Дисципліни
Розширений рівень англійської мови для академічного спілкування
Курс дає можливість аспірантам першого року навчання оволодіти навичками, необхідними для комунікації з науковцями на міжнародному рівні ‒ вмінням представити своє дослідження в письмовому та усному вигляді англійською мовою. Усі письмові роботи та усні презентації базуються на дослідженнях аспірантів які вони виконують згідно обраної галузі та теми дослідження.
Розробка дисертаційного проєкту 1
Дисципліна «Розробка дисертаційного проєкту» є обов’язковим ключовим компонентом освітньо-наукової програми підготовки докторів філософії за спеціальністю «Комп’ютерні науки» та спрямована на формування у здобувачів здатності до самостійного виконання оригінального наукового дослідження на рівні сучасних світових досягнень. Курс забезпечує методологічну, теоретичну та організаційну основу дисертаційного дослідження і охоплює всі основні етапи його розробки: від виявлення актуальної наукової проблеми, формулювання гіпотез і побудови концептуальних, математичних та комп’ютерних моделей до планування й виконання експериментальних досліджень, аналізу та валідації результатів, підготовки наукових публікацій і захисту дисертації. Навчання має індивідуально-дослідницький характер і поєднує самостійну роботу здобувача з регулярними консультаціями наукового керівника та обговореннями результатів дослідження на практичних. Особлива увага приділяється дотриманню принципів академічної доброчесності, наукової етики, відтворюваності результатів і відповідності дисертаційного проєкту міжнародним стандартам досліджень у галузі комп’ютерних наук. Вивчення дисципліни забезпечує формування загальних і фахових компетентностей та досягнення результатів навчання, необхідних для успішного виконання, апробації та захисту дисертаційної роботи, а також інтеграції здобувача в міжнародний науковий простір.
Права інтелектуальної власності у сфері інженерії програмного забезпечення
Дисципліна «Права інтелектуальної власності у сфері інженерії програмного забезпечення» спрямована на формування у здобувачів ступеня доктора філософії системного розуміння правових механізмів охорони, використання та комерціалізації результатів інтелектуальної діяльності у сфері програмної інженерії та комп’ютерних наук. Курс охоплює авторсько-правову охорону програмного забезпечення, баз даних і технічної документації, патентування комп’ютерно-реалізованих рішень, ліцензування (у тому числі open source), договірні механізми у сфері R&D, а також питання трансферу технологій і захисту прав інтелектуальної власності в міжнародному контексті. Навчання поєднує лекції, семінарські та практичні заняття з аналізом реальних кейсів, ліцензійних моделей і договорів. Особлива увага приділяється управлінню IP-активами у межах дослідницьких та інноваційних проєктів, академічній доброчесності та комплаєнсу під час використання сторонніх бібліотек і даних.
Розробка дисертаційного проєкту 2
Дисципліна «Розробка дисертаційного проєкту» є обов’язковим ключовим компонентом освітньо-наукової програми підготовки докторів філософії за спеціальністю «Комп’ютерні науки» та спрямована на формування у здобувачів здатності до самостійного виконання оригінального наукового дослідження на рівні сучасних світових досягнень. Курс забезпечує методологічну, теоретичну та організаційну основу дисертаційного дослідження і охоплює всі основні етапи його розробки: від виявлення актуальної наукової проблеми, формулювання гіпотез і побудови концептуальних, математичних та комп’ютерних моделей до планування й виконання експериментальних досліджень, аналізу та валідації результатів, підготовки наукових публікацій і захисту дисертації. Навчання має індивідуально-дослідницький характер і поєднує самостійну роботу здобувача з регулярними консультаціями наукового керівника та обговореннями результатів дослідження на практичних. Особлива увага приділяється дотриманню принципів академічної доброчесності, наукової етики, відтворюваності результатів і відповідності дисертаційного проєкту міжнародним стандартам досліджень у галузі комп’ютерних наук. Вивчення дисципліни забезпечує формування загальних і фахових компетентностей та досягнення результатів навчання, необхідних для успішного виконання, апробації та захисту дисертаційної роботи, а також інтеграції здобувача в міжнародний науковий простір.
Менеджмент наукових проєктів
Дисципліна спрямована на формування вміння розробляти, планувати й ефективно реалізовувати наукові і освітні проєкти за базовою моделлю проєктного менеджменту (знання процесів і процедур ініціювання, ведення й завершення проєкту) із доцільним застосуванням відповідного програмного забезпечення. Окрема увага приділятиметься особливостям саме планування та реалізації наукових проєктів: ініціювання наукового проєкту та структурування ідеї дослідження, формування плану дослідження та оцінка ресурсного забезпечення, підходи до аналізу проєктних ризиків, уміння планувати робочі завдання в часі і встановлювати пріоритети у проєктній діяльності, а також можливості для фінансової підтримки наукових досліджень.
Глибинне навчання для задач комп`ютерного зору
"Навчальна дисципліна «Глибинне навчання для задач комп’ютерного зору» спрямована на формування теоретичних знань і практичних навичок у використанні сучасних методів глибинного навчання для розв'язання задач комп'ютерного зору. Студенти ознайомляться з основними концепціями комп’ютерного зору, методами обробки та аналізу зображень, архітектурами нейронних мереж, а також інструментами, які є невід'ємною частиною роботи в цій галузі."
Методи та засоби обробки інформації
Курс присвячений методам та засобам обробки інформації, як поступає до нас через певні проміжки часу, тобто аналізу, моделюванню та прогнозування часових рядів. У курсі ви дізнаєтесь, як влаштовано світ сьогодні (моделювання) і що буде завтра (прогнозування). Розглядаються методи виділення тренду та періодичної складової, побудова авто кореляційної (АКФ) та часткової авто кореляційної (ЧАКФ) функції, моделювання часових рядів за допомогою АРІМА - моделей. Також розглядається теорія прогнозування стаціонарних часових рядів за умови відомої АКФ (або спектральної щільності) і в умовах спектральної невизначеності. У якості засобів обробки інформації розглядаються електронні таблиці, статистичні пакети та мова програмування Python.
Низькорівневі вразливості програмного забезпечення
ВИМОГИ: знання з розробки на мові програмування С, та розуміння роботи з пам'яттю. У курсі буде розглянуті різноманітні вразливості у програмному коді та проблеми що до них призводять. Зокрема методологія пошуку вразливостей та їх усунення. Також буде розглянуто робота з ядрами та компонентами різноманітних операційних систем.