Освітньо-професійна програма “Штучний інтелект” спрямована на підготовку фахівців із розробки сучасних методів та технологій штучного інтелекту для вирішення прикладних задач, зокрема, в таких сферах:
Керування мобільними системами
Кібербезпека
Аналіз та обробка великих даних
Інтелектуальні автоматизовані системи
Програма дозволяє студентам адаптувати навчальний процес відповідно до власних інтересів і кар’єрних цілей. Завдяки вибірковим дисциплінам, участі в наукових та індустріальних проєктах кожен може сформувати персоналізовану освітню траєкторію.
Більш детальну інформацію щодо освітньої програми “Штучний інтелект” ви можете знайти за посиланням
Інформацію щодо наповнення навчальної програми ОПП “Штучний інтелект” можна отримати з MAP ROAD AI
Дисципліни, що вивчаються за ОПП “Штучний інтелект” поділяються на основні та вибіркові. Обов’язкові курси формують фундаментальні знання з програмування, машинного навчання, математичного аналізу, обробки даних і побудови інтелектуальних систем. Вибіркові дисципліни залежать від обраної траєкторії навчання. Реалізуючи право вільного вибору, студенти можуть обрати одну з двох навчальних траєкторій.
Алгоритмізація та програмування
Методи та засоби штучного інтелекту
Основи машинного навчання
Бази та сховища даних
Штучні нейронні мережі
Дискретна математика
Алгоритми і структури даних
Об’єктно-орієнтоване програмування
Нечіткі моделі та методи
Основи кібербезпеки
Інтелектуальний аналіз даних
Розподілені обчислення та хмарні технології
Архітектура комп’ютерних систем
Проєктування та розробка програмного забезпечення
Паралельні обчислення
Методи оптимізації та дослідження операцій
Комп’ютерні мережі
Інтелектуальні технології в Internet та Semantic Web
Математичні основи теорії керування
Алгоритмічні мови
Теорія керування
Основи інтелектуального керування
Цифрова обробка сигналів та зображень
Глибоке навчання
Комп’ютерний зір
Інтелектуальні мультіагентні системи
Інтелектуальні мобільні системи
Проєкти за напрямком
Математичні основи захисту інформації
Алгоритмічні мови
Основи криптології та криптографії
Основи блокчейн
Менеджмент комп’ютерних інцидентів у кіберпросторі
Етичний хакінг
Безпека інтернет-речей та штучний інтелект
Інтелектуальні методи виявлення проникнень
Захист об’єктів критичної інфраструктури
Проєкти за напрямком
ТРАЄКТОРІЯ «ІНТЕЛЕКТУАЛЬНЕ КЕРУВАННЯ МОБІЛЬНИМИ СИСТЕМАМИ» — ЯК СТВОРЮВАТИ ДРОНИ, РОБОТИ ТА АВТОНОМНІ РІШЕННЯ
Хочеш розробляти системи, які самостійно керують дронами, роботами, автомобілями чи іншими мобільними пристроями? На ОП «Штучний інтелект» ти можеш обрати навчальну траєкторію «Інтелектуальне керування мобільними системами» — і відчути себе інженером майбутнього вже сьогодні. 
Як влаштоване навчання? У нас є дві частини навчального плану: Обов’язкові дисципліни — це база з програмування, машинного навчання, аналізу […]
ТРАЄКТОРІЯ «ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ В ЗАДАЧАХ КІБЕРБЕЗПЕКИ» — ЯК ЛОВИТИ ЗАГРОЗИ ДО ТОГО, ЯК СТАНЕТЬСЯ АТАКА
Мрієш протистояти хакерам, створювати розумні системи захисту і аналізувати кіберзагрози ще до того, як вони завдадуть шкоди? На ОП «Штучний інтелект» обирай траєкторію «Штучний інтелект в задачах кібербезпеки» — і навчайся мислити, як аналітик майбутнього. Як влаштоване навчання? Освітня програма поділяється на: Обов’язкові дисципліни, які формують сильну базу в програмуванні, машинному навчанні, нейромережах, аналізі […]
Найцікавіше починається з вибору траєкторії. У чат-боті доступне коротке тестування, яке допоможе визначити, яка з них підходить найбільше. Лише 1–2 хвилини — і напрям знайдено.
