Комп'ютерні науки

Семестр: Осінній
Кількість кредитів: 4
Кількість годин лекцій: 20
Кількість годин практичних занять: 20
Форма контролю: Залік
Мова викладання: Українська

Викладач: Івашина Юрій Кирилович

Дисципліна «Теорія механізмів» є однією з фундаментальних інженерних дисциплін, яка формує базові знання та навички, необхідні для розуміння, аналізу, синтезу та проектування механізмів, що складають основу багатьох машин і технічних пристроїв. Вона є обов’язковою для підготовки фахівців у галузях машинобудування, приладобудування, робототехніки, автомобілебудування, мехатроніки та суміжних спеціальностей. Курс охоплює широке коло питань, пов’язаних із принципами побудови механізмів, законами руху, кінематичними та динамічними властивостями, методами аналізу та синтезу, а також з основами комп’ютерного моделювання механічних систем. Метою викладання дисципліни є формування у студентів системи теоретичних знань та практичних навичок, необхідних для: аналізу існуючих механізмів; розуміння кінематичних і динамічних процесів, що відбуваються у механічних системах; самостійного проєктування нових конструкцій механізмів; підготовки до вивчення суміжних дисциплін, таких як «Деталі машин», «Теорія машин і механізмів».

Завдання дисципліни: У процесі вивчення дисципліни студенти повинні: засвоїти основні поняття і терміни теорії механізмів; навчитися класифікувати та аналізувати механізми за типами кінематичних пар і структурою; розуміти принципи роботи плоских і просторових механізмів; опанувати методи кінематичного аналізу та синтезу; володіти методами розрахунку швидкостей, прискорень та сил у механічних системах; вміти застосовувати програмне забезпечення для моделювання механізмів.

Семестр: Осінній
Кількість кредитів: 4
Кількість годин лекцій: 20
Кількість годин практичних занять: 20
Форма контролю: Залік
Мова викладання: Українська

Викладач: Полторацький Максим Юрійович

Дисципліна «Функціональне та логічне програмування» спрямована на ознайомлення студентів із сучасними підходами до створення програмного забезпечення, зокрема — функціональним програмуванням на мові Scala та об’єктно-орієнтованим програмуванням на мові Java. Метою курсу є формування у студентів базового розуміння принципів функціонального програмування, а також практичних навичок розробки складних і продуктивних програмних застосунків. Студенти вивчають ключові особливості мови Scala, такі як чисті функції, рекурсія, імутабельність, робота з колекціями, а також інтеграцію функціонального та об’єктного стилів програмування. У рамках роботи з Java студенти поглиблюють розуміння принципів побудови масштабованих додатків, архітектурних шаблонів і методів оптимізації коду. Курс поєднує теоретичні знання з практикою: студенти розробляють власні застосунки, працюють з реальними задачами програмування, порівнюють підходи в Scala і Java, що дозволяє краще зрозуміти переваги та можливості кожної мови. Це також дає змогу закласти міцний фундамент для подальшої роботи у сфері бекенд-розробки, створення високонавантажених систем або роботи з великими даними. Дисципліна сприяє розвитку аналітичного мислення, навичок написання чистого й підтримуваного коду, а також вміння адаптуватися до різних парадигм програмування у професійній діяльності.

Семестр: Осінній
Кількість кредитів: 4
Кількість годин лекцій: 20
Кількість годин практичних занять: 20
Форма контролю: Залік
Мова викладання: Українська

Викладач: Кобець Віталій Миколайович

Опановуйте мистецтво роботи з даними для прийняття успішних інвестиційних рішень!

Чи мрієте Ви стати успішним інвестором? Чи хочете навчитися аналізувати дані так, щоб ваші інвестиційні рішення випереджали ринок? Дисципліна «Програмне забезпечення в бізнес-аналітиці» відкриє для вас світ можливостей на перетині технологій та фінансів!

Під керівництвом доктора економічних наук, професора Віталія Кобця опануєте практичні навички використання RStudio для аналізу даних, побудови прогнозів та створення інвестиційних стратегій. Курс фокусується на застосуванні машинного навчання з використанням як мов програмування, так і no code/low code інструментів в інвестиційних процесах, що робить його цінним для студентів всіх ІТ спеціальностей.

Чому варто обрати цей курс?

