публикаций при соблюдении норм законодательства. Докторанты научатся формулировать исследовательские вопросы, ориентироваться в литературе, излагать положения исследования, готовить патентные и авторские документы, проводить дискуссии и писать обзоры проектов. Этот курс охватывает аспекты формулирования исследований, междисциплинарных исследований и описания исследовательской работы на разных языках.
-
Продвинутые алгоритмы и их сложность
- Количество кредитов: 5
- Тип контроля: [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
- Описание: Цель этой дисциплины: научить анализировать продвинутые алгоритмы и сложность вычислений. Аспиранты научатся определять задачи, оценивать модели ресурсов, применять алгоритмические методы и методы доказательства, распознавать недостатки доказательств и соотносить алгоритмы с показателями сложности. Темы включают жадные алгоритмы, динамическое программирование, сетевые потоки, NP-полноту, вычислимость, машины Тьюринга, алгоритмы аппроксимации, параллельные вычисления.
-
Методы научных исследований
- Количество кредитов: 3
- Тип контроля: [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
- Описание: Целью данной дисциплины являются овладение основ методологии научного исследования, рассмотрение различных уровней научного познания. Изучение этапов проведения научно-исследовательских работ, включая выбор направления исследования, постановку научно-технической проблемы, проведение теоретических и экспериментальных исследований, рекомендации по оформлению результатов научной работы. Также курс направлен на рассмотрение основ изобретательского творчества, патентный поиск и примерный план докторской диссертации.
-
Написание и защита докторской диссертации
- Количество кредитов: 12
- Тип контроля: Докторская диссертация
- Описание: Цель написания и защита докторской диссертации: оформления и защита докторской диссертации является формирование у докторантов способности раскрыть содержание научно-исследовательской работы для защиты диссертации.
В ходе изучения курса сформировать у докторанта способности:
1. обосновать содержание новых научно-обоснованных теоретических и экспериментальных результатов, позволяющих решать теоретическую или прикладную задачу или являющихся крупным достижением в развитии конкретных научных направлений;
2. объяснить оценку полноты решений поставленных задач согласно специфике профессиональной сферы деятельности;
3. могут анализировать альтернативные варианты решения исследовательских и практических задач и оценивать перспективы реализации этих вариантов;
4. применять навыки написания научных текстов и представления их в виде научных публикаций и презентаций.
5. планировать и структурировать научный поиск, четко выделять исследовательскую проблему, разрабатывать план/программу и методы ее изучения, оформлять в соответствии с требованиями ГОСО научно-квалификационную работу в виде диссертации на соискание ученой степени доктора философии (PhD) по образовательной программе «8D07502 -Стандартизация и сертификация (по отраслям)».
При изучении написания и защита докторской диссертации докторанты будут изучать следующие аспекты: Оформление документов для представления диссертации к защите. Информационная карта диссертации и регистрационно-учетная карточка (в формате Visio 2003). Выписка из протокола заседания учреждения, в котором проходила предварительная защита диссертации. Сопроводительное письмо в ВАК. Экспертное заключение о возможности опубликования автореферата. Экспертное заключение о возможности опубликования диссертации. Протокол заседания счетной комиссии. Бюллетень для голосования. Стенограмма заседания диссертационного совета. Список научных трудов. Отзыв официального оппонента. Отзыв ведущей организации. Отзыв научного руководителя.
Приведены данные за 2022-2025 гг.
-
Высокопроизводительное программирование с многоядерными и графическими процессорами
- Тип контроля: [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
- Описание: Эта дисциплина направлена на развитие опыта в оптимизации производительности программ путем понимания вычислительных платформ. Докторанты будут анализировать современные высокопроизводительные процессоры, использовать расширенные наборы команд, программировать сложные системы, разрабатывать программное обеспечение и оценивать методы программирования для многоядерных и графических процессоров, включая такие приложения, как матричные операции и быстрое преобразование Фурье.
-
Аналитика больших данных
- Тип контроля: [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
- Описание: Эта дисциплина направлена на развитие навыков оценки технологий анализа больших данных и создания программных продуктов. Докторанты будут характеризовать и сравнивать наборы данных, решать такие проблемы, как высокая размерность и масштабируемость, интегрировать библиотеки машинного обучения с современными технологиями, оптимизировать параметры модели и создавать приложения с использованием нейронных сетей и платформы TensorFlow.
