Дисципліни, які викладає
Курсова робота (3 р.н.)
Завдання курсової роботи – прищепити студентам навички самостійної праці (робити огляд наукової літератури, аналізувати різні підходи, формулювати власні висновки). Підсумковий семестровий контроль проводиться у формі захисту тези. Дисципліна призначена навчити студента шукати й критично оцінювати наукову літературу, вміти планувати і проводити наукові дослідження, якісно оформляти та презентувати власні результати наукових робіт в рамках виконання курсової роботи, вести аргументовану наукову дискусію у контексті презентації та захисту власних результатів наукових досліджень.
Робота в середовищі Apple
Увагу даного курсу зосереджено на особливостях роботи з AppStore та налагодженню інфраструктури повного циклу створення додатку, як от автоматизація збирання додатку, залучення тестувальників, підготовка до публікації в AppStore. По завершенню курсу слухачі будуть мати чітке розуміння, як працює система контролю додатків як в AppStore, так і безпосередньо на кожному пристрої Apple. Даний курс є частиною сертифікатної програми "Програмування під iOS".
Робота в середовищі Apple
Увагу даного курсу зосереджено на особливостях роботи з AppStore та налагодженню інфраструктури повного циклу створення додатку, як от автоматизація збирання додатку, залучення тестувальників, підготовка до публікації в AppStore. По завершенню курсу слухачі будуть мати чітке розуміння, як працює система контролю додатків як в AppStore, так і безпосередньо на кожному пристрої Apple. Даний курс є частиною сертифікатної програми "Програмування під iOS".
Кваліфікаційна робота
Предмет навчальної дисципліни "Кваліфікаційна робота" включає подальше вдосконалення знань з основної проблематики сучасних моделей, методів, алгоритмів, технологій, процесів та способів отримання, подання, зберігання, обробки, аналізу й передачі даних в інформаційних системах. Дисципліна зосереджує значну увагу на розвитку компетенцій і умінь у застосуванні класичних методів штучного інтелекту до реалізації інформаційних систем, досліджень розробки і використання нейронних мереж, машинного навчання, застосування інтелектуального аналізу даних, застосувань мережевих технологій, проектування та впровадження програмних рішень. Не залишаються поза уваги і важливі прикладні застосування, зокрема розвиток перспективних напрямків сучасних застосувань у інформаційних системах та комп’ютерного моделювання задач різних напрямків людської діяльності та технічних систем.