**Методичне забезпечення. Магістр. ІАД 1.4 2025

Освітньо-професійна програма · Магістерський рівень · Вступ 2025

Інтелектуальний аналіз даних

F1 — Прикладна математика
Термін навчання — 1 рік 4 місяці

Загальна підготовка

ЗП 1 · Іноземна мова за професійним спрямуванням

Основна література

  1. Гуліч О. О. Англійська мова для фізико-математичного напряму : метод. рек. для здобувачів вищої освіти першого (бакалаврського) рівня фіз.-мат. напряму за спец.: 014.04 Середня освіта (Математика), 014.08 Середня освіта (Фізика), 014.09 Середня освіта (Інформатика) / О. О. Гуліч; Харків. нац. пед. ун-т ім. Г. С. Сковороди. – Харків : Мітра, 2020. – 86 с.
  2. Professional English in use. Publishing and Printing: навчальний посібник для студентів спеціальності 186 «Видавництво та поліграфія» / КПІ ім. Ігоря Сікорського ; уклад.: І. І. Антоненко, І. П. Борковська, Н. В. Чіжова. – Електронні текстові дані (1 файл: 6,2 Мбайт). – Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021. – 169 с.
  3. Diana Hopkins, Pauline Cullen. IELTS Grammar for Bands 6.5 and above. Cambridge University Press, 2021. – 268p.
  4. Functional structures of academic English. Методичні вказівки до практичних занять з курсу «Англійська мова за професійним спрямуванням» для студентів всіх спеціальностей / уклад. Лазарєва О. Я., Ковтун О. О., Дьомочка Л. В., Харків: НТУ “ХПІ”, 2019. – 44c.
  5. Доронкіна, Н. Є. Практикум англомовного професійного спрямування. Збірник текстових завдань: навчальний посібник / Н. Є. Доронкіна, Л. В. Ломакіна ; КПІ ім. Ігоря Сікорського. – Електронні текстові дані (1 файл: 153 Кбайт). – Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021. – 82 с.
  6. O. Lazareva, O. Kovtun, L. Dyomochka. Science speaks English. Kharkiv: NTU “KhPI”, 2019. – 276 р.

Додаткова література

  1. Запотічна Р. А. English for Specific Purposes: Economics in Use. (Англійська мова для спеціальних цілей: Економіка у практиці) : навчальний посібник / Р. А. Запотічна. – Львів: Львівський державний університет внутрішніх справ, 2021. – 88 с.
  2. Сковронська І. Ю. English for Information Technology and Computing: інтерактивний навчальний посібник / І. Ю. Сковронська, Л. І. Кузьо, Т. П. Дяк. – Львів: Львівський державний університет внутрішніх справ, 2022. – 228 с.
  3. English grammar tests: methodological recommendations for students’ independent work / L. G. Budanova, O. V. Karasyova, N. V. Latunova, I. S. Latunov ; ed. by L. G. Budanova. – Kharkiv : NUPh, 2019. – 63 p.
  4. Budanova, L. G. Test your vocabulary : the collection of tests for independent students’ work / L.G. Budanova, O. V. Shcherbina. – Kharkiv : NUPh, 2019. – 48 p.
  5. O’Dell Felicity. Objective Advanced. Student’s Book. 4th ed. / O’Dell Felicity, Broadhead Annie. – Cambridge University Press, 2019. – 232p.
ЗП 2 · Інноваційне підприємництво та управління стартап проєктами (*)
ЗП 3 · Інтелектуальна власність (*)

Матеріали з розділу «Інтелектуальна власніть» (потребує перевірки відповідності дисципліні).

Основна література

  1. Сайт Світової організації інтелектуальної власності (WIPO).
  2. Державне підприємство «Інститут інтелектуальної власності»
  3. Попова Л. М. Інтелектуальна власність : підручник / Л. М. Попова., А. В. Хромов, І. В. Шуба : Харків, «Федорко», 2021, с. 262.
  4. Про авторське право і суміжні права: Закон України від 15 квітня 2023 р. № 2811-IX.
  5. Synergy of building cybersecurity systems: monograph / S. Yevseiev, V. Ponomarenko, O. Laptiev, O. Milov and others. – Kharkiv : PC TECHNOLOGY CENTER, 2021. – 188 p.
  6. Models of socio-cyber-physical systems security: monograph / S. Yevseiev, Yu. Khokhlachova, S. Os- tapov, O. Laptiev and others. – Kharkiv: PC TECHNOLOGY CENTER, 2023. – 168 p.
  7. Modeling of security systems for critical infrastructure facilities: monograph / S. Yevseiev, R. Hryshchuk, K. Molodetska, M. Nazarkevych and others. – Kharkiv : PC TECHNOLOGY CENTER, 2022. – 196 p.

