6B06102 · ГРУППА B057 · БАКАЛАВРИАТ
Physical AI
Интеллектуальные физические системы
Интеллект, который выходит за пределы экрана: воспринимает среду через сенсоры, принимает решения в реальном времени и безопасно действует — в цехе, на дороге и в небе.
3 года
СРОК ОБУЧЕНИЯСРОК
240 кредитов
ОБЪЁМ ПРОГРАММЫОБЪЁМ
Английский, казахский
ЯЗЫК ОБУЧЕНИЯЯЗЫК
Очная, триместры
ФОРМА ОБУЧЕНИЯФОРМА
Бакалавр в области ИКТ
СТЕПЕНЬ
2 500 000 ₸ в год
СТОИМОСТЬ
ЕНТ 70 — платно, 90 — грантЕНТ 70 / 90
ПРОХОДНОЙ БАЛЛ
20 июня — 25 августа
ПРИЁМ 2026–2027
О ПРОГРАММЕ
Если классический искусственный интеллект живёт в браузере, чат-боте или рекомендательной ленте, то Physical AI работает в реальном физическом мире — в цехе, на дороге, в небе и внутри производственной линии.
Это направление ИИ, которое учит машины воспринимать окружающую среду через сенсоры и камеры, обрабатывать данные в реальном времени, анализировать ситуацию, строить карту пространства, принимать решения и безопасно действовать — без права на «попробовать ещё раз через секунду».
Аппаратные компоненты и физические устройства при этом изучаются лишь в объёме, необходимом для понимания того, как интеллектуальные решения взаимодействуют с сенсорами, исполнительными механизмами и реальной средой. Основной фокус программы — не проектирование «железа», а разработка интеллектуального программного слоя физических систем.
КАРЬЕРА
Кем работают выпускники
Выпускники смогут разрабатывать интеллектуальных роботов, автономные системы и AI-решения для промышленности, логистики, медицины, производства и других отраслей.
ОТРАСЛИ
ОСОБЕННОСТИ
Особенности программы
Полный технологический стек — от модели до устройства
Программа не останавливается на этапе обучения модели «в блокноте»: вы проходите путь от машинного и глубокого обучения, компьютерного зрения и генеративного ИИ — до Edge AI, MLOps и промышленного развёртывания решения.
Фундамент, который не устаревает
Линейная алгебра, математический анализ, теория вероятностей, статистика и оптимизация — база, на которой держится вся современная инженерия ИИ, вне зависимости от смены конкретных фреймворков.
Гибкая специализация внутри одной программы
Шесть индивидуальных образовательных траекторий — от робототехники до Smart City — позволяют выбрать путь, соответствующий именно вашим интересам.
Международный уровень коммуникации
Профессиональное общение на казахском, русском и английском языках заложено в структуру программы.
Ответственный и безопасный ИИ как стандарт
Вопросы цифровой этики, кибербезопасности, надёжности и принципов Responsible AI изучаются системно, а не факультативно.
Технологическое предпринимательство
Программа учит не только разрабатывать решения, но и оценивать их коммерческий потенциал — от прототипа до продукта.
Практика на каждом этапе обучения
Учебная, профессиональная и преддипломная практики формируют реальный инженерный опыт задолго до диплома.
СПЕЦИАЛИЗАЦИИ
Образовательные траектории
Программа предусматривает реализацию индивидуальных образовательных траекторий по следующим направлениям.
Искусственный интеллект для робототехнических и автономных систем
Создание интеллектуального «ядра» роботов и автономных мобильных платформ — от алгоритмов навигации до систем принятия решений.
Периферийный искусственный интеллект (Edge AI)
Разработка ИИ, работающего быстро и локально — прямо на устройстве, без постоянной зависимости от облака.
Промышленный искусственный интеллект и интеллектуальное производство
ИИ-решения для умных заводов и производственных линий, управляющих процессами в реальном времени.
Обработка сенсорных данных и интеллектуальная инфраструктура
Работа с потоками данных от промышленных сенсорных сетей и превращение их в решения для инфраструктурных систем.
Компьютерное зрение и интеллектуальное восприятие
Разработка систем, распознающих и интерпретирующих визуальную информацию в реальном времени.
Распределённые и мультиагентные интеллектуальные системы
Проектирование систем, где несколько интеллектуальных агентов согласованно работают в единой распределённой архитектуре.
РЕЗУЛЬТАТЫ ОБУЧЕНИЯ
Чему научитесь
По итогам освоения программы выпускник способен:
- Проектировать архитектуру интеллектуальных программных систем Physical AI, выбирать программные, вычислительные и инфраструктурные решения для автономных, встроенных и киберфизических систем.
