MIHICTEPCTBO OCBITII I HA)TKI,I YKPAIHI4


MIHICTEPCTBO OCBITI4 I HAYKII YKPAIITTT

F7 (123) - Комп'ютерна інженерія (2025-2026).pdf


MIHICTEPCTBO ocBITrI I HAyKI,I yKpAiuI,t

G7 (174) - Автоматизація, комп'ютерно-інтегровані технології та робототехніка (2025-2026).pdf


Перелік документів для вступу

Перелік документів для вступу.pdf


Міністерство освіти і науки України

РП_122_Бази Даних_25_26_Коробчинський (семестр 2).pdf


Міністерство освіти і науки України

РП_122_Основи_машинного_навчання_25-26.pdf


Міністерство освіти і науки України

РП_122_Основи_машинного_навчання_25-26_05-12-2025.pdf


Міністерство освіти і науки України

РПНД_Візуалізація даних 122 Ковальчук_25-26.pdf


МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ УКРАЇНИ

СКЛАД приймальної комісії'.pdf


KAPA3IHA O CBITIIE O-fIP O OE CIIZIIA fIP OIPAMA (K OMfI' IO TEPHI HA)rKIlt> nepurzfi pineur azuloi ocsirz (6aranaapcrrcufi) rary3b 3HaHb F inQopuaqifini rexuonorii cueqianrnicm F3 Koun'rorepni nayru 3ATBEPAx(EHO B.reHoro paAoro yninepcurery rrporoKoJrcil@Ng Bne4eno n 4iro s 3 ne4aroriunoi po6orz O.nexcanap IOJIOBKO HaKa3 r;i!, y'&,03.AoJ{ €"xEffi3; :'AtWffi, ffi ,;!07i,'r,, ;; XAPKIB - 2025 w Hayrono-MeroAr{rrHoro paAoro yHinepcrErery nporoKon sh r'?, O3.HldNg 7 t fouosa HMP t<otr,tu' rorepHrrx HayK Ta ruryrrHoro iureJlercry rrporoKon sivt C 3, &oe fNe / fonosa B.reHoi pal;u Mero4nrna ronaici.f, HaBquurbHo- Kotr,tu' totepHl,Ix HayK Ta rurrrHoro iurenerry rrporoKon sfu/C 2ZJ-DilfJS / f olosa MeroAltqHoi xonricii Jrr4cT IIOTOAIKEHHfl Ofrfr incrzryry O.nexcanap IOJIOBKO fiuurpo Y3JIOB KaS eapa inrenerryarrbHlrx rporpaMrrux crrcreM i rexnororifi rrporoKon J\bhsiA ( /( >> ai 2025 poKy B.o. sani4yBaqa ra$e4pz ry €nren rroKJroHcbKr4rn O.rrer OJIEIIIKO Ka$egpa MareMarlrrrHoro MoAeJrroBaHH.rr ra auarisy AaHr{x nporoKon Nd/pi1 < /? >> il3,2025 poKy B.o. sani4yBarra ra$e4pu M in BoJToAHMHp CTPYKOB B.reHa papla HaBq€urbHo-HayKoBoro if crur ПРЕАМБУЛА Розроблено робочою групою у складі: Прізвище, ім’я, по батькові Найменування посади Науковий ступінь, вчене звання Керівник робочої групи – гарант освітньої програми БАБЕНКО Віталіна Олексіївна Професор кафедри математичного моделювання та аналізу даних, ННІ комп’ютерних наук та штучного інтелекту Д-р екон. наук, професор, канд. техн. наук.

Document: MIHICTEPCTBO OCBITII I HA)TKI,I YKPAIHI4


Члени робочої групи ХРУСЛОВ Максим Михайлович В.о. завідувача кафедри комп’ютерних систем та роботехніки, ННІ комп’ютерних наук та штучного інтелекту Канд. фіз.-мат. наук, доцент СТРУКОВ Володимир Михайлович В.о. завідувача кафедри математичного моделювання та аналізу даних, ННІ комп’ютерних наук та штучного інтелекту Канд. техн наук, доцент МАЦИЙ Ольга Борисівна Доцент кафедри математичного моделювання та аналізу даних, ННІ комп’ютерних наук та штучного інтелекту Канд. техн наук, доцент До проектування освітньої програми долучені: Представники здобувачів вищої освіти: ЖИМЕРЕНКО Степан Ігорович, студент 3 року навчання Представники роботодавців: МІХЄЄВ Іван Андрійович, Директор Східнорегіонального відділу ЕПАМ, к.т.н.


При розробці проекту Програми враховані вимоги: 1) Стандарту вищої освіти спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» перший (бакалаврський) рівень вищої освіти, наказ Міністерства освіти і науки України від 10 липня 2019 року № 962 2) Закону України «Про вищу освіту» від 01.07.2014 р. № 1556-VII зі змінами та доповненнями. 3) Закону України «Про наукову і науково-технічну діяльність» від 26.11.2015 р. №848-VIII зі змінами та доповненнями. 4) Національної рамки кваліфікацій (Додаток до постанови Кабінету Міністрів України від 23 листопада 2011 р. № 1341 (в редакції постанови Кабінету Міністрів України від 25 червня 2020 р. №519 зі змінами та доповненнями від 16.01.2024 р.). 5) стандарти і рекомендації щодо забезпечення якості в Європейському просторі вищої освіти (ESG); 6) міжнародна стандартна класифікація освіти (ISCED) Рецензії-відгуки зовнішніх стейкголдерів:


1. Профіль освітньої програми «Комп’ютерні науки»

Каразіна, кафедра штучного інтелекту та програмного забезпечення, кафедра моделювання систем і технологій, кафедра електроніки та управляючих систем Офіційна назва програми Комп’ютерні науки Computer science Ступінь вищої освіти Перший (бакалаврський) рівень Кваліфікація, що присвоюється Бакалавр з комп’ютерних наук Тип диплому та обсяг освітньої програми Диплом бакалавра, одиничний, 240 кредитів ЄКТС, термін навчання: денна та заочна форма – 3 роки 10 місяців.


Передумови Для здобуття освітнього ступеня бакалавра можуть вступати особи, які здобули повну загальну середню освіту, а також особи, які здобули освітній ступінь молодшого бакалавра або освітньо-професійний ступінь фахового молодшого бакалавра Мова викладання Українська, англійська Термін дії освітньої програми На основі діючого стандарту до 2029 року Інтернет-адреса постійного розміщення опису освітньої програми https://csai.karazin.ua/repository/admission-repository/#bachelor 2 - Мета освітньої програми Мета програми Підготовка фахівців у галузі комп’ютерних наук та інформаційних технологій, які опанували сучасні впровадження і підходи в області інформаційних систем і технологій.


Здатних застосовувати: математичні, інформаційні, імітаційні моделі реальних явищ, обʼєктів, систем і процесів, предметних областей, подання даних і знань; методи і технології отримання, зберігання, обробки, передачі та використання інформації, моделі і методи інтелектуального аналізу даних і штучного інтелекту для розв’язання практичних задач у своїй професійній діяльності. 3 – Характеристика освітньої програми Предметна область (галузь знань, спеціальність, спеціалізація(за наявності)) F Інформаційні технології F3 Комп’ютерні науки Об'єкт(и) вивчення та/або діяльності: математичні, інформаційні, імітаційні моделі реальних явищ, об'єктів, систем і процесів, предметних областей, подання даних і знань; методи і технології отримання, зберігання, обробки, передачі та використання інформації, інтелектуального аналізу даних і прийняття рішень ; теорія, аналіз, розробка, оцінка ефективності, реалізація алгоритмів, високопродуктивні обчислення, у тому числі паралельні обчислення та великі дані. Цілі навчання: підготовка фахівців, здатних проводити теоретичні та експериментальні дослідження в галузі комп’ютерних наук; застосовувати математичні методи й алгоритмічні принципи в моделюванні, проектуванні, розробці та супроводі інформаційних технологій; здійснювати розробку, впровадження і супровід інтелектуальних систем аналізу й обробки даних організаційних, технічних, природничих і соціально- економічних систем.


Теоретичний зміст предметної області: сучасні моделі, методи, алгоритми, технології, процеси та способи отримання, представлення, обробки, аналізу, передачі, зберігання даних в інформаційних системах. Методи, методики та технології: математичні моделі, методи та алгоритми розв’язання теоретичних і прикладних задач, що виникають при розробці ІТ; сучасні технології та платформи програмування; методи збору, аналізу та консолідації розподіленої інформації; технології та методи проектування, розроблення та забезпечення якості складових ІТ; методи комп’ютерної графіки та технології візуалізації даних; технології інженерії знань, CASE-технології моделювання та проектування ІТ; Інструменти та обладнання: розподілені обчислювальні системи; комп’ютерні мережі; мобільні та хмарні технології, системи управління базами даних, операційні системи.


Орієнтація освітньої програми Освітньо-професійна освітнього ступеня бакалавр має прикладну орієнтацію Акцент програми зроблений на підготовці фахівців, здатних розв’язувати теоретичні та практичні задачі в сфері інформаційних технологій із застосуванням методів та засобів аналізу даних та штучного інтелекту. Основний фокус освітньої програми Програма забезпечує оволодінням сучасними підходами у сфері інформаційних систем та технологій. Спрямована на та спеціалізації актуальні аспекти формування фахівця здатного розв’язувати складні спеціалізовані завдання щодо розробки та застосування інформаційних технологій, застосовуючи сучасні підходи до моделювання, проектування та програмування. Поглиблені теоретичні та практичні знання в галузі комп’ютерних наук та інформаційних технологій з акцентом на формування навичок створення та практичної реалізації інновацій у галузі інформаційних технологій. Особливості програми Розвиток перспективних напрямків сучасних застосувань у інформаційних системах та технологіях: розробка та впровадження моделей нейронних мереж, застосування інтелектуального аналізу даних, знань та застосування мережевих технологій, проектування та впровадження програмних рішень.


Можливість спеціалізації в напрямках інформаційних технологій для комп’ютерного моделювання задач різних напрямків людської діяльності та технічних систем. 4 – Придатність випускників до працевлаштування та подальшого навчання Придатність до працевлаштування Професійна діяльність як фахівця з розробки математичного, інформаційного та програмного забезпечення інформаційних систем, у галузі інформаційних технологій, а також адміністратора баз даних і систем. Випускники можуть працювати за професіями згідно з Національним класифікатором професій ДК 003:2010: 2131.2 Аналітик комп'ютерних систем; 2131.2 Аналітик комп'ютерного банку даних; 2131.2 Адміністратор бази даних; 3121 Фахівець з інформаційних технологій; 3121 Фахівець з розроблення комп’ютерних програм.


Оцінювання навчальних досягнень студентів здійснюється за: чотирирівневою, дворівневою, 100-бальною системами оцінювання – через такі види контролю з накопиченням отриманих балів: поточний (усне та письмове опитування) контроль, проміжний (захист практичних, самостійних робіт), підсумковий (письмові екзамени, залікові роботи, захисти звітів з практик), самоконтроль, підсумкова атестація (складання атестаційного екзамену та підготовка і публічний захист кваліфікаційної роботи бакалавра). 6 – Програмні компетентності Інтегральна компетентність Здатність розв’язувати складні задачі та практичні проблеми у галузі комп’ютерних наук та інформаційних технологій у процесі навчання, що передбачає застосування теорій та методів та характеризується комплексністю та невизначеністю умов.


Здатність зберігати та примножувати моральні, культурні, наукові цінності і досягнення суспільства на основі розуміння історії та закономірностей розвитку предметної області, її місця у загальній системі знань про природу і суспільство та у розвитку суспільства, техніки і технологій, використовувати різні види та форми рухової активності для активного відпочинку та ведення здорового способу життя.


Здатність до математичного формулювання та досліджування неперервних та дискретних математичних моделей, обґрунтовування вибору методів і підходів для розв’язування теоретичних і прикладних задач у галузі комп’ютерних наук, аналізу та інтерпретування. Здатність до виявлення статистичних закономірностей недетермінованих явищ, застосування методів обчислювального інтелекту, зокрема статистичної, нейромережевої та нечіткої обробки даних, методів машинного навчання та генетичного програмування тощо. Здатність до логічного мислення, побудови логічних висновків, використання формальних мов і моделей алгоритмічних обчислень, проектування, розроблення й аналізу алгоритмів, оцінювання їх ефективності та складності, розв’язності та нерозв’язності алгоритмічних проблем для адекватного моделювання предметних областей і створення програмних та інформаційних систем. Здатність використовувати сучасні методи математичного моделювання об’єктів, процесів і явищ, розробляти моделі й алгоритми чисельного розв’язування задач математичного моделювання, враховувати похибки наближеного чисельного розв’язування професійних задач.


Здатність здійснювати формалізований опис задач дослідження операцій в організаційно-технічних і соціально-економічних системах різного призначення, визначати їх оптимальні розв’язки, будувати моделі оптимального управління з урахуванням змін економічної ситуації, оптимізувати процеси управління в системах різного призначення та рівня ієрархії. Здатність до системного мислення, застосування методології системного аналізу для дослідження складних проблем різної природи, методів формалізації та розв’язування системних задач, що мають суперечливі цілі, невизначеності та ризики. Здатність застосовувати теоретичні та практичні основи методології та технології моделювання для дослідження характеристик і поведінки складних об’єктів і систем, проводити обчислювальні експерименти з обробкою й аналізом результатів. Здатність проектувати та розробляти програмне забезпечення із застосуванням різних парадигм програмування: узагальненого, об’єктно-орієнтованого, функціонального, логічного, з відповідними моделями, методами й алгоритмами обчислень, структурами даних і механізмами управління.


