6B06102 · B057 ТОБЫ · БАКАЛАВРИАТ
Physical AI
Интеллектуалды физикалық жүйелер
Экран шегінен шығатын интеллект: ортаны сенсорлар арқылы қабылдайды, нақты уақытта шешім қабылдайды және қауіпсіз әрекет етеді — цехта, жолда және аспанда.
3 жыл
ОҚУ МЕРЗІМІМЕРЗІМІ
240 кредит
БАҒДАРЛАМА КӨЛЕМІКӨЛЕМІ
Ағылшын, қазақ
ОҚЫТУ ТІЛІТІЛІ
Күндізгі, триместр
ОҚУ НЫСАНЫНЫСАНЫ
АКТ саласындағы бакалавр
ДӘРЕЖЕ
Жылына 2 500 000 ₸
ОҚУ ҚҰНЫ
ҰБТ 70 — ақылы, 90 — грантҰБТ 70 / 90
ӨТУ БАЛЫ
20 маусым — 25 тамыз
ҚАБЫЛДАУ 2026–2027
БАҒДАРЛАМА ТУРАЛЫ
Классикалық жасанды интеллект браузерде, чат-ботта немесе ұсыныс таспасында өмір сүрсе, Physical AI нақты физикалық әлемде жұмыс істейді — цехта, жолда, аспанда және өндірістік желінің ішінде.
Бұл — машиналарды қоршаған ортаны сенсорлар мен камералар арқылы қабылдауға, деректерді нақты уақытта өңдеуге, жағдайды талдауға, кеңістік картасын құруға, шешім қабылдауға және қауіпсіз әрекет етуге үйрететін ЖИ бағыты — «бір секундтан кейін қайта көрейін» деуге құқықсыз.
Аппараттық компоненттер мен физикалық құрылғылар интеллектуалды шешімдердің сенсорлармен, атқарушы механизмдермен және нақты ортамен қалай әрекеттесетінін түсінуге қажет көлемде ғана оқытылады. Бағдарламаның басты фокусы — «темірді» жобалау емес, физикалық жүйелердің интеллектуалды бағдарламалық қабатын әзірлеу.
МАНСАП
Түлектер кім болып жұмыс істейді
Түлектер интеллектуалды роботтарды, автономды жүйелерді және өнеркәсіпке, логистикаға, медицинаға, өндіріске әрі басқа салаларға арналған AI-шешімдерін әзірлей алады.
САЛАЛАР
ЕРЕКШЕЛІКТЕР
Бағдарламаның ерекшеліктері
Толық технологиялық стек — модельден құрылғыға дейін
Бағдарлама модельді «блокнотта» оқыту кезеңінде тоқтамайды: сіз машиналық және терең оқытудан, компьютерлік көру мен генеративті ЖИ-ден Edge AI-ға, MLOps-қа және шешімді өнеркәсіптік орналастыруға дейінгі жолдан өтесіз.
Ескірмейтін іргетас
Сызықтық алгебра, математикалық талдау, ықтималдықтар теориясы, статистика және оптимизация — нақты фреймворктер ауысқанына қарамастан, қазіргі ЖИ инженериясының бүкіл негізі.
Бір бағдарлама ішіндегі икемді мамандану
Алты жеке білім беру траекториясы — робототехникадан Smart City-ге дейін — дәл сіздің қызығушылығыңызға сай жолды таңдауға мүмкіндік береді.
Халықаралық деңгейдегі коммуникация
Қазақ, орыс және ағылшын тілдеріндегі кәсіби қарым-қатынас бағдарлама құрылымына енгізілген.
Жауапты және қауіпсіз ЖИ — стандарт
Цифрлық этика, киберқауіпсіздік, сенімділік және Responsible AI қағидаттары факультатив ретінде емес, жүйелі түрде оқытылады.
Технологиялық кәсіпкерлік
Бағдарлама шешімдерді әзірлеуге ғана емес, олардың коммерциялық әлеуетін бағалауға да үйретеді — прототиптен өнімге дейін.
Оқудың әр кезеңіндегі практика
Оқу, кәсіптік және диплом алдындағы практика диплом алудан әлдеқайда бұрын нақты инженерлік тәжірибе қалыптастырады.