• Отримаєте практичні навички використання мови R для аналізу та інтерпретації даних і створення прогнозів у предметній галузі
• Навчитеся застосовувати лінійну і логістичну регресію, класифікацію та інші методи машинного навчання для підтримки прийняття інвестиційних рішень
• Зможете будувати і інтерпретувати дерева рішень, нейронні мережі для бізнес-аналітики
• Здобудете конкурентну перевагу на ринку праці з аналітичними навичками data-driven підходу, що високо оцінюються роботодавцями

Особливості навчання:

• Практичний підхід з використанням RStudio та реальних наборів даних
• Вивчення сучасних методів аналітики та прогнозування на реальних даних
• Розробка власних алгоритмів для аналізу інвестиційних можливостей
• Освоєння інструментів візуалізації, що перетворюють складні дані на зрозумілі висновки для прийняття рішень

Навчіться розмовляти мовою даних та приймати обґрунтовані інвестиційні рішення з курсом «Програмне забезпечення в бізнес-аналітиці»! Розкрийте потенціал аналітики, машинного навчання та штучного інтелекту для побудови успішної кар’єри у світі, де дані – це двигун цифрових трансформацій бізнесу.

Запишіться зараз і станьте інвестором у власне майбутнє!

Семестр: Осінній
Кількість кредитів: 4
Кількість годин лекцій: 20
Кількість годин практичних занять: 20
Форма контролю: Залік
Мова викладання: Українська

Викладач: Кравцов Геннадій Михайлович

Мета курсу: формування системи знань, умінь з методології та технології розробки дистанційного курсу, здійснення майбутніми фахівцями професійно-педагогічної комунікації на високому якісному рівні, можливість самореалізації й самовдосконалення студентів через сучасні освітні Інтернет-платформи і засоби навчання.

Змістовий модуль 1. Дистанційні технології навчання
Тема 1. Дистанційні форми навчання, платформи та технології дистанційного навчання (ДН).
Тема 2. Психолого-педагогічні питання ДН. Принципи, система та процес ДН.
Тема 3. Цілі та система проектування навчання. Фаза розвитку дистанційного курсу.
Тема 4. Вимоги до дистанційного курсу. Структура дистанційного курсу.

Змістовий модуль 2. Інформаційні матеріали дистанційного курсу та контроль знань у дистанційному навчанні.
Тема 5. Інформаційні ресурси дистанційного курсу (ДК). Електронні освітні ресурси.
Тема 6. Проектування змісту та дизайн дистанційного курсу.
Тема 7. Оцінювання та контроль успішності у ДН.
Тема 8. Інноваційні методи та технології дистанційного навчання. Спілкування у дистанційному навчанні.

Семестр: Весняний
Кількість кредитів: 4
Кількість годин лекцій: 20
Кількість годин практичних занять: 20
Форма контролю: Залік
Мова викладання: Українська

Викладач: Котова Ольга Володимирівна

Дисципліна «Теорія ймовірностей та математична статистика» спрямована на формування фундаментальних знань про закономірності випадкових явищ і методи їх математичного аналізу, що є необхідними для комп’ютерного моделювання процесів. Програма курсу охоплює базові поняття теорії ймовірностей, просторові та умовні ймовірності, випадкові величини, їх розподіли, математичне очікування, дисперсію та інші характеристики, що дозволяють оцінити невизначеність і варіативність досліджуваних систем. Особлива увага приділяється апроксимації розподілів, закономірностям центральної межової теореми та методам статистичного аналізу даних, які широко застосовуються в моделюванні та аналізі експериментальних даних. Студенти вивчають методи оцінки параметрів розподілів, побудови довірчих інтервалів і перевірки статистичних гіпотез, що є невід’ємною частиною процесу прийняття обґрунтованих рішень у невизначених умовах. Особливий наголос робиться на практичних аспектах: аналіз реальних даних за допомогою комп’ютерних засобів, моделювання випадкових процесів із застосуванням спеціалізованих програмних засобів та інтерпретація результатів досліджень. Такий підхід дозволяє студентам не лише засвоїти теоретичні основи, а й опанувати практичними навичками аналізу даних, що є критично важливими при розробці математичних моделей. Курс сприяє розвитку критичного мислення, умінню робити статистично обґрунтовані висновки, оцінювати точність та достовірність отриманих результатів моделювання, а також інтегрувати знання з інших галузей математики та інформатики. Дисципліна є базовою для подальшого вивчення спеціалізованих модулів з комп’ютерного моделювання, аналізу даних та прогнозування, що відповідає сучасним вимогам ринку праці та наукових досліджень.

Семестр: Весняний
Кількість кредитів: 4
Кількість годин лекцій: 20
Кількість годин практичних занять: 20
Форма контролю: Залік
Мова викладання: Українська

Викладач: Кобець Віталій Миколайович

Оберіть розвиток управлінських навичок і бізнес планування в IT: від коду до управління продуктами!

Мрієте не просто писати код, а створювати продукти, які швидко масштабуються? Хочете розуміти, як перетворити розпливчасту ідею замовника на чіткий план розробки? Дисципліна Бізнес-аналіз для розробки програмних продуктів - це Ваш місток між технічною реалізацією й успішним бізнесом.

