**Методичне забезпечення. Магістр. ІАД 1.9 2025

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.

Матеріали з розділу «Інноваціне підприємництво та управління стартар проєктами» (потребує перевірки відповідності дисципліні).

Рекомендована література

1. «Project Management: A Systems Approach to Planning, Scheduling, and Controlling» by Harold Kerzner, March 2022, 880 Pages.
2. «The Fast Forward MBA in Project Management: The Comprehensive, Easy-to-Read Handbook for Beginners and Pros, 6th Edition» by Eric Verzuh, January 2021, 544 Pages,
3. «A Project Manager’s Book of Templates» by Cynthia Snyder Dionisio, November 2022, 256 Pages.
4. «Project Management for the Unofficial Project Manager» by Kory Kogon, Suzette Blakemore, and James Wood, 2019, 240 Pages.
5. «The Project Manager’s Guide to Mastering Agile: Principles and Practices for an Adaptive Approach» by Charles G. Cobb, March 2023, 608 Pages.
6. «Effective Project Management: Traditional, Agile, Extreme, Hybrid, 8th Edition» by Robert K. Wysocki, April 2019, 656 Pages. – ISBN 978-1-119-56280-1.
7. «Project Management in Practice» by Samuel J. Mantel Jr. Meredith, Scott M. Shafer, and Margaret M. Sutton 2016.
8. «The Project Management Tool Kit: 100 Tips and Techniques for Getting the Job Done Right» by Tom Kendrick,2017.
9. «Intercom on Product Management» by Intecom 2017.

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.

Навчально-методичні матеріали перебувають у стадії розробки.

Основна література

1. Dynamical Systems Theory Bjorn Birnir ¨ Center for Complex and Nonlinear Dynamics and Department of Mathematics University of California Santa Barbara, 2008, Bjorn Birnir. All rights reserved.
2. Estimation of Nonlinear Dynamic Systems Theory and Applications Thomas B. Schön. Department of Electrical Engineering Linköpings universitet, SE–581 83 Linköping, Sweden Linköping 2006.
3. Елементи теорії біфуркацій: Методичні вказівки та навчальні завдання / Уклад.: А.Л. Гречко, М.Є. Дудкін.–К.:НТУУ «КПІ імені Ігоря Сікорського», 2021.

Додаткова література

1. D. K. Arif, Fatmawati, D. Adzkiya, Mardlijah, H. N. Fadhilah and P. Aditya. Analysis of the Model Reduction Using Singular Perturbation Approximation on Unstable and Non-Minimal Discrete-Time Linear Systems and Its Applications, Nonlinear Dynamics and Systems Theory, 19 (3) (2019) 362–371.
2. Чисельні методи розв’язання прикладних задач: навч. посіб. / О. А. Гончаров, Л. В. Васильєва, А. М. Юнда. – Суми: Сумський державний університет, 2020. – 142 с. – ISBN 978-966-657-828-3.
3. Luis T. Magalh˜aes and Carlos Rocha. Methods of Nonlinear Dynamical Systems Theory. Departamento de Matem´atica • Instituto Superior T´ecnico • Lisboa, 1991

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

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.

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

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

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.

Матеріали з розділу «Філософські проблеми сучасного наукового пізнання»

Основна література

1. Філософські проблеми сучасно наукового пізнання: підручник для студентів-магістрів усіх спеціальностей і форм навчання. / Я. В. Тарароєв; О. О. Дольська; Т. М. Дишкант та ін. Харків : Видавець Іванченко І. С., 2023. 550 с.
2. Заремський М. Й. З – 34 Філософія науки: навчально-методичний посібник для аспірантів. Глухів, 2022. – 211 с.
3. Філософія науки: підручник / О. П. Сидоренко, С. С. Корлюк, О. А., Коваленко, Т. В. Розова [та ін.]; за ред. О. П. Сидоренка – Одеса, 2020. – 230 с.
4. Філософія науки: навчальний посібник / О. І. Ісакова, Н. В. Щербакова. – Мелітополь: ФОП Однорог Т. В., 2019. – 227
5. Стежко, З. В. Філософські проблеми наукового пізнання : навч. посіб. / З. В. Стежко, С. П. Римар ; М-во освіти і науки України, Центральноукраїн. нац. техн. ун-т. – Кропивницький : ЦНТУ, 2022. – 141 с.
6. Житарюк І. В. Філософія освіти, науки та окремих її галузей. Конспект лекцій: Навч.посібник. – 2-ге вид., стереотипне. Київ : Видавництво «Людмила», 2022. – 620 с.

Навчально-методичні матеріали перебувають у стадії розробки.

У вихідній сторінці назву «Сучасні проблеми прикладної математики» наведено двічі. Нижче збережено обидві добірки матеріалів.

Добірка 1 з вихідної сторінки

Основна література

1. Гороховатський В. О. Методи інтелектуального аналізу та оброблення даних / В. О. Гороховатський, І. С. Творошенко. – Харків : ХНУРЕ, 2021. – 90 с.
2. Grus J. Data Science from Scratch: First Principles with Python. 2nd Edition / J. Grus. – O’Reilly, 2019. – 513 p.
3. Gutman A. J. Becoming a Data Head: How to Think, Speak, and Understand Data Science, Statistics, and Machine Learning / A. J. Gutman, J. Goldmeier. – NY: Wiley, 2021. – 272 p.
4. Reis J. Fundamentals of Data Engineering / J. Reis, M. Housley. – O’Reilly Media, Inc., 2022. – 446 p.
5. Shmueli G. Machine Learning for Business Analytics: Concepts, Techniques and Applications with JMP Pro, 2nd Edition / G. Shmueli, P. C. Bruce, M. L. Stephens, M. Anandamurthy, N. R. Patel. – Wiley, 2023. – 608 p.
6. Zaki M. J. Data Mining and Machine Learning: Fundamental Concepts and Algorithms / M. J. Zaki, W. Meira, Jr. – Cambridge