Додаткова література

  1. Про внесення змін до деяких законодавчих актів України щодо посилення захисту прав інтелектуальної власності: Закон України від 20 березня 2023 р. № 2974-IX.
  2. Про охорону прав на винаходи і корисні моделі: Закон України від 31 грудня 2023 р. № 3687-XІІ.

Спеціальна (фахова) підготовка

СП 1 · Основи наукових досліджень

Основна література

  1. Марта Мальська, Наталія Паньків Основи наукових досліджень : навчальний посібник / Марта Мальська, Наталія Паньків. – Львів : Видавництво ЛНУ імені Івана Франка, 2020. – 226 с.
  2. Evans (2021) Cultural Anthropology.
  3. Вітченко А. О., Вітченко А. Ю. Основи наукових досліджень у вищій школі : підруч. Київ : ФОП Ямчинський О.В., 2020. 272 с. – ISBN 978-617-7986-53-8.
  4. Основи наукових досліджень : навч. посіб. / О. В. Єрмошкіна, О. В. Крилова, О. І. Замковий, Н. В. Антипенко ; М-во освіти і науки України, Нац. техн. ун-т «Дніпровська політехніка». – Дніпро : Журфонд, 2022. – 227 с.
  5. Бориченко К. В., Гудзь А. О., Панфілов О. Є. Методологія та організація наукових досліджень : навч.-метод. посіб для здобувачів вищої освіти 1 курсу магістрат. ф-ту адвокатури та антикорупц. діяльності [Електронне видання] / К. В. Бориченко, А. О. Гудзь, О. Є. Панфілов. – Одеса : Фенікс, 2022. – 48 с.
  6. Methodology and Principles of Scientific Research / Kolomiiets, A. M., Gromov, Y. V. Вінниця : ВДПУ, 2020. – 188 с. (англійською мовою).

Додаткова література

  1. Основи наукових досліджень. Методичні вказівки до практичних занять для студентів спеціальності 072 «Фінанси, банківська справа та страхування» та економічних і менеджерських спеціальностей галузі знань 07 «Управління та адміністрування» / Уклад.: О. О. Носирєв, І. А. Федоренко. Харків : НТУ «ХПІ», 2021. – 44 с.
  2. Основи наукових досліджень: робочий зошит / Н. І. Поліхун, К. Г. Постова, Г. В. Онопченко, О. В. Онопченко. – Київ : Інститут обдарованої дитини НАПН України, 2021. – 72 с.
  3. Scientific Research in Education (2021) Richard J. Shavelson and Lisa Towne / National Academy Press, Washington, DC, 188 p.
СП 2 · Нелінійні процеси і моделі
СП 3 · Метаевристичні методи оптимізації обробки даних (*)

Матеріали з розділу «Матаевристичні методи оптимізації» (потребує перевірки відповідності дисципліні).

Основна література

  1. Glover F. and Kochenberger G., eds. Handbook of Metaheuristics. – Norwell: Kluwer Academic Publishers, 2002.
  2. P. Agrawal, H. F. Abutarboush, T. Ganesh and A. W. Mohamed, “Metaheuristic Algorithms on Feature Selection: A Survey of One Decade of Research (2009-2019),” in IEEE Access, vol. 9, pp. 26766-26791, 2021.
  3. Agrawal, P., Abutarboush, H. F., Ganesh, T., & Mohamed, A. W. (2021). Metaheuristic Algorithms on Feature Selection: A Survey of One Decade of Research (2009-2019). IEEE Access, 9, 26766–26791.
  4. Dorigo M. and St ̈utzle T. Ant Colony Optimization: Overview and Recent Advances // M. Gendreau and J.-Y. Potvin, editors, Handbook of Metaheuristics, volume 146 of International Series in Operations Research & Management Science, chapter 8, pages 227-263. – New York: Springer, 2010.
  5. Dehghani, M., Trojovská, E., & Trojovský, P. (2022). A new human-based metaheuristic algorithm for solving optimization problems on the base of simulation of driving training process. Scientific Reports , 12(1), 9924.
  6. Ahmad, S. (2022). Electromagnetic Field Optimization Based Selective Harmonic Elimination in a Cascaded Symmetric H-Bridge Inverter. Energies, 15 (20), 7682.