Для кого цей курс? Студентів 2-го курсу спеціальностей Комп’ютерні науки, Інженерія програмного забезпечення та Інформаційні системи, які прагнуть опанувати ролі Project Manager (PM) або Product Owner (PO).

Що Ви вивчите? Курс побудований на поєднанні теорії та реальної практики IT-індустрії:

1. Мистецтво вимог: Ви навчитеся формувати «фундамент» проєкту від високорівневих бізнес-вимог (BRD) до детальних технічних завдань (SRS). Опануєте техніки User Stories і Acceptance Criteria, щоб розробники точно знали, що будувати.

2. Проєктний менеджмент: Ви розберетеся, чим відрізняється робота в продуктових та аутсорсингових компаніях. Ми детально вивчимо сучасні методології від класичного Waterfall до гнучких Scrum, Kanban.

3. Артефакти: Ви власноруч створите Статут проєкту (Project Charter), навчитеся будувати діаграми Use Case та моделювати реальні бізнес-процеси.

4. Управління ресурсами та ризиками: Ви навчитеся рахувати бюджети, оцінювати терміни за методом PERT, будувати діаграми Ганта та керувати ризиками, щоб уникнути провалу проєкту.

Чому варто обрати цей курс у 2026-2027 н.р.?

• Викладач: Доктор економічних наук, професор Віталій Кобець, експерт, який поєднує академічну глибину з практичними кейсами цифрової трансформації.
• Практичний результат: Вашою фінальною роботою на курсі стане повноцінний пакет документації для власного стартапу.
• Кар’єрний старт: Ви отримаєте базу для проходження сертифікацій та роботи на позиціях Junior PM/BA.

Не просто кодуйте — керуйте процесом створення інновацій! Обирайте Бізнес-аналіз та ставайте лідерами, які знають, ЩО і ЯК будувати.

Семестр: Весняний
Кількість кредитів: 4
Кількість годин лекцій: 20
Кількість годин практичних занять: 20
Форма контролю: Залік
Мова викладання: Англійська

Викладач: Гнєдкова Ольга Олександрівна

Метою даного курсу є досягнення студентами рівня професійної комунікативної достатності у головних напрямах майбутньої фахової англомовної діяльності, а саме сформувати навички використання знань з англійської мови у процесі професійного спілкування з представниками інших країн з різноманітних питань в галузі інформаційних технологій, так і на етапі підготовки до участі у міжнародних конференціях, проектах та дискусіях, а також навчити слухачів проводити усний та письмовий обмін діловою інформацією. А також набуття навичок практичного володіння іноземною мовою у різних видах мовленнєвої діяльності в обсязі тематики, зумовленої потребами сфер майбутньої діяльності (особистої, публічної, професійної, освітньої) та вдосконалення вмінь через опрацювання новітньої автентичної інформації. Даний курс має практичне спрямування, висуваючи пропозицію щодо набуття студентами професійної та функціональної комунікативної компетентності у користуванні англійською мовою. Це здійснюється шляхом інтеграції мовленнєвих умінь та мовних знань в рамках тематичного і ситуативного контексту відповідно до академічної та професійної сфер студента.

Семестр: Весняний
Кількість кредитів: 4
Кількість годин лекцій: 20
Кількість годин практичних занять: 20
Форма контролю: Залік
Мова викладання: Українська

Викладач: Черненко Ірина Євгенівна

Курс «ОБРОБКА ЗОБРАЖЕНЬ ТА МУЛЬТИМЕДІА ТЕХНОЛОГІЇ» – ваш шлях до майстерності цифрового контенту

Чому варто обрати цей курс?

• Отримаєте навички, за якими "полюють" роботодавці в IT, дизайні та медіа
• Навчитеся створювати професійний візуальний контент, що привертає увагу
• Опануєте технології, що застосовуються від кіноіндустрії до медицини
• Працюватимете з інструментами та бібліотеками Python для обробки медіа

На заняттях навчитеся:

• Створювати, аналізувати та трансформувати цифрові зображення
• Застосовувати фільтри та алгоритми розпізнавання об’єктів
• Працювати з різними форматами та кольоровими моделями
• Монтувати відео та створювати спецефекти
• Програмно керувати процесами обробки мультимедіа

Курс має міждисциплінарний характер і поєднує елементи комп’ютерної графіки, штучного інтелекту, обробки сигналів та інформаційних технологій!

Для кого цей курс?

• Майбутніх фахівців у сфері цифрових технологій
• Тих, хто розвиває власні творчі проєкти
• Здобувачів, які хочуть поєднати креатив з технічними навичками
• Майбутніх вчителів інформатики

Обирайте «Обробку зображень та мультимедіа технології» — інвестуйте у навички майбутнього!