Здатність до розробки мережевого програмного забезпечення, що функціонує на основі різних топологій структурованих кабельних систем, використовує комп’ютерні системи і мережі передачі даних та аналізує якість роботи комп’ютерних мереж. Здатність застосовувати методи та засоби забезпечення інформаційної безпеки, розробляти й експлуатувати спеціальне програмне забезпечення захисту інформаційних ресурсів об’єктів критичної інформаційної інфраструктури. Здатність до аналізу та функціонального моделювання бізнес- процесів, побудови та практичного застосування функціональних моделей організаційно-економічних і виробничо-технічних систем, методів оцінювання ризиків їх проектування.


Використовувати знання закономірностей випадкових явищ, їх властивостей та операцій над ними, моделей випадкових процесів та сучасних програмних середовищ для розв’язування задач статистичної обробки даних і побудови прогнозних моделей. Використовувати методи обчислювального інтелекту, машинного навчання, нейромережевої та нечіткої обробки даних, генетичного та еволюційного програмування для розв’язання задач розпізнавання, прогнозування, класифікації, ідентифікації об’єктів керування тощо.


Розуміти принципи моделювання організаційно- технічних систем і операцій; використовувати методи дослідження операцій, розв’язання одно- та багатокритеріальних оптимізаційних задач лінійного, цілочисельного, нелінійного, стохастичного програмування. Використовувати методологію системного аналізу об’єктів, процесів і систем для задач аналізу, прогнозування, управління та проектування динамічних процесів в макроекономічних, технічних, технологічних і фінансових об’єктах. Громадяни інших держав приймаються на навчання на підставі міжнародних договорів на умовах, визначених цими договорами, а також договорів, укладених навчальним закладом із зарубіжними навчальними закладами, організаціями, або індивідуальних договорів, контрактів.


2.1. Перелік компонент освітньо-професійної програми

Код н/д Компоненти освітньої програми (навчальні дисципліни, курсові проекти (роботи), практики, кваліфікаційна робота) Кількість кредитів Форма підсумкового контролю1


1. Обов’язкові компоненти ОП

ОК01 Історія України: цивілізаційний вимір 3 4 ОК02 Дискретна математика 6 4 ОК03 Вища математика 12 2/4 ОК04 Іноземна мова за фахом 12 2/4/2/4/2/4 ОК05 Чисельні методи 4 2 ОК06 Філософія 3 4 ОК07 Теорія ймовірності та математична статистика 5 4 ОК08 Правові основи професійної діяльності 3 2 ОК09 Університетські студії та вступ до комп'ютерних наук 4 2 ОК10 Алгоритмізація та програмування 12 2/4 ОК11 Web-технології та Web-дизайн 4 2 ОК12 Об’єктно-орієнтоване програмування 9 2/4 ОК13 Архітектура обчислювальних систем 4 4 ОК14 Операційні системи 4 2 ОК15 Алгоритми та структури даних 4 4 ОК16 Основи бізнес-аналізу та інженерії вимог до ПЗ 4 4 ОК17 Методи та технології управління ІТ-проектами 4 2 ОК18 Бази даних 8 2/4 ОК19 Data Mining 4 2 ОК20 Методи оптимізації 4 4 ОК21 Методи та засоби віртуалізації і контейнеризації програмних рішень 4 2 ОК22 Дослідження операцій 4 4 ОК23 Нейронні мережі 4 4 ОК24 М'які обчислення (Нечіткі множини і нечітка логіка) 4 4 ОК25 Основи машинного навчання 4 4 ОК26 Системний аналіз та моделювання систем 4 4 ОК27 Теорія прийняття рішень 4 4 ОК28 Комп’ютерні мережі 3 2 ОК29 Архітектури і патерни проєктування інформаційних систем 4 4 ОК30 Основи кібербезпеки та захисту інформації 4 4 ОК31 Мультимедійні системи і технології з використанням ШІ 4 2 ОК32 Архітектура, адміністрування та безпека комп'ютерних мереж 4 4 ОК33 Методи та інструментальні засоби тестування програмного забезпечення 3 4 ОК34 Технології розподілених систем та паралельних обчислень 3 4 ОК35 Виробнича практика 5 2 ОК36 Переддипломна практика 5 2 ОК37 Підготовка кваліфікаційної роботи бакалавра 3 4 Загальний обсяг обов’язкових компонент 180


2. Вибіркові компоненти ОП

2.1 Вибіркові загальноуніверситетські освітні компоненти ВК01 Теоретична підготовка БЗВП/ Домедична допомога та ментальне здоров’я* 3 2 ВК02 Вибіркова дисципліна_2 3 2 ВК03 Вибіркова дисципліна_3 3 2 ВК04 Вибіркова дисципліна_4 3 2 2.2 Вибіркові фахові (спеціальні, предметні) освітні компоненти ВК05 Вибіркова дисципліна_5 6 2 ВК06 Вибіркова дисципліна_6 6 2 ВК07 Вибіркова дисципліна_7 3 2 ВК08 Вибіркова дисципліна_8 6 2 ВК09 Вибіркова дисципліна_9 6 2 ВК10 Вибіркова дисципліна_10 6 2 ВК11 Вибіркова дисципліна_11 3 2 ВК12 Вибіркова дисципліна_12 6 2 ВК13 Вибіркова дисципліна_13 3 2 ВК14 Вибіркова дисципліна_14 6 2 ВК15 Вибіркова дисципліна_15 6 2 ВК16 Вибіркова дисципліна_16 6 2 ВК17 Вибіркова дисципліна_17 3 2 ВК18 Вибіркова дисципліна_18 3 2 ВК19 Вибіркова дисципліна_19 3 2 ВК20 Вибіркова дисципліна_20 6 2 ВК21 Вибіркова дисципліна_21 6 2 ВК22 Вибіркова дисципліна_22 3 2 ВК23 Вибіркова дисципліна_23 3 2 ВК24 Вибіркова дисципліна_24 3 2 ВК25 Вибіркова дисципліна_25 3 2 ВК26 Вибіркова дисципліна_26 3 2 ВК27 Вибіркова дисципліна_27 3 2 ВК28 Вибіркова дисципліна_28 3 2 ВК29 Вибіркова дисципліна_29 3 2 Всього за вибірковою частиною 60 Загальна кількість 240 Примітка. 4 – чотирирівнева шкала оцінювання; 2 – дворівнева шкала оцінювання; 4/2 – чотирирівнева та дворівнева шкала оцінювання. * - Дисципліна є обов’язковою для її включення до індивідуальних навчальних планів здобувачів вищої освіти, для яких це передбачено законодавством.


2.2. Структурно-логічна схема освітньо-професійної програми

До захисту кваліфікаційної роботи бакалавра допускаються студенти, які виконали всі вимоги навчального плану. Захист кваліфікаційної роботи бакалавра має своєю метою з’ясування рівня підготовленості випускника для виконання професійних завдань, передбачених відповідними стандартами вищої освіти, і продовження освіти. Публічний захист (демонстрація) кваліфікаційної роботи передбачає: представлення основних положень роботи у вигляді мультимедійної презентації та пояснювальної записки; відкриту форму засідання комісії; оголошення в той же день після закінчення захисту оцінки кваліфікаційної роботи та оформлення протоколу засідання комісії; ухвалення комісією рішення про присвоєння кваліфікації бакалавр з комп’ютерних наук та видачу диплома бакалавра за результатами підсумкової атестації студентів.


4. Матриця відповідності програмних компетентностей компонентам освітньої програми

ОК01 ОК02 ОК03 ОК04 ОК05 ОК06 ОК07 ОК08 ОК09 ОК10 ОК11 ОК12 ОК13 ОК14 ОК15 ОК16 ОК17 ОК18 ОК19 ОК20 ОК21 ОК22 ОК23 ОК24 ОК25 ОК26 ОК27 ОК28 ОК29 ОК30 ОК31 ОК32 ОК33 ОК34 ОК35 ОК36 ОК37 ЗК01 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + ЗК02 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + ЗК03 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + ЗК04 + + + + ЗК05 + + + + + + + ЗК06 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + ЗК07 + + + + + + + + + + + + + + + + + ЗК08 + + + + + + + + + + ЗК09 + + + + + ЗК10 + + + + + ЗК11 + + + + + + + + + + ЗК12 + + + + + + ЗК13 + + ЗК14 + + + ЗК15 + ЗК16 ФК01 + + + + + + + + + + + + + + + + + + ФК02 + + + + + + + + ФК03 + + + + + + + + + + + ФК04 + + + + + + + ФК05 + + + + + + ФК06 + + + + + + + + ФК07 + + + + + + + + + + ФК08 + + + ФК09 + + + + + ФК10 + + + ФК11 + + + + + + + ФК12 + + + + + + + + + ФК13 + + + + ФК14 + + + ФК15 + + + + + ФК16 + + 5.


Матриця забезпечення програмних результатів навчання (ПРН)відповідними компонентами освітньої програми ОК01 ОК02 ОК03 ОК04 ОК05 ОК06 ОК07 ОК08 ОК09 ОК10 ОК11 ОК12 ОК13 ОК14 ОК15 ОК16 ОК17 ОК18 ОК19 ОК20 ОК21 ОК22 ОК23 ОК24 ОК25 ОК26 ОК27 ОК28 ОК29 ОК30 ОК31 ОК32 ОК33 ОК34 ОК35 ОК36 ОК37 ПРН01 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + ПРН02 + + + + + + + + ПРН03 + + + + + + ПРН04 + + + + + ПРН05 + + + + + + + + + + ПРН06 + + + + + + + + ПРН07 + + + + + ПРН08 + + + + + + + + ПРН09 + + + + + + + + + + ПРН10 + + + + ПРН11 + + + ПРН12 + + + ПРН13 + + + ПРН14 + + + + + + ПРН15 + + ПРН16 + + + ПРН17 + + ПРН18 + + Гарант освітньої програми Віталіна БАБЕНКО


KAPA3IHA O CBITHb O.[PO OB CIIZHA fIP OIPAMA (KOMII' IO TEPHA IHlttBHEPI if, > Ilepmufi (6amarraBpcbmufi) pinenr nuqoi ocnirr.r Ia"uysr 3HaHb F <InQoprvraqifini TexHoJrorib> Cueqia"rruricrr F7 <<Kon rn' rorepna iHxenepin> 3ATBEPA}I(EHO B.reHoro paAoro yninepcurery IrporoKon sh //.03, Rfll{ Ns t Bne4eno n giro s uaraa nis lB or lilEt Nn yKoBo-[egarori.uroi JremcagAp IOJIOBKO 6JIT,?,im [."o^$W E"frffi\Y W Ilpoperrop 3 JrIrcT rroroAXEHHfl ofrfr Hayrono-MeroAr{qHoro paAoro yuirepcurery rrporoKorr sh lV. 0-V l{ J\b F forosa HMP B.reHa pa[a HHI xoun'rorepnzx HA Ta rrrrfrHoro i nporoKon eit /603, lgrl,i-Ng Iorosa B.reHoi paI.r rrrpo Y3JIOB MeroApr.tra rouicix HHI KoM['rorepHrlx HayK Ta ruT1^rHoro inreneKTy rrporoKon sily'C O3,Aol)'i\b / fonosa MeroAaqHoi rcouicii KaQe4pa KoMrl'rorepHrrrx c]IcreM ra po6ororexnirn : .rporooo, sir, /?.03. fro;-{Xg gL B.o. aani4yBaqa xa$e4pu Marccuu XPYCJIOB --'} O.nerccanap IOJIOBKO 2 3 ПРЕАМБУЛА Розроблено робочою групою у складі: Прізвище, ім’я, по батькові Найменування посади Науковий ступінь, вчене звання Керівник робочої групи – гарант освітньої програми Стрілець Вікторія Євгенівна доцент кафедри комп’ютерних систем та робототехніки кандидат технічних наук Члени робочої групи Мірошник Марина Анатоліївна професор кафедри комп’ютерних систем та робототехніки доктор технічних наук, професор Рева Сергій Миколайович доцент кафедри комп’ютерних систем та робототехніки кандидат технічних наук, доцент Малахова Марина Олегівна доцент кафедри комп’ютерних систем та робототехніки кандидат технічних наук, доцент Бикова Тетяна Володимирівна доцент кафедри комп’ютерних систем та робототехніки кандидат технічних наук До проектування освітньої програми долучені: Представники здобувачів вищої освіти: КОВИЛКІНА Катерина Олександрівна Представники роботодавців: МІХЄЄВ Іван Андрійович, Директор Східнорегіонального відділу ЕПАМ, к.т.н.