-
Вычислительные алгоритмы инженерных задач гидродинамики на высокопроизводительных системах
- Тип контроля: [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
- Описание: Эта дисциплина направлена на развитие навыков решения инженерных задач с использованием вычислительных алгоритмов в высокопроизводительных системах с упором на уравнения Навье-Стокса и Эйлера. Аспиранты будут описывать уравнения в частных производных, анализировать свойства вычислительных методов, решать уравнения вычислительным путем, распараллеливать задачи гидродинамики и разрабатывать программное обеспечение для инженерных приложений.
-
Глубокое обучение
- Тип контроля: [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
- Описание: Эта дисциплина направлена на развитие навыков использования и создания глубоких нейронных сетей для анализа больших данных. Докторанты будут описывать принципы и применение глубокого обучения, применять ключевые концепции в обучении и моделировании, интегрировать содержание курса в исследования, внедрять нейронные сети с использованием библиотек программного обеспечения и критически оценивать текущие исследования в области нейронных сетей и приложений.
-
Модели высокопроизводительных вычислений
- Тип контроля: [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
- Описание: Эта дисциплина развивает способность управлять технологией параллельных вычислений в многопроцессорных системах с распределенной или общей памятью. Докторанты научатся представлять многопроцессорные структуры, анализировать и декомпозировать вычислительные схемы, оценивать сложности передачи данных, моделировать параллельные программы и создавать модели вычислительных систем. Темы включают механизмы передачи данных, представление топологии, разработку параллельных алгоритмов и системы общей памяти.
-
Моделирование информационных ресурсов
- Тип контроля: [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
- Описание: Целью данной дисциплины является обучение моделированию информационных ресурсов с использованием структурного и системного анализа. Докторанты будут разрабатывать и исследовать модели информационных ресурсов, анализировать и оптимизировать информационные системы, проводить эксперименты, анализировать результаты, готовить научные публикации и прогнозировать технологические тенденции. Темы включают математическое моделирование, системный анализ, моделирование и методы исследования информационных процессов.
-
Надежность в распределенных системах
- Тип контроля: [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
- Описание: Эта дисциплина направлена на развитие навыков создания надежных алгоритмических, технических и программных решений для распределенных вычислительных систем. Докторанты будут осваивать методы оценки надежности систем, выполнять расчеты надежности, разрабатывать эффективные модели, анализировать факторы, влияющие на надежность, а также внедрять инструменты для создания эффективных программных комплексов.
-
Продвинутое машинное обучение
- Тип контроля: [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
- Описание: Целью дисциплины является обучение оптимизации, развертыванию и масштабированию передовых моделей машинного обучения. Аспиранты научатся анализировать образцы, выполнять вероятностное моделирование, разрабатывать алгоритмы оптимизации, создавать решения машинного обучения, внедрять и оценивать модели обучения с подкреплением, а также разрабатывать системы рекомендаций.
-
Численные методы для научных вычислительных задач
- Тип контроля: [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
- Описание: Целью дисциплины является обучение построению алгоритмов и методам анализа решения нелинейных дифференциальных уравнений. Аспиранты научатся описывать подходы к численному анализу, разрабатывать вычислительные алгоритмы, обеспечивать точность решения, решать задачи оптимального управления и выполнять эффективные вычисления. Темы включают конечно-разностные схемы, уравнения Навье-Стокса, моделирование турбулентных потоков и численные методы для процессов в пограничном слое.
Приведены данные за 2022-2025 гг.
-
Педагогическая
- Тип контроля: Защита практики
- Описание: Формирование практических и учебно-методических навыков проведения лекционных, семинарских занятий, творчески применять в педагогической деятельности научно-теоретические знания, практические навыки, проводить учебные занятия по дисциплинам специальности; владеть современными профессиональными приемами, методами организации обучения; использовать на практике новейшие теоретические, методологические достижения, составлять учебно-методическую документацию, организовывать воспитательную работу со студентами.
-
Исследовательская
- Тип контроля: Защита практики
- Описание: Цель практики: приобретение опыта в исследовании актуальной научной проблемы, расширение профессиональных знаний, полученных в процессе обучения, и формирование практических навыков ведения самостоятельной научной работы. Практика направлена на развитие навыков исследования, анализа и применения экономических знаний.
Приведены данные за 2022-2025 гг.