Семестр: Осінній
Кількість кредитів: 5
Кількість годин лекцій: 26
Кількість годин практичних занять: 24
Форма контролю: Диф. залік
Мова викладання: Українська

Лектор: Лемещук Олександр Ігорович
Практичні заняття: Черненко Ірина Євгенівна

Дисципліна «Проектний практикум» спрямована на формування у студентів практичних навичок командної розробки програмних продуктів або інформаційних систем у рамках реального або наближеного до реального проєкту. Вона об’єднує знання, отримані під час навчання, і дозволяє застосувати їх на практиці — від ідеї до реалізації.

Основні акценти курсу:

• постановка завдання та аналіз вимог замовника;
• планування етапів проєкту, розподіл ролей у команді;
• розробка архітектури та вибір технологій;
• програмування, тестування, розгортання;
• підготовка технічної та презентаційної документації;
• публічний захист або демонстрація результатів.

Проєкти можуть охоплювати різні напрямки: розробка веб- або мобільних застосунків, баз даних, інформаційних систем, прототипів продуктів, дослідницьких рішень, елементів ШІ тощо — залежно від спеціалізації студентів та поставлених цілей.

Під час проходження практикуму студенти навчаються:

• працювати в команді з використанням сучасних методологій (Agile, Scrum);
• використовувати системи керування проєктами (Jira, Trello, Git);
• ефективно комунікувати всередині команди та з викладачем/замовником;
• розв’язувати проблеми, що виникають у процесі розробки.

«Проектний практикум» допомагає студентам зрозуміти реалії роботи в ІТ-сфері, підготуватися до майбутнього працевлаштування, сформувати портфоліо та отримати досвід роботи над повноцінним продуктом у команді.

Семестр: Осінній
Кількість кредитів: 5
Кількість годин лекцій: 26
Кількість годин практичних занять: 24
Форма контролю: Диф. залік
Мова викладання: Українська

Викладач: Кобець Віталій Миколайович

У сучасному бізнесі цифровий маркетинг є ключовим інструментом просування ІТ-продуктів. Якщо Ви прагнете навчитися ефективно працювати з ринком цифрових технологій, використовувати аналітику для прийняття рішень і створювати унікальні маркетингові стратегії для ІТ-компаній, ця дисципліна саме для Вас!

Чому варто обрати цей курс?

• Актуальність: Цифровий маркетинг (Performance, Brand, Product Marketing) є складовою успіху технологічного стартапу і великої ІТ-компанії.
• Практична спрямованість: Ви навчитеся працювати з SEO, контент-маркетингом, соцмережами, контекстною рекламою та email-маркетингом.
• Інструменти та аналітика: Ознайомитеся з інструментами Google Analytics, Google Ads, Facebook Ads, а також методами аналізу даних для оцінки ефективності маркетингових кампаній.
• Кар’єрні перспективи: Після проходження курсу зможете оцінити власний потенціал до роботи в маркетингових відділах ІТ-компаній, розвитку власних стартапів або стати незалежними консультантами.
• Електронні освітні ресурси: доступ до відеолекцій, скрінкастів, конспектів, словника термінів, робочого зошиту і фінального проєкту

Що Ви вивчатимете?

• Роль цифрового маркетингу у просуванні ІТ-продуктів в Unit-економіці.
• Побудову бренду і створення маркетингових стратегій Go-To-Market strategy.
• Роботу з рекламними платформами та управління рекламними кампаніями в App Store та Google Play.
• Аналіз поведінки користувачів та оптимізацію воронки продажів TOFU-MOFU-BOFU, «піратської» воронки.
• Використання ШІ та когортного RFM аналізу у цифровому маркетингу.

Для кого цей курс? Дисципліна корисна студентам, які планують кар’єру в сфері ІТ, бізнес-аналітики, реклами та ІТ-підприємництва. Якщо Ви хочете отримати конкурентну перевагу та розширити свої можливості в цифровому світі, цей курс стане для Вас відправною точкою!

Не зволікайте – обирайте Основи бізнесу та підготовки стартапів та станьте фахівцем у сфері просування інноваційних рішень!

