Спеціальність
113 Прикладна математика
Ступінь вищої освіти: магістр
Термін навчання: 1 рік 9 місяці
Назва освітньої програми англійською мовою: Mathematical Methods of Modelling, Pattern Recognition and Computer Vision
ID освітньої програми в ЄДЕБО: 49231
Підготовку за освітньою програмою проводить
Перелік компонентів освітньо-професійної програми
| 1. Нормативні освітні компоненти | |||
| 1.1 Цикл загальної підготовки | |||
| ЗО 1 Інтелектуальна власність та патентознавство | Силабус | ||
| ЗО 2 Сталий інноваційний розвиток | Силабус | ||
| ЗО 3.1 Практичний курс іноземної мови для наукової комунікації. Частина 1 | |||
| Англійська | Силабус | ||
| Німецька | Силабус | ||
| Французька | Силабус | ||
| ЗО 3.2 Практичний курс іноземної мови для наукової комунікації. Частина 2 | |||
| Англійська | Силабус | ||
| Німецька | Силабус | ||
| Французька | Силабус | ||
| ЗО 4 Розробка стартап проектів | Силабус | ||
| ЗО 5 Педагогічна майстерність | Силабус | ||
| ЗО 6 Інтелектуальний аналіз даних | Силабус | ||
| ЗО 7 Моделювання складних систем | Силабус | ||
| 1.2 Цикл професійної підготовки | |||
| ПО 1 Загальна теорія ігор | Силабус | ||
| ПО 2 Побудова математичних моделей в природознавстві | Силабус | ||
| ПО 3 Статистичні методи розпізнавання | Силабус | ||
| ПО 4 Сучасні моделі глибокого навчання | Силабус | ||
| ***ПО 5 Аналіз мережевих структур | Силабус | ||
| ***ПО 6 Моделі сталого розвитку | Силабус | ||
| Дослідницький (науковий) компонент | |||
| ПО 7 Наукова робота за темою магістерської дисертації: | |||
| ПО 7.1 Частина 1. Основи наукових досліджень | Силабус | ||
| ПО 7.2 Частина 2. Науково-дослідна робота за темою магістерської дисертації | Силабус | ||
| ***ПО 7.3 Наукова робота за темою магістерської дисертації. Частина 3. Науково-дослідна робота за темою магістерської дисертації ІІ | Силабус | ||
| ПО 8 Науково-дослідна практика | Силабус | ||
| ПО 9 Виконання магістерської дисертації | Посібник | ||
| 2. Вибіркові освітні компоненти (Цикл професійної підготовки) | |||
| Другий (весняний) семестр, екзаменаційні дисципліни | |||
| *Методи аналізу великих гетерогенних даних | Силабус | ||
| *Методи глибокого навчання на різнорідних даних | Силабус | ||
| Технологія блокчейн та розподілені системи | Силабус | ||
| Теорія і методи соціальної інженерії в кібербезпеці | Силабус | ||
| Другий (весняний) семестр, залікові дисципліни | |||
| *Інформаційні технології аналізу великих гетерогенних даних | Силабус | ||
| Моделювання екологічних процесів та систем | Силабус | ||
| Моделі та рішення в умовах невизначеності | Силабус | ||
| Ймовірнісні моделі в задачах розпізнавання образів | Силабус | ||
| Математичні основи квантових обчислень | Силабус | ||
| Інфраструктури відкритих ключів | Силабус | ||
| Проектування розподілених систем | Силабус | ||
| Аналіз бінарних вразливостей | Силабус | ||
| **Технології штучного інтелекту у системах інформаційної безпеки 1 | Силабус | ||
| **Технології захисту персональних даних 1 | Силабус | ||
| Третій (осінній) семестр, залікові дисципліни | |||
| Методи обробки та розпізнавання даних | Силабус | ||
| Моделі цінності інформації та ефективність інформаційного захисту | Силабус | ||
| Квантові обчислення та квантова криптографія | Силабус | ||
| Методи реалізації криптографічних механізмів | Силабус | ||
| Безпека кіберфізичних систем | Силабус | ||
| **Технології штучного інтелекту у системах інформаційної безпеки 2 | Силабус | ||
| **Технології захисту персональних даних 2 | Силабус | ||
* Складові сертифікатної програми «Моделі та методи інтелектуального аналізу гетерогенних даних»
** Тільки для магістрів, які навчаються за дуальною програмою освіти з Samsung R&D Україна
*** В дужках вказано шифри за версією ОП 2022 р.