МАМАНДАНУЛАР
Білім беру траекториялары
Бағдарламада жеке білім беру траекториялары мына бағыттар бойынша жүзеге асырылады.
Робототехникалық және автономды жүйелерге арналған жасанды интеллект
Роботтар мен автономды мобильді платформалардың интеллектуалды «өзегін» жасау — навигация алгоритмдерінен шешім қабылдау жүйелеріне дейін.
Шеткі жасанды интеллект (Edge AI)
Жылдам әрі жергілікті — тікелей құрылғының өзінде, бұлтқа үнемі тәуелді болмай жұмыс істейтін ЖИ әзірлеу.
Өнеркәсіптік жасанды интеллект және интеллектуалды өндіріс
Процестерді нақты уақытта басқаратын ақылды зауыттар мен өндірістік желілерге арналған ЖИ-шешімдері.
Сенсорлық деректерді өңдеу және интеллектуалды инфрақұрылым
Өнеркәсіптік сенсорлық желілерден келетін деректер ағынымен жұмыс және оларды инфрақұрылымдық жүйелерге арналған шешімдерге айналдыру.
Компьютерлік көру және интеллектуалды қабылдау
Визуалды ақпаратты нақты уақытта танитын және түсіндіретін жүйелерді әзірлеу.
Таратылған және көпагентті интеллектуалды жүйелер
Бірнеше интеллектуалды агент бірыңғай таратылған архитектурада үйлесімді жұмыс істейтін жүйелерді жобалау.
ОҚУ НӘТИЖЕЛЕРІ
Нені үйренесіз
Бағдарламаны меңгеру қорытындысы бойынша түлек мыналарға қабілетті:
- Physical AI интеллектуалды бағдарламалық жүйелерінің архитектурасын жобалау, автономды, ендірілген және киберфизикалық жүйелерге бағдарламалық, есептеу және инфрақұрылымдық шешімдерді таңдау.
- Физикалық процестерді модельдеу және ЖИ модельдерінің сапасын бағалау үшін математикалық, статистикалық, есептеу және оптимизациялық әдістерді қолдану.
- Заманауи бағдарламалау тілдерін, алгоритмдерді, деректер құрылымдарын және бірлескен әзірлеу құралдарын пайдалана отырып, интеллектуалды жүйелердің бағдарламалық жасақтамасын әзірлеу.
- Машиналық және терең оқыту, компьютерлік көру, генеративті және мультимодальды ЖИ модельдерін жобалау, оқыту, оңтайландыру және бағалау.
- Интеллектуалды физикалық жүйелердің деректерін жинауға, сақтауға, беруге, өңдеуге және талдауға арналған бағдарламалық шешімдерді әзірлеу.
- Нақты уақыт шектеулерін ескере отырып, интеллектуалды құрылғылар мен киберфизикалық жүйелерге арналған Embedded AI және Edge AI әзірлеу және оңтайландыру.
- Робототехникалық, автономды, өнеркәсіптік және инфрақұрылымдық жүйелерге арналған шешімдерді жобалау және енгізу.
- Responsible AI қағидаттарын және киберқауіпсіздіктің халықаралық стандарттарын қолдана отырып, интеллектуалды жүйелердің сенімділігін, қауіпсіздігін, сапасын және өнімділігін бағалау.
- Ғылыми зерттеулер мен инженерлік эксперименттер жүргізу, интеллектуалды жүйелердің бағдарламалық прототиптерін жасау және ұсынылған шешімдердің тиімділігін ғылыми негіздеу.
- Қазақ, орыс және ағылшын тілдерінде кәсіби қарым-қатынас жасау, пәнаралық командаларда тиімді жұмыс істеу.
- Physical AI саласында инновациялық бағдарламалық өнімдер мен цифрлық сервистер әзірлеу, олардың коммерциялық әлеуетін бағалау, технологиялық кәсіпкерлік қағидаттарын қолдану.
- Өз шешімдерінің техникалық, экономикалық және әлеуметтік тиімділігін бағалау үшін пәнаралық білімді — бағдарламалауды, инженерияны, математиканы, экономиканы, кәсіпкерлікті — қолдану.
