Системи штучного інтелекту
8.122.00.04 Системи штучного інтелекту
Кваліфікація: Магістр з комп’ютерних наук
Рік вступу: 2022
Форма навчання: денна
Тривалість програми: 1,4 роки
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Кількість кредитів: 90 кредитів ЄКТС
Рівень кваліфікації відповідно до Національної рамки кваліфікацій, Європейської рамки кваліфікацій для навчання впродовж життя: Cьомий рівень НРК (другий цикл РК ЄПВО, сьомий рівень ЄРК)
Галузь знань: Інформаційні технології
Особливі умови вступу: Вступні випробування зі спеціальності та іноземної мови.
Конкретні механізми визнання попереднього навчання: За умови, що попередній рівень отримано в іншій країні, необхідна нострифікація, яка проводиться Львівською політехнікою.
Вимоги та правила щодо отримання кваліфікації, вимоги щодо виконання навчальної програми: Повне виконання навчальної програми та захист магістерської кваліфікаційної роботи.
Характеристика освітньої програми: Забезпечити студентам здобуття поглиблених теоретичних та практичних знань, умінь та розуміння, що відносяться до областей систем штучного інтелекту, що дасть їм можливість ефективно виконувати завдання інноваційного характеру відповідного рівня професійної діяльності, яка орієнтована на дослідження й розв’язання складних задач проектування та розроблення інформаційних систем для задоволення потреб науки, бізнесу та підприємств у різних галузях.
Програмні результати навчання: РН1. Мати спеціалізовані концептуальні знання, що включають сучасні наукові здобутки у сфері комп’ютерних наук і є основою для оригінального мислення та проведення досліджень, критичне осмислення проблем у сфері комп’ютерних наук та на межі галузей знань.
РН2. Мати спеціалізовані уміння/навички розв’язання проблем комп’ютерних наук, необхідні для проведення досліджень та/або провадження інноваційної діяльності з метою розвитку нових знань та процедур.
РН3. Зрозуміло і недвозначно доносити власні знання, висновки та аргументацію у сфері комп’ютерних наук до фахівців і нефахівців, зокрема до осіб, які навчаються.
РН4. Управляти робочими процесами у сфері інформаційних технологій, які є складними, непередбачуваними та потребують нових стратегічних підходів.
РН5. Оцінювати результати діяльності команд та колективів у сфері інформаційних технологій, забезпечувати ефективність їх діяльності.
РН6. Розробляти концептуальну модель інформаційної або комп’ютерної системи.
РН7. Розробляти та застосовувати математичні методи для аналізу інформаційних моделей.
РН8. Розробляти математичні моделі та методи аналізу даних (включно з великим).
РН9. Розробляти алгоритмічне та програмне забезпечення для аналізу даних (включно з великими).
РН10. Проектувати архітектурні рішення інформаційних та комп’ютерних систем різного призначення.
РН11. Створювати нові алгоритми розв’язування задач у сфері комп’ютерних наук, оцінювати їх ефективність та обмеження на їх застосування.
РН12. Проектувати та супроводжувати бази даних та знань.
РН13. Оцінювати та забезпечувати якість інформаційних та комп’ютерних систем різного призначення.
РН14. Тестувати програмне забезпечення.
РН15. Виявляти потреби потенційних замовників щодо автоматизації обробки інформації.
РН16. Виконувати дослідження у сфері комп’ютерних наук.
РН17. Виявляти та усувати проблемні ситуації в процесі експлуатації програмного забезпечення, формулювати завдання для його модифікації або реінжинірингу.
РН18. Збирати, формалізувати, систематизувати і аналізувати потреби та вимоги до інформаційної або комп’ютерної системи, що розробляється, експлуатується чи супроводжується.
РН19. Аналізувати сучасний стан і світові тенденції розвитку комп’ютерних наук та інформаційних технологій.
РН20. Збирати та попередньо обробляти дані з різних джерел даних (табличних, текстових, зображень, часових рядів тощо), включаючи дані з викидами та невизначеністю для вирішення різних проблем.
РН21. Розробити наскрізний процес машинного навчання: прийом даних і попередня обробка; побудова моделі, перевірка, висновки та цикл зворотного зв’язку.
РН22. Здійснювати вибір, розробку, оцінку та налаштування моделей машинного навчання та глибокого навчання.
РН23. Аналізувати дані (у тому числі великі дані) за допомогою сучасних інструментів.
РН24. Реалізовувати та розгортати керовані подіями конвеєри даних.
Лінія 1. Системи глибинного навчання.
РН25. Розробляти математичні моделі та алгоритми для розпізнавання образів та класифікації об'єктів в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень.
РН26. Створювати математичні моделі та алгоритми прийняття рішень з використанням алгоритмічних і програмних засобів, з використанням машинного навчання, штучних нейронних мереж, еволюційного моделювання, методів генетичної оптимізації, індуктивного моделювання та математичного апарату нечіткої логіки.
РН27. Виконувати обробку природної мови, використовуючи відповідні методи для пошуку тексту, емоцій та настроїв.
Академічна мобільність: На основі двосторонніх договорів між Національним університетом «Львівська політехніка» та технічними університетами України. На основі двосторонніх договорів між Національним університетом «Львівська політехніка» та навчальними закладами країн-партнерів
Практика/стажування: Дослідницька практика за темою магістерської кваліфікаційної роботи
Керівник освітньої програми, контактна особа: Д.т.н., професор, завідувач кафедри СШІ Шаховська Наталія Богданівна, natalya233@gmail.com
Професійні профілі випускників: Робочі місця у сфері інформаційних технологій, комунікації та управління ІТ-проектами: IT-компанії, фінансові компанії, страхові компанії, державні установи, консультування.
Доступ до подальшого навчання: Здобуття третього (освітньо-наукового /освітньо-творчого) рівня
Інші особливості програми: Стажування студентів у філіях кафедри в ІТ-компаніях