Семестр: Осінній
Кількість кредитів: 5
Кількість годин лекцій: 26
Кількість годин практичних занять: 24
Форма контролю: Диф. залік
Мова викладання: Українська

Викладач: Топалов Андрій Миколайович

Дисципліна «Хмарні обчислення» (Cloud Computing) спрямована на формування знань та навичок у сфері сучасних технологій обробки, зберігання та управління даними в хмарному середовищі. Вона охоплює фундаментальні концепції, архітектуру, моделі надання послуг (IaaS, PaaS, SaaS), а також практичні аспекти розгортання, адміністрування та захисту хмарної інфраструктури. У курсі вивчаються базові принципи віртуалізації, кластеризації та розподілених обчислень. Особлива увага приділяється платформам публічного та приватного типу, таким як Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP) тощо. Розглядаються типові сценарії використання хмарних сервісів для бізнесу, наукових досліджень і розробки програмного забезпечення. У межах практичних занять передбачене створення прототипів хмарних застосунків, налаштування середовищ, розгортання баз даних, вебсервісів та мікросервісної архітектури у хмарі. Завдяки вивченню дисципліни студенти отримують актуальні компетенції, що дозволяють їм ефективно працювати у сфері хмарних технологій, впроваджувати інноваційні ІТ-рішення та брати участь у розробці масштабованих, безпечних і доступних хмарних сервісів у реальних проєктах.

Семестр: Осінній
Кількість кредитів: 5
Кількість годин лекцій: 26
Кількість годин практичних занять: 24
Форма контролю: Диф. залік
Мова викладання: Українська

Викладач: Вінник Максим Олександрович

Дисципліна «Розробка користувацьких інтерфейсів» спрямована на формування у студентів знань і практичних навичок зі створення ефективних, зручних і естетично привабливих інтерфейсів для веб- та мобільних застосунків. Вивчення курсу дає змогу зрозуміти, як взаємодіє користувач із програмним продуктом, та як зробити цю взаємодію максимально інтуїтивною, логічною і комфортною. Протягом навчання студенти знайомляться з основами проєктування UI/UX (User Interface / User Experience), принципами юзабіліті, вивчають закони сприйняття інформації, дизайн-системи, типографіку, кольорову гармонію та роботу з візуальними і сенсорними елементами інтерфейсу. Значна увага приділяється адаптивному дизайну, доступності (accessibility), мікровзаємодіям (microinteractions) та ролі прототипування в процесі розробки. Практична частина курсу включає роботу з сучасними інструментами дизайну (Figma, Adobe XD тощо), а також реалізацію інтерфейсів засобами HTML, CSS, JavaScript і фреймворків на кшталт React або Vue. Студенти проходять повний цикл UI-розробки — від постановки завдання, аналізу цільової аудиторії, побудови користувацьких сценаріїв до створення інтерактивних прототипів і їх подальшої реалізації у вигляді живого інтерфейсу. Дисципліна стимулює міждисциплінарне мислення, поєднуючи елементи психології, дизайну, програмування та аналітики. Вона формує у студентів не лише технічні навички, але й дизайнерську чутливість, увагу до деталей та здатність мислити з позиції кінцевого користувача. Опанування цієї дисципліни є важливим етапом для майбутніх фронтенд-розробників, UI/UX-дизайнерів, веб-інженерів та інших спеціалістів, які працюють на стику технологій і взаємодії з людиною.

Семестр: Весняний
Кількість кредитів: 5
Кількість годин лекцій: 26
Кількість годин практичних занять: 24
Форма контролю: Диф. залік
Мова викладання: Українська

Викладач: Валько Наталія Валеріївна

Курс для майбутніх учителів математики та інформатики, що базується на використанні онлайн-платформи Tinkercad. Студенти навчаться створювати тривимірні моделі, використовуючи інтуїтивно зрозумілий інтерфейс Tinkercad. Розглядаються основні інструменти моделювання: додавання та комбінування геометричних фігур, редагування об’єктів, групування та вирівнювання. У межах курсу особлива увага приділяється проєктуванню моделей, придатних для успішного 3D друку. Студенти навчаться враховувати такі фактори, як орієнтація моделі на друкованому столі, необхідність підтримних структур та їх оптимальне розміщення для мінімізації витрат матеріалу та спрощення постобробки. Розглядаються принципи забезпечення міцності та стабільності друкованих об’єктів шляхом правильного проектування товщини стінок, використання ребер жорсткості та інших конструктивних елементів. Отримані знання дозволять майбутнім педагогам створювати функціональні та довговічні навчальні матеріали за допомогою 3D друку. Окремий блок присвячено підготовці створених моделей до друку: експорт у форматі STL, розуміння параметрів слайсингу. Курс також охоплює практичне застосування 3D друку в освіті для візуалізації математичних понять (геометричні фігури, графіки функцій), створення наочних матеріалів для уроків та проектної діяльності учнів. Вивчаються базові принципи роботи 3D принтерів та питання безпеки друку.