Document: MIHICTEPCTBO OCBITI4 I HAYKII YKPAIITTT


При розробці проекту Програми враховані вимоги: 1) Стандарту вищої освіти спеціальності 123 «Комп’ютерна інженерія» за першим (бакалаврським) рівнем вищої освіти , затвердженого наказом МОН України від 19.11.2018 р. за № 1262 2) Закону України «Про вищу освіту» від 01.07.2014 р. № 1556-VII зі змінами та доповненнями. 3) Закону України «Про наукову і науково-технічну діяльність» від 26.11.2015 р. №848-VIII зі змінами та доповненнями. 4) Національної рамки кваліфікацій (Додаток до постанови Кабінету Міністрів України від 23 листопада 2011 р. № 1341 (в редакції постанови Кабінету Міністрів України від 25 червня 2020 р. № 519)). Рецензії-відгуки зовнішніх стейкголдерів:


1. Профіль освітньої програми «Комп’ютерна інженерія»

Каразіна, Навчально-науковий інститут комп’ютерних наук та штучного інтелекту Офіційна назва освітньої програми Комп’ютерна інженерія Computer Engineering Ступінь вищої освіти Перший (бакалаврський) рівень вищої освіти Кваліфікація, що присвоюється Бакалавр з комп’ютерної інженерії Тип диплому та обсяг освітньої програми Диплом бакалавра, одиничний, 240 кредитів ЄКТС, 3 роки 10 місяців на основі повної загальної середньої освіти Наявність акредитації Акредитована, Сертифікат про акредитацію видало Національне агентство із забезпечення якості вищої освіти, Україна, №302 від 14.05.2020 р. Передумови Для здобуття освітнього ступеня бакалавра можуть вступати особи, які здобули повну загальну середню освіту, а також особи, які здобули освітній ступінь молодшого бакалавра або освітньо- професійний ступінь фахового молодшого бакалавра Мова(и) викладання Українська, англійська Термін дії освітньої програми На основі діючого стандарту до 2029 року Інтернет-адреса постійного розміщення опису освітньої програми https://csai.karazin.ua/repository/admission-repository/#bachelor 2 - Мета освітньої програми Метою освітньої програми підготовки бакалаврів за спеціальністю «Комп’ютерна інженерія» є підготовка кваліфікованих, конкурентоспроможних на ринку праці фахівців, що здатні самостійно використовувати і впроваджувати технології комп’ютерної інженерії.


Важливим також є надбання спеціальних компетентностей таких, як вміння описувати роботу програмно-технічних засобів, комп’ютерних систем, мереж та їх компонентів шляхом використання аналітичних методів і методів моделювання; проєктування, впровадження, експлуатація, адміністрування комп’ютерних систем та мереж різного призначення: використання новітніх технологій при розробці та модернізації комп’ютерних систем і мереж; використання сучасних методів і мов програмування для розробки алгоритмічного та програмного забезпечення.


Об'єктами професійної діяльності бакалаврів є: - програмно-технічні засоби (апаратні, системне та прикладне програмне забезпечення) комп’ютерів та комп’ютерних систем універсального та спеціального призначення, в тому числі стаціонарних, мобільних, вбудованих, розподілених тощо, локальних, глобальних комп'ютерних мереж та мережі Інтернет, 5 ІТ-інфраструктур, інтерфейси та протоколи взаємодії їх компонентів; - інформаційні процеси, технології, методи, способи та системи автоматизованого та автоматичного проектування; налагодження, виробництва й експлуатації, проектна документація, стандарти, процедури та засоби підтримки управління життєвим циклом вказаних програмно-технічних засобів; - методи та способи опрацювання інформації, математичні моделі обчислювальних процесів, технології виконання обчислень, в тому числі високопродуктивних, паралельних, розподілених, мобільних, веб- базованих та хмарних, екологічно безпечних, автономних, адаптивних, інтелектуальних, розумних тощо, архітектура та організація функціонування відповідних програмно-технічних засобів. Цілями навчання є формування компетенцій, що необхідні для виконання професійних обов’язків в рамках об’єктів професійної діяльності у складі колективу з урахуванням особливостей майбутньої професії і можливих первинних посад бакалавра з комп’ютерної інженерії.


Методи, методики та технології (якими має оволодіти здобувач вищої освіти для застосовування на практиці): здобувач має володіти методами фундаментальних та прикладних наук, автоматизованого проектування програмно-технічних засобів комп’ютерних систем та їх компонентів, математичного та комп’ютерного моделювання, інформаційними технологіями, професійними прикладними програмами, сучасними мовами програмування. Інструменти та обладнання (об’єкти/предмети, пристрої та прилади, які здобувач вчиться застосовувати і використовувати): здобувач повинен вміти застосовувати: програмне забезпечення і комп’ютерну техніку, контрольно-вимірювальні прилади, програмно- технічні засоби автоматизації та системи автоматизації проектування, мережні, мобільні, хмарні технології тощо.


Акцент програми зроблений на підготовці фахівців, здатних розв’язувати теоретичні та практичні задачі в сфері інформаційних технологій із застосуванням методів та засобів комп’ютерної інженерії, автоматизації процесів управління та робототехніки. Основний фокус освітньої програми та спеціалізації Програма спрямована на підготовку висококваліфікованих кадрів з комп’ютерної інженерії, які володіють поняттями, концепціями, принципами, методами, програмно-технічними засобами та технологіями створення, використання та обслуговування комп’ютерних систем та мереж, вбудованих і розподілених обчислень, що забезпечують набуття відповідних компетенцій. Ключові слова освітньої програми: 6 Комп’ютерна інженерія, галузеві стандарти, навчальне навантаження, комп’ютерні системи, ІТ-індустрія, студентоцентроване навчання, програмні результати навчання, обов’язкові компоненти освітньої програми, вибіркові компоненти освітньої програми, освітній процес, кваліфікаційний екзамен, міжфакультетська дисципліна, кваліфікаційна робота.


Впровадження в програму підготовки дисциплін з робототехніки, інтернет речей та штучного інтелекту сприяє синергетичному розвитку професійних компетентностей у перспективних напрямках комп’ютерної інженерії. 4 — Придатність випускників до працевлаштування та подальшого навчання Придатність до працевлаштування Фахівець може займати первинні посади (назви професій згідно національного класифікатора України: ДК 003:2010): 21 Професіонали в галузі фізичних, математичних та технічних наук; 213 Професіонали в галузі обчислень (комп'ютеризації); 2131 Професіонали в галузі обчислювальних систем; 2132 Професіонали в галузі програмування; 2132.2 Розробники комп'ютерних програм; 2139 Професіонали в інших галузях обчислень (комп'ютеризації); 2139.2 Професіонали в інших галузях обчислень; 2139.2 Адміністратори мереж і систем; 31 Технічні фахівці в галузі прикладних наук та техніки; 312 Технічні фахівці в галузі обчислювальної техніки; 3121 Техніки-програмісти.


Подальше навчання Бакалавр з комп’ютерної інженерії має право продовжити навчання за другим (магістерським) рівнем освіти. 5 - Викладання та оцінювання Викладання та навчання Студентоцентроване, проблемно-орієнтоване навчання з набуттям загальних та професійних компетентностей, достатніх для автоматизованого проектування програмно-технічних засобів комп’ютерних систем та їх компонентів, математичного та комп’ютерного моделювання, володіння інформаційними технологіями, професійними прикладними програмами, сучасними мовами програмування.


Лекції проводяться лекторами – професорами i доцентами, а також провідними науковцями або спеціалістами, запрошеними для читання лекцій. Лекції проводяться у відповідно обладнаних приміщеннях – аудиторіях для однієї або більше академічних груп. 7 Лабораторні заняття проводиться у спеціально обладнаних навчальних лабораторіях з використанням устаткування, пристосованого до умов навчального процесу (лабораторні макети, установки, комп’ютери тощо).


У освітньому процесі використовуються такі види контролю: вхідний, поточний, підсумковий у вигляді заліків та екзаменів, атестаційний екзамен, публічний захист кваліфікаційної роботи бакалавра у екзаменаційній комісії. 6 - Програмні компетентності Інтегральна компетентність Здатність розв’язувати складні спеціалізовані задачі та практичні проблеми під час професійної діяльності в комп’ютерній галузі або навчання, що передбачає застосування теорій та методів комп’ютерної інженерії і характеризуються комплексністю та невизначеністю умов.


Здатність зберігати та примножувати моральні, культурні, наукові цінності і досягнення суспільства на основі розуміння історії та закономірностей розвитку предметної області, її місця у 8 загальній системі знань про природу і суспільство та у розвитку суспільства, техніки і технологій, використовувати різні види та форми рухової активності для активного відпочинку та ведення здорового способу життя.


Здатність застосовувати законодавчу та нормативно- правову базу, а також державні та міжнародні вимоги, практики і стандарти з метою здійснення професійної діяльності в галузі комп’ютерної інженерії. Здатність використовувати сучасні методи і мови програмування для розроблення алгоритмічного та програмного забезпечення. Здатність створювати системне та прикладне програмне забезпечення комп’ютерних систем та мереж. Здатність забезпечувати захист інформації, що обробляється в комп’ютерних та кіберфізичних системах та мережах з метою реалізації встановленої політики інформаційної безпеки. Здатність використовувати засоби і системи автоматизації проектування до розроблення компонентів комп’ютерних систем та мереж, Інтернет додатків, кіберфізичних систем тощо. Здатність проектувати, впроваджувати та обслуговувати комп’ютерні системи та мережі різного виду та призначення. Здатність використовувати та впроваджувати нові технології, включаючи технології розумних, мобільних, зелених і безпечних обчислень, брати участь в модернізації та реконструкції комп’ютерних систем та мереж, різноманітних вбудованих і розподілених додатків, зокрема з метою підвищення їх ефективності. Готовність брати участь у роботах з впровадження комп’ютерних систем та мереж, введення їх до експлуатації на об’єктах різного призначення. Здатність системно адмініструвати, використовувати, адаптувати та експлуатувати наявні інформаційні технології та системи.


Усвідомлене та відповідальне використання технологій і засобів штучного інтелекту в дослідницькій та професійній діяльності в галузі комп’ютерної інженерії. 8 - Ресурсне забезпечення реалізації програми Специфічні характеристики кадрового забезпечення Усі науково-педагогічні працівники, залучені до реалізації освітньої складової освітньо-професійної програми (8 докторів наук та 25 кандидатів наук) є штатними співробітниками Харківського національного університету імені В. Каразіна та іноземними вищими навчальними закладами — партнерами, можуть бути зараховані на навчання за рахунок коштів міжнародних програм та організацій або за рахунок коштів фізичних або юридичних осіб.


2.1. Перелік компонент ОП

Код н/д Компоненти освітньої програми (навчальні дисципліни, курсові проекти (роботи), практики, кваліфікаційна робота) Кількість кредитів Форма підсумкового контролю 1 2 3 4 Обов’язкові компоненти ОП Загальні освітні компоненти ОК 1 Іноземна мова за фахом 12 залік/екзамен ОК 2 Історія України: цивілізаційний вимір 3 екзамен ОК 3 Філософія 3 екзамен ОК 4 Вища математика 10 екзамен ОК 5 Теорія ймовірностей 4 екзамен ОК 6 Дискретна математика 4 екзамен ОК 7 Фізика 4 екзамен Фахові освітні компоненти ОК 8 Вступ до фаху 3 екзамен ОК 9 Алгоритмізація та програмування 8 залік/екзамен ОК 10 Теорія алгоритмів 4 екзамен ОК 11 Основи теорії кіл 4 залік ОК 12 Комп’ютерні основи, обробка інформації 4 залік ОК 13 Основи інженерного проектування 3 залік ОК 14 Математичне моделювання комп’ютерних систем 4 екзамен ОК 15 Напівпровідникова електроніка 4 екзамен ОК 16 Об’єктно-орієнтоване програмування 9 залік/екзамен ОК 17 Крос-платформне програмування 5 екзамен 12 ОК 18 Основи комп’ютерної схемотехніки 4 екзамен ОК 19 Мікропроцесори та їх програмування 5 екзамен ОК 20 Робототехнічні системи 9 залік/екзамен ОК 21 Системне програмне забезпечення 4 екзамен ОК 22 Комп’ютерні мережі 10 залік/екзамен ОК 23 Адміністрування комп’ютерних систем 4 залік ОК 24 Основи організації виробництва та менеджменту 3 залік ОК 25 Архітектура комп’ютерів 4 екзамен ОК 26 Теорія інформації і кодування 4 залік ОК 27 Захист інформації в комп’ютерних системах 3 залік ОК 28 Методи і технології комп’ютерної інженерії 4 екзамен ОК 29 Технології проєктування комп’ютерних систем 8 залік/екзамен ОК 30 Технології розподілених систем та паралельні обчислення 5 екзамен ОК 31 Системи штучного інтелекту 5 екзамен ОК 32 Аналіз комп’ютерних систем 4 екзамен ОК 33 Виробнича практика 5 залік ОК 34 Переддипломна практика 5 залік ОК 35 Підготовка та захист кваліфікаційної роботи бакалавра 3 екзамен ОК 36 Атестаційний екзамен екзамен Загальний обсяг обов’язкових компонент 177 1 2 3 4 Вибіркові компоненти ОП Загальноуніверситетські освітні компоненти ВК 1 Теоретична підготовка базової загальновійськової підготовки 3 залік Домедична допомога та ментальне здоров'я ВК 2 Міжфакультетська дисципліна 2 3 залік ВК 3 Міжфакультетська дисципліна 3 3 залік ВК 4 Міжфакультетська дисципліна 4 3 залік Усього 12 Фахові (спеціальні, предметні) освітні компоненти ВК 5 Вибіркова дисципліна 1 3 залік ВК 6 Вибіркова дисципліна 2 3 залік ВК 7 Вибіркова дисципліна 3 3 залік ВК 8 Вибіркова дисципліна 4 6 залік ВК 9 Вибіркова дисципліна 5 3 залік ВК 10 Вибіркова дисципліна 6 3 залік ВК 11 Вибіркова дисципліна 7 6 залік ВК 12 Вибіркова дисципліна 8 3 залік ВК 13 Вибіркова дисципліна 9 3 залік ВК 14 Вибіркова дисципліна 10 3 залік ВК 15 Вибіркова дисципліна 11 6 залік ВК 16 Вибіркова дисципліна 12 3 залік ВК 17 Вибіркова дисципліна 13 3 залік ВК 18 Вибіркова дисципліна 14 3 залік Усього 51 Загальний обсяг вибіркових компонент: 63 Загальний обсяг освітньої програми 240 13 2.2 Структурно-логічна схема ОП 14


3. Форма атестації здобувачів вищої освіти

Форми атестації здобувачів вищої освіти Атестація осіб, які здобувають ступінь бакалавра з комп’ютерної інженерії, проводиться у формі атестаційного екзамену і захисту кваліфікаційної роботи бакалавра та здійснюється атестаційною комісією, до складу якої можуть входити представники роботодавців та їх об'єднань, відповідно до положення про атестаційно-кваліфікаційну комісію, затвердженого вченою радою Харківського національного університету імені В.Н. Атестація завершується видачою документу державного зразку про присудження здобувачу вищої освіти ступеня бакалавра із присвоєнням кваліфікації бакалавр з комп’ютерної інженерії.