- Применять математические, статистические, вычислительные и оптимизационные методы для моделирования физических процессов и оценки качества моделей ИИ.
- Разрабатывать программное обеспечение интеллектуальных систем с использованием современных языков программирования, алгоритмов, структур данных и инструментов коллективной разработки.
- Проектировать, обучать, оптимизировать и оценивать модели машинного и глубокого обучения, компьютерного зрения, генеративного и мультимодального ИИ.
- Разрабатывать программные решения для сбора, хранения, передачи, обработки и анализа данных интеллектуальных физических систем.
- Разрабатывать и оптимизировать Embedded AI и Edge AI для интеллектуальных устройств и киберфизических систем с учётом ограничений реального времени.
- Проектировать и внедрять решения для робототехнических, автономных, промышленных и инфраструктурных систем.
- Оценивать надёжность, безопасность, качество и производительность интеллектуальных систем, применяя принципы Responsible AI и международные стандарты кибербезопасности.
- Проводить научные исследования и инженерные эксперименты, создавать программные прототипы интеллектуальных систем и научно обосновывать эффективность предложенных решений.
- Осуществлять профессиональную коммуникацию на казахском, русском и английском языках, эффективно работать в междисциплинарных командах.
- Разрабатывать инновационные программные продукты и цифровые сервисы в области Physical AI, оценивать их коммерческий потенциал, применять принципы технологического предпринимательства.
- Применять междисциплинарные знания — программирование, инженерия, математика, экономика, предпринимательство — для оценки технической, экономической и социальной эффективности своих решений.
ПРАКТИКА И ИНСТРУМЕНТЫ
Практика и инструменты
В процессе обучения студенты получают практический опыт работы с реальными индустриальными инструментами и платформами.
Робототехника, автономная навигация, интеллектуальное ПО для дронов
Развёртывание и оптимизация моделей ИИ на периферийных платформах
Цифровые двойники и промышленная интеграция
Интеллектуальная городская инфраструктура и Smart City
Каждый профильный курс завершается конкретным инженерным результатом: AI-модулем для автономного дрона, программным прототипом Smart City-сервиса, цифровым двойником интеллектуальной системы, развёрнутой AI-моделью в промышленной edge-инфраструктуре.
ТРИ ЭТАПА ПРАКТИКИ
Учебная практика
Знакомство с инструментами отрасли
Профессиональная практика
Работа над реальными задачами
Преддипломная практика
Портфолио реальных проектов к выпуску
УЧЕБНЫЙ ПЛАН
Что изучают
Дисциплины с пометкой «Электив» — на выбор.
| Наименование дисциплины | Кредиты |
|---|---|
| ОБЩЕОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ДИСЦИПЛИНЫ | |
| Информационно-коммуникационные технологии | 5 |
| Иностранный язык | 10 |
| История Казахстана (Государственный экзамен) | 5 |
| Физическая культура | 8 |
| Культурология | 2 |
| Социология | 2 |
| Политология | 2 |
| Психология | 2 |
| Казахский (русский) язык | 10 |
| Философия | 5 |
| Электив: Технологическое предпринимательство | 5 |
| Электив: Цифровое предпринимательство и стартап-экосистемы | 5 |
| Электив: Финансовая грамотность | 5 |
| БАЗОВЫЕ ДИСЦИПЛИНЫ | |
| Введение в программирование | 5 |
| Основы математического анализа | 5 |
| Объектно-ориентированное программирование | 5 |
| Линейная алгебра для анализа данных | 5 |
| Дискретная математика для вычислительных систем | 5 |
| Прикладной математический анализ | 5 |
| Учебная практика | 2 |
| Основы искусственного интеллекта | 4 |
| Алгоритмы и структуры данных для анализа данных | 5 |
| Математический анализ функций нескольких переменных | 5 |
| Сенсорные системы и обработка сигналов | 5 |
| Академическое письмо | 4 |
| Теория вероятностей и анализ данных | 5 |
| Базы данных | 4 |