Додаткова література

  1. Вступ до генетичних алгоритмів машинного навчання.
  2. Динамічне програмування, жадібні алгоритми.

Інтернет-ресурси

  1. Електронний ресурс.
  2. Vinicius Fulber-Garcia, Heuristics vs. Meta-Heuristics vs. Probabilistic Algorithms, May 2023
СП 4 · Некоректні задачі обробки даних

Основна література

  1. Некоректно поставлені задачі та методи їх розв’язування: Підручник / М. Г. Охріменко, І. Д. Фартушний, А. Б. Кулик . К.: В-во «Політехніка», 2016. – 225 с.
  2. Гребенюк С. М., Панасенко Є. В., Тітова О. О. Методи розв’язання некоректних задач: навчальний посібник для студентів освітнього ступеня «магістр» спеціальності «Математика». / С. М. Гребенюк, Є. В. Панасенко, О. О. Тітова. – Запоріжжя: ЗНУ, 2015. – 64с.
  3. Методи та засоби комп’ютерної реконструктивної томоґрафії: Навчальний посібник / Б. І. Яворський, Т. М. Рафа. – Тернопіль: ТНТУ, 2010. – 107 с.
  4. Андруник В. А., Висоцька В. А., Пасічник В. В., Чирун Л. Б., Чирун Л. В. Чисельні методи в комп‘ютерних науках: навчальний посібник – Львів : Видавництво «Новий світ – 2000», 2017. – 470 с.
  5. Matthias J. Ehrhardt and Lukas F. Lang. Inverse Problems. Lecture Notes Lent Term 2017/2018. – 76 p.
  6. David E. Tyler. A short course of robust statistics. Rutgers, The State University of New Jersey. – 92 p.
  7. Guillaume Bal. Introduction to Inverse Problems. University of Chicago, Chicago. 2019. – 229 p.
  8. Rick Aster, Brian Borchers, Cliff Thurber. Parameters estimation and inverse problems. 2019. – 392 p. Elsevier Inc.
СП 5 · Математичні методи машинного навчання 1

Основна література

  1. Кононова К. Ю. Машинне навчання. – Харків: ХНУ ім. В. Н. Каразіна, 2020. – 301 с.
  2. R.N. Rao. Machine Learning in Data Science Using Python. – Dreamtech Press, 2022. – 956 p. – ISBN 978-939-154-046-3.
  3. P. Chatterjee, M. Yazdani, F. Fernández-Navarro, J. Pérez-Rodríguez. Machine Learning Algorithms and Applications in Engineering. – New York: Taylor & Francis, 2023. – 314 p. – ISBN 978-036-756-912-9.

Додаткова література

  1. A. Burkov. Machine Learning Engineering. – True Positive Inc., 2020. – 310 p. – ISBN 978-199-957-957-9.
  2. M. Kubat. An Introduction to Machine Learning. – Springer Cham, 2021. – 458 p. – ISBN 978-303-081-935-4

Інтернет-ресурси

  1. https:// en.wikipedia.org/ wiki/ Machine_learning
СП 6 · Математичні методи машинного навчання 2

Основна література

  1. Кононова К. Ю. Машинне навчання. – Харків: ХНУ ім. В. Н. Каразіна, 2020. – 301 с.
  2. R.N. Rao. Machine Learning in Data Science Using Python. – Dreamtech Press, 2022. – 956 p. – ISBN 978-939-154-046-3.
  3. P. Chatterjee, M. Yazdani, F. Fernández-Navarro, J. Pérez-Rodríguez. Machine Learning Algorithms and Applications in Engineering. – New York: Taylor & Francis, 2023. – 314 p. – ISBN 978-036-756-912-9.

Додаткова література

  1. A. Burkov. Machine Learning Engineering. – True Positive Inc., 2020. – 310 p. – ISBN 978-199-957-957-9.
  2. M. Kubat. An Introduction to Machine Learning. – Springer Cham, 2021. – 458 p. – ISBN 978-303-081-935-4.

Інтернет-ресурси

  1. https://en.wikipedia.org/ wiki/ Machine learning

Практична підготовка

ПП 1 · Переддипломна практика (-)

Навчально-методичні матеріали перебувають у стадії розробки.