Виконання випускних кваліфікаційних робіт має сприяти: − систематизації, закріпленню й розширенню теоретичних і практичних знань зі спеціальності та застосуванню цих знань для вирішення конкретних завдань; − розвитку навичок здійснення самостійної роботи та оволодіння методикою вирішення питань і завдань, поставлених у випускній роботі; − оцінюванню рівня володіння певною сукупністю професійних компетентностей, необхідних для майбутньої професійної діяльності; − дотримання принципів і норм академічної доброчесності та недопущення плагіату. Роботи розміщуються в репозитарії університету. 15


4. Матриця відповідності програмних компетентностей

компонентам освітньої програми (обов’язкові компоненти) Обов’язкові компоненти ОК 1 ОК 2 ОК 3 ОК 4 ОК 5 ОК 6 ОК 7 ОК 8 ОК 9 ОК 10 ОК 11 ОК 12 ОК 13 ОК 14 ОК 15 ОК 16 ОК 17 ОК 18 ОК 19 ОК 20 ОК 21 ОК 22 ОК 23 ОК 24 ОК 25 ОК 26 ОК 27 ОК 28 ОК 29 ОК 30 ОК 31 ОК 32 ОК 33 ОК 34 ОК 35 Загальні компетентності ЗК 1 + + + + + + + + + + + ЗК 2 + + + + + + + + + + + ЗК 3 + + + + + + + + + + + + + + + ЗК 4 + + + + + + + + + + ЗК 5 + + + + ЗК 6 + + + + + ЗК 7 + + + + + + + + + + + + + ЗК 8 + + + + + + ЗК 9 + + + + + ЗК 10 + + + + + ЗК 11 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + Фахові компетентності ФК 1 + + + + + + + + + ФК 2 + + + + + + + + + + + + + + + ФК 3 + + + + + + ФК 4 + + + + ФК 5 + + + + + + + + ФК 6 + + + + + + ФК 7 + + + + + ФК 8 + + + + + ФК 9 + + + + + ФК 10 + + ФК 11 + + + + + + + + + + + + + + + + ФК 12 + + + + + + + + + + + ФК 13 + + + + + + + + ФК 14 + + + + + ФК 15 + + + + + + + + + + + + ФК 16 + + + 16


5. Матриця забезпечення програмних результатів навчання (ПРН)

відповідними компонентами освітньої програми (обов’язкові компоненти) Програмні результати Компоненти освітньої програми Обов’язкові компоненти ОК 1 ОК 2 ОК 3 ОК 4 ОК 5 ОК 6 ОК 7 ОК 8 ОК 9 ОК 10 ОК 11 ОК 12 ОК 13 ОК 14 ОК 15 ОК 16 ОК 17 ОК 18 ОК 19 ОК 20 ОК 21 ОК 22 ОК 23 ОК 24 ОК 25 ОК 26 ОК 27 ОК 28 ОК 29 ОК 30 ОК 31 ОК 32 ОК 33 ОК 34 ОК 35 ПРН 1 + + + + + + + + + + + + + + + + ПРН 2 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + ПРН 3 + + + + + + + + + + + + ПРН 4 + + + + + + + + + + ПРН 5 + + + + + + ПРН 6 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + ПРН 7 + + + + + + + + + + ПРН 8 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + ПРН 9 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + ПРН 10 + + + + + + + + + + + + + + + ПРН 11 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + ПРН 12 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + ПРН 13 + + + + + + + + + + + + + + + + + + ПРН 14 + + + + + + + + + + + + + + ПРН 15 + + + + + + + + + + + + + ПРН 16 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + ПРН 17 + + + + + + + + + + + + + + + ПРН 18 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + ПРН 19 + + + + + + + + + + + + + + + + + + ПРН 20 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + ПРН 21 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + ПРН 22 + + + + +


MIHICTEPCTBO ocBITrI I HAyKI,I yKpAiuI,t XAPKIB CTTTATT HAIII OHAJIbHUfr YTUBB P C I,ITE T IMEHI B.H. KAPA3IHA ocBrrHbo-rrpooncrfrua rrporpAMA (dBTOMATI{3AIIIfl TA KOMII' IOTEPHO.IHTEIPOBAHI TEXHOJIOTTI> Ilepmufi (6arca"rranpcrrcnfi) pineur nuqoi oceirr ra.rrysr 3HaHb G <<Inxenepia, nupo6nurlTBo ra 6yginHr{rlTBo> Cneqia"rrrnicrr G7 <<AnroMarrr3aqin, rcouu'rorepno-inrerponasi rexno.norii ra po6ororexnirca>> 3ATBEPAT(EHO B.reHoro paAoro yninepczrery rrporoKon sit le p{ Ao 6 Ns // Bae4euo n 4iro s HaKa3 Bil iR 0S.

Document: MIHICTEPCTBO ocBITrI I HAyKI,I yKpAiuI,t


Kpf-S' Nt (,,/t/- 4 Bo-neAarori.rHoi po6orn Eopnc CAMOPOAOB ffi ffi JrrrcT rroroAxrEHHs ofrfr Hayxono-MeroAr4qHoro paAoro yninepcnrery rporoKon eit l/, 09, X,O?{Ng /O 3acr. fonosu HMP B.reHa pa1a HHI rouu'rorepuzx HayK Ta rrrrfrrroro nporoKon rit/t!3._fu/{Ns // Ionosa B.reHoi paItu Ceprifi enbIIOB -rrrpo Y3IOB HayK Ta rrrrfrHoro inreneKTy Merogruua xovricis HHI KoMr' nporoKon rlit /C 0 3.4,o/ l-Nt f onosa MeroArrqHoi rovricii B. o. sani4yBa'ta ra$e4pu KaQ eapa KoMr' rorepHr/rx clrcreM ra p o6ororexnirz : nporoKon BiA /?.03 flDN Jrrs 9,,i- l,tl^dl"t'\ €sreH IIoKnoHCbKI,Ifi ---------------- KcrrM XPYCJIOB I ПРЕАМБУЛА Розроблено робочою групою у складі: Прізвище, ім’я, по батькові Найменування посади Науковий ступінь, вчене звання, за якою кафедрою (спеціальністю) присвоєно Керівник робочої групи – гарант ОП Толстолузька Олена Геннадіївна професор кафедри комп’ютерних систем та робототехніки доктор технічних наук, снс, професор, Члени робочої групи Шматков Сергій Ігорович професор кафедри комп’ютерних систем та робототехніки доктор технічних наук, професор Бакуменко Ніна Станіславівна доцент кафедри комп’ютерних систем та робототехніки кандидат технічних наук, доцент Стрілець Вікторія Євгенівна доцент кафедри комп’ютерних систем та робототехніки кандидат технічних наук Булавін Дмитро Олексійович доцент кафедри комп’ютерних систем та робототехніки кандидат технічних наук, доцент До проектування освітньої програми долучені: Представники здобувачів вищої освіти: СОЛЯНИК Юрій Вячеславович Представники роботодавців: МІХЄЄВ Іван Андрійович, Директор Східнорегіонального відділу ЕПАМ, к.т.н.


При розробці проекту Програми враховані вимоги: 1) Стандарту вищої освіти спеціальності 151 «Автоматизація та комп’ютерно- інтегровані технології» за першим (бакалаврським) рівнем вищої освіти , затвердженого наказом МОН України від 19.11.2018 р. за № 1262 2) Закону України «Про вищу освіту» від 01.07.2014 р. № 1556-VII зі змінами та доповненнями. 3) Закону України «Про наукову і науково-технічну діяльність» від 26.11.2015 р. №848-VIII зі змінами та доповненнями. 4) Національної рамки кваліфікацій (Додаток до постанови Кабінету Міністрів України від 23 листопада 2011 р. № 1341 (в редакції постанови Кабінету Міністрів України від 25 червня 2020 р. № 519)). Рецензії-відгуки зовнішніх стейкголдерів:


1. Профіль освітньої програми «Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології» зі

Каразіна Навчально-науковий інститут комп’ютерних наук та штучного інтелекту Офіційна назва освітньої програми Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології / Automation and Computer-Integrated Technologies Ступінь вищої освіти Перший (бакалаврський) рівень вищої освіти Кваліфікація, що присвоюється Бакалавр з автоматизації, комп’ютерно-інтегрованих технологій та робототехніки, автоматизації та комп’ютерно-інтегрованих технологій Тип диплому та обсяг освітньої програми Диплом бакалавра, одиничний, 240 кредитів ЄКТС, 3 роки 10 місяців на основі повної загальної середньої освіти Наявність акредитації Акредитована, Сертифікат про акредитацію видало Національне агентство із забезпечення якості вищої освіти, Україна, № 1603 від 21.05.2021, № 5372 від 06.07.2023 Передумови Для здобуття освітнього ступеня бакалавра можуть вступати особи, які здобули повну загальну середню освіту, а також особи, які здобули освітній ступінь молодшого бакалавра або освітньо-професійний ступінь фахового молодшого бакалавра Мова(и) викладання Українська, англійська Термін дії освітньої програми На основі діючого стандарту до 2029 року Інтернет-адреса постійного розміщення опису освітньої програми https://csai.karazin.ua/repository/admission-repository/#bachelor 2 – Мета освітньої програми Метою освітньої програми підготовки бакалаврів за спеціальністю «Автоматизація, комп’ютерно-інтегровані технології та робототехніка» є підготовка фахівців, здатних до комплексного розв’язання задач розроблення нових і модернізації та експлуатації існуючих систем автоматизації та комп’ютерно-інтегрованих технологій з застосуванням сучасних програмно- технічних засобів та інформаційних технологій, виконуючи теоретичні дослідження об’єкта автоматизації, обґрунтування вибору технічних засобів автоматизації, проектування систем автоматизації та розроблення прикладного програмного забезпечення різного призначення. 3 – Характеристика освітньої програми Предметна область (галузь знань, спеціальність, спеціалізація (за наявності)) G Інженерія, виробництво та будівництво.


Об'єктами професійної діяльності бакалаврів є: технічне, програмне, математичне, інформаційне та організаційне забезпечення систем автоматизації об’єктів та процесів у різних галузях діяльності з використанням сучасної мікропроцесорної техніки, спеціалізованого прикладного програмного забезпечення та інформаційних технологій. Цілями навчання є підготовка фахівців, здатних до комплексного розв’язання задач, розроблення нових і модернізації та експлуатації існуючих систем автоматизації та комп’ютерно-інтегрованих технологій із застосуванням сучасних програмно-технічних засобів та інформаційних технологій, виконуючи теоретичні дослідження об’єкта автоматизації, обґрунтування вибору технічних засобів автоматизації, проектування систем автоматизації та розроблення прикладного програмного забезпечення різного призначення.


Методи, методики та технології: здобувач має оволодіти методами та програмними засобами моделювання, проектування, автоматизованого управління складними організаційно-технічними об’єктами, інформаційними технологіями; знаннями технічних засобів автоматизації, вмінням розробляти прикладне програмне забезпечення різного призначення для систем автоматизації. Інструменти та обладнання: сучасні програмно-технічні засоби та комп’ютерно-інтегровані технології для проектування, моделювання, дослідження та експлуатації систем автоматизації.


Акцент програми зроблений на підготовці фахівців, здатних розв’язувати теоретичні та практичні задачі в сфері інженерії, будівництва та виробництва, автоматизації процесів управління та робототехніки. Основний фокус освітньої програми та спеціалізації Програма спрямована на підготовку висококваліфікованих кадрів в галузі електроніки, автоматизації, електронних комунікацій та робототехніки, здатних до розв’язання задач розроблення нових і вдосконалення, модернізації та експлуатації існуючих систем автоматизації із застосуванням сучасних програмно-технічних засобів та інформаційних технологій.


Впровадження в програму підготовки дисциплін з робототехніки, інтернет речей та штучного інтелекту сприяє синергетичному розвитку професійних компетентностей у перспективних напрямках роботизованих комплексів, комп’ютерно-інтегрованих вбудованих систем у різних галузях. 4 – Придатність випускників до працевлаштування та подальшого навчання Придатність до працевлаштування Випускники можуть обіймати посади (назви професій згідно національного класифікатора України: ДК 003:2010): 21 Професіонали в галузі фізичних, математичних та технічних наук; 213 Професіонали в галузі обчислень (комп'ютеризації); 2131 Професіонали в галузі обчислювальних систем; 2131.2 Аналітик процесів автоматизації; Розробники обчислювальних систем; Інженер з автоматизованих систем керування виробництвом; Інженер з комп'ютерних систем; Інженер-дослідник з комп'ютеризованих систем та автоматики; 2139 Професіонали в інших галузях обчислень (комп'ютеризації); 2139.2 Професіонали в інших галузях обчислень.


