Математика — основа аналітики та штучного інтелекту. 

Отже справжній фахівець з Data Science чи AI має не просто користуватися бібліотеками, а розуміти природу моделей і алгоритмів.

Для наших студентів математика – не один з курсів, а фундамент підготовки в аналітиці та АІ. Від 30 до 70% (залежить від програми) складають математичні дисципліни: від класичного аналізу до сучасних методів оптимізації, статистики й моделювання

Чому це важливо:

• дозволяє створювати нові методи, а не тільки використовувати готові
• формує аналітичне мислення, яке універсальне в будь-якій сфері
• забезпечує глибоке розуміння штучного інтелекту та машинного навчання

Наші випускники не просто використовують готові інструменти, а розуміють, як і чому вони працюють

У кожного студента — своя траєкторія. Навчальний план складається з двох частин:

Обов’язкова база — це фундамент, який проходять усі:
програмування, дискретна математика, аналіз даних, машинне навчання, нейромережі, оптимізація, бази даних

Вибіркова частина — предмети, які ти сам обираєш відповідно до своїх інтересів і обраної траєкторії.

 Тут починається справжнє занурення — у світ ШІ, кібербезпеки, обробки великих даних, аналізу бізнес-процесів або інженерії рішень.

Твій вибір впливає на все: проєкти, практику, наставників, подальший напрям кар’єри

Студенти працюють з інструментами, які використовують Google, Amazon, Meta, EPAM та інші лідери ринку.

З першого курсу вони опановують Python, SQL, C++, ML, AI-інструменти та хмарні технології. Вивчають обробку даних, аналіз бізнес-процесів і кібербезпеку.

З першого курсу студенти працюють над реальними задачами індустрії — від моделей до інтелектуальних систем. 

Проєктний формат навчання (Project-Based Learning) дозволяє не лише опанувати теорію, а й здобути досвід на практиці. 

Студенти створюють власні рішення, оформлюють проєкти, реєструють патенти та запускають стартапи. 

У результаті — мають портфоліо ще до першої співбесіди.

Частину практики студенти проходять безпосередньо в ІТ-компаніях – це частина дуальної освіти, коли навчання поєднується з роботою в компаніях-партнерах.

Там вони не просто знайомляться з інструментами, а працюють над реальними кейсами разом з фахівцями галузі.

Викладачі кафедри КМАД, що викладають ІТ-дисципліни — це практики з ІТ-галузі.

Це поєднання теорії, практики й менторства дає студентам реальний досвід, актуальні навички й конкурентну перевагу вже під час навчання.

Серед додаткових можливостей — Зимова школа з машинного навчання ML-Week.

Вона об’єднує студентів провідних університетів України для роботи над реальними задачами з Computer Vision та Data Science. Учасники працюють у командах, використовуючи Python, TensorFlow, OpenCV та інші ML-інструменти під керівництвом досвідчених практиків.

Командні проєкти та практика

З першого курсу студенти працюють у командах над реальними проєктами — від аналітики до AI-рішень. Розвивають навички презентації, планування, розподілу ролей і комунікації мовою бізнесу.

Змагання та хакатони світового рівня

Наші студенти беруть участь в олімпіадах і міжнародних хакатонах, де розвивають вміння  швидко приймати рішення, адаптуватися, працювати під тиском і відстоювати своє бачення.

Зустрічі з ІТ-експертами

Спілкуються з досвідченими ІТ-практиками, дізнаються про кар’єрні шляхи та сучасні технології, отримують поради щодо навчання.

Особиста освітня траєкторія

Обирають частину предметів самостійно, розвиваючи відповідальність і навички самоуправління – ключові компетенції сучасного фахівця.

Наші студенти беруть участь у програмах академічної мобільності, здобувають міжнародний досвід і навчаються в університетах Європи.

Міжнародні програми:

Erasmus+ та ін Навчання у вишах Німеччини, Ізраїлю, Польщі та інших краін Європи — шанс здобути нові знання, друзів і досвід. Студенти проходять конкурсний відбір, отримують стипендії на проживання, а всі кредити за навчання зараховуються в НТУ «ХПІ».

Подвійні дипломи (ОП “Інтелектуальний аналіз даних”)

З другого курсу частина студентів продовжує навчання в Otto-von-Guericke-Universität (Німеччина) й отримує два дипломи.
Програма відкрита для абітурієнтів з 2024–2025 років, які легально перебувають у ЄС та мають знання німецької від B1.

Внутрішня мобільність

Навчання семестром в іншому українському університеті без зміни спеціальності — це можливість побачити інші підходи, розширити кругозір і здобути новий досвід.