7M06102 · МАГИСТРАТУРА · ПРОФИЛЬНАЯ
AI+X, профильная магистратура
Ускоренный путь в индустриальный ИИ: те же инженерные компетенции, что в двухлетней версии, но за год и без научно-педагогического трека.
1 год
СРОК ОБУЧЕНИЯСРОК
60 кредитов
ОБЪЁМ ПРОГРАММЫОБЪЁМ
Русский и английский
ЯЗЫК ОБУЧЕНИЯЯЗЫК
Очная
ФОРМА ОБУЧЕНИЯФОРМА
Магистр техники и технологий
СТЕПЕНЬ
3 000 000 ₸ в год
СТОИМОСТЬ
Только платная
ОСНОВА ОБУЧЕНИЯОСНОВА
24 июля — 28 августа
ПРИЁМ 2026–2027
О ПРОГРАММЕ
Это профильная (практико-ориентированная) версия магистратуры AI+X — для тех, кто хочет получить инженерные компетенции в области промышленного искусственного интеллекта быстрее, без научно-педагогического трека, но с тем же фокусом на индустрии.
Программа готовит управленческие и инженерные кадры для отраслей экономики, обладающих углублёнными профессиональными знаниями и компетенциями в сфере интеллектуализации цифровых и производственных систем, анализа и обработки данных, внедрения AI-систем в корпоративную и промышленную среду, а также оптимизации технологических процессов. Программа ориентирована на решение практических и индустриальных задач в области разработки, внедрения и применения технологий искусственного интеллекта.
КАРЬЕРА
Кем работают выпускники
- Инженер искусственного интеллекта
- Архитектор AI-систем
- Руководитель структурного подразделения
Тот же спектр карьерных позиций, что в двухлетней версии, но с более быстрым выходом на рынок труда.
ОТРАСЛИ
ОСОБЕННОСТИ
Особенности программы
Ускоренный формат без потери инженерной глубины
Всего 1 год и 60 кредитов — программа даёт полноценные инженерные и управленческие компетенции в сжатые сроки, для тех, кто хочет быстро выйти на новый профессиональный уровень в индустриальном ИИ.
Степень магистра техники и технологий
Присваиваемая степень напрямую отражает инженерный, практический характер подготовки — в отличие от степени магистра технических наук в научно-педагогической версии программы.
Практический, а не научный фокус
Вместо магистерской диссертации — магистерский проект, программа завершается производственной практикой и защитой магистерского проекта.
Полный инженерный стек AI+X в сжатом формате
Архитектура AI-систем и MLOps, интеграция и развёртывание AI-систем, продвинутое машинное обучение, генеративный ИИ — тот же индустриальный стек, что и в двухлетней версии.
Безопасность ИИ как отдельная профессиональная область
AI Security and Risk Analysis сохраняется в программе даже в сжатом формате — вопросы безопасности и рисков не приносятся в жертву скорости обучения.
Гибкая траектория с двумя направлениями
Industrial AI and Smart Systems и AI Systems Engineering and Security — тот же выбор специализации, что и в двухлетней программе.
Тот же набор карьерных возможностей за меньшее время
От инженера искусственного интеллекта до архитектора AI-систем и руководителя структурного подразделения — с более быстрым выходом на рынок труда.
СПЕЦИАЛИЗАЦИИ
Образовательные траектории
Программа реализуется по двум образовательным траекториям, ориентированным на оптимизацию производственных процессов и разработку масштабируемых AI-систем.
Industrial AI and Smart Systems
Трек для тех, кто хочет применять искусственный интеллект для оптимизации промышленных процессов и производственной диагностики. В рамках трека изучаются промышленный ИИ и предиктивная диагностика, IoT и Edge AI в промышленности.
AI Systems Engineering and Security
Трек для тех, кто хочет проектировать масштабируемые и защищённые AI-системы: архитектура AI-систем и MLOps, интеграция и развёртывание AI-систем, продвинутое машинное обучение, безопасность AI и анализ рисков, разработка продуктов на основе генеративного ИИ.
Выбор траектории осуществляется с учётом профессиональных интересов магистранта и сопровождается вариативной частью дисциплин и проектной деятельностью.
РЕЗУЛЬТАТЫ ОБУЧЕНИЯ
Чему научитесь
По итогам освоения программы выпускник способен:
- Разрабатывать AI-решения для повышения эффективности организаций и производственных систем в условиях цифровой и индустриальной трансформации, принимать управленческие решения на основе данных.
- Применять методы сбора, хранения, обработки и анализа данных, использовать аналитические инструменты и технологии визуализации для решения сложных технических и прикладных задач.
- Применять методы машинного обучения и искусственного интеллекта, проектировать, обучать, тестировать и оптимизировать AI-модели, оценивать их эффективность.
- Проектировать архитектуру AI-систем, применять методы инженерии данных, разрабатывать высоконагруженные и масштабируемые интеллектуальные системы и интегрировать их в корпоративную инфраструктуру.
- Внедрять AI-модели в производственную среду, применять инструменты MLOps, управлять жизненным циклом моделей, осуществлять мониторинг и обеспечивать надёжность интеллектуальных систем.
- Применять AI-технологии для оптимизации производственных процессов, энергетических систем, IoT-инфраструктуры и интеллектуальных производственных сред.
