SYLABUS^Online

Навігація

Категорії

Фільтри

Фільтри:

Обрані фільтри: Форма навчання: дуальна Аудиторні заняття: практичні Форма фінансування: бюджет Обрані категорії: Інформаційні технології

Методи та системи штучного інтелекту

Аналіз алгоритмів

Аналіз даних

Аналіз даних. Великі дані

Основи програмування

Теорія ймовірностей та математична статистика

Управління проєктами

Фінанси

Фреймворки JavaScript для вебпрограмування

Функціональний аналіз

Чисельні методи в інформатиці

Геоінформаційні та картографічні системи

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

Мови інтелектуального аналізу даних

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 дуальна форма навчання, з практичними заняттями, бюджет

Інформаційні технології

Дуальна форма навчання передбачає, що частина освітніх компонент буде вивчатись на підприємстві. Для студентів це надає можлвість отримати досвід роботи у великих компаніях за фахом. Це потенційно може сприяти вибору вірного напрямку саморозвитку для студентів.

Проведення практичних групових занять з викладачем.

×

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