F3. Комп’ютерні науки

Вступити
Факультет інформатики Магістр

Магістерська програма «Комп’ютерні науки»  — це глибоке розуміння штучного інтелекту, сучасних комп’ютерних технологій і принципів, за якими створюються нові рішення.

Бакалаврат зазвичай відповідає на питання «як це працює». Магістратура — на питання «що робити, коли готових відповідей немає». Тут ти працюватимеш із відкритими задачами, де немає єдиного правильного рішення: обиратимеш підходи, аналізуватимеш альтернативи, обґрунтовуватимеш власні рішення та доводитимеш їхню ефективність.

Програма допоможе тобі перейти від використання технологій до роботи на їх межі — і до рівня, де ти формуєш нові підходи до створення систем, моделей і продуктів.

Чи підходить тобі програма?

Програма буде особливо цінною для тебе, якщо ти:
  • хочеш глибше зануритися в AI, machine learning і data analysis;
  • вже працюєш в ІТ і відчуваєш, що «інструментів недостатньо»;
  • прагнеш мислити як дослідник, а не лише як інженер;
  • розглядаєш research або PhD як наступний професійний крок.

Чого ти навчишся?

Навчання поєднує фундаментальну комп’ютерну підготовку з практикою сучасної розробки та досліджень. Ти навчишся:
  • проєктувати й створювати програмні та інформаційні системи;
  • працювати з мовами програмування C, C++, C#, Java, Haskell, Python та іншими;
  • управляти ІТ-проєктами;
  • створювати web- та mobile-рішення;
  • працювати з базами даних і системами корпоративного рівня;
  • розробляти комп’ютерні ігри та складні програмні системи;
  • займатися науковою роботою та підготовкою академічних публікацій.

Новий рівень професійного мислення

Найбільшу цінність програма дає тим, хто вже має практичний досвід: саме тоді навчання починає накладатися на реальні задачі та змінює спосіб мислення про системи, дані й технологічні рішення. Водночас навіть без значного досвіду програма забезпечить тобі фундамент, методологію та дослідницький підхід до розв’язання складних проблем.

У результаті ти станеш не лише тим, хто реалізує рішення, а тим, хто визначає, якими вони мають бути.

Наші переваги

Глибоке занурення в AI та сучасні напрямки

Курси охоплюють машинне навчання, обробку природної мови, великі дані, розподілені системи та інші ключові напрями сучасних комп’ютерних наук

Науковий підхід, який реально працює

Ви вчитеся формулювати задачі, працювати з невизначеністю та будувати обґрунтовані рішення — так, як це роблять у research і складних інженерних задачах

Викладачі з індустрії та науки

Курси ведуть як практики з ІТ-компаній, так і дослідники — це поєднання дозволяє бачити і практику, і глибину

Поєднання навчання з роботою

Програма дозволяє навчатися паралельно з роботою — і саме це робить її максимально ефективною, коли знання одразу застосовуються на практиці

Робота з відкритими задачами, а не шаблонними рішеннями

Навчання побудоване навколо задач без готових відповідей — ви обираєте підходи, перевіряєте їх і формуєте власні рішення

Гнучкість і власна траєкторія

Ви формуєте свою освітню траєкторію через вибір курсів і напрямків — від AI до системної інженерії чи досліджень

Навчальний план

Аналіз великих даних (Big Data)

Англійська мова

Архітектура інформаційних систем

Машинне навчання

Методологія наукових досліджень в галузі комп'ютерних наук

Проблеми штучного інтелекту

Розподілені інформаційні системи

Практика наукво-дослідницька

Аналіз великих даних (Big Data)

Англійська мова

Архітектура інформаційних систем

Машинне навчання

Методологія наукових досліджень в галузі комп`ютерних наук

Проблеми штучного інтелекту

Розподілені інформаційні системи

Англійська мова

Еволюційне програмування та генетичні алгоритми

Комп'ютерна лінгвістика

Методи розробки програмних систем

Розподілені обчислення

Практика науково-дослідницька

Англійська мова

Еволюційне програмування та генетичні алгоритми

Комп`ютерна лінгвістика

Методи розробки програмних систем

Розподілені обчислення

Математична теорія ігор

Практика науково-дослідницька

Інформаційна безпека

Моделі та алгоритми інформаційного пошуку

Хмарні технології зберігання і обробки даних

Чистий код та чиста архітектура

Бази знань

Алгоритми розподіленого обміну криптовалют на основі smart-контрактів

Архітектура систем комп`ютерної алгебри

Багаторівневі комутовані мережі

Криптографія в децентралізованих системах

Математичні моделі та інструментарії фондового ринку

Мультиагентні системи

Нейронні мережі

Обчислювальне суспільствознавство

Системи обробки природньої мови

Теоретичні та прикладні аспекти онтологій

Дані та суспільство

Методика викладання інформатики у вищій школі

Аналіз зображень та комп`ютерний зір

Комп`ютерна алгебра

Комп`ютерна графіка

Математичні моделі бізнес-процесів

Навчання з підкріпленням

Нейротехнології

Нереляційні бази даних

Паралельне програмування

Розробка smart-контрактів

Технічні інструменти регуляції криптовалют на ринку