7M06102 · МАГИСТРАТУРА · БЕЙІНДІК
AI+X, бейіндік магистратура
Индустриялық ЖИ-ге жеделдетілген жол: екі жылдық нұсқадағыдай инженерлік құзыреттер, бірақ бір жылда және ғылыми-педагогикалық трексіз.
1 жыл
ОҚУ МЕРЗІМІМЕРЗІМІ
60 кредит
БАҒДАРЛАМА КӨЛЕМІКӨЛЕМІ
Орыс және ағылшын
ОҚЫТУ ТІЛІТІЛІ
Күндізгі
ОҚУ НЫСАНЫНЫСАНЫ
Техника және технологиялар магистрі
ДӘРЕЖЕ
Жылына 3 000 000 ₸
ОҚУ ҚҰНЫ
Тек ақылы
ОҚУ НЕГІЗІНЕГІЗІ
24 шілде — 28 тамыз
ҚАБЫЛДАУ 2026–2027
БАҒДАРЛАМА ТУРАЛЫ
Бұл — AI+X магистратурасының бейіндік (практикаға бағдарланған) нұсқасы: өнеркәсіптік жасанды интеллект саласындағы инженерлік құзыреттерді тезірек, ғылыми-педагогикалық трексіз, бірақ индустрияға сол баяғы фокуспен алғысы келетіндерге.
Бағдарлама экономика салаларына цифрлық және өндірістік жүйелерді интеллектуалдандыру, деректерді талдау мен өңдеу, AI-жүйелерді корпоративтік және өнеркәсіптік ортаға енгізу, сондай-ақ технологиялық процестерді оңтайландыру саласында терең кәсіби білімі мен құзыреттері бар басқарушы әрі инженерлік кадрлар даярлайды. Бағдарлама жасанды интеллект технологияларын әзірлеу, енгізу және қолдану саласындағы практикалық әрі индустриялық міндеттерді шешуге бағытталған.
МАНСАП
Түлектер кім болып жұмыс істейді
- Жасанды интеллект инженері
- AI-жүйелер архитекторы
- Құрылымдық бөлімше басшысы
Екі жылдық нұсқадағы карьералық позициялардың сол ауқымы, бірақ еңбек нарығына тезірек шығумен.
САЛАЛАР
ЕРЕКШЕЛІКТЕР
Бағдарламаның ерекшеліктері
Инженерлік тереңдігін жоғалтпайтын жеделдетілген формат
Бар болғаны 1 жыл және 60 кредит — бағдарлама индустриялық ЖИ-де жаңа кәсіби деңгейге тез шыққысы келетіндерге толыққанды инженерлік және басқарушылық құзыреттерді қысқа мерзімде береді.
Техника және технологиялар магистрі дәрежесі
Берілетін дәреже дайындықтың инженерлік, практикалық сипатын тікелей көрсетеді — бағдарламаның ғылыми-педагогикалық нұсқасындағы техника ғылымдарының магистрі дәрежесінен айырмашылығы осында.
Ғылыми емес, практикалық фокус
Магистрлік диссертацияның орнына — магистрлік жоба; бағдарлама өндірістік практикамен және магистрлік жобаны қорғаумен аяқталады.
Қысқартылған форматтағы AI+X толық инженерлік стегі
AI-жүйелердің архитектурасы және MLOps, AI-жүйелерді кіріктіру мен орналастыру, озық машиналық оқыту, генеративті ЖИ — екі жылдық нұсқадағы сол индустриялық стек.
ЖИ қауіпсіздігі — жеке кәсіби сала
AI Security and Risk Analysis қысқартылған форматта да бағдарламада сақталады — қауіпсіздік пен тәуекел мәселелері оқу жылдамдығына құрбан етілмейді.
Екі бағыты бар икемді траектория
Industrial AI and Smart Systems және AI Systems Engineering and Security — екі жылдық бағдарламадағы сол мамандану таңдауы.
Аз уақытта сол карьералық мүмкіндіктер жиынтығы
Жасанды интеллект инженерінен AI-жүйелер архитекторына және құрылымдық бөлімше басшысына дейін — еңбек нарығына тезірек шығумен.
МАМАНДАНУЛАР
Білім беру траекториялары
Бағдарлама өндірістік процестерді оңтайландыруға және масштабталатын AI-жүйелерді әзірлеуге бағытталған екі білім беру траекториясы бойынша жүзеге асырылады.
Industrial AI and Smart Systems
Жасанды интеллектті өнеркәсіптік процестерді оңтайландыруға және өндірістік диагностикаға қолданғысы келетіндерге арналған трек. Трек аясында өнеркәсіптік ЖИ мен предиктивті диагностика, өнеркәсіптегі IoT және Edge AI оқытылады.