ПРАКТИКА ЖӘНЕ ҚҰРАЛДАР
Практика және құралдар
Оқу барысында студенттер нақты индустриялық құралдармен және платформалармен жұмыс істеудің практикалық тәжірибесін алады.
Робототехника, автономды навигация, дрондарға арналған интеллектуалды БЖ
ЖИ модельдерін шеткі платформаларда орналастыру және оңтайландыру
Цифрлық егіздер және өнеркәсіптік интеграция
Интеллектуалды қалалық инфрақұрылым және Smart City
Әрбір бейіндік курс нақты инженерлік нәтижемен аяқталады: автономды дронға арналған AI-модульмен, Smart City сервисінің бағдарламалық прототипімен, интеллектуалды жүйенің цифрлық егізімен, өнеркәсіптік edge-инфрақұрылымда орналастырылған AI-модельмен.
ПРАКТИКАНЫҢ ҮШ КЕЗЕҢІ
Оқу практикасы
Сала құралдарымен танысу
Кәсіптік практика
Нақты міндеттермен жұмыс
Диплом алдындағы практика
Бітіруге қарай нақты жобалар портфолиосы
ОҚУ ЖОСПАРЫ
Не оқытылады
«Электив» деп белгіленген пәндер — таңдау бойынша.
| Пән атауы | Кредиттер |
|---|---|
| ЖАЛПЫ БІЛІМ БЕРЕТІН ПӘНДЕР | |
| Ақпараттық-коммуникациялық технологиялар | 5 |
| Шет тілі | 10 |
| Қазақстанның тарихы (Мемлекеттік емтихан) | 5 |
| Дене шынықтыру | 8 |
| Мәдениеттану | 2 |
| Әлеуметтану | 2 |
| Саясаттану | 2 |
| Психология | 2 |
| Қазақ (орыс) тілі | 10 |
| Философия | 5 |
| Электив: Технологиялық кәсіпкерлік | 5 |
| Электив: Цифрлық кәсіпкерлік және стартап экожүйелері | 5 |
| Электив: Қаржылық сауаттылық | 5 |
| БАЗАЛЫҚ ПӘНДЕР | |
| Бағдарламалауға кіріспе | 5 |
| Математикалық талдаудың негіздері | 5 |
| Объектілі программалау | 5 |
| Деректер ғылымына арналған сызықтық алгебра | 5 |
| Есептеу жүйелеріне арналған дискретті математика | 5 |
| Қолданбалы математикалық талдау | 5 |
| Оқу практикасы | 2 |
| Жасанды интеллект негіздері | 4 |
| Деректер ғылымына арналған алгоритмдер және деректер құрылымдары | 5 |
| Көп айнымалылы математикалық талдау | 5 |
| Сенсорлық жүйелер және сигналдарды өңдеу | 5 |
| Академиялық жазу | 4 |
| Ықтималдық теориясы және деректерді талдау | 5 |
| Деректер базалары | 4 |
| Жасанды интеллект жүйелерін интеграциялау және енгізу | 5 |
| Перифериялық интеллектуалды жүйелердің негіздері | 5 |
| Адам мен машина өзара әрекеттесуі | 4 |
| Нақты уақыттағы интеллектуалды жүйелер | 4 |
| Жасанды интеллект этикасы және адамға бағдарланған интеллектуалды жүйелер | 4 |
| Электив: Автономды навигация жүйелері | 5 |
| Электив: Мультиагентті жүйелер | 5 |
| Электив: Робототехникалық жүйелерге арналған Edge AI | 4 |
| Электив: Интеллектуалды басқару жүйелері | 5 |
| Электив: Сенсорлық желілер және өнеркәсіптік деректерді өңдеу | 5 |
| Электив: Интеллектуалды өндіріс және Индустрия 4.0 | 5 |
| Электив: Таратылған интеллектуалды жүйелер | 4 |
| Электив: Интеллектуалды инфрақұрылымдық жүйелер | 5 |
| БЕЙІНДЕУШІ ПӘНДЕР | |
| Машиналық оқыту жүйелері | 5 |
| Компьютерлік көру | 5 |
| Кәсіби практика | 12 |
| Физикалық жүйелердегі күшейту арқылы оқыту | 5 |
| Диплом алдындағы практика | 4 |
| Өнеркәсіптік AI-платформалар | 5 |
| Зерттеу әдістері мен құралдары | 5 |
| Кеңейтілген табиғи тілдерді өңдеу | 5 |
| Терең оқыту жүйелері | 5 |
| AI модельдеу әдістері | 5 |
| Электив: Робототехникалық және басқару жүйелеріне арналған AI | 5 |
| Электив: Автономды мобильді жүйелердің алгоритмдері | 5 |
| Электив: Дрондар мен ұшқышсыз жүйелерге арналған AI | 5 |
| Электив: Цифрлық егіздер және интеллектуалды жүйелер | 5 |
| Электив: Перифериялық жасанды интеллект және модельдерді орналастыру | 5 |
| Электив: Қалалық инфрақұрылымның интеллектуалды жүйелері | 5 |
ОҚУ ҚҰНЫ ЖӘНЕ ҚАРЖЫЛАНДЫРУ
Оқу құны және гранттар
МЕМЛЕКЕТТІК ГРАНТ
Оқу құнын толық жабады
Қазақстан Республикасының жалпы грант конкурсы: ҰБТ өту балы, B057 «Ақпараттық технологиялар» тобы, QPT және расталған ағылшын тілі.