Атестація · Атестація (-)

Навчально-методичні матеріали перебувають у стадії розробки.

Освітні компоненти вільного вибору · Професійна підготовка

За освітньою програмою передбачено шість компонентів вільного вибору професійної підготовки (ОКВП 1–6). Нижче наведено доступний перелік дисциплін; здобувач обирає компоненти відповідно до індивідуального навчального плану, а не вивчає всі дисципліни цього переліку.

Методи та технології роботи з великими даними (*)
Інженерія машинного навчання (*)

(*) Використано джерела з методів машинного навчання, зокрема видання «Machine Learning Engineering». Практичну інженерну складову дисципліни потрібно звірити із силабусом.

Рекомендована література

  1. Кононова К. Ю. Машинне навчання: методи та моделі: підручник. – Харків: ХНУ ім. В. Н. Каразіна, 2020. – 301 с.
    ISBN: 978-966-285-654-5
  2. A. Burkov. Machine Learning Engineering. – True Positive Inc., 2020. – 310 p.
    ISBN 978-199-957-957-9
  3. P. Chatterjee, M. Yazdani, F. Fernández-Navarro, J. Pérez-Rodríguez. Machine Learning Algorithms and Applications in Engineering. – New York: Taylor & Francis, 2023. – 314 p.
    ISBN 978-036-756-912-9
Аналіз графових даних (-)

Навчально-методичні матеріали за цією дисципліною у наданих джерелах не знайдено.

Технології блокчейн в фінансах та банківській справі (*)

(*) Використано джерела з основ блокчейну та його застосувань в обліку; банківська специфіка потребує перевірки.

Рекомендована література

  1. Блокчейн і децентралізовані системи [Текст]: навч. посіб. для студентів закл. вищ. освіти : у 3 ч. – Харків: ПРОМАРТ, 2021. – (Distributed Lab). – ISBN 978-617-7634-40-8. Ч. 1 / П. Кравченко, Б. Скрябін, О. Дубініна. – 2021. – 458 с. : рис., табл. – Бібліогр.: с. 449-458.
  2. Blockchain and accounting. Available at: https://nexia.dk.ua/blokchein-i-bukhhalterskyi-oblik [in Ukrainian, 2024].
Аналіз і синтез природньомовної інформації (*)

(*) Використано матеріали з обробки й аналізу текстів (NLP). Відповідність частині синтезу інформації потребує перевірки.

Рекомендована література

  1. “Speech and Language Processing” by Daniel Jurafsky and James H. Martin.
  2. “Natural Language Processing in Action” by Lane, Howard, and Hapke.
  3. “Deep Learning for NLP and Speech Recognition” by Palash Goyal, Sumit Pandey, Karan Jain.
  4. Coursera: Natural Language Processing Specialization
Математичні методи обробки сигналів (-)

Навчально-методичні матеріали за цією дисципліною у наданих джерелах не знайдено.

Математичні методи обробки зображень (*)

(*) Використано матеріали з комп’ютерного зору та обробки зображень; відповідність конкретним математичним методам курсу потребує перевірки.

Рекомендована література

  1. Richard Szeliski. Computer Vision: Algorithms and Applications (Texts in Computer Science) 2nd ed. 2022 Edition.
  2. Mohamed Elgendy. Deep Learning for Vision Systems. Simon and Schuster, 2020 – 480 pages.
  3. Ian Goodfellow, Yoshua Bengio and Aaron Courville, Deep Learning, – MIT Press, 2016.
Математичні методи обробки відеоінформації (*)

(*) Використано споріднені джерела з комп’ютерного зору, які не охоплюють гарантовано обробку відеопотоків; потрібна перевірка.

Рекомендована література

  1. Richard Szeliski. Computer Vision: Algorithms and Applications (Texts in Computer Science) 2nd ed. 2022 Edition.
  2. V Kishore Ayyadevara, Yeshwanth Reddy. Modern Computer Vision with PyTorch: Explore deep learning concepts and implement over 50 real-world image applications. Packt Publishing, 2020 – 824 pages.
  3. Ian Goodfellow, Yoshua Bengio and Aaron Courville, Deep Learning, – MIT Press, 2016.
Сервіс-орієнтовані та високопродуктивні розподілені обчислення (*)

(*) Використано матеріали з сервіс-орієнтованої архітектури та API; високопродуктивні обчислення потрібно забезпечити й перевірити окремо.

