Силабуси магістрів

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: 83421

Перелік компонентів освітньо-професійної програми

НОРМАТИВНІ освітні компоненти
Обов’язкові компоненти циклу 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
Обов’язкові компоненти циклу професійної підготовки
ПО 01 Інтелектуальний аналіз даних Силабус
ПО 02 (ЗО 7*) Моделювання складних систем Силабус
ПО 03 Загальна теорія ігор Силабус
ПО 04 Побудова математичних моделей в природознавстві Силабус
ПО 05 Статистичні методи розпізнавання Силабус
ПО 06 Сучасні моделі глибокого навчання Силабус
Дослідницький (науковий) компонент
ПО 07 (ПО 5) Побудова та аналіз систем розпізнавання образів Силабус
ПО 08 (ПО 6) Штучний інтелект для відновлення країни Силабус
Дослідницький (науковий) компоненти
ПО 09 (ПО 07) Наукова робота за темою магістерської дисертації:
ПО 09.1 Частина 1. Основи наукових досліджень Силабус
ПО 09.2 Частина 2. Науково-дослідна робота за темою магістерської дисертації Силабус
ПО 7.2 (лише для вступу 2024) Частина 2. Науково-дослідна робота за темою магістерської дисертації Силабус
ПО 10 (ПО 8) Науково-дослідна практика Силабус
ПО 11 (ПО 9) Виконання магістерської дисертації Посібник
Вибіркові компоненти циклу 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
Рефлексивний аналіз поведінки вибору Силабус
Технології адміністрування та експлуатація захищених інформаційно-комунікаційних систем 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 сталого розвитку Силабус
Структурні методи розпізнавання образів Силабус
Наближені обчислення у математичному моделюванні Силабус
Аналіз мережевих структур (з 2026-27 н.р.)
Алгоритми кодування двійкових даних 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

*Тут й далі в дужках шифр освітнього компоненту для вступу 2024 р.
** Складові сертифікатної програми «Моделі та методи інтелектуального аналізу гетерогенних даних»
*** Тільки для магістрів, які навчаються за дуальною програмою освіти з Samsung R&D Україна