В боті треба натиснути кнопку «
Визнач свою траєкторію навчання » (як на скріні)
Навчання на кафедрі КМАД: проєкти, практика, інновації
Викладачі кафедри КМАД — це справжні професіонали, які поєднують теоретичні знання з практичним досвідом. Більше 70% з них паралельно працюють в ІТ-компаніях, що дозволяє студентам отримувати актуальні сучасні знання та затребувані навички.
Навчання за ОП “Штучний інтелект” побудоване за підходом CDIO Initiative
(Задум 
Проєктування Впровадження Експлуатація),
що використовується в інженерній освіті для підготовки фахівців, здатних розробляти та впроваджувати складні технічні системи.
Концепція CDIO реалізується у вигляді послідовності інтегрованих навчальних та реальних проєктів. Таким чином, проєктне навчання здійснюється паралельно з теоретичним, що дозволяє студентам розвивати гнучкі навички (soft skills):
-вміння працювати в команді
-розподіляти ролі
-здійснювати міжособистісне спілкування
Кафедра КМАД активно співпрацює з провідними ІТ-компаніями України, що гарантує практичну спрямованість навчання та актуальність отриманих знань.
Студенти проходять стажування та практику в дослідницьких центрах і R&D-відділах топових компаній, працюючи над реальними проєктами та сучасними технологіями.
Більшість викладачів кафедри поєднують викладання з роботою в ІТ-компаніях. Отже студенти отримують не тільки академічні знання, а й практичний досвід, який відповідає сучасним вимогам ринку. Завдяки цьому багато студентів отримують пропозиції роботи ще до випуску та мають конкурентну перевагу в працевлаштуванні.
Частина навчального процесу проходить у лабораторії «Innovation Campus», де студенти опановують сучасні технології та працюють над реальними кейсами.
Деякі дисципліни викладаються іноземними мовами, що розширює міжнародні перспективи випускників.
Майже чверть викладачів кафедри КМАД є тренерами команд-переможців міжнародних олімпіад та турнірів з програмування та математики.
Студенти мають можливість навчатися в європейських університетах у межах академічної мобільності. Щорічно 2–5 найкращих студентів можуть проходити навчання в університетах ЄС терміном від 1 місяця до 1 семестру.
Програми мобільності Erasmus+ (програми обміну студентами):
ТЕХНІОН (Ізраїль)
Фрайбурзький університет (Німеччина)
Університет прикладних наук Вюрцбург-Швайнфурт (Німеччина)
Інтегрована програма з університетом Аахена (Німеччина)
Студенти мають можливість навчатися в українських університетах-партнерах у межах академічної мобільності (без зміни освітньої програми). Це дозволяє отримати новий досвід, ознайомитися з іншими методиками викладання та розширити професійні контакти. У межах програми внутрішньої академічної мобільності доступне навчання в:
Національний університет «Одеська політехніка» (Одеса)
Національний технічний університет «Дніпровська політехніка» (Дніпро)
Зарахування результатів навчання здійснюється відповідно до системи ECTS.
На кафедрі КМАД студенти не лише навчаються, а й стають частиною активної спільноти, де легко знайти однодумців і друзів. Спільна робота над проєктами, участь у заходах та неформальне спілкування сприяють створенню зв’язків, які стають в нагоді і під час навчання, і в майбутній кар’єрі.
Першокурсники отримують підтримку завдяки програмі студентського кураторства. Студенти старших курсів допомагають адаптуватися до навчання, розібратися з розкладом, оформленням документів та організацією студентського життя.