Подальше навчання Бакалавр має право продовжити навчання за другим (магістерським) рівнем освіти 5 – Викладання та оцінювання Викладання та навчання Студентоцентроване, диференційоване та проблемно-орієнтоване навчання, технології інтенсифікації та індивідуалізації навчання з набуттям загальних та професійних компетентностей, достатніх для автоматизованого проєктування програмно-технічних засобів комп’ютерних систем та їх компонентів, математичного та комп’ютерного моделювання, володіння інформаційними технологіями, професійними прикладними програмами, сучасними мовами програмування.


Викладання проводиться у вигляді: лекції, мультимедійної лекції, інтерактивної лекції, семінарів, практичних занять, лабораторних робіт, самостійного навчання на основі підручників та конспектів, консультації з викладачами. Лекції (мультимедійної, інтерактивні) проводяться лекторами – професорами i доцентами, а також провідними науковцями або спеціалістами, запрошеними для читання лекцій. Лекції проводяться у відповідно обладнаних приміщеннях – аудиторіях для однієї або більше академічних груп. Лабораторні заняття проводяться у спеціально обладнаних навчальних лабораторіях з використанням устаткування, пристосованого до умов навчального процесу (лабораторні макети, установки, комп’ютери тощо).


В освітньому процесі використовуються такі види контролю: вхідний, поточний, підсумковий у вигляді заліків та екзаменів, атестаційний екзамен, публічний захист курсового проекту (роботи), кваліфікаційної роботи бакалавра у екзаменаційній комісії 6 – Програмні компетентності Інтегральна компетентність Здатність розв’язувати складні спеціалізовані задачі та практичні проблеми, що характеризуються комплексністю та невизначеністю умов, під час професійної діяльності у галузі автоматизації або у процесі навчання, що передбачає застосування теорій та методів галузі.


Здатність зберігати та примножувати моральні, культурні, наукові цінності і досягнення суспільства на основі розуміння історії та закономірностей розвитку предметної області, її місця у загальній системі знань про природу і суспільство та у розвитку суспільства, техніки і технологій, використовувати різні види та форми рухової активності для активного відпочинку та ведення здорового способу життя.


Здатність застосовувати знання математики, в обсязі, необхідному для використання математичних методів для аналізу і синтезу систем автоматизації. Здатність застосовувати знання фізики, електротехніки, електроніки і мікропроцесорної техніки, в обсязі, необхідному для розуміння процесів в системах автоматизації та комп’ютерно- інтегрованих технологіях. Здатність виконувати аналіз об’єктів автоматизації на основі знань про процеси, що в них відбуваються та застосовувати методи теорії автоматичного керування для дослідження, аналізу та синтезу систем автоматичного керування. Здатність застосовувати методи системного аналізу, математичного моделювання, ідентифікації та числові методи для розроблення математичних моделей окремих елементів та систем автоматизації в цілому, для аналізу якості їх функціонування із використанням новітніх комп’ютерних технологій. Здатність обґрунтовувати вибір технічних засобів автоматизації на основі розуміння принципів їх роботи аналізу їх властивостей, призначення і технічних характеристик з урахуванням вимог до системи автоматизації і експлуатаційних умов; налагоджувати технічні засоби автоматизації та системи керування. Здатність використовувати для вирішення професійних завдань новітні технології у галузі автоматизації та комп’ютерно-інтегрованих технологій, зокрема, проектування багаторівневих систем керування, збору даних та їх архівування для формування бази даних параметрів процесу та їх візуалізації за допомогою засобів людино-машинного інтерфейсу.


Знати лінійну та векторну алгебру, диференціальне та інтегральне числення, функції багатьох змінних, функціональні ряди, диференціальні рівняння для функції однієї та багатьох змінних, операційне числення, теорію функції комплексної змінної, теорію ймовірностей та математичну статистику, теорію випадкових процесів в обсязі, необхідному для користування математичним апаратом та методами у галузі автоматизації. Знати фізику, електротехніку, електроніку та схемотехніку, мікропроцесорну техніку на рівні, необхідному для розв’язання типових задач і проблем автоматизації.


Розуміти суть процесів, що відбуваються в об’єктах автоматизації (за галузями діяльності) та вміти проводити аналіз об’єктів автоматизації і обґрунтовувати вибір структури, алгоритмів та схем керування ними на основі результатів дослідження їх властивостей. Вміти застосовувати методи теорії автоматичного керування для дослідження, аналізу та синтезу систем автоматичного керування. Вміти застосовувати методи системного аналізу, моделювання, ідентифікації та числові методи для розроблення математичних та імітаційних моделей окремих елементів та систем автоматизації в цілому, для аналізу якості їх функціонування із використанням новітніх комп’ютерних технологій. Вміти застосовувати знання про основні принципи та методи вимірювання фізичних величин і основних технологічних параметрів для обґрунтування вибору засобів вимірювань та оцінювання їх метрологічних характеристик. Знати принципи роботи технічних засобів автоматизації та вміти обґрунтувати їх вибір на основі аналізу їх властивостей, призначення і технічних характеристик з урахуванням вимог до системи автоматизації та експлуатаційних умов; мати навички налагодження технічних засобів автоматизації та систем керування. Вміти проектувати багаторівневі системи керування і збору даних для формування бази параметрів процесу та їх візуалізації за допомогою засобів людино-машинного інтерфейсу, використовуючи новітні комп’ютерно-інтегровані технології.


Вміти виконувати роботи з проектування систем автоматизації, знати зміст і правила оформлення проектних матеріалів, склад проектної документації та послідовність виконання проектних робіт з врахуванням вимог відповідних нормативно-правових документів та міжнародних стандартів. Вміти використовувати різноманітне спеціалізоване програмне забезпечення для розв’язування типових інженерних задач у галузі автоматизації, зокрема, математичного моделювання, автоматизованого проектування, керування базами даних, методів комп’ютерної графіки.


Демонструвати навички спілкування як усно, так і письмово з професійних питань українською мовою та однією з іноземних мов (англійською, німецькою, італійською, французькою, іспанською, тощо). 8 – Ресурсне забезпечення реалізації програми Специфічні характеристики кадрового забезпечення Усі науково-педагогічні працівники, залучені до реалізації освітньої складової освітньо-професійної програми( 8 докторів наук та 25 кандидатів наук, є штатними співробітниками Харківського національного університету імені В. Каразіна та іноземними закладами вищої освіти — партнерами, можуть бути зараховані на навчання за рахунок коштів міжнародних програм та організацій або за рахунок коштів фізичних або юридичних осіб.


2.1. Перелік компонент ОП

Код н/д Компоненти освітньої програми (навчальні дисципліни, курсові проекти (роботи), практики, кваліфікаційна робота) Кількість кредитів Форма підсумкового контролю 1 2 3 4 Обов’язкові компоненти ОК 1 Іноземна мова за фахом 12 залік ОК 2 Історія України: цивілізаційний вимір 3 екзамен ОК 3 Фізика 4 екзамен ОК 4 Вища математика 10 екзамен ОК 5 Дискретна математика 4 екзамен ОК 6 Теорія ймовірностей 4 екзамен ОК 7 Філософія 3 екзамен ОК 8 Вступ до фаху 3 екзамен ОК 9 Основи теорії кіл 4 залік ОК 10 Комп’ютерні основи, обробка інформації 4 залік ОК 11 Алгоритмізація та програмування 8 залік/екзамен ОК 12 Основи організації виробництва та менеджменту 3 залік ОК 13 Напівпровідникова електроніка 4 екзамен ОК 14 Основи інженерного проєктування 3 залік ОК 15 Об’єктно-орієнтоване програмування 9 залік/екзамен ОК 16 Основи метрології 3 залік ОК 17 Основи комп’ютерної схемотехніки 4 екзамен ОК 18 Теорія алгоритмів 4 залік ОК 19 Мікропроцесори та їх програмування 5 екзамен ОК 20 Крос-платформне програмування 5 екзамен ОК 21 Архітектура комп’ютерів 4 екзамен ОК 22 Системний аналіз складних систем управління 4 екзамен ОК 23 Теорія інформації і кодування 4 екзамен ОК 24 Робототехнічні системи 9 залік/екзамен ОК 25 Системи штучного інтелекту 5 екзамен ОК 26 Технології розподілених систем та паралельні обчислення 5 екзамен ОК 27 Комп’ютерні мережі 10 залік/екзамен ОК 28 Математичне моделювання складних систем 4 екзамен ОК 29 Системне програмне забезпечення 4 екзамен ОК 30 Проєктування комп'ютеризованих систем управління 8 залік/екзамен ОК 31 Комп'ютеризовані системи управління 4 залік ОК 32 Теорія автоматичного управління 4 екзамен ОК 33 Виробнича практика 5 залік ОК 34 Переддипломна практика 5 залік ОК 35 Підготовка кваліфікаційної роботи бакалавра 3 екзамен Атестаційний екзамен екзамен Загальний обсяг обов’язкових компонент 177 Вибіркові компоненти Вибіркові загальноуніверситетські освітні компоненти ВК 1 Теоретична підготовка базової загальновійськової підготовки / Домедична допомога та ментальне здоров’я 3 залік ВК 2 Міжфакультетська дисципліна за вибором 2 3 залік ВК 3 Міжфакультетська дисципліна за вибором 3 3 залік ВК 4 Міжфакультетська дисципліна за вибором 4 3 залік Вибіркові фахові (спеціальні, предметні) освітні компоненти ВК 5 Вибіркова дисципліна 1 3 залік ВК 6 Вибіркова дисципліна 2 3 залік ВК 7 Вибіркова дисципліна 3 6 залік ВК 8 Вибіркова дисципліна 4 3 залік ВК 9 Вибіркова дисципліна 5 3 залік ВК 10 Вибіркова дисципліна 6 3 залік ВК 11 Вибіркова дисципліна 7 6 залік ВК 12 Вибіркова дисципліна 8 3 залік ВК 13 Вибіркова дисципліна 9 3 залік ВК 14 Вибіркова дисципліна 10 3 залік ВК 15 Вибіркова дисципліна 11 6 залік ВК 16 Вибіркова дисципліна 12 3 залік ВК 17 Вибіркова дисципліна 13 3 залік ВК 18 Вибіркова дисципліна 14 3 залік Загалом 51 Загальний обсяг вибіркових компонент: 63 Загальний обсяг освітньої програми 240 2.2 Структурно-логічна схема ОП


Форми атестації здобувачів вищої освіти Атестація осіб, які здобувають ступінь бакалавра з автоматизації, комп’ютерно-інтегрованих технологій та робототехніки проводиться у формі атестаційного екзамену і захисту кваліфікаційної роботи бакалавра, здійснюється атестаційною комісією, до складу якої можуть включатися представники роботодавців та їх об'єднань, відповідно до положення про атестаційно - кваліфікаційну комісію, затвердженого вченою радою Харківського національного університету імені В.Н. Атестація завершується видачою документу державного зразку про присудження здобувачу вищої освіти ступеня бакалавра із присвоєнням кваліфікації бакалавр з автоматизації, комп’ютерно- інтегрованих технологій та робототехніки.


Виконання випускних кваліфікаційних робіт має сприяти: - систематизації, закріпленню й розширенню теоретичних і практичних знань зі спеціальності та застосуванню цих знань для вирішення конкретних завдань; - розвитку навичок здійснення самостійної роботи та оволодіння методикою вирішення питань і завдань, поставлених у випускній роботі; - оцінюванню рівня володіння певною сукупністю професійних компетентностей, необхідних для майбутньої професійної діяльності; - дотримання принципів і норм академічної доброчесності та недопущення плагіату. Роботи розміщуються в репозитарії університету.


компонентам освітньої програми (обов’язкові компоненти) Обов’язкові компоненти ОК 1 ОК 2 ОК 3 ОК 4 ОК 5 ОК 6 ОК 7 ОК 8 ОК 9 ОК 10 ОК 11 ОК 12 ОК 13 ОК 14 ОК 15 ОК 16 ОК 17 ОК 18 ОК 19 ОК 20 ОК 21 ОК 22 ОК 23 ОК 24 ОК 25 ОК 26 ОК 27 ОК 28 ОК 29 ОК 30 ОК 31 ОК 32 ОК 33 ОК 35 ОК 35 Загальні компетентності ЗК 1 + + + + + + + + + + + + + ЗК 2 + + + + + ЗК 3 + + + + ЗК 4 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + ЗК 5 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + ЗК 6 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + ЗК 7 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + ЗК 8 + + + + + + + ЗК 9 + + + + + ЗК 10 + + + + + + ЗК 11 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + Фахові компетентності ФК 1 + + + + + + + + + + + ФК 2 + + + + + + + + + + + ФК 3 + + + + + + + + + ФК 4 + + + + + + + + + ФК 5 + + + + + + + + + + + + + + + + ФК 6 + + + + + + + + + + ФК 7 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + ФК 8 + + + + + + ФК 9 + + + + + + + + + + + + + + + + + ФК 10 + + + + ФК 11 + + + +


відповідними компонентами освітньої програми (обов’язкові компоненти) Програмні результати Обов’язкові компоненти ОК 1 ОК 2 ОК 3 ОК 4 ОК 5 ОК 6 ОК 7 ОК 8 ОК 9 ОК 10 ОК 11 ОК 12 ОК 13 ОК 14 ОК 15 ОК 16 ОК 17 ОК 18 ОК 19 ОК 20 ОК 21 ОК 22 ОК 23 ОК 24 ОК 25 ОК 26 ОК 27 ОК 28 ОК 29 ОК 30 ОК 31 ОК 32 ОК 33 ОК 34 ОК 35 ПРН 1 + + + + + + + + + + + ПРН 2 + + + + + + + ПРН 3 + + + + + + + + + ПРН 4 + + + + + + + + + + + + + ПРН 5 + + + + ПРН 6 + + + + + + + + + + + ПРН 7 + + + + + + + ПРН 8 + + + + + + + + + + + + + + + + ПРН 9 + + + + + + + + + ПРН 10 + + + + + + + + + + ПРН 11 + + + + + ПРН 12 + + + + + + + + + + + + + + + + + ПРН 13 + + + + ПРН 14 + + + + + ПРН 15 + + + + + +


