Завідувач кафедри: Жуковський Віктор Володимирович v.v.zhukovskyy@nuwm.edu.ua
Менеджер: Радисюк Вікторія Ігорівна   v.i.radysiuk@nuwm.edu.ua



Бачишина Л.Д., ПМ-21, ІПЗ-21інт, КН-21, ІПЗ-21

Ступінь вищої освіти: бакалавр;
Освітня програма: Комп'ютерні науки, Інтернет речей;
Спеціальність: 122 Комп'ютерні науки, 121 Інженерія програмного забезпечення;
Шифр за ОП: ОК27, ОК22;
Рік навчання, семестр: 2 рік, 4 семестр;
Викладач: к.т.н., доцент Климюк Юрій Євгенійович;
  • Ступінь вищої освіти: магістр;
    Освітня програма: Прикладна інформатика / Спеціальність: 122    Комп’ютерні науки; / Шифр за ОП: ОК7;
  • Освітня програма: Прикладна математика / Спеціальність: 113    Прикладна математика; / Шифр за ОП: ОК10
  • Групи: КН-51м, ПМ-51м
    Рік навчання, семестр: 1-й рік, 2-й семестр;
    Викладач (лектор): Клімов Сергій Васильович;
    Мета та цілі ОК: 
  • Гідроінформатика - це вивчення інформаційних потоків та генерування знань, що стосуються руху води в реальному світі через інтеграцію інформаційно-комунікаційних технологій для збору даних, моделювання та підтримки прийняття рішень, наслідків для водного середовища та суспільства, управління водними системами. 
    Основною метою дисципліни є формування у майбутніх фахівців знань про методи та засоби прийняття інженерних рішень, зокрема у водогосподарській галузі, з використанням гідроінформаційних технологій, на засадах математичного моделювання; формування системного, аналітичного мислення для оцінки ситуацій, пов’язаних з дією води, а також розвиток вміння визначати потреби споживачів програмних продуктів з урахуванням їх призначення, особливостей умов використання та вимог до точності і стабільності результатів.
    Основними завданнями (цілями), є:
    •    сформувати структуровані знання про сучасні гідро інформаційні програмні продукти, їх можливості, принципи та особливості роботи;
    •    розкриття    можливостей сучасного програмного забезпечення та ефективного застосування інформаційних технологій в інженерній діяльності у водогосподарській галузі.
    •    сформувати навички формувати програмні продукти для виконання заданих функції з урахуванням особливих, зокрема у водній інженерії, вимог, створення зручного та клієнтоорієнтованого UI-дизайну (User Interface Design) програмного продукту.
 
Демчук О.С. ІПЗ-31, ІПЗ-32, ІПЗ-31фб, КНз-51

Дисципліна «Конструювання програмного забезпечення» є фундаментальною для підготовки фахівців з інженерії програмного забезпечення. Вона спрямована на формування у студентів системного підходу до розробки високоякісного програмного забезпечення, що відповідає вимогам користувачів та сучасним стандартам індустрії.

Основна мета дисципліни полягає у наданні студентам знання та практичних навичок, необхідних для проектування, реалізації, тестування та підтримки програмних систем будь-якої складності. Особлива увага приділяється питанням модульності, повторного використання компонентів, застосування сучасних методів та інструментів автоматизації розробки.

Завдання дисципліни:

1.     Ознайомити студентів з базовими поняттями і принципами конструювання ПЗ.

2.     Розвинути навички аналізу вимог та формування технічної специфікації.

3.     Навчити проектувати структурні та об’єктно-орієнтовані програмні системи з використанням UML та патернів проектування.

4.     Освоїти практику розробки модулів та організації їх взаємодії.

5.     Навчити застосовувати методи контролю якості, тестування та забезпечення надійності ПЗ.

6.     Розвинути навички управління версіями та конфігурацією програмних продуктів.

7.     Ознайомити зі сучасними інструментами автоматизації збірки та тестування (CI/CD).

8.     Розвинути здатність аналізувати сучасні тренди в розробці програмного забезпечення та застосовувати їх у практичних проектах.

Компетенції, що формуються:

·        Професійні: здатність створювати програмні продукти з використанням сучасних методологій та інструментів; проектувати архітектуру ПЗ; застосовувати патерни та модульну структуру; забезпечувати якість та надійність програмних систем.

·        Управлінські: планування та організація процесу розробки програмного забезпечення; управління конфігурацією та версіями проекту; командна робота над складними проектами.

·        Аналітичні: аналіз вимог, оцінка ефективності та продуктивності програмних систем; прийняття обґрунтованих технічних рішень.

Методи навчання:

·        Лекції з теоретичним матеріалом та прикладами.

·        Лабораторні роботи з практичною реалізацією модулів, тестуванням і інтеграцією систем.

·        Самостійна робота студентів з аналізу вимог, розробки UML-діаграм та документації.

·        Проєктна діяльність: розробка повної програмної системи як підсумковий результат курсу.

Результати навчання:

Після вивчення дисципліни студент буде здатний:

·        Застосовувати системний та інженерний підхід до розробки ПЗ.

·        Розробляти структуровані та об’єктно-орієнтовані програмні рішення.

·        Використовувати сучасні інструменти та методи контролю якості, тестування та автоматизації процесів розробки.

·        Організовувати роботу над проєктами та ефективно взаємодіяти в команді розробників.

·        Підготувати документацію та технічні специфікації для програмних систем.

Дисципліна «Методи машинного навчання та обчислювального інтелекту» спрямована на формування у здобувачів освіти фундаментальних знань і практичних навичок у галузі сучасного штучного інтелекту та машинного навчання. Основна мета курсу — навчити здобувачів освіти розуміти принципи роботи різних алгоритмів машинного навчання, оцінювати їх ефективність і застосовувати для вирішення інженерних задач обробки даних, прогнозування та автоматизації.

У межах курсу розглядаються класичні та сучасні підходи до навчання моделей: від регресійних та класифікаційних алгоритмів до нейронних мереж, глибинного навчання, еволюційних обчислень та систем нечіткого логічного висновку. Здобувачі освіти отримують практичні навички обробки даних, побудови моделей та їх валідації, що дозволяє ефективно застосовувати обчислювальний інтелект у розробці програмного забезпечення, наукоємких та бізнес-застосунках.

Курс включає лекційні та лабораторні заняття, під час яких здобувачі освіти:

  • освоюють основи математичного апарату машинного навчання;
  • аналізують алгоритми класифікації, регресії, кластеризації та зниження розмірності;
  • знайомляться з методами оптимізації та еволюційними алгоритмами;
  • отримують навички роботи з популярними бібліотеками Python (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).

Результати навчання:
Після закінчення курсу здобувач освіти буде здатний:

  1. Аналізувати та вибирати підходящі алгоритми машинного навчання для різних задач.
  2. Розробляти та оцінювати моделі на реальних даних.
  3. Використовувати сучасні бібліотеки і фреймворки для машинного навчання.
  4. Застосовувати принципи обчислювального інтелекту для автоматизації складних процесів