F3. Комп’ютерні науки

Факультет інформатики Магістр

Магістерська програма «Комп’ютерні науки»  — це глибоке розуміння штучного інтелекту, сучасних комп’ютерних технологій і принципів, за якими створюються нові рішення.

Бакалаврат зазвичай відповідає на питання «як це працює». Магістратура — на питання «що робити, коли готових відповідей немає». Тут ти працюватимеш із відкритими задачами, де немає єдиного правильного рішення: обиратимеш підходи, аналізуватимеш альтернативи, обґрунтовуватимеш власні рішення та доводитимеш їхню ефективність.

Програма допоможе тобі перейти від використання технологій до роботи на їх межі — і до рівня, де ти формуєш нові підходи до створення систем, моделей і продуктів.

Чи підходить тобі програма?

Програма буде особливо цінною для тебе, якщо ти:
  • хочеш глибше зануритися в AI, machine learning і data analysis;
  • вже працюєш в ІТ і відчуваєш, що «інструментів недостатньо»;
  • прагнеш мислити як дослідник, а не лише як інженер;
  • розглядаєш research або PhD як наступний професійний крок.

Чого ти навчишся?

Навчання поєднує фундаментальну комп’ютерну підготовку з практикою сучасної розробки та досліджень. Ти навчишся:
  • проєктувати й створювати програмні та інформаційні системи;
  • працювати з мовами програмування C, C++, C#, Java, Haskell, Python та іншими;
  • управляти ІТ-проєктами;
  • створювати web- та mobile-рішення;
  • працювати з базами даних і системами корпоративного рівня;
  • розробляти комп’ютерні ігри та складні програмні системи;
  • займатися науковою роботою та підготовкою академічних публікацій.

Новий рівень професійного мислення

Найбільшу цінність програма дає тим, хто вже має практичний досвід: саме тоді навчання починає накладатися на реальні задачі та змінює спосіб мислення про системи, дані й технологічні рішення. Водночас навіть без значного досвіду програма забезпечить тобі фундамент, методологію та дослідницький підхід до розв’язання складних проблем.

У результаті ти станеш не лише тим, хто реалізує рішення, а тим, хто визначає, якими вони мають бути.

Наші переваги

Курси охоплюють машинне навчання, обробку природної мови, великі дані, розподілені системи та інші ключові напрями сучасних комп’ютерних наук

Ви вчитеся формулювати задачі, працювати з невизначеністю та будувати обґрунтовані рішення — так, як це роблять у research і складних інженерних задачах

Курси ведуть як практики з ІТ-компаній, так і дослідники — це поєднання дозволяє бачити і практику, і глибину

Програма дозволяє навчатися паралельно з роботою — і саме це робить її максимально ефективною, коли знання одразу застосовуються на практиці

Навчання побудоване навколо задач без готових відповідей — ви обираєте підходи, перевіряєте їх і формуєте власні рішення

Ви формуєте свою освітню траєкторію через вибір курсів і напрямків — від AI до системної інженерії чи досліджень

Навчальний план

Аналіз великих даних (Big Data)

Англійська мова

Архітектура інформаційних систем

Машинне навчання

Методологія наукових досліджень в галузі комп'ютерних наук

Проблеми штучного інтелекту

Розподілені інформаційні системи

Практика наукво-дослідницька

Аналіз великих даних (Big Data)

Англійська мова

Архітектура інформаційних систем

Машинне навчання

Методологія наукових досліджень в галузі комп`ютерних наук

Проблеми штучного інтелекту

Розподілені інформаційні системи

Англійська мова

Еволюційне програмування та генетичні алгоритми

Комп'ютерна лінгвістика

Методи розробки програмних систем

Розподілені обчислення

Практика науково-дослідницька

Англійська мова

Еволюційне програмування та генетичні алгоритми

Комп`ютерна лінгвістика

Методи розробки програмних систем

Розподілені обчислення

Математична теорія ігор

Практика науково-дослідницька

Інформаційна безпека

Моделі та алгоритми інформаційного пошуку

Хмарні технології зберігання і обробки даних

Чистий код та чиста архітектура

Бази знань

Алгоритми розподіленого обміну криптовалют на основі smart-контрактів

Архітектура систем комп`ютерної алгебри

Багаторівневі комутовані мережі

Криптографія в децентралізованих системах

Математичні моделі та інструментарії фондового ринку

Мультиагентні системи

Нейронні мережі

Обчислювальне суспільствознавство

Системи обробки природньої мови

Теоретичні та прикладні аспекти онтологій

Дані та суспільство

Методика викладання інформатики у вищій школі

Аналіз зображень та комп`ютерний зір

Комп`ютерна алгебра

Комп`ютерна графіка

Математичні моделі бізнес-процесів

Навчання з підкріпленням

Нейротехнології

Нереляційні бази даних

Паралельне програмування

Розробка smart-контрактів

Технічні інструменти регуляції криптовалют на ринку