Семестр: Весняний
Кількість кредитів: 5
Кількість годин лекцій: 26
Кількість годин практичних занять: 24
Форма контролю: Диф. залік
Мова викладання: Українська

Викладач: Топалов Андрій Миколайович

Дисципліна спрямована на формування у здобувачів освіти теоретичних знань і практичних навичок розробки сучасних мобільних та веб-додатків. У межах курсу розглядаються основні принципи проєктування клієнт-серверних систем, створення інтерфейсів користувача, організація взаємодії з базами даних, робота з API та мережевими сервісами. Під час вивчення дисципліни студенти опановують сучасні мови програмування, фреймворки та інструменти для створення адаптивних веб-застосунків і мобільних додатків для платформ Android та/або iOS. Значна увага приділяється питанням архітектури програмного забезпечення, тестування, безпеки, оптимізації продуктивності та забезпечення зручності користування (UI/UX). Практична складова курсу передбачає виконання лабораторних і проєктних робіт, у процесі яких здобувачі набувають досвіду розробки повнофункціональних програмних продуктів — від етапу проєктування до розгортання та супроводу. У результаті вивчення дисципліни студенти набувають компетентностей, необхідних для розробки, тестування та підтримки мобільних і веб-додатків, а також здатності застосовувати сучасні технології у професійній діяльності в галузі інформаційних технологій.

Семестр: Весняний
Кількість кредитів: 5
Кількість годин лекцій: 26
Кількість годин практичних занять: 24
Форма контролю: Диф. залік
Мова викладання: Українська

Викладач: Топалов Андрій Миколайович

Дисципліна «Паралельні та розподілені обчислення. Хмарні сервіси» присвячена вивченню теоретичних основ і практичних підходів до побудови ефективних обчислювальних систем, що забезпечують високу продуктивність, масштабованість і надійність. Особливу увагу приділено інтеграції традиційних паралельних і розподілених архітектур із сучасними хмарними технологіями. У розділі розподілених систем студенти знайомляться з мережевими протоколами, архітектурами типу клієнт-сервер і peer-to-peer, механізмами маршрутизації, управління ресурсами та відмовостійкістю. Також розглядаються принципи побудови кластерних і грід-систем, їх застосування в науці, промисловості та великих ІТ-інфраструктурах. У рамках практичних занять студенти створюють власні паралельні та розподілені рішення, автоматизують обчислювальні процеси в хмарному середовищі та розробляють прототипи високопродуктивних застосунків. Вивчення дисципліни формує компетентності у сфері високопродуктивних і хмарних обчислень, що є ключовими в наукових дослідженнях, інженерії великих даних та побудові масштабованих цифрових сервісів.

Семестр: Весняний
Кількість кредитів: 5
Кількість годин лекцій: 26
Кількість годин практичних занять: 24
Форма контролю: Диф. залік
Мова викладання: Українська

Викладач: Черненко Ірина Євгенівна

Дисципліна «Дизайн в цифровій мережі» спрямована на формування у студентів знань і навичок у сфері візуального проєктування для цифрового середовища — зокрема вебресурсів, мобільних застосунків, соціальних медіа, цифрової реклами та інтерактивних платформ.

Курс охоплює як технічні, так і творчі аспекти дизайну в умовах постійної взаємодії з мережею та користувачем.

У межах дисципліни студенти:

• знайомляться з принципами графічного, інтерфейсного та інформаційного дизайну в цифровому контексті;
• вивчають специфіку екранної композиції, кольорознавства, типографіки та адаптивного макетування;
• опановують інструменти цифрового дизайну: Figma, Adobe XD, Canva, Sketch, Photoshop тощо;
• аналізують сучасні тренди UI/UX-дизайну, брендингу в мережі, вебестетики та візуальної комунікації;
• створюють мультимедійні, інтерактивні та адаптивні дизайни для різних платформ.

Особлива увага приділяється:

• поведінковим сценаріям користувачів;
• принципам доступності (accessibility) та юзабіліті;
• дизайну з урахуванням соціального, культурного й технічного контексту цифрової мережі.

Практичні заняття включають розробку проєктів, пов’язаних із вебдизайном, візуальною айдентикою для соцмереж, інтерактивними презентаціями, цифровими постерами, адаптивними інтерфейсами та візуалізацією даних.

У результаті студенти отримують навички створення візуального контенту, здатного ефективно функціонувати та сприйматися у цифровій мережі, а також готові до роботи в динамічному середовищі сучасних діджитал-комунікацій.

