Освітня програма: Системи штучного інтелекту

Факультет:
Факультет математики та цифрових технологій
Спеціальність\спеціалізація:
/ F1 Прикладна математика
ОКР:
(Бакалавр)

Про програму

ОП «Системи штучного інтелекту» (бакалавр)

Особливість ОП «Системи штучного інтелекту» полягає в тому, що вона поєднує в собі дисципліни як класичного напрямку прикладної математики так і сучасних її напрямків: машинного навчання, інтелектуального аналізу даних, нечіткого моделювання, інтелектуальних систем прийняття рішень. Таке поєднання дає додаткову конкурентну перевагу її випускникам на ринку праці.

Метою ОП є підготовка фахівців здатних формалізувати, розв’язувати і аналізувати практичні задачі, що виникають у їх професійній діяльності із використанням фундаментальних та спеціальних прикладних методів математичних і комп’ютерних наук, технологій штучного інтелекту, будувати математичні моделі та адаптовувати алгоритми, що ґрунтуються на даних та знаннях, розробляти інтелектуальні системи прийняття рішень, створювати та експлуатувати програмне забезпечення.

Фокус ОП – оволодіння фундаментальними знаннями з прикладної математики та математичних методів і моделей систем штучного інтелекту, здатність їх застосування для проектування, моделювання, розробки та супроводу інформаційних та автоматизованих комп’ютерних систем із використанням математичного моделювання, нечіткої логіки, інтелектуальних систем прийняття рішень, машинного навчання та інтелектуального аналізу даних (Data Mining).

Карта курсів

1 курс

1 семестр

  • Іноземна мова
  • Історія та культура України
  • Українська мова за професійним спрямуванням
  • Математичний аналіз
  • Алгебра і аналітична геометрія
  • Дискретна математика
  • Вступ до програмування. Python
  • Хмарні технології

2 семестр

  • Іноземна мова
  • Математичний аналіз
  • Алгебра і аналітична геометрія
  • Дискретна математика
  • Хмарні технології
  • Програмування. (С++)
  • Архітектура компютерних систем
  • Навчальна комп'ютерна практика

2 курс

3 семестр

  • Філософія
  • Математичний аналіз
  • Теорія ймовірностей та математична статистика
  • Бази даних та інформаційні системи
  • Програмування (С#)
  • Навчально-обчислювальна практика
  • Вибіркові дисципліни із загальноуніверситетського каталогу
  • Вибіркові дисципліни із кафедрального каталогу
  • Вибіркові дисципліни із кафедрального каталогу

4 семестр

  • Диференціальні рівняння та їх застосування
  • Теорія ймовірності та математична статистика
  • Основи наукових досліджень+курсова
  • Інтелектуальні технології Data Mining
  • Основи WEB програмування
  • Вибіркові дисципліни із загальноуніверситетського каталогу
  • Вибіркові дисципліни із кафедрального каталогу
  • Вибіркові дисципліни із кафедрального каталогу

3 курс

5 семестр

  • Методи оптимізації та дослідження операцій
  • Математична логіка та теорія алгоритмів
  • Комп'ютерна статистика
  • Диференціальні рівняння та їх застосування
  • Чисельні методи
  • Вибіркові дисципліни із загальноуніверситетського каталогу
  • Вибіркові дисципліни із кафедрального каталогу
  • Вибіркові дисципліни із кафедрального каталогу

6 семестр

  • Теорія нечітких множин та нечітка логіка
  • Фінансова математика
  • Навчальна комп'ютерна практика
  • Основи машиного навчання
  • Курсова робота
  • Вибіркові дисципліни із загальноуніверситетського каталогу
  • Вибіркові дисципліни із кафедрального каталогу
  • Вибіркові дисципліни із кафедрального каталогу

4 курс

7 семестр

  • Моделювання систем
  • Моделі і методи прийняття рішень
  • Математичні основи штучного інтелекту
  • Аналіз і обробка великих даних
  • Виробнича практика
  • Вибіркові дисципліни із кафедрального каталогу
  • Вибіркові дисципліни із кафедрального каталогу

8 семестр

  • Методи обчислювального інтелекту
  • Основи підприємницької діяльності
  • Системи підтримки прийняття рішень
  • Виробнича практика (3 тижні)
  • Виконання кваліфікаційної роботи із захистом в ЕК
  • Вибіркові дисципліни із кафедрального каталогу
  • Вибіркові дисципліни із кафедрального каталогу
  • Дисципліни загальної підготовки
  • Дисципліни фахової підготовки зі спеціальності
  • Дисципліни фахової підготовки за освітньою програмою
  • Вибіркові дисципліни із кафедрального каталогу
  • Вибіркові дисципліни із загальноуніверситетського каталогу

Що будемо вивчати?

  • Мови програмування – Python, C++, С# та WEB програмування.
  • Інтелектуальний аналіз даних (Data Mining).
  • Машинне навчання (Machine Learning).
  • Системи штучного інтелекту (Artificial Intelligence Systems).
  • Системи підтримки прийняття рішень (Decision Support Systems).
  • Обробка великих даних (Big Data).

Всі практики проводяться на базах IT-компаній та підприємств за вибором здобувачів.

Де я зможу працювати?

Випускник може працювати в галузі ІТ технологій та різних сферах виробничо-технологічної, організаційно-управлінської діяльності, де виникає необхідність використання інтелектуальних систем прийняття рішень, машинного навчання, прогнозування, інтелектуального аналізу даних, математичного моделювання.

Умови навчання

Підготовка здобувачів освіти здійснюється за державним замовленням та на контрактній основі. Розмір оплати за навчання на 2025/2026 н.р. для студентів 2025 року вступу (1 курс, громадяни України) за контрактом становить 42 000 грн на рік на денній формі та 32500 грн на дистанційній.