Перелік документів для вступу документ державного зразка про раніше здобутий освітній рівень, на основі яког о здійснюєтьс я всту п (атестат) , і додаток до нього; до нього; результат Національного мультіпредметного тесту або сертифікат (сертифікати ) Українськог о центр у оцінюванн я якос ті осві ти з наведен их предмет ів ( для вступни ків на осн ові пов ної загальної середньої освіти); середньої освіти); паспорт громадянина України, 2 копії; витяг з державного демографічного реєстру (за наявності ID картки); військовий квиток або приписне посвідчення (для юнаків); довідка ДПА про присвоєння реєстраційного номера облікової картки платника податкі в (ідентифікаційний код);; 6 кольорових фотокарток розміром 3х4 см;

Document: Перелік документів для вступу


РОБОЧА ПРОГРАМА НАВЧАЛЬНОЇ ДИСЦИПЛІНИ Бази даних рівень вищої освіти перший (бакалаврський) рівень галузь знань 12 Інформаційні технології спеціальність 122 Комп'ютерні науки освітня програма Комп'ютерні науки спеціалізація вид дисципліни обов’язкова ННІ комп’ютерних наук та штучного інтелекту 2025 / 2026 навчальний рік 2 Програму рекомендовано до затвердження Вченою радою ННІ комп’ютерних наук та штучного інтелекту «23» вересня 2025 року, протокол № 2 РОЗРОБНИКИ ПРОГРАМИ: кандидат технічних наук, доцент, доцент кафедри математичного моделювання та аналізу даних Коробчинський Кирил Петрович; Програму схвалено на засіданні кафедри математичного моделювання та аналізу даних Протокол від «28» серпня 2025 року, протокол № 1 Завідувач кафедри математичного моделювання та аналізу даних Володимир СТРУКОВ Програму погоджено з гарантом освітньої програми «Комп'ютерні науки» Гарант освітньої програми «Комп'ютерні науки» Віталіна БАБЕНКО Програму погоджено науково-методичною комісією навчально-наукового інституту комп’ютерних наук та штучного інтелекту Протокол від 08 вересня 2025 року, протокол № 1 Голова науково-методичної комісії навчально-наукового інституту комп’ютерних наук та штучного інтелекту Євгеній ПОКЛОНСЬКИЙ 3 ВСТУП Програма навчальної дисципліни «Бази даних» складена відповідно до освітньо- професійної програми підготовки першого (бакалаврського) рівня вищої освіти, спеціальності 122 «Комп’ютерні науки».

Document: Міністерство освіти і науки України


1.1. Мета викладання навчальної дисципліни

Метою дисципліни є вивчення методів і принципів проєктування баз даних, розробки запитів до них, а також набуття практичних навичок створення сучасного прикладного програмного забезпечення для взаємодії з базами даних. Студенти засвоюють основи проєктування та побудови баз даних із використанням мови SQL, а також розробку алгоритмів для розширення функціональних можливостей роботи з базами даних за допомогою мови T-SQL. Досягнення зазначених цілей забезпечується шляхом поєднання лекційних занять, практичних робіт і самостійної роботи студентів.


1.2. Основні завдання вивчення дисципліни

Ґрунтовна підготовка в області програмування, володіння алгоритмічним мисленням, методами програмної інженерії для реалізації програмного забезпечення з урахуванням вимог до його якості, надійності, виробничих характеристик. 4 ФК03. Здатність до логічного мислення, побудови логічних висновків, використання формальних мов і моделей алгоритмічних обчислень, проектування, розроблення й аналізу алгоритмів, оцінювання їх ефективності та складності, розв’язності та нерозв’язності алгоритмічних проблем для адекватного моделювання предметних областей і створення програмних та інформаційних систем. у термінах результатів навчання: − ПРН04. Знання сучасних методів побудови та аналізу ефективних алгоритмів і вміння їх реалізувати в конкретних застосуваннях. − ПРН09. Знання сучасних теорій організації баз даних та знань, методів і технологій їх розробки, уміння проектувати логічні та фізичні моделі баз даних і запити до них.


1.5. Заплановані результати навчання:

знати: – методи та етапи проектування баз даних: ◦ концептуальний; ◦ логічний; ◦ фізичний; – основи реляційної моделі даних; – засоби реалізації побудованої моделі за допомогою СКБД; – базові поняття програмування мовою SQL: типи даних, операції, оператори, структуровані типи даних, основи введення-виведення, функції; 5 вмити: – реалізовувати розроблену модель у середовищі БД; – використовувати оператори DDL, DML, DCL, TCL; – створювати звернення за допомогою мови T-SQL серверних звернень; – будувати алгоритми за допомогою мови T-SQL. Міждисциплінарні зв’язки: знати основи з дисциплін “Алгоритмізація та програмування”, ”Теорія алгоритмів та математична логіка”, “Операційні системи”, “Об’єктно-орієнтоване програмування”.


Розділ 1: Основи SQL та маніпулювання даними.

Розглядаються принципи ACID (атомарність, узгодженість, ізольованість, довговічність) та їх реалізація у різних СУБД.


Розділ 2: Запити та вибірка даних у SQL.

Це дозволяє створювати модульні блоки коду, що полегшує розробку та обслуговування складних програмних рішень.


Розділ 3: Процедурні розширення SQL.

Вони дозволяють більш детально управляти перебором даних, але можуть знижувати продуктивність, якщо використовуються неправильно.


Розділ 4: Управління даними та безпека.

Привілеї, користувачі і ролі відповідають за доступ до даних і захист від несанкціонованих змін, що допомагає зберігати безпеку в системі.


3. Структура навчальної дисципліни

Назви розділів і тем Кількість годин денна форма усього у тому числі л п лаб. інд. с. р. 1 2 3 4 5 6 7 II семестр

Document: Міністерство освіти і науки України > Розділ 4: Управління даними та безпека.


Розділ 1. Основи SQL та маніпулювання даними

Мова визначення даних (DDL). 10 3 1 1 5 Тема 4. Мова маніпуляції даними (DML). 10 3 1 1 5 Разом за розділом 1 39 11 4 4 20 7


Розділ 2. Запити та вибірка даних у SQL

Запити до даних та їх різновиди. 10 3 1 1 5 Тема 6. Складні запити SQL. 12 3 2 2 5 Разом за розділом 2 22 6 3 3 10


Розділ 3. Процедурні розширення SQL

Підпрограми T-SQL. 12 3 2 2 5 Тема 8. Процедурне розширення SQL. 10 3 1 1 5 Тема 9. Курсори в базах даних. 13 3 2 2 6 Разом за розділом 3 35 9 5 5 16


Розділ 4. Управління даними та безпека

Тригери в базах даних. 12 3 2 2 5 Тема 11. Транзакції та захист даних. 12 3 2 2 5 Разом за розділом 4 24 6 4 4 10 Усього годин за II семестр 120 32 16 16 0 56 Усього годин 120 32 16 16 0 56


4. Теми семінарських (практичних, лабораторних) занять

Теми практичних занять № з/п Назва теми Кількість годин II семестр

Document: Міністерство освіти і науки України > Розділ 4. Управління даними та безпека


Розділ 2. Запити та вибірка даних у SQL

5 Виконання запитів SELECT з використанням умов, сортування, групування. Застосування агрегатних функцій. 1 6 Побудова складних запитів з використанням підзапитів, операторів JOIN, об'єднань та операторів EXISTS/IN. 1


Розділ 3. Процедурні розширення SQL

7 Створення збережених процедур та функцій з параметрами для реалізації бізнес-логіки. 2 8 Створення блоків T-SQL з використанням змінних, циклів та умов. Реалізація процедур для обробки та аналізу даних. 2 9 Створення процедур з використанням курсорів для обробки результатів запитів. 2


Розділ 4. Управління даними та безпека

Аналіз впливу транзакцій на цілісність даних. 2 Усього годин за II семестр 16 Теми лабораторних занять № з/п Назва теми Кількість годин II семестр


Розділ 2. Запити та вибірка даних у SQL

3 Вивчення DML на прикладі створення функцій для роботи з БД. 2


Розділ 3. Процедурні розширення SQL

4 Створення збережених процедур та функцій з параметрами для реалізації бізнес-логіки. 3 5 Створення блоків T-SQL з використанням змінних, циклів та умов. Реалізація процедур для обробки та аналізу даних. 2 6 Вивчення TCL на прикладі роботи з курсорами. 3


Розділ 4. Управління даними та безпека

7 Вивчення DCL та робота з тригерами. 2 Усього годин за II семестр 16


5. Завдання для самостійної роботи

№ з/п Види, зміст самостійної роботи Кількість годин 2-й семестр


Розділ 1. Основи SQL та маніпулювання даними.

Контроль: перевірка у вигляді опитування під час практичного заняття, теоретичні питання у лабораторній роботі №2. 8 9


Розділ 2. Запити та вибірка даних у SQL

3 Мова визначення даних (DDL) Опрацювання команд створення, зміни та видалення об'єктів бази даних. Самостійне проектування структури бази даних для обраної предметної області. Контроль: виконання індивідуального лабораторного завдання, аналіз роботи під час практичного заняття, теоретичні питання у лабораторній роботі №3. 8


Розділ 3. Процедурні розширення SQL

Контроль: перевірка виконання індивідуального завдання, тестування у лабораторній роботі №6. 8


Розділ 4. Управління даними та безпека

7 Розробка та тестування тригерів Самостійне вивчення тригерів у базах даних. Реалізація тригерів для забезпечення автоматичної обробки змін у таблицях. Контроль: усне опитування під час практичного заняття, виконання лабораторної роботи №7. 8 Разом за 2-й семестр 56 Разом за курс 56


6. Допоміжні індивідуальні завдання

Для студентів, які навчаються відповідно до індивідуального плану, лекторами можуть видані допоміжні індивідуальні завдання, в залежності від їх рівня підготовки та умов праці. Розробляються ці допоміжні завдання відповідно темам занять. Відповідно до варіанта студента буде видана курсова робота.


7. Методи навчання

На досягнення освітніх цілей спрямовані такі методи навчання студентів: – практичні заняття (використовують для пізнання дійсності, формування навичок і вмінь, поглиблення знань. Під час їх застосування використовуються такі прийоми: планування виконання завдання, постановка завдання, контроль і регулювання, аналіз результатів, визначення причин недоліків); – лабораторні заняття (використовують для відпрацювання і засвоєння практичних навичок і вмінь розв’язання навчальних і практичних задач. Під час їх застосування використовуються такі прийоми: планування виконання індивідуального завдання, контроль виконання і консультування, аналіз результатів і захист роботи); – пояснювально-ілюстративний матеріал (використовують для викладання й засвоєння нового навчального матеріалу, фактів, підходів, оцінок, висновків тощо); 10 – репродуктивний (для застосування студентами вивченого на основі зразка або правила, алгоритму, що відповідає інструкціям, правилам, в аналогічних до представленого зразка ситуаціях); Як правило лекційні, практичні та лабораторні заняття проводяться аудиторно. Каразіна (аудиторно або дистанційно за допомогою платформ Google Meet або Zoom).


8. Методи контролю

На протязі усього терміну викладання означеної дисципліни проводиться поточний контроль засвоєння лекційного матеріалу (контроль знань) та контроль здобуття практичних навиків (контроль вмінь). Підсумковий семестровий контроль також дозволяє контролювати як одержані знання так і набуті вміння: - після закінчення викладання кожного модуля курсу контроль знань проводиться у вигляді захисту самостійних робіт та комп’ютерного тестування по матеріалам модуля. - виконання самостійних робіт у відведений термін виконання кожної роботи.


9. Схема нарахування балів

Підсумковий розрахунок результатів семестрового контролю з урахуванням залікової роботи 1-й семестр Поточний контроль, самостійна робота, індивідуальні завдання, залік Сума


Розділ 1

Відповіді на контрольні питання, тести, захист лабораторних робіт


Розділ 2


Розділ 3


Розділ 4

Критерії оцінювання знань студентів за виконання тесту-завдання Визначення Кількість балів Завдання контрольного тесту виконано повністю, зроблені повні і правильні висновки. 5/100% Завдання контрольного тесту виконано частково, 60-70% 4 Завдання контрольного тесту виконано не повністю, 31-59% 3 Завдання контрольного тесту виконано не повністю, 25-30% 2 11 Завдання контрольного тесту не виконано 0 Екзамен Екзамен проводиться в письмовій формі, розрахований на 3 години, оцінюються у 40 балів.


Розділ 4

Критерії оцінювання результатів роботи: • робота була виконана у відповідності з технічним завданням за вказаний час – студент отримує 100% від максимальної кількості балів; • робота була виконана у відповідності з технічним завданням с запізненням – студент отримує 60 % від максимальної кількості балів; • технічне завдання виконано не повністю, а на x % – студент отримує x% від балів, що мали б бути зараховані у відповідності до строків виконання.


