Список вибіркових дисциплін кафедри

№ з/п

Назва НДВВ

Анотація НДВВ

Семестр

Викладач, що забезпечує викладання НДВВ

1

Інноваційне підприємництво та управління стартап проєктами

Мета дисципліни – формування у студентів системи знань і навичок зі створення й управління стартапами на початковій стадії, підготовка їх до участі в інкубаційних, акселераційних і грантових програмах підтримки стартапів.

Завдання дисципліни – інтегрувати студентів у студентську стартап екосистему України; зорієнтувати в основних поняттях про стартапи; надати розуміння, як розвивати власний стартап; дати можливість зробити свій перший проект з бізнес-моделлю; надати можливість студентам взаємодіяти з менторами «Платформи інноваційного партнерства» (YEP) та партнерами з різних сфер діяльності.

3

Данченко О.Б., д.т.н., проф.

2

Теорія і практика створення та застосування БПЛА

Дисципліна пропонує студентам глибоке розуміння теоретичних засад і практичних аспектів розробки, виготовлення та експлуатації безпілотних літальних апаратів (БПЛА). Студенти отримають інформацію про різноманітні технології, що використовуються в БПЛА, включаючи аспекти аеродинаміки, авіоніки, системи керування та навігації. Курс орієнтований на ознайомлення з вимогами до програмного забезпечення, яке використовується для управління БПЛА, а також на вивчення аспектів безпеки, законодавчих норм і стандартів, що регулюють використання БПЛА.

3

Андрієнко В.О., к.т.н., доц.

3

Основи Інтернет-речей (Internet of Things, IoT)

Метою курсу є надання студентам уявлення про цифрову трансформацію, що відбувається в бізнесі та світі, та заохотити студента до продовження курсу IoT Fundamental. Курс заохочує студентів до розгляду можливості отримання додаткової освіти в галузі ІТ, акцентує увагу на прикладних навичках та практичному досвіді, навчанні програмувати інтелектуальні пристрої, підключені до Інтернету.

Матеріали курсу допоможуть студентам отримати знання та бажання спеціалізуватися на професіях, що пов’язані з IoT.

4

Андрієнко В.О., к.т.н., доц.

№ з/п

Назва НДВВ

Анотація НДВВ

Семестр

Викладач, що забезпечує викладання НДВВ

Галузь знань – 12 (F) Інформаційні технології

1

Сучасні технології створення web-додатків

Мета – засвоїти основні принципи створення web-додатків, опис і розмітку web-сторінок, прийоми програмування для подальшого практичного використання в професійній діяльності; сформувати у уявлення про налагодження web-додатків із застосуванням мов програмування, а також формування навичок з розробки web-додатків різної складності.

Завдання – вивчення основних понять з розробки та використання web-додатків; набуття навичок з створення web-додатків на основі використання сучасних мов програмування.

5

Андрієнко В.О., к.т.н., доц.

2

Віртуалізація та хмарні технології

Предметом вивчення дисципліни є технології віртуалізації на основі продуктів VMware: побудова Центрів обробки даних для хмарних технологій, мережна віртуалізація, програмно-визначені сховища.

Курс є основою для подальшої сертифікації асоційованого спеціаліста з хмарних технологій.

5

Чепинога А.В., к.т.н., доц.

3

Розробка крос-платформних мобільних застосунків

Метою навчання є формування у студентів знань з сучасних методологій програмування додатків під мобільні засоби, основних принципів розробки ПЗ для сучасних мобільних платформ, мов і середовищ програмування додатків під мобільні засоби (МЗ).

Завданнями є: формування вмінь використовувати мови і середовища програмування додатків під МЗ; проектувати і створювати додатки під МЗ для бізнесу, менеджменту, освіти; розробляти програмне забезпечення з використанням відповідних API для мобільних платформ.

6

Заспа Г.О., к.т.н., доц.

4

Створення та програмування робототехнічних систем

У цьому курсі увага приділяється дослідженню поля речей та їх зв’язку з Internet of Things (ІoТ). У цьому курсі студенти навчаться: аналізувати речі та зв’язки, що складають IoT; створювати системи датчиків/приводів за допомогою мікроконтролера Arduino; створювати програми на Python, що забезпечують функціонал IoT для комп’ютера Raspberry Pi; досліджувати використання технології хмари в системі IoT; проектувати та будувати прототипи IoT.

6

Андрієнко В.О., к.т.н., доц.

5

Технології проектування ERP-систем

Предметом вивчення навчальної дисципліни «Проектування ERP-систем» є основні принципи, методології та інструментарій проектування ERP-систем.

Метою викладання навчальної дисципліни «Проектування ERP-систем» є теоретична та практична підготовка здобувачів вищої освіти у напрямку використання програмних продуктів для автоматизації всіх бізнес-процесів сучасного виробничого підприємства та проектування ERP-систем.

6

Оксамитна Л.П., к.т.н., доц.

