SYLABUS^Online

Навігація

Категорії

Фільтри

Фільтри:

Обрані фільтри: Аудиторні заняття: лекції Наукова складова: освітньо-творча Семестр: 2 семестр Семестр: 4 семестр Обрані категорії: Інформаційні технології

3Д моделювання

SMM: від стратегії до реклами

Алгоритмізація та програмування

Архітектура ЕОМ та обчислювальних систем

Вища математика

Дискретна математика

Інтернет речей

Корпоративні конфлікти та методи їх подолання

Основи ІТ-бізнесу

Проєкт (другий рівень)

Проєкт (перший рівень)

Статистика

Створення та розвиток ІТ-продуктів

Фінансова грамотність та шахрайство

Безпека додатків ОС Windows

Основи економіки та управління ІТ-проектами

Системи підтримки прийняття рішень

Штучний інтелект в задачах комп’ютерної інженерії

Стеганографія

Системний та мережевий моніторинг (маг, 123, 125)

Спецкурс Побудова захищених мережних інфраструктур на базі обладнання Mikrotik

Безпека Linux/Unix систем

На сьогоднішній день методи штучного інтелекту широко застосовуються для рішення цілого ряду задач кібербезпеки, тому вивчення їх дозволить майбутнім фахівцям оволодіти перспективними технологіями в обраній спеціалізації. В дисципліні вивчаються методи: машинного навчання, нейронних мереж, генетичних алгоритмів, нечіткої логіки, комп’ютерного зору. Для успішного проходження курсу необхідно мати початкові навички програмування мовою Python.

В умовах сьогодення, системи штучного інтелекту мають широкий спектр застосування для вирішення цілого комплексу задач кібербезпеки. Дослідження та вивчення інтелектуальних систем надасть можливість майбутнім фахівцям оволодіти сучасними технологіями в обраній спеціалізації. В дисципліні досліджуються методи машинного навчання, задачі прогнозування, типи нейронних мереж, принципи розпізнавання, класифікації, кластерізації, генетичні алгоритми, принципи нечіткої логіки та комп’ютерного зору.

Ціллю навчальної дисципліни є набуття студентами знань, умінь і здатностей (компетенцій) щодо розробки та застосування методів штучного інтелекту в задачах кібербезпеки для ефективного вирішення завдань професійної діяльності.

Задачами навчальної дисципліни є:

отримання студентами фундаментальних систематизованих знань про підходи, моделі і методи, розроблені в рамках наукового напрямку «штучний інтелект»;
освоєння студентами основних методів штучного інтелекту, що застосовуються в системах кібербезпеки;
ознайомлення студентів з новими методами і підходами до вирішення традиційних завдань, що розробляються в рамках напряму "штучний інтелект" та застосовуються для рішення завдань кібербезпеки;
формування у студентів аналітичних здібностей, які б дозволяли їм робити обґрунтований вибір вивчених моделей і методів при вирішенні завдань з проблемної області, в якій вони спеціалізуються (кібербезпека).

Перелік тем

Тема 1. Напрямки застосування штучного інтелекту в кібербезпеці.
Тема 2. Машинне навчання в задачах кібербезпеки.
Тема 3. Нейронні мережі та їх застосування в кібербезпеці
Тема 4. Теоретичні основи інтелектуальних програмних агентів
Тема 5. Еволюційне моделювання та генетичні алгоритми
Тема 6. Представлення знань і вивід на знаннях
Тема 7. Нечіткі множини та логіко-лінгвістичне моделювання в задачах кібербезпеки.
Тема 8. Комп’ютерний зір та обробка зображень в задачах кібербезпеки.
Тема 9. Розпізнавання образів в задачах кібербезпеки. — Штучний інтелект в задачах кібербезпеки

Спецкурс CCNP Enterprise: Core Networking

Силабуси за спеціальністю Інформаційні технології лекційні аудиторні заняття, освітньо-творчої програми , 2 семестр, 4 семестр Сторінка2

Інформаційні технології
Вивчення дисципліни з лекційним курсом2 семестр4 семестр

×

Бізнес, адміністрування та право

Менеджмент

Культура, мистецтво та гуманітарні науки Бізнес, адміністрування та право Інформаційні технології Транспорт, спорт і послуги

Культура, мистецтво та гуманітарні науки

Соціальні науки, журналістика та інформація

Економіка

Інформаційні технології

Комп'ютерні науки

×

Форма навчання

Курс навчання

Наукова складова

Аудиторні заняття

Рівень навчання

Семестровий контроль

Мова

Освіта

Форма фінансування

Семестр

Цикл підготовки

Рік