Розділ 4

Кожне контрольне питання оцінюється таким чином: • повна розгорнута відповідь з прикладами та додатковим завданням, що було опрацьовано на самостійній роботі – кількість балів, що отримані на першому етапі збільшується до 25 % балів; 12 • повна, але не розгорнута відповідь без додаткового завдання – кількість балів не змінюється; • неповна відповідь, або відповідь, що містить незначні та некритичні помилки чи суперечності – кількість балів, що було отримано на попередньому етапі зменшується на 25 %; • відповідь, що містить критичні помилки, або відсутність відповіді – кількість балів, що було отримано на попередньому етапі зменшується на 50 %. Критерії оцінювання контрольних робіт Теоретичні завдання оцінюються таким чином: • 100% від запланованої кількості балів – у випадку вірної відповіді; • 80% від запланованої кількості балів – у випадку незначної неточності у відповіді; • 50% від запланованої кількості балів – у випадку декількох незначних неточності у відповіді; • 0 балів – у випадку значної неточності, помилки, або відсутності відповіді. Практичні завдання оцінюються таким чином: • 100% від запланованої кількості балів у випадку готового алгоритму або програми у відповідності до завдання; • 0 балів – у випадку відсутності алгоритму або програми.


Розділ 4

Критерії оцінювання екзамену Теоретичні завдання оцінюються таким чином: • 100% від запланованої кількості балів – у випадку вірної відповіді; • 80% від запланованої кількості балів – у випадку незначної неточності у відповіді; • 50% від запланованої кількості балів – у випадку декількох незначних неточності у відповіді; • 0 балів – у випадку значної неточності, помилки, або відсутності відповіді. Практичні завдання оцінюються таким чином: • 100% від запланованої кількості балів у – випадку готового алгоритму або програми у відповідності до завдання; • 0 балів – у випадку відсутності алгоритму або програми. Шкала оцінювання Сума балів за всі види навчальної діяльності протягом семестру Оцінка для чотирирівневої шкали оцінювання для дворівневої шкали оцінювання 90 – 100 відмінно зараховано 70-89 добре 50-69 задовільно 1-49 незадовільно не зараховано


1. Коробчинський К. П. Бази даних та інформацій системи: Навчальний курс

[Електронний ресурс] / К. Коробчинський / Режим доступу: https://stm.korobchinskiy.com/ 13

Document: Міністерство освіти і науки України > Розділ 4


4. Берко, А. Ю. Системи баз даних та знань. Книга 2. Системи управління базами даних

та знань [Текст] : навч. посібник / А. Пасічник. – Львів : Магнолія- 2006, 2012. – 584 с.


11. Організація

баз даних: навч. посібник/О.Г.Трофименко, Ю.В.Прокоп, Н.І. Копитчук. 2-ге вид. виправ. і доповн. – Одеса: Фенікс, 2019.–246с.


РОБОЧА ПРОГРАМА НАВЧАЛЬНОЇ ДИСЦИПЛІНИ «Основи машинного навчання» рівень вищої освіти перший (бакалаврський) рівень галузь знань 12 Інформаційні технології спеціальність 122 Комп'ютерні науки освітня програма Комп'ютерні науки вид дисципліни обов’язкова Навчально-науковий інститут комп’ютерних наук та штучного інтелекту 2024 / 2025 навчальний рік Програму обговорено та рекомендовано до затвердження Вченою радою Навчально-наукового інституту комп’ютерних наук та штучного інтелекту “ 23” _вересня_ 2024 року, протокол № 2 РОЗРОБНИКИ ПРОГРАМИ: ДОНЕЦЬ Володимир Віталійович, Ph.D.


Computer Science, викладач кафедри математичного моделювання та аналізу даних; МІШИН Олександр Вікторович, ст. викладач кафедри математичного моделювання та аналізу даних; Програму схвалено на засіданні кафедри математичного моделювання та аналізу даних Протокол від «13» вересня 2024 року, протокол № 3 В.о. завідувача кафедри математичного моделювання та аналізу даних Володимир СТРУКОВ Програму погоджено з гарантом освітньої програми «Комп'ютерні науки» Гарант освітньої програми «Комп'ютерні науки» Оксана ПОДОЛЯКА Програму погоджено науково-методичною комісією навчально-наукового інституту комп’ютерних наук та штучного інтелекту Протокол від 23 вересня 2024 року, протокол № 2 Голова науково-методичної комісії навчально-наукового інституту комп’ютерних наук та штучного інтелекту Євгеній ПОКЛОНСЬКИЙ ВСТУП Програма навчальної дисципліни «Основи машинного навчання» складена відповідно до освітньо-професійної програми підготовки другого (магістерського) рівня вищої освіти за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки»


1.1. Метою викладання навчальної дисципліни є формування у студентів

теоретичних знань з предмету та практичних навичок у застосуванні методів машинного навчання у різноманітних класах задач та здобуття навичок вибору методів та інструментів, які найбільш придатні вирішувати поставлені задачі.


1.2. Основними завданнями вивчення дисципліни є:

- виявлення класів задач та підходів для їх вирішення - ознайомлення з базовими програмними середовищами створення систем обробки та візуалізації даних; - напрацювання студентами практичних навичок з роботи над задачами, які найбільш приближенні до реальних задач , пов'язаних з використанням технологій МН; - ознайомлення з деякими головними бібліотеками та фрейморками для роботи над поставленою задачею; - навчання продуктивної роботи у команді для виконання загальної задачі.


Загальні компетентності (ЗК). – Здатність до абстрактного мислення, аналізу та синтезу. (ЗК1) – Здатність до науково-професійного іншомовного спілкування. (ЗК2) – Здатність проведення досліджень на відповідному рівні. (ЗК3) – Здатність генерувати нові науково-теоретичні та практично спрямовані ідеї (креативність). (ЗК4) – Здатність приймати обґрунтовані рішення. (ЗК5) – Здатність до пошуку, оброблення та аналізу інформації зрізних джерел. (ЗК7) – Здатність розробляти та управляти проектами. (ЗК9) – Здатність оцінювати та забезпечувати якість виконуваних робіт. (ЗК10) – Здатність визначати головні пріоритети при виконанні поставлених завдань і взятих обов’язків. (ЗК11) Спеціальні (фахові, предметні) компетентності (ФК) – Здатність до організації та проведення наукових досліджень та виконання інноваційних розробок в галузі комп’ютерних наук і інформаційних технологій. (ФК1) – Здатність розробляти математичні моделі і алгоритми для вирішення практичних задач прийняття оптимальних рішень і проектування систем, керування системами, процесами та проектами, аналізу та обробки даних, інтелектуального пошуку та видобування знань. (ФК2) – Професійне володіння сучасними комп’ютерними та інформаційними технологіями. (ФК4) – Здатність до проектування математичного, інформаційного і програмного забезпечення обчислювальних і автоматизованих систем. (ФК6) – Здатність до використання сучасних технологій та інструментальних засобів розробки складних програмних систем, уміння їх застосовувати на всіх етапах життєвого циклу розробки. (ФК7) – Здатність застосовувати обчислювальний експеримент при дослідженнях. (ФК9) – Здатність опановувати сучасні технології математичного моделювання об’єктів, процесів і явищ, розробляти обчислювальні моделі та алгоритми чисельного розв’язування інженерних задач. (ФК13) – Володіння на високому рівні англійською, українською (та іншими за наявності та необхідності) мовою: усною та письмовою. (ФК15) у термінах результатів навчання: – РН9. Виявляти та усувати проблемні ситуації в процесі експлуатації програмного забезпечення, формулювати завдання для його модифікації або реінжинірингу.


1.5. Характеристика навчальної дисципліни

Самостійна робота 56 год. 112 год. у тому числі індивідуальні завдання - год. - год.


1.6. Заплановані результати навчання

знати: – теоретичні основи основних методів МН; – основні типи задач, що вирішуються методами машинного навчання (класифікація, регресія, кластеризація, зменшення розмірності); – ключові поняття: ознаки, мітки, перенавчання, недонавчання, упередження, дисперсія; – теоретичні основи видів навчання (з учителем, без учителя, з підкріпленням) та вміння розпізнавати вид навчання щодо конкретної задачі; – особливості та відмінності методів для різних задач, наприклад, лінійна регресія, логістична регресія, k-найближчих сусідів та метод k-середніх; – базові інструменти та бібліотеки (NumPy, Pandas, Scikit-learn), що застосовуються для розробки та реалізації систем машинного навчання; – способи використання моделей МН для аналізу часових рядів – інструменти для автоматичної оптимізації моделей та підбору гіперпараметрів як алгоритм TPE, бібліотека HyperOpt та Optuna framework вміти: – формулювати задачу машинного навчання на основі опису проблеми; – вибирати тип машинного навчання та відповідний клас методів залежно від поставленої задачі; – будувати, тренувати та оцінювати прості моделі машинного навчання за допомогою стандартних інструментів; – аналізувати та інтерпретувати результати навчання, використовуючи основні метрики оцінки; – застосовувати отримані теоретичні знання для обґрунтування вибору моделі та її статусу навчання; – проводити базову підготовку даних: обробку пропущених значень та кодування категоріальних ознак.


1. Структура навчальної дисципліни

Назви розділів і тем Кількість годин денна форма усього у тому числі л п лаб інд с.р.

Document: Міністерство освіти і науки України > Розділ 1. Вступ до машинного навчання


Розділ 1. Методи машинного навчання

Висновки та перспективи розвитку машинного навчання 9 2 2 5 Разом за розділом 1 120 32 32 0 0 56


Розділ 1. Методи машинного навчання.

Тюнінг дерев рішень, попередня та пост-обрізка. 3 8 Ансамблі дерев рішень Random Forest, XGBoost та фреймворк LightGBM 3 9 Робота з алгоритмами кластеризації: K-means, agglomerative clustering, hierarchical clustering, DBSCAN. 3 10 Практичне використання алгоритмів зменшення розмірності даних PCA, t-SNE. 3 11 Робота з часовими рядами (Time series) 2 12 Робота з інструментами для автоматичного налаштування гіперпараметрів TPE, бібліотека HyperOpt та Optuna framework. 2 13 Проведення наукової роботи на дата сетах Kaggle. 2


Розділ 1. Методи машинного навчання

1 Самостійне опрацювання навчального матеріалу, який було надано під час лекційних занять за Темою 1. Контроль: опитування під час перевірки виконання завдань під час практичної роботи. 2 2 Самостійне опрацювання навчального матеріалу, який було надано під час лекційних занять за Темою 2. Контроль: опитування під час перевірки виконання завдань під час практичної роботи. 2 3 Самостійне опрацювання навчального матеріалу, який було надано під час лекційних занять за Темою 3. Контроль: опитування під час перевірки виконання завдань під час практичної роботи. 4 4 Самостійне опрацювання навчального матеріалу, який було надано під час лекційних занять за Темою 4. Контроль: опитування під час перевірки виконання завдань під час практичної роботи. 4 5 Самостійне опрацювання навчального матеріалу, який було надано під час лекційних занять за Темою 5. Контроль: опитування під час перевірки виконання завдань під час практичної роботи. 5 6 Самостійне опрацювання навчального матеріалу, який було надано під час лекційних занять за Темою 6. Контроль: опитування під час перевірки виконання завдань під час практичної роботи. 5 7 Самостійне опрацювання навчального матеріалу, який було надано під час лекційних занять за Темою 7. Контроль: опитування під час перевірки виконання завдань під час практичної роботи. 5 8 Самостійне опрацювання навчального матеріалу, який було надано під час лекційних занять за Темою 8.


Розділ 1. Методи машинного навчання

Контроль: опитування під час перевірки виконання завдань під час практичної роботи. 5 9 Самостійне опрацювання навчального матеріалу, який було надано під час лекційних занять за Темою 9. Контроль: опитування під час перевірки виконання завдань під час практичної роботи. 5 10 Самостійне опрацювання навчального матеріалу, який було надано під час лекційних занять за Темою 10. Контроль: опитування під час перевірки виконання завдань під час практичної роботи. 5 11 Самостійне опрацювання навчального матеріалу, який було надано під час лекційних занять за Темою 11. Контроль: опитування під час перевірки виконання завдань під час практичної роботи. 5 12 Самостійне опрацювання навчального матеріалу, який було надано під час лекційних занять за Темою 12. Контроль: опитування під час перевірки виконання завдань під час практичної роботи. 5 13 Самостійне опрацювання навчального матеріалу, який було надано під час лекційних занять за Темою 13. Контроль: опитування під час перевірки виконання завдань під час практичної роботи. 4 Разом 56 Усього 0


4. Методи навчання

На досягнення освітніх цілей спрямовані такі методи навчання студентів: – практичні заняття (використовують для пізнання дійсності, формування навичок і вмінь, поглиблення знань. Під час їх застосування використовуються такі прийоми: планування виконання завдання, постановка завдання, контроль і регулювання, аналіз результатів, визначення причин недоліків); – пояснювально-ілюстративний матеріал (використовують для викладання й засвоєння нового навчального матеріалу, фактів, підходів, оцінок, висновків тощо); – репродуктивний (для застосування студентами вивченого на основі зразка або правила, алгоритму, що відповідає інструкціям, правилам, в аналогічних до представленого зразка ситуаціях); Як правило лекційні та практичні заняття проводяться аудиторне. Каразіна (аудиторне або дистанційно за допомогою платформ Google Meet або Zoom).

Document: Міністерство освіти і науки України > Розділ 1. Методи машинного навчання


5. Методи контролю

На протязі усього терміну викладання означеної дисципліни проводиться поточний контроль засвоєння лекційного матеріалу (контроль знань) та контроль здобуття практичних навиків (контроль вмінь). Підсумковий семестровий контроль також дозволяє контролювати як одержані знання так і набуті вміння: – після закінчення викладання кожного модуля курсу контроль знань проводиться у вигляді захисту самостійних робіт. – виконання самостійних робіт у відведений термін виконання кожної роботи. – проведення письмового підсумкового контролю знань.