| Интеграция и внедрение систем искусственного интеллекта | 5 |
| Основы периферийных интеллектуальных систем | 5 |
| Человеко-машинное взаимодействие | 4 |
| Интеллектуальные системы реального времени | 4 |
| Этика искусственного интеллекта и человеко-ориентированные интеллектуальные системы | 4 |
| Электив: Системы автономной навигации | 5 |
| Электив: Мультиагентные системы | 5 |
| Электив: Edge AI для робототехники | 4 |
| Электив: Интеллектуальные системы управления | 5 |
| Электив: Сенсорные сети и промышленная обработка данных | 5 |
| Электив: Интеллектуальное производство и Индустрия 4.0 | 5 |
| Электив: Распределенные интеллектуальные системы | 4 |
| Электив: Интеллектуальные инфраструктурные системы | 5 |
| ПРОФИЛИРУЮЩИЕ ДИСЦИПЛИНЫ | |
| Системы машинного обучения | 5 |
| Компьютерное зрение | 5 |
| Профессиональная практика | 12 |
| Обучение с подкреплением в физических системах | 5 |
| Преддипломная практика | 4 |
| Промышленные AI-платформы | 5 |
| Методы и инструменты исследования | 5 |
| Продвинутая обработка естественного языка | 5 |
| Системы глубокого обучения | 5 |
| Методы моделирования в AI | 5 |
| Электив: AI для робототехнических и управляющих систем | 5 |
| Электив: Алгоритмы автономных мобильных систем | 5 |
| Электив: AI для дронов и беспилотных систем | 5 |
| Электив: Цифровые двойники и интеллектуальные системы | 5 |
| Электив: Периферийный искусственный интеллект и развертывание моделей | 5 |
| Электив: Интеллектуальные системы городской инфраструктуры | 5 |
СТОИМОСТЬ И ФИНАНСИРОВАНИЕ
Стоимость и гранты
ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ГРАНТ
Полностью покрывает стоимость обучения
Общий конкурс грантов Республики Казахстан: проходной балл ЕНТ, группа B057 «Информационные технологии», QPT и подтверждённый английский.
УЧРЕДИТЕЛЬСКИЙ ГРАНТ QAIRU
100% оплата обучения по конкурсу
Три этапа отбора: онлайн-заявка, онлайн-отбор и финал в QAIRU. Для финалистов университет оплачивает проживание, питание и дорогу.
ПОСТУПЛЕНИЕ
Как поступить
Сдайте ЕНТ
70 баллов — платная основа, 90 — конкурс государственных грантов. Группа программ B057 «Информационные технологии».
Подайте документы
Регистрация на admission.qairu.kz занимает несколько минут.
Подтвердите язык
Английский: IELTS от 5.0, TOEFL iBT от 65 или ITP от 460. Казахский: KAZTEST уровня B1.
Пройдите QAIRU Potential Test
Онлайн, 35 минут, 30 вопросов. Проходной балл — 23 из 30.
| ТРЕБОВАНИЕ | ЗНАЧЕНИЕ |
|---|---|
| Образовательная программа | Physical AI |
| Язык обучения | Английский, казахский |
| Общий балл ЕНТ | 70 |
| Балл ЕНТ для конкурса государственных грантов | 90 |
| Баллы ЕНТ по профильным предметам | Математика — 5, Информатика — 5 |
| IELTS | 5,0 |
| TOEFL iBT | 65 |
| TOEFL ITP | 460 |
| Казахский: KAZTEST / Qazaq Resmi Test | уровень B1 |
| Внутреннее тестирование | QAIRU Potential Test: 35 минут, 30 вопросов, проходной балл 23 |
Получить консультацию
Расскажем про программу, вступительные испытания и оплату — по телефону или почте.
- 8 (700) 300 33 17
- info@nairu.edu.kz
Астана, пр. Мангилик Ел 55/1, бизнес-центр EXPO, блок В 2.2
Пн–Пт, 09:00–18:00
ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ
Вопросы и ответы
Нет. Аппаратные компоненты изучаются лишь в объёме, необходимом для понимания того, как интеллектуальные решения взаимодействуют с сенсорами, исполнительными механизмами и реальной средой. Основной фокус программы — интеллектуальный программный слой физических систем.
6B06102 · БАКАЛАВРИАТ
Готовы подать документы?
Приём на бакалавриат — завершён. Регистрация на admission.qairu.kz занимает несколько минут.
РЯДОМ ПО НАПРАВЛЕНИЮ
Похожие программы
- БАКАЛАВРИАТ6B06101
AI and Machine Learning
3 года · казахский, английский · 2 500 000 ₸ в год
ОТКРЫТЬ ПРОГРАММУ → - СЛЕДУЮЩИЙ УРОВЕНЬ · МАГИСТРАТУРА7M06102
AI+X, профильная магистратура
1 год · для выпускников IT-направлений
ОТКРЫТЬ ПРОГРАММУ →