SYLABUS^Online

Навігація

Категорії

Фільтри

Фільтри:

Обрані фільтри: Форма навчання: заочна Семестровий контроль: екзамен Аудиторні заняття: лекції Семестр: 5 семестр Обрані категорії: Інформаційні технології

Хмарні технології в інженерії даних

Хмарні технології в машинному навчанні

Чисельне моделювання індустріальних задач

Чисельні методи в інформатиці

Швидка розробка програм із віконним інтерфейсом за допомогою Lazsrus

Якість ПЗ та тестування

3Д моделювання

Комп'ютерні мережі та адміністрування

Основи QA

Розробка програмного забезпечення для взаємодії з криптобіржею Binance через AP

Системи та методи прийняття рішень

Створення Telegram та Discord ботів на Python

Штучний інтелект

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 заочна форма навчання, з екзаменом, лекційні аудиторні заняття, 5 семестр Сторінка2

Інформаційні технології

Заочна форма навчання, без відриву від виробництва, поєднання навчання з роботою.

Вивчення дисципліни з лекційним курсом5 семестр

×

Природничі науки, математика та статистика Інформаційні технології Сільське, лісове, рибне господарство та ветеринарна медицина Інженерія, виробництво та будівництво

Інженерія, виробництво та будівництво

Електронні комунікації та радіотехніка Геодезія та землеустрій

Природничі науки, математика та статистика

Математика Статистика

Інформаційні технології

Прикладна математика Комп'ютерні науки Комп'ютерна інженерія Кібербезпека та захист інформації Інформаційні системи та технології

×

Форма навчання

Курс навчання

Наукова складова

Аудиторні заняття

Рівень навчання

Семестровий контроль

Мова

Освіта

Форма фінансування

Семестр

Цикл підготовки

Рік