QAIRU ҚҰРЫЛТАЙШЫ ГРАНТЫ
Конкурс бойынша оқудың 100% төлемі
Іріктеудің үш кезеңі: онлайн-өтінім, онлайн-іріктеу және QAIRU-дағы финал. Финалистердің тұруын, тамағын және жол ақысын университет төлейді.
ОҚУҒА ТҮСУ
Қалай түсуге болады
ҰБТ тапсырыңыз
70 балл — ақылы негіз, 90 — мемлекеттік грант конкурсы. B057 «Ақпараттық технологиялар» бағдарламалар тобы.
Құжаттарыңызды тапсырыңыз
admission.qairu.kz сайтында тіркелу бірнеше минут алады.
Тіліңізді растаңыз
Ағылшын тілі: IELTS 5.0-ден, TOEFL iBT 65-тен немесе ITP 460-тан бастап. Қазақ тілі: B1 деңгейіндегі KAZTEST.
QAIRU Potential Test тапсырыңыз
Онлайн, 35 минут, 30 сұрақ. Өту балы — 30-дың ішінен 23.
| ТАЛАП | МӘНІ |
|---|---|
| Білім беру бағдарламасы | Physical AI |
| Оқыту тілі | Ағылшын, қазақ |
| ҰБТ жалпы балы | 70 |
| Мемлекеттік грант конкурсына арналған ҰБТ балы | 90 |
| Бейіндік пәндер бойынша ҰБТ балдары | Математика — 5, Информатика — 5 |
| IELTS | 5,0 |
| TOEFL iBT | 65 |
| TOEFL ITP | 460 |
| Қазақ тілі: KAZTEST / Qazaq Resmi Test | B1 деңгейі |
| Ішкі тестілеу | QAIRU Potential Test: 35 минут, 30 сұрақ, өту балы 23 |
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
Жоқ. Аппараттық компоненттер интеллектуалды шешімдердің сенсорлармен, атқарушы механизмдермен және нақты ортамен қалай әрекеттесетінін түсінуге қажет көлемде ғана оқытылады. Бағдарламаның басты фокусы — физикалық жүйелердің интеллектуалды бағдарламалық қабаты.
6B06102 · БАКАЛАВРИАТ
Құжат тапсыруға дайынсыз ба?
Бакалавриатқа қабылдау — аяқталды. admission.qairu.kz сайтында тіркелу бірнеше минут алады.
БАҒЫТЫ БОЙЫНША ЖАҚЫН
Ұқсас бағдарламалар
- БАКАЛАВРИАТ6B06101
AI and Machine Learning
3 жыл · қазақ, ағылшын · жылына 2 500 000 ₸
БАҒДАРЛАМАНЫ АШУ → - КЕЛЕСІ ДЕҢГЕЙ · МАГИСТРАТУРА7M06102
AI+X, бейіндік магистратура
1 жыл · IT бағыттарының түлектеріне
БАҒДАРЛАМАНЫ АШУ →