AI Systems Engineering and Security
Масштабталатын әрі қорғалған AI-жүйелерді жобалағысы келетіндерге арналған трек: AI-жүйелердің архитектурасы және MLOps, AI-жүйелерді кіріктіру мен орналастыру, озық машиналық оқыту, AI қауіпсіздігі және тәуекелдерді талдау, генеративті ЖИ негізіндегі өнімдерді әзірлеу.
Траектория магистранттың кәсіби қызығушылығына қарай таңдалады және пәндердің вариативті бөлігімен әрі жобалық жұмыспен сүйемелденеді.
ОҚУ НӘТИЖЕЛЕРІ
Нені үйренесіз
Бағдарламаны меңгеру қорытындысы бойынша түлек мыналарға қабілетті:
- Цифрлық және индустриялық трансформация жағдайында ұйымдар мен өндірістік жүйелердің тиімділігін арттыруға арналған AI-шешімдерін әзірлеу, деректер негізінде басқарушылық шешім қабылдау.
- Күрделі техникалық және қолданбалы міндеттерді шешу үшін деректерді жинау, сақтау, өңдеу және талдау әдістерін қолдану, аналитикалық құралдар мен визуализация технологияларын пайдалану.
- Машиналық оқыту және жасанды интеллект әдістерін қолдану, AI-модельдерін жобалау, оқыту, тестілеу және оңтайландыру, олардың тиімділігін бағалау.
- AI-жүйелердің архитектурасын жобалау, деректер инженериясының әдістерін қолдану, жоғары жүктемелі әрі масштабталатын интеллектуалды жүйелерді әзірлеу және оларды корпоративтік инфрақұрылымға кіріктіру.
- AI-модельдерін өндірістік ортаға енгізу, MLOps құралдарын қолдану, модельдердің өмірлік циклін басқару, мониторинг жүргізу және интеллектуалды жүйелердің сенімділігін қамтамасыз ету.
- Өндірістік процестерді, энергетикалық жүйелерді, IoT-инфрақұрылымды және интеллектуалды өндірістік орталарды оңтайландыру үшін AI-технологияларын қолдану.
- Таратылған және бұлттық AI-жүйелерді жобалау, деректер инфрақұрылымын басқару және жоғары жүктемелі есептеу орталарында интеллектуалды шешімдерді жүзеге асыру.
- Генеративті AI негізінде цифрлық өнімдер әзірлеу, олардың функционалдық мүмкіндіктерін айқындау, прототиптер жасау және AI-шешімдерін практикалық ортаға енгізу.
- AI-шешімдерін әзірлеу және енгізу кезінде деректер қауіпсіздігін қамтамасыз ету, тәуекелдерді бағалау, киберқауіпсіздік талаптарын сақтау және интеллектуалды жүйелердің тұрақтылығын қамтамасыз ету.
- Бизнес-аналитика және жасанды интеллект саласында қолданбалы зерттеулер жүргізу, нәтижелерді талдау және түсіндіру, аналитикалық есептер мен техникалық құжаттама дайындау.
ПРАКТИКА ЖӘНЕ ҚҰРАЛДАР
Практика және құралдар
Оқу барысында магистранттар AI-жүйелерді өнеркәсіптік ауқымда әзірлеу, енгізу және басқарудың практикалық тәжірибесін алады.
- AI-жүйелердің архитектурасын жобалау
- Жоғары жүктемелі әрі масштабталатын интеллектуалды жүйелер, корпоративтік инфрақұрылымға кіріктіру
- MLOps және модельдердің өмірлік циклін басқару
- AI-модельдерін өндірістік ортада орналастыру, мониторинг, сенімділікті қамтамасыз ету
- Өнеркәсіптік ЖИ және предиктивті диагностика
- Өндірістік процестерді, энергетикалық жүйелерді және IoT-инфрақұрылымды оңтайландыруға AI-технологияларын қолдану
- Таратылған және бұлттық AI-жүйелер
- Деректер инфрақұрылымын басқару, жоғары жүктемелі есептеу орталарында шешімдерді жүзеге асыру
- Генеративті ЖИ
- Генеративті AI негізінде цифрлық өнімдер әзірлеу, прототиптер жасау және шешімдерді практикалық ортаға енгізу
- AI-жүйелердің қауіпсіздігі мен тұрақтылығы
- AI-шешімдерін әзірлеу және енгізу кезінде тәуекелдерді бағалау, киберқауіпсіздік талаптарын сақтау
- Өндірістік практика
- Ұйымдағы нақты жұмыс тәжірибесі, алған құзыреттерді практикада қолдану
Бағдарлама өндірістік практикамен және магистрлік жобаны қорғаумен аяқталады — бұл оқудың ғылыми-теориялық емес, қолданбалы нәтижесі, магистранттың жұмыс істейтін AI-шешімін өз бетінше жобалап, енгізе алатынын растайды.
