Дисципліни, які викладає
Автоматизація роботи з програмними проєктами мовою Java
Даний курс орієнтований на студентів, що прослухали базові курси програмування, знайомі з алгоритмами і вже готові почати роботу з більшими проектами та складнішими завданнями. В цьому курсі ми познайомимося з двома найбільш поширеними фреймворками, що використовуються для автоматизації процесів роботи з проєкт мовою Java, а саме Maven та Gradle. Після цього ми почнемо знайомство з фреймворком Spring Boot. Основна увага в цьому курсі буде приділена базовим поняттям даного фреймворку, а саме роботі Annotation Processor. Окремо зупинимося на використанні спеціалізованих бібліотек тестування. Частина курсу буде орієнтована на розуміння правильного процесу розробки та супроводу проєкт. Студенти будуть знайомитися з Continues Delivery та Release Strategy на базі GitLab, Jenkins та інших фреймворків
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.
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.