Дисципліни
Мови програмування
Навчальна дисципліна ” Мови програмування” є базовою в плані підготовки студентів і спрямована на вивчення теоретичних та методологічних основ побудови програм на мовах програмування високого рівня з урахуванням сучасних концепцій і тенденцій розвитку, оволодіння інструментальними засобами створення таких програм, отримання практичних навичок розробки програмного забезпечення при вирішенні прикладних задач різного ступеня складності. При проходженні даної дисципліни, студенти познайомляться з базовими поняттями мов програмування: програма, компілятор, інтерпретатор, платформа, віртуальна машина. На лекціях студенти отримають знання з основ процедурного та об’єктно-орієнтованого програмування та познайомляться з мовою програмування Java. На лабораторних заняттях студенти закріплять отримані теоретичні знання, а також опанують інтегроване середовище розробки, та отримають навички створення, запуску, тестування та налагодження в ньому своїх програм.
Методи розробки програмних систем
Курс призначений для всіх, хто хоче навчитися розуміти вимоги, визначати рішення для складних систем і розгортати масштабовані, портативні та надійні корпоративні програми. Курс фокусується на застосуванні сучасних методів і стандартів для моделювання складних процесів.
Функціональне програмування
Мова Haskell створювалася як стандарт мови функціонального програмування, в якій реалізуються всі відомі концепції функціонального програмування. Оволодівши мовою Haskell легко зрозуміти як ефективно використовувати елементи функціональності в мовах Java, Clojure, Scala. Студенти повинні знати основи дискретної математики та програмування на мові Java або Ci++ (в об»ємі одного семестру). Студенти повинні вміти ефективно застосовувати отримані знання для розв¢язку прикладних задач. До форм семестрового контролю відносяться: щонедільні самостійні роботи, активність на практичних заняттях. Підсумковий семестровий контроль проводиться у формі іспиту.
Аналіз великих даних (Big Data)
Широке розповсюдження інформаційних технологій, науково-технічний прогрес, проникнення інформаційно-комунікаційних технологій в усі сфери людської діяльності висувають нові вимоги до організації та обробки даних. Сучасні комп’ютерні системи працюють в парадигмі роботи з великими даними (BigData).
Машинне навчання
Курс складається з двох частин. В першій частині розлядається предмет та постановка задач Машинного навчання. Методи параметричної регресії. Метричні методи класифікації та регресії. Логічні алгоритми класифікації та методи їх побудови. Статистичні байєсівські методи класифікації. Друга частина курсу присвячена використанню штучних нейронних мереж (ШНМ). Розглядаються основи ШНМ. Згортка нейронних мереж. Рекурентні ШНМ. Глибинне навчання.
Практика виробнича
Виробнича практика є невід’ємною складовою частиною процесу підготовки фахівців з вищою освітою. Вона є важливим етапом формування кваліфікованого спеціаліста, здатного самостійно вирішувати конкретні завдання, що виникають в діяльності установ та організацій різних видів та форм власності, а також джерелом матеріалів для випускної кваліфікаційної роботи.
Інтелектуальні мережі
Курс "Інтелектуальні мережі" присвячений інтелектуалізації (семантизації) сучасних інформаційних технологій та перспективам їх розвитку. Курс складається з двох частин. В першій частині розглядається : семантичний веб та стек його технології. Представлення даних, кодування символів, унікальна ідентифікація ресурсів, мова розширеної розмітки. Семантична модель RDF та її серіалізація. Подання знань за допомогою онтологій. Мова запитів до RDF сховищ SPARQL.