Рекомендована література

  1. Erl Thomas Service-Oriented Architecture: Analysis and Design for Services and Microservices Published by Pearson, 2016. – ISBN-10 0133858588. – ISBN 13 9780133858587. https:// www.abebooks.com /servlet/ BookDetailsPL?
  2. James Gough, Matthew Auburn, Daniel Bryant, Mastering API Architecture: Design, Operate, and Evolve API-Based Systems 1st Edition, O’Reilly, 2022. – 286 p. – ISBN 978-1492090632.
Методи побудови рекомендаційних систем (-)

Навчально-методичні матеріали за цією дисципліною у наданих джерелах не знайдено.

Математичні методи генерації синтетичних даних (-)

Навчально-методичні матеріали за цією дисципліною у наданих джерелах не знайдено.

Розподілені обчислення та хмарні технології (*)

(*) Використано джерела з розподілених обчислень та архітектури розподілених систем; хмарну складову потрібно перевірити.

Рекомендована література

  1. Hirvonen J. Distributed Algorithms / J. Hirvonen, J. Suomela. – Aalto: Aalto University, 2023. – 221 p.
  2. Минайленко Р.М. Паралельні та розподілені обчислення: навч. посіб. – Кропивницький: Видавець Лисенко В. Ф., 2021. – 153 с.
  3. Roberto Vitillo Understanding Distributed Systems, Second Edition: What every developer should know about large distributed applications, 2022. – 344 p. – ISBN-10 1838430210. https://a.co/d/5r8dMSp
Математичне моделювання нелінійних динамічних процесів (*)
Методи та засоби моделювання бізнес процесів (-)

Навчально-методичні матеріали за цією дисципліною у наданих джерелах не знайдено.

Системи штучного інтелекту в розробці ІТ-продуктів (-)

Навчально-методичні матеріали за цією дисципліною у наданих джерелах не знайдено.

Інтелектуальні мультіагентні системи (*)

(*) Використано споріднені матеріали з мультиагентних систем і їх взаємодії; відповідність силабусу потребує перевірки.

Рекомендована література

  1. Marcio de Queiroz, Xiaoyu Cai, Matthew Feemster. (2019). Formation Control of Multi-Agent Systems: A Graph Rigidity Approach. JohnWiley & Sons Ltd.
  2. Hajduk, M., Sukop, M., Haun, M. (2019). Cognitive Multi-agent Systems. Studies in Systems, Decision and Control, vol 138. Springer, Cham.
  3. Research on Intelligent Distributed Systems | Grupo de investigación BISITE | University of Salamanca.

Освітні компоненти вільного вибору · Загальна підготовка

За освітньою програмою передбачено два компоненти вільного вибору загальної підготовки (ОКЗП 1–2). Доступні дисципліни наведено за тематичними напрямами.

Українознавчі освітні компоненти

Етномовні процеси в Україні (-)

Навчально-методичні матеріали за цією дисципліною у наданих джерелах не знайдено.

Освітній компонент психологічного спрямування

Психологія лідерства в бізнесі (-)

Навчально-методичні матеріали за цією дисципліною у наданих джерелах не знайдено.

Психологія лідерства в освіті (-)

Навчально-методичні матеріали за цією дисципліною у наданих джерелах не знайдено.

Основи професійної психології (-)

Навчально-методичні матеріали за цією дисципліною у наданих джерелах не знайдено.

Освітній компонент правового спрямування

Правове регулювання інноваційної діяльності (*)

(*) Використано джерела з охорони інтелектуальної власності; вони покривають лише частину правового регулювання інноваційної діяльності.

Рекомендована література

  1. Попова Л. М. Інтелектуальна власність : підручник / Л. М. Попова., А. В. Хромов, І. В. Шуба : Харків, «Федорко», 2021, с. 262.
  2. Про охорону прав на винаходи і корисні моделі: Закон України від 31 грудня 2023 р. № 3687-XІІ.
Інформаційне право (-)

Навчально-методичні матеріали за цією дисципліною у наданих джерелах не знайдено.

Авторське право та суміжні права (*)

(*) Використано нормативні матеріали з розділу «Інтелектуальна власність». Повноту методичного забезпечення потрібно перевірити.

Рекомендована література

  1. Про авторське право і суміжні права: Закон України від 15 квітня 2023 р. № 2811-IX.
  2. Про внесення змін до деяких законодавчих актів України щодо посилення захисту прав інтелектуальної власності: Закон України від 20 березня 2023 р. № 2974-IX.