6. Схема нарахування балів

Розподіл балів для підсумкового семестрового контролю при проведенні семестрового екзамену. Поточний контроль, самостійна робота, індивідуальні завдання Іспит Сума


Розділ 1

Разом T1-T13 60 40 100 60 КРИТЕРІЇ ОЦІНКИ УСПІШНОСТІ ТА РЕЗУЛЬТАТІВ НАВЧАННЯ № Форми навчальної діяльності Кількість балів Термін Примітки 1 Відвідування лекцій 5 2 Відвідування практичних занять 5 3 Звіти для поточного контролю 40 4 Інша наукова робота 10 6 Підсумковий контроль 40 7 ВСЬОГО 100 8 Додаткові бали (бонуси): Підготовка доповіді з теми яка розширює курс; Відповідь на додаткові питання для підсумкового контролю. 10 Критерії оцінювання знаннь студентів під час поточного контролю.


Розділ 1

Відвідування лекцій: 5 балів: студент відвідав 90 - 100 % лекційних занять; 4 бали: студент відвідав 66 - 89 % лекційних занять; 3 бали: студент відвідав 41 - 65 % лекційних занять; 2 балів: студент відвідав 21 - 40% лекційних занять; 1 бал: студент відвідав 1- 20 % лекційних занять; 0 балів: студент не відвідував лекційні заняття. Відвідування практичних занять: 5 балів: студент відвідав 90 - 100 % практичних занять; 4 балів: студент відвідав 66 - 89 % практичних занять; 3 балів: студент відвідав 41 - 65 % практичних занять; 2 бали: студент відвідав 21 - 40% практичних занять; 1 бал: студент відвідав 1- 20 % практичних занять; 0 балів: студент не відвідував практичні заняття.


Розділ 1

Критерії оцінювання звітів про виконання навчальних завдань для поточного контролю: 5 балів: - звіт підготовлений вчасно; - звітну доповідь побудовано послідовно, системно, логічно; - звіт є послідовним та виходить із поставлених задач; - представлені результати роботи можна напряму зв’язати з діяльністю конкретного члена команди; - задачі на наступну ітерацію поставлені чітко та розподілені між членами команди. 4 бали: - звіт підготовлений вчасно; - звітну доповідь побудовано в цілому послідовно, логічно; - звіт є в цілому послідовним та виходить із поставлених задач; - представлені результати роботи можна зв’язати з діяльністю конкретного члена команди; - задачі на наступну ітерацію поставлені та в цілому розподілені між членами команди. 3 бали: - звіт підготовлений із запізненням; - звітну доповідь побудовано в цілому послідовно; - результати виконання задач в цілому показані; - результати роботи можна пов’язати з діяльністю різних членів команди; - задачі на наступну ітерацію в цілому поставлені. 2 бали: - звіт підготовлений не вчасно; - звітну доповідь побудовано не завжди послідовно; - результати роботи показані, але не в повному обсязі та розпливчато; - результати роботи складно пов’язати з діяльністю конкретних членів команди; - задачі на наступну ітерацію поставлені, але дуже загально. 1 бал: - звіт підготовлений не вчасно; - звітну доповідь побудовано здебільшого стихійно; - результати роботи не показані; - результати роботи неможливо зв’язати з діяльністю конкретних членів команди; - задачі на наступну ітерацію не поставлені. 0 балів: звітна доповідь відсутня.


Розділ 1

Критерії оцінювання знань студентів під час підсумкового контролю 16-20 балів: - студент демонструє глибоке розуміння теми питання; - студент повністю розкриває сутність питання; - в роботі наведені приклади, якщо це необхідно; - текст роботи викладено лаконічно, чітко, логічно та послідовно; - робота демонструє високий рівень засвоєння матеріалу курсу. 10-15 балів: - студент демонструє розуміння теми питання; - студент в цілому розкриває сутність питання; - в роботі наведені деякі з необхідних прикладів; - текст роботи викладено в цілому логічно та послідовно; - робота демонструє хороший рівень засвоєння матеріалу курсу. 5-9 балів: - студент демонструє базове розуміння теми питання; - студент частково розкриває сутність питання; - в роботі не наведені необхідні приклади; - текст роботи викладено в цілому логічно, але не завжди послідовно; - робота демонструє посередній рівень засвоєння матеріалу курсу. 1-4 балів: - студент дещо помилково розуміє тему питання; - студент не розкриває сутність питання; - в роботі не наведені необхідні приклади; - текст роботи викладено хаотично та не логічно; - робота демонструє мінімальний рівень засвоєння матеріалу курсу. 0 балів: - результати роботи відсутні. Шкала оцінювання Сума балів за всі види навчальної діяльності протягом семестру Оцінка для чотирирівневої шкали оцінювання для дворівневої шкали оцінювання 90 – 100 відмінно зараховано 70-89 добре 50-69 задовільно 1-49 незадовільно не зараховано


2. Lane, Hobson, Cole Howard, and Hannes Max Hapke. Natural Language Processing

in Action: Understanding, Analyzing, and Generating Text with Python. Manning Publications, 2019.

Document: Міністерство освіти і науки України > Розділ 1


3. Richard S. Sutton and Andrew G. Barto. Reinforcement Learning: An Introduction:

[Електронний ресурс]. Copyright © 1993, 1994, Nikos Drakos, Computer Based Learning Unit, University of Leeds. URL: https://pdfs.semanticscholar.org/aa32/c33e7c832e76040edc85e8922423b1a1db77.pdf.


5. Denny Britz, Learning Reinforcement Learning (with Code, Exercises and Solutions),

[Електронний ресурс]. 2016. URL: http://www.wildml.com/2016/10/learning- reinforcement-learning/


7. Andrew Nj, Machine learning course notes, [Електронний ресурс]. URL:

https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-introduction Посиланная на інформаційні ресурси в Інтернеті, відео-лекції, інше методичне забезпечення:


2. https://scikit-


8. Набор бібліотек для Python, Anaconda 3.x., [Електронний ресурс]. URL:

www.continuum.io/ (includes Numpy, Matplotlib, sklearn, Ipython Notebook))


9. Репозиторії, Gitlab / Github / BitBucket, [Електронний ресурс]. URL:

https://gitlab.com/ , https://github.com/ , https://bitbucket.org/


10. Приклади реалізації Reinforcement Learning алгоритмов, [Електронний ресурс].

URL: https://github.com/rlcode/reinforcement-learning


11. Machine Learning Specialization Course, Andrew Ng:

https://www.youtube.com/watch?v=vStJoetOxJg&list=PLkDaE6sCZn6FNC6YRfRQ c_FbeQrF8BwGI&ab_channel=DeepLearningAI


РОБОЧА ПРОГРАМА НАВЧАЛЬНОЇ ДИСЦИПЛІНИ «Основи машинного навчання» рівень вищої освіти перший (бакалаврський) рівень галузь знань 12 Інформаційні технології спеціальність 122 Комп'ютерні науки освітня програма Комп'ютерні науки вид дисципліни обов’язкова Навчально-науковий інститут комп’ютерних наук та штучного інтелекту 2025 / 2026 навчальний рік Програму обговорено та рекомендовано до затвердження Вченою радою Навчально-наукового інституту комп’ютерних наук та штучного інтелекту “ 25” _вересня_ 2025 року, протокол № 1 РОЗРОБНИКИ ПРОГРАМИ: ДОНЕЦЬ Володимир Віталійович, Ph.D.


Computer Science, викладач кафедри математичного моделювання та аналізу даних; МІШИН Олександр Вікторович, ст. викладач кафедри математичного моделювання та аналізу даних; Програму схвалено на засіданні кафедри математичного моделювання та аналізу даних Протокол від «13» вересня 2024 року, протокол № 3 В.о. завідувача кафедри математичного моделювання та аналізу даних Володимир СТРУКОВ Програму погоджено з гарантом освітньої програми «Комп'ютерні науки» Гарант освітньої програми «Комп'ютерні науки» Оксана ПОДОЛЯКА Програму погоджено науково-методичною комісією навчально-наукового інституту комп’ютерних наук та штучного інтелекту Протокол від 23 вересня 2024 року, протокол № 2 Голова науково-методичної комісії навчально-наукового інституту комп’ютерних наук та штучного інтелекту Євгеній ПОКЛОНСЬКИЙ ВСТУП Програма навчальної дисципліни «Основи машинного навчання» складена відповідно до освітньо-професійної програми підготовки другого (магістерського) рівня вищої освіти за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки»


теоретичних знань з предмету та практичних навичок у застосуванні методів машинного навчання у різноманітних класах задач та здобуття навичок вибору методів та інструментів, які найбільш придатні вирішувати поставлені задачі.


- виявлення класів задач та підходів для їх вирішення - ознайомлення з базовими програмними середовищами створення систем обробки та візуалізації даних; - напрацювання студентами практичних навичок з роботи над задачами, які найбільш приближенні до реальних задач , пов'язаних з використанням технологій МН; - ознайомлення з деякими головними бібліотеками та фрейморками для роботи над поставленою задачею; - навчання продуктивної роботи у команді для виконання загальної задачі.


Загальні компетентності (ЗК). – Здатність до абстрактного мислення, аналізу та синтезу. (ЗК1) – Здатність до науково-професійного іншомовного спілкування. (ЗК2) – Здатність проведення досліджень на відповідному рівні. (ЗК3) – Здатність генерувати нові науково-теоретичні та практично спрямовані ідеї (креативність). (ЗК4) – Здатність приймати обґрунтовані рішення. (ЗК5) – Здатність до пошуку, оброблення та аналізу інформації зрізних джерел. (ЗК7) – Здатність розробляти та управляти проектами. (ЗК9) – Здатність оцінювати та забезпечувати якість виконуваних робіт. (ЗК10) – Здатність визначати головні пріоритети при виконанні поставлених завдань і взятих обов’язків. (ЗК11) Спеціальні (фахові, предметні) компетентності (ФК) – Здатність до організації та проведення наукових досліджень та виконання інноваційних розробок в галузі комп’ютерних наук і інформаційних технологій. (ФК1) – Здатність розробляти математичні моделі і алгоритми для вирішення практичних задач прийняття оптимальних рішень і проектування систем, керування системами, процесами та проектами, аналізу та обробки даних, інтелектуального пошуку та видобування знань. (ФК2) – Професійне володіння сучасними комп’ютерними та інформаційними технологіями. (ФК4) – Здатність до проектування математичного, інформаційного і програмного забезпечення обчислювальних і автоматизованих систем. (ФК6) – Здатність до використання сучасних технологій та інструментальних засобів розробки складних програмних систем, уміння їх застосовувати на всіх етапах життєвого циклу розробки. (ФК7) – Здатність застосовувати обчислювальний експеримент при дослідженнях. (ФК9) – Здатність опановувати сучасні технології математичного моделювання об’єктів, процесів і явищ, розробляти обчислювальні моделі та алгоритми чисельного розв’язування інженерних задач. (ФК13) – Володіння на високому рівні англійською, українською (та іншими за наявності та необхідності) мовою: усною та письмовою. (ФК15) у термінах результатів навчання: – РН9. Виявляти та усувати проблемні ситуації в процесі експлуатації програмного забезпечення, формулювати завдання для його модифікації або реінжинірингу.


Самостійна робота 56 год. 112 год. у тому числі індивідуальні завдання - год. - год.


1.6. Заплановані результати навчання

знати: – теоретичні основи основних методів МН; – основні типи задач, що вирішуються методами машинного навчання (класифікація, регресія, кластеризація, зменшення розмірності); – ключові поняття: ознаки, мітки, перенавчання, недонавчання, упередження, дисперсія; – теоретичні основи видів навчання (з учителем, без учителя, з підкріпленням) та вміння розпізнавати вид навчання щодо конкретної задачі; – особливості та відмінності методів для різних задач, наприклад, лінійна регресія, логістична регресія, k-найближчих сусідів та метод k-середніх; – базові інструменти та бібліотеки (NumPy, Pandas, Scikit-learn), що застосовуються для розробки та реалізації систем машинного навчання; – способи використання моделей МН для аналізу часових рядів – інструменти для автоматичної оптимізації моделей та підбору гіперпараметрів як алгоритм TPE, бібліотека HyperOpt та Optuna framework вміти: – формулювати задачу машинного навчання на основі опису проблеми; – вибирати тип машинного навчання та відповідний клас методів залежно від поставленої задачі; – будувати, тренувати та оцінювати прості моделі машинного навчання за допомогою стандартних інструментів; – аналізувати та інтерпретувати результати навчання, використовуючи основні метрики оцінки; – застосовувати отримані теоретичні знання для обґрунтування вибору моделі та її статусу навчання; – проводити базову підготовку даних: обробку пропущених значень та кодування категоріальних ознак.


1. Структура навчальної дисципліни

Назви розділів і тем Кількість годин денна форма усього у тому числі л п лаб інд с.р.


Розділ 1. Методи машинного навчання

Висновки та перспективи розвитку машинного навчання 9 2 2 5 Разом за розділом 1 120 32 32 0 0 56


Розділ 1. Методи машинного навчання.

Тюнінг дерев рішень, попередня та пост-обрізка. 3 8 Ансамблі дерев рішень Random Forest, XGBoost та фреймворк LightGBM 3 9 Робота з алгоритмами кластеризації: K-means, agglomerative clustering, hierarchical clustering, DBSCAN. 3 10 Практичне використання алгоритмів зменшення розмірності даних PCA, t-SNE. 3 11 Робота з часовими рядами (Time series) 2 12 Робота з інструментами для автоматичного налаштування гіперпараметрів TPE, бібліотека HyperOpt та Optuna framework. 2 13 Проведення наукової роботи на дата сетах Kaggle. 2