- Проектировать распределённые и облачные AI-системы, управлять инфраструктурой данных и реализовывать интеллектуальные решения в высоконагруженных вычислительных средах.
- Разрабатывать цифровые продукты на основе генеративного AI, определять их функциональные возможности, создавать прототипы и внедрять AI-решения в практическую среду.
- Обеспечивать безопасность данных, оценивать риски, соблюдать требования кибербезопасности и обеспечивать устойчивость интеллектуальных систем при разработке и внедрении AI-решений.
- Проводить прикладные исследования в области бизнес-аналитики и искусственного интеллекта, анализировать и интерпретировать результаты, подготавливать аналитические отчёты и техническую документацию.
ПРАКТИКА И ИНСТРУМЕНТЫ
Практика и инструменты
В процессе обучения магистранты получают практический опыт разработки, внедрения и управления AI-системами в промышленном масштабе.
- Проектирование архитектуры AI-систем
- Высоконагруженные и масштабируемые интеллектуальные системы, интеграция в корпоративную инфраструктуру
- MLOps и управление жизненным циклом моделей
- Развёртывание AI-моделей в производственной среде, мониторинг, обеспечение надёжности
- Промышленный ИИ и предиктивная диагностика
- Применение AI-технологий для оптимизации производственных процессов, энергетических систем и IoT-инфраструктуры
- Распределённые и облачные AI-системы
- Управление инфраструктурой данных, реализация решений в высоконагруженных вычислительных средах
- Генеративный ИИ
- Разработка цифровых продуктов на основе генеративного AI, создание прототипов и внедрение решений в практическую среду
- Безопасность и устойчивость AI-систем
- Оценка рисков, соблюдение требований кибербезопасности при разработке и внедрении AI-решений
- Производственная практика
- Реальный опыт работы в организации, применение полученных компетенций на практике
Программа завершается производственной практикой и защитой магистерского проекта — прикладного, а не научно-теоретического результата обучения, подтверждающего способность магистранта самостоятельно спроектировать и внедрить работающее AI-решение.
УЧЕБНЫЙ ПЛАН
Что изучают
Дисциплины с пометкой «Электив» — на выбор.
| Наименование дисциплины | Кредиты |
|---|---|
| БАЗОВЫЕ ДИСЦИПЛИНЫ | |
| Психология управления | 3 |
| Иностранный язык (профессиональный) | 3 |
| Электив: ИИ для управления и оптимизации производственных процессов / Архитектура AI-систем и MLOps | 4 |
| ПРОФИЛИРУЮЩИЕ ДИСЦИПЛИНЫ | |
| Безопасность AI и анализ рисков | 5 |
| Разработка продуктов на основе генеративного ИИ | 5 |
| Производственная практика | 4 |
| Электив: Промышленный искусственный интеллект и предиктивная диагностика / Продвинутые методы машинного обучения для AI-систем | 5 |
| Электив: Цифровые двойники и интеллектуальные инфраструктурные системы / Продвинутый MLOps и управление жизненным циклом AI | 5 |
| Электив: IoT и Edge AI в промышленности / Интеграция и внедрение AI-систем | 5 |
| ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКАЯ РАБОТА И АТТЕСТАЦИЯ | |
| Экспериментально-исследовательская работа магистранта, включая прохождение стажировки и выполнение магистерского проекта | 13 |
| Оформление и защита магистерского проекта | 8 |
СТОИМОСТЬ И ФИНАНСИРОВАНИЕ
Стоимость обучения
ОБУЧЕНИЕ
3 000 000 ₸
в год, профильная магистратура, очная форма. Порядок оплаты — по договору.
ПОДАТЬ ДОКУМЕНТЫ — Откроется в новой вкладкеГОСУДАРСТВЕННЫЕ ГРАНТЫ
На магистратуру не выделяются
Приём в магистратуру идёт только на платной основе — по конкурсу на основании результатов комплексного тестирования (КТ).
ПОСТУПЛЕНИЕ
Как поступить
Сдайте комплексное тестирование (КТ)
Приём идёт по конкурсу на основании результатов КТ и только на платной основе.
Подтвердите уровень английского языка
IELTS Academic от 5.0, TOEFL iBT от 65, TOEFL ITP от 460 — либо языковое интервью с приёмной комиссией.
Подайте документы
Через admission.qairu.kz: удостоверение личности, диплом бакалавра, фотография 3×4, медицинские документы, документ об оплате.
Дождитесь решения приёмной комиссии
После рассмотрения заявки — зачисление.
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
Профильная длится год и завершается магистерским проектом и производственной практикой; научно-педагогическая — два года, диссертация, научно-исследовательская работа и подготовка к преподаванию.
7M06102 · МАГИСТРАТУРА
Год до нового уровня в индустриальном ИИ
Поможем разобраться в требованиях и формате — позвоните или напишите в приёмную комиссию.
РЯДОМ ПО НАПРАВЛЕНИЮ
Похожие программы
- МАГИСТРАТУРА · ПРОФИЛЬНАЯ7M04103
Business Analytics and AI
1 год · управленческий трек · 3 000 000 ₸ в год
ОТКРЫТЬ ПРОГРАММУ → - ДЛЯ РУКОВОДИТЕЛЕЙ7M04101
AI+X Executive MBA
1 год · поступление по заявке и собеседованию
ОТКРЫТЬ ПРОГРАММУ →