Курс включає три блоки (модулі).
Кожен блок включає відеолекції та практичні завдання (деяки з відео майстер-класом).
Блоки можна вивчати та виконувати практичні завдання вибірково (відповідно зацікавленості та теми дослідження).
Для отримання мінімального балу треба виконати не менше 6 практичних завдань.
Блок 1. Машинне навчання та обробка даних наукових експеріментів
Особливу увагу приділено наступним питанням: аналіз даних на основі дерев рішень, випадковий ліс та бустінг, нейромережі в задачах прийняття рішень, глибоке навчання, характеристика існуючих архітектур нейромереж, кластерізація даних, проблемна спеціалізація нейромереж для вирішення прикладних завдань у різних сферах. Пропонується поєднання теоретичних принципів машинного навчання з практичним підходом до написання коду для повного розуміння теорії машинного навчання і реалізація за допомогою Python та хмарних платформ
Блок 2. Технології Інтернету речей IoT, хмарні сервіси та платформи
Модуль дозволяє опанувати базові знання щодо формування теоретичних знань та практичних навичок щодо сучасних методів та засобів інформаційних технологій для створення та впровадження систем Інтернету речей (IoT) в різних галузях. Значну увагу приділено набуттю вмінь і навичок розробки програмно-апаратних систем на базі технологій Інтернету речей; здатність проектувати та розробляти «розумні» пристрої та системи; набуття вмінь розробляти власне програмне забезпечення та використовувати існуючі хмарні платформи для створення та впровадження систем Інтернету речей в різних галузях. Практична частина модулю пов’язана з дистанційною роботою з обладнанням на базі сучасних мікрокомп’ютерних систем
Блок 3. Імітаційне моделювання складних систем та процесів
Цей модуль дуже цікавий тому, що:
- протягом модуля ви зможете опанувати навички створення інтерактивних з елементами 3D імітаційних моделей для будь яких областей,
- у курсі багато увазі приділено саме отриманню практичного досвіду в розроблені імітаційних моделей,
- кожен зможе створювати такі моделі без спеціальних навичок - створення моделі відбувається візуально,
- для тих хто більш глибоко бажає зануритись - програмування поведінки в цих моделях можливо на Java, тому зможете себе розвинути,
- в рамках власних досліджень та завдань, які ви маєте там, де працюєте, ви зможете застосувати інструментарій та навички цього курсу для створення крутих інтерактивних моделей з будь-яких use cases
- Teacher: Прохоров Олександр
Завдання – набуття вмінь і навичок розв’язання задач з використанням систем штучного інтелекту; опанування теоретичних і практичних питань створення та застосування систем та хмарних платформ штучного інтелекту в різних галузях; вивчення методів та засобів інтелектуального аналізу даних та машинного навчання.
- Teacher: Прохоров Олександр
Завдання – набуття вмінь і навичок розробки програмно-апаратних систем на базі технологій Інтернету речей; здатність проектувати та розробляти «розумні» пристрої та системи; набуття вмінь розробляти власне програмне забезпечення та використовувати існуючі хмарні платформи для створення та впровадження систем Інтернету речей в різних галузях.
- Teacher: Прохоров Олександр
Завдання – набуття вмінь і навичок розв’язання задач з аналізу, моделювання, реінжинірингу бізнес-процесів інформаційних систем; набуття вмінь використовувати сучасні підходи і технології, що забезпечують інтеграцію програм і даних в розподілених інформаційних системах; опанування теоретичних і практичних питань створення програмного забезпечення на базі сервіс-орієнтованої архітектури та хмарних технологій.
- Teacher: Прохоров Олександр