6

Сучасна теорія управління робототехнічними системами

Метою вивчення навчальної дисципліни є підготовка висококваліфікованого фахівця, що володіє основами теорії керування та уміє виконувати дослідницькі і розрахункові роботи зі створення і впровадження у практику роботизованих автоматичних систем неперервної та дискретної дії. В результаті вивчення дисципліни фахівець повинен отримати підготовку з загально-теоретичних основ автоматичного регулювання і навички виконання дослідницьких і розрахункових робіт зі створення автоматичних систем.

6

Дяченко П.В., к.т.н., доц.

7

Системи підтримки прийняття рішень в умовах невизначеності

Метою є формування в здобувачів комплексу теоретичних знань та методологічних основ з області СППР в умовах ризику, об’єктивної та суб’єктивної невизначеності, набуття практичних навичок, необхідних для використання таких систем. Завданнями є: знайомство з сучасними технологіями ПР в умовах невизначеності та ризику; отримання знань і навичок з розв’язання задачі вибору в умовах невизначеності; формування навичок вибору релевантних моделей та методів зменшення невизначеності на етапах ЖЦ систем.

7

Оксамитна Л.П., к.т.н., доц.

8

Машинне та глибоке навчання

Мета – формування знань і навичок зі створення, навчання та оцінювання моделей ML та DL, що дозволить ефективно застосовувати їх для розв’язання задач аналітики даних, прогнозування, класифікації, кластеризації та прийняття рішень. Завдання: формування розуміння концепцій, парадигм і методів ML та DL; ознайомлення з етапами ЖЦ ML-проєкту; навчання використанню інструментів Python-екосистеми для реалізації моделей ML і DL; розвиток навичок обробки, візуалізації та аналізу великих обсягів даних.

7

Сіньковський А.П., PhD

9

Generative AI в програмуванні

Курс присвячений тому, для чого Generative AI використовується в програмуванні та як його розглядати як складову програмної архітектури. Розглядаються принципи проєктування AI-орієнтованих систем: керування контекстом, правилами й агентами, оркестрація відповідальностей, інтеграція зовнішніх API та MCP як інфраструктурного рівня. Приділяється увага промпт-архітектурі, контрольованості, масштабованості та best practices. Курс формує інженерне мислення, у якому AI є частиною системного дизайну.

7

Сіньковський А.П., PhD

10

Управління проектами і Start-Up-ами в ІТ-галузі

Мета – формування знань і навичок у створенні та управлінні ІТ-стартапами на початковій стадії, підготовка до участі в інкубаційних, акселераційних і грантових програмах підтримки стартапів. Завдання: інтегрувати здобувачів у студентську стартап екосистему України; зорієнтувати їх у поняттях про ІТ-стартапи; надати розуміння, як розвивати власний ІТ-стартап; дати можливість зробити свій ІТ-проект з бізнес-моделлю, маркетинговим планом, командою; надати перспективи як розвивати ІТ-проект далі.

7

Данченко О.Б., д.т.н., проф.

11

Сучасні методи і технології прийняття рішень та штучного інтелекту

Метою навчання дисципліни є формування у здобувачів вищої освіти систематизованих знань з сучасних методів і технологій, що використовуються у системах підтримки прийняття рішень, рекомендаційних системах, системах штучного інтелекту, в машинному навчанні та аналізі Big Data. Головними завданнями навчання дисципліни є: набуття здобувачами вищої освіти вмінь і навичок реалізовувати сучасні методи прийняття рішень і ШІ засобами систем комп’ютерної математики та мов програмування.

8

Підгорний М.В., к.т.н, проф.

10

Цифрові технології в економіці та бізнесі

Метою викладання дисципліни є: формування у студентів знань з сутності та визначення основних компонент цифровізації та концепції цифрової трансформації будь-якого бізнес-середовища в умовах розвитку економіки; теоретико-методологічні основи розвитку цифрових технологій як важливого фактору сучасної економіки; набуття студентами практичних навичок щодо вирішення економічних задач з використанням сучасних цифрових технологій.

8

Оксамитна Л.П., к.т.н., доц.

13

Сучасні технології кодування даних в інформаційних системах

Метою вивчення дисципліни є оволодіння студентами основними положеннями теорії інформації і кодування, такими як: поняття про ентропію і кількісні міри вимірювання інформації; основні теореми теорії інформації для дискретних каналів зв’язку; відомості про принципи оптимального і завадостійкого кодування; потенційні можливості передавання і перетворення інформації, зокрема методами Шенона-Фано, Хаффмена, Хеммінга; будувати завадостійкі коди, враховуючи інформаційну межу надмірності.

8

Дяченко П.В., к.т.н., доц.

12

Застосування DevOps практик у розподілених інформаційних системах

Метою викладання дисципліни є формування у студентів комплексу теоретичних знань та методологічних основ в сфері DevOps, розуміння процесів, інструментів і технологій DevOps, а також набуття практичних навичок, необхідних для використання таких технологій та для створення розподілених інформаційних систем з використанням Jenkins, Ansible, Docker, Kubernetes, Cloudformation, Terraform та ін.

8

Сіньковський А. П., PhD