Менторство від викладачів та ІТ-експертів дає студентам можливість отримувати професійні поради, розробляти реальні кейси та розвиватися в обраній сфері.
Студенти кафедри беруть активну участь у всеукраїнських та міжнародних ІТ-змаганнях:
Олімпіади з програмування та математики (ICPC, Eolymp Cup, Кубок Університетів, Всеукраїнські студентські олімпіади та Гран-Прі з програмування та ін.)Хакатони та технічні змагання (IEEEXtreme, AI FOR DEFENCE та ін.)Інноваційні та стартап-змагання (CIG R&D LAB та ін.)
Участь у таких заходах допомагає студентам розвивати технічні навички та працювати в команді. Для багатьох це також шанс заявити про себе і отримати визнання серед роботодавців.
Студенти кафедри беруть участь у міжуніверситетських проєктах та освітніх ініціативах, які відкривають нові можливості у сферах AI та Data Science.
ML WEEK – міжуніверситетська зимова школа, де студенти з різних ВИШів працюють у змішаних командах над реальними проєктами в AI та Data Science.Спільні дослідницькі та освітні ініціативи – обмін досвідом з іншими університетамиДоступ до сучасних технологій і трендів, презентація власних розробок перед експертами та потенційними роботодавцями.
Такі заходи допомагають студентам отримати цінні контакти, реальний досвід і накопичувати кейси в сферах AI та Data Science.
Кафедра КМАД регулярно організовує зустрічі з провідними фахівцями ІТ-галузі – засновниками стартапів, технічними директорами, розробниками передових технологій. Студенти дізнаються про штучний інтелект, Web3, Big Data, сучасні кар’єрні можливості та шлях від ідеї до успішного продукту.
Це реальна можливість отримати інсайти від професіоналів, поставити запитання та знайти цінні контакти для майбутньої кар’єри.
Записи зустрічей можна подивитись тут: Плейлист зустрічей з ІТ-спеціалістами
Студенти можуть проходити сертифіковане навчання за міжнародними програмами (Google Cloud та ін.), щоб підтвердити свої навички та підвищити конкурентоспроможність.
Випускники кафедри КМАД працюють у провідних українських та міжнародних компаніях на позиціях:
AI Engineer / AI Developer
(інженер зі штучного інтелекту, розробник інтелектуальних систем)
Machine Learning Engineer (інженер машинного навчання) MLOps Engineer (інженер підтримки та розгортання моделей) AI Product Developer (розробник продуктів на базі ШІ) Data Engineer (інтеграція даних для AI-систем) Фахівець із комп’ютерного зору або NLP
Кар’єрні можливості не обмежуються ІТ-сферою. Наші випускники також працюють у:
стартапах у сфері AI та автоматизації
розробці автономних систем і Smart-рішень
медичних технологіях та діагностиці
промисловій аналітиці та виробництві
проєктах із комп’ютерного зору, голосових інтерфейсів та прогнозних моделей тощо
УВАГА! Абітуріенти, що вступають на навчання за освітніми програмами кафедри КМАД, подають документи:
або в електронному вигляді в кабінеті вступника
або в паперовому вигляді до Приймальної комісії Навчально-наукового інституту компʼютерних наук та інформаційних технологій: м. Харків, вул. Кирпичова, 2, Навчальний корпус У2, цокольний поверх
Умови вступу на бакалаврат на кафедру КМАД на 2025-2026 навчальний рік буде затверджено МОН орієнтовно у квітні-травні 2025 року. Слідкуйте за оновленням інформації!
|
Обов’язковий показник на всі форми навчання – Мотиваційний лист (F3 «Штучний інтелект») Спеціальні умови вступу: Для ознайомлення з переліком категорій вступників, які мають право для вступу по співбесіді та спеціальних умовах (Квота-1 та Квота-2), перейдіть за посиланням |
Для вашої зручності найважливішу та найактуальнішу інформацію щодо освітніх програм та умов вступу зібрали у Чат боті Telegram