ОҚУ ЖОСПАРЫ
Не оқытылады
«Электив» деп белгіленген пәндер — таңдау бойынша.
| Пән атауы | Кредиттер |
|---|---|
| БАЗАЛЫҚ ПӘНДЕР | |
| Басқару психологиясы | 3 |
| Шет тілі (кәсіби) | 3 |
| Электив: Өндірістік процестерді басқару және оңтайландыруға арналған AI / AI жүйелерінің архитектурасы және MLOps | 4 |
| БЕЙІНДЕУШІ ПӘНДЕР | |
| AI қауіпсіздігі және тәуекелдерді талдау | 5 |
| Генеративті AI негізінде өнімдерді әзірлеу | 5 |
| Өндірістік практика | 4 |
| Электив: Өнеркәсіптік жасанды интеллект және болжамды диагностика / AI жүйелеріне арналған жетілдірілген машиналық оқыту әдістері | 5 |
| Электив: Цифрлық егіздер және зияткерлік инфрақұрылымдық жүйелер / Жетілдірілген MLOps және AI өмірлік циклін басқару | 5 |
| Электив: Өнеркәсіптегі IoT және Edge AI / AI жүйелерін интеграциялау және енгізу | 5 |
| ЭКСПЕРИМЕНТТІК-ЗЕРТТЕУ ЖҰМЫСЫ ЖӘНЕ АТТЕСТАТТАУ | |
| Тағылымдамадан өтуді және магистрлік жобаны орындауды қамтитын магистранттың эксперименттік-зерттеу жұмысы | 13 |
| Магистрлік жобаны ресімдеу және қорғау | 8 |
ОҚУ ҚҰНЫ ЖӘНЕ ҚАРЖЫЛАНДЫРУ
Оқу құны
ОҚУ
3 000 000 ₸
жылына, бейіндік магистратура, күндізгі оқу нысаны. Төлем тәртібі — шарт бойынша.
ҚҰЖАТ ТАПСЫРУ — Жаңа қойындыда ашыладыМЕМЛЕКЕТТІК ГРАНТТАР
Магистратураға бөлінбейді
Магистратураға қабылдау тек ақылы негізде жүреді — кешенді тестілеу (КТ) нәтижелері бойынша конкурспен.
ОҚУҒА ТҮСУ
Қалай түсуге болады
Кешенді тестілеуден (КТ) өтіңіз
Қабылдау КТ нәтижелері бойынша конкурспен және тек ақылы негізде жүреді.
Ағылшын тілі деңгейіңізді растаңыз
IELTS Academic 5.0-ден, TOEFL iBT 65-тен, TOEFL ITP 460-тан бастап — не қабылдау комиссиясымен тілдік сұхбат.
Құжаттарыңызды тапсырыңыз
admission.qairu.kz арқылы: жеке куәлік, бакалавр дипломы, 3×4 фотосурет, медициналық құжаттар, төлем құжаты.
Қабылдау комиссиясының шешімін күтіңіз
Өтінім қаралғаннан кейін — оқуға қабылдау.
Кеңес алу
Бағдарлама, кіру сынақтары және төлем туралы телефон немесе пошта арқылы айтып береміз.
- 8 (700) 300 33 17
- info@nairu.edu.kz
Астана, Мәңгілік Ел даңғылы 55/1, EXPO бизнес-орталығы, В 2.2 блогы
Дс–Жм, 09:00–18:00
СҰРАҚТАР МЕН ЖАУАПТАР
Сұрақтар мен жауаптар
Бейіндік магистратура бір жылға созылады және магистрлік жобамен әрі өндірістік практикамен аяқталады; ғылыми-педагогикалық — екі жыл, диссертация, ғылыми-зерттеу жұмысы және оқытушылыққа дайындық.
7M06102 · МАГИСТРАТУРА
Индустриялық ЖИ-де жаңа деңгейге дейін — бір жыл
Талаптар мен форматты түсінуге көмектесеміз — қабылдау комиссиясына қоңырау шалыңыз немесе жазыңыз.
БАҒЫТЫ БОЙЫНША ЖАҚЫН
Ұқсас бағдарламалар
- МАГИСТРАТУРА · БЕЙІНДІК7M04103
Business Analytics and AI
1 жыл · басқарушылық трек · жылына 3 000 000 ₸
БАҒДАРЛАМАНЫ АШУ →