Семестр: Весняний
Кількість кредитів: 5
Кількість годин лекцій: 24
Кількість годин практичних занять: 26
Форма контролю: Диф. залік
Мова викладання: Українська

Викладач: Бабічев Сергій Анатолійович

Мета: Ознайомити студентів з основами моделювання, програмування та управління промисловими роботами у віртуальному середовищі RoboDK. Сформувати практичні навички створення 3D-моделей роботизованих систем, розробки та верифікації програм керування роботами з урахуванням кінематичних та технологічних параметрів. Завдання: Вивчити базові поняття та компоненти робототехнічних систем. Ознайомитися з функціональними можливостями середовища RoboDK: бібліотекою роботів, імпортом CAD-деталей, створенням траєкторій. Освоїти методику побудови цифрового двійника робота-маніпулятора. Навчитися створювати та тестувати програми руху для виконання типових завдань (зварювання, фарбування, переміщення деталей тощо). Засвоїти основи генерації коду під конкретні моделі роботів (Fanuc, KUKA, ABB тощо). Ознайомитися з інтеграцією RoboDK із Python для розширеного керування та автоматизації. У результаті вивчення теми студенти будуть: Знати: принципи побудови програм управління роботами; архітектуру та інтерфейс RoboDK; способи симуляції та оптимізації руху роботів. Вміти: створювати 3D-модель робочого середовища в RoboDK; програмувати типові технологічні операції для промислових роботів; експортувати та перевіряти програми для фізичних роботів; застосовувати Python для автоматизованого управління процесами у RoboDK.

Семестр: Весняний
Кількість кредитів: 5
Кількість годин лекцій: 26
Кількість годин практичних занять: 24
Форма контролю: Диф. залік
Мова викладання: Українська

Викладач: Кльонов Дмитро Михайлович

Метою дисципліни «Штучний інтелект і нейронні мережі» є формування системи понять, знань, умінь і навичок, що включає в себе опанування базових знань з основ інтелектуального аналізу даних, проектування, навчання та розгортання штучних нейронних мереж. Курс спрямований на формування у студентів розуміння ключових принципів роботи алгоритмів машинного навчання, використання сучасних інструментів, бібліотек та фреймворків для розв’язання прикладних задач автоматизації, прогнозування та розпізнавання образів. Анотація дисципліни: Програма дисципліни «Штучний інтелект і нейронні мережі» орієнтована на глибоке та ґрунтовне засвоєння студентами сучасних тенденцій розвитку інтелектуальних систем, основних архітектур нейромереж (глибокого, згорткового та рекурентного типу), методів передобробки даних, а також набуття практичних навичок застосування мови програмування Python та спеціалізованих інструментів для створення, оптимізації та тестування моделей штучного інтелекту. Основними завданнями вивчення дисципліни «Штучний інтелект і нейронні мережі» є:

• ознайомлення з теоретичними основами штучного інтелекту, класичними алгоритмами машинного навчання та математичним апаратом нейронних мереж;
• ознайомлення з принципами побудови, навчання та валідації моделей глибинного навчання (Deep Learning);
• набуття практичних навичок використання сучасних програмних наборів, бібліотек та фреймворків (таких як TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn);
• оволодіння навичками підготовки, очищення та нормалізації наборів даних (datasets);
• освоєння засобів створення та налаштування архітектур штучних нейронних мереж для задач класифікації, регресії, кластеризації та обробки природної мови (NLP);
• набуття практичних навичок інтеграції навчених моделей штучного інтелекту в реальні програмні комплекси та інформаційні системи.

Ця дисципліна відноситься до дисциплін циклу професійної та практичної підготовки. Знання основ дисципліни «Штучний інтелект і нейронні мережі» на даний час є одним із найважливіших показників рівня кваліфікації фахівця з комп’ютерних технологій та інженерії програмного забезпечення. Вивчення курсу «Штучний інтелект і нейронні мережі» вимагає цілеспрямованої роботи над вивченням спеціальної літератури, активної роботи на лекціях та практичних заняттях, самостійної роботи та виконання індивідуальних завдань. Дисципліна «Штучний інтелект і нейронні мережі» є вибірковою навчальною дисципліною. Її матеріал базується на знаннях курсів “Вища математика” (зокрема, лінійна алгебра та теорія ймовірностей), “Програмування”, “Об’єктно-орієнтоване програмування”, “Алгоритми та структури даних”, “Організація баз даних”, “Аналіз даних” і забезпечує подальше виконання курсових, кваліфікаційних і магістерських робіт.

Семестр: Весняний
Кількість кредитів: 5
Кількість годин лекцій: 26
Кількість годин практичних занять: 24
Форма контролю: Диф. залік
Мова викладання: Українська

Викладач: Песчаненко Володимир Сергійович

Дисципліна «Формальні методи специфікації, верифікації та оптимізації програм» спрямована на ознайомлення студентів з математичними підходами до формального опису, перевірки коректності та вдосконалення програмного забезпечення. Ці методи є особливо важливими для створення надійних і безпечних систем, де помилки можуть призводити до критичних наслідків — у фінансовій сфері, охороні здоров’я, авіації, робототехніці тощо. У межах курсу розглядаються: формальні специфікації програм: як математично точно описати поведінку програмної системи до її реалізації; верифікація програм: логічні методи доведення коректності програм (зокрема, інваріанти, пред- і постумови, логіка Гоара); моделювання та аналіз станів програм за допомогою автоматів, графів переходів, логіки темпоральних тверджень; методи оптимізації програмного коду з урахуванням формальних властивостей: усунення надлишкових обчислень, оптимізація ресурсів, контроль складності. Курс розвиває абстрактне мислення, увагу до точності формулювань, аналітичні навички та вміння працювати з критично важливими аспектами програмної інженерії. Він є основою для подальшої діяльності в сферах розробки безпечного ПЗ, кібербезпеки, вбудованих систем і формального аналізу коду.

Семестр: Весняний
Кількість кредитів: 5
Кількість годин лекцій: 26
Кількість годин практичних занять: 24
Форма контролю: Диф. залік
Мова викладання: Українська

Викладач: Гнєдкова Ольга Олександрівна

Інформатизація різних сфер життєдіяльності людей привела до якісних змін у використанні аудіо- і відеотехніки за допомогою мультимедійних технологій та дистанційних технологій навчання. Дистанційні технології все більше використовуються у навчальному процесі. Під час вивчення дисципліни у студентів формується уявлення про сучасні можливості дистанційних технологій у освітньому процесі та їх використання у практичній діяльності викладача, а також вміння правильно і свідомо користуватися обчислювальною технікою, вміти раціонально використовувати можливості комп’ютерних технологій щодо створення та впровадження комп’ютерних засобів підтримки навчального процесу та науково-методичної роботи викладача.

Метою вивчення дисципліни «Методика та технології створення дистанційного курсу» полягає у оволодінні студентами системою знань, умінь, що забезпечують реалізацію функцій дистанційного навчання, здійснення майбутніми фахівцями професійно-педагогічної комунікації на високому якісному рівні, можливість самореалізації й самовдосконалення студентів через вербальні, невербальні засоби комунікації.

Семестр: Весняний
Кількість кредитів: 5
Кількість годин лекцій: 26
Кількість годин практичних занять: 24
Форма контролю: Диф. залік
Мова викладання: Українська

Викладач: Кравцов Геннадій Михайлович

Метою дисципліни «Технології віртуальної та доповненої реальності» є формування системи понять, знань, умінь і навичок, що включає в себе опанування базових знань з основ Веб-програмування з використанням мультимедійних технологій віртуальної та доповненої реальності. Курс спрямований на формування у студентів розуміння ключових принципів розробки мультимедійних програмних додатків, використання сучасних інструментів та технологій. Анотація дисципліни: Програма дисципліни «Технології віртуальної та доповненої реальності» орієнтована на глибоке та ґрунтовне засвоєння студентами сучасних тенденцій розвитку сервісів мережі Інтернет, основних стандартів обміну даними між додатками та сервісами Інтернет, методів проектування сайтів та сервісів, набуття практичних навичок застосування мов програмування C# та JavaScript для створення інтерактивних мультимедійних програмних додатків та сервісів Інтернет. Основними завданнями вивчення дисципліни «Технології віртуальної реальності» є:

• ознайомлення з теоретичними основами сучасних технологій доповненої та віртуальної реальності
• ознайомлення з принципами розробки застосунків доповненої та віртуальної реальності
• набуття практичних навичок використання середовищ розробки та програмних наборів розробника (SDK)
• оволодіння навичками роботи в середовищі Vuforia
• освоєння засобів створення 2D та 3D додатків з підтримкою віртуальної реальності платформи Unity
• набуття практичних навичок моделювання та розробки застосунків доповненої та віртуальної реальності.

Ця дисципліна відноситься до дисциплін циклу професійної та практичної підготовки. Знання основ дисципліни «Технології віртуальної та доповненої реальності» на даний час є одним із важливих показників рівня кваліфікації фахівця з комп’ютерних технологій. Вивчення курсу «Технології віртуальної та доповненої реальності» вимагає цілеспрямованої роботи над вивченням спеціальної літератури, активної роботи на лекціях та практичних заняттях, самостійної роботи та виконання індивідуальних завдань. Дисципліна «Технології віртуальної та доповненої реальності» є вибірковою навчальною дисципліною. Її матеріал базується на знаннях курсів “Програмування”, “Об’єктно-орієнтоване програмування”, “Алгоритми та структури даних”, “Веб-програмування”, “Веб-дизайн”, “Обробка зображень та мультимедіа технології”, “Програмування мобільних та веб-додатків” і забезпечує подальше виконання курсових, кваліфікаційних і магістерських робіт.