- Машинне навчання та інженерія даних: від баз до нейронних мереж
Мета сертифікатної програми полягає у поглибленні та посиленні професійної підготовки висококваліфікованих, конкурентоспроможних, інтегрованих у європейський та світовий науково-технічний простір фахівців, що працюють зі сферою комп’ютерноінтегрованих технологій у галузі електроніки, автоматизації та електронних комунікацій, зокрема інформаційних вимірювальних технологій, шляхом формування індивідуальної освітньої траєкторії в сфері інтелектуального аналізу даних (Data Mining) – опанування математичних та інструментальних методів машинного навчання (Machine Learning) і глибокого навчання (Deep Learning), а також методів побудови моделей на основі нейронних мереж (Neural Networks), які використовуються для підтримки більшості додатків штучного інтелекту (Artificial Intelligence), та їх практичного застосування для вирішення різноманітних наукових і технічних прикладних завдань, таких як опрацювання значних масивів даних, виявлення аномалій в них, розпізнавання образів, обробка природної мови, медична діагностика, фінансовий аналіз тощо, з використанням спеціалізованих бібліотек мови Python, таких як Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-Learn, Keras, Tensorflow тощо, що забезпечує пошук структури в даних і пошук прихованих закономірностей, та із застосуванням принципів побудови, адміністрування та використання реляційних (SQL) і нереляційних (NoSQL) баз даних, необхідних для ефективного зберігання, обробки та аналізу великих обсягів вимірювальної інформації
- Інформаційні технології та штучний інтелект у вимірювальних системах
Мета сертифікатної програми полягає у поглибленні та посиленні професійної підготовки здобувачів у галузі вимірювальних технологій застосуванням штучного інтелекту у вимірювальних системах шляхом формування індивідуальної освітньої траєкторії, використовуючи:
- мережеві технологій для збору, передачі та обробки вимірювальних даних, включаючи основи роботи з протоколами передачі даних;
- застосування штучного інтелекту для аналізу вимірювальних даних, прогнозування та автоматизації процесів вимірювань, включаючи базові алгоритми машинного навчання;
- програмування вимірювальних приладів для автоматизації збору та обробки даних, використовуючи сучасні мови програмування та інструменти;
- новітні алгоритмів обробки та аналізу великих обсягів даних, отриманих з вимірювальних систем, для покращення точності та швидкості аналізу;
- робота з AutoCAD для створення двовимірних креслень, включаючи роботу з шарами, блоками, текстом та підготовку креслень до друку;
- опрацювання та використання систем реального часу для моніторингу та обробки вимірювальних даних у режимі реального часу;
- новітні інформаційні системи для автоматизації процесів вимірювань, включаючи обробку результатів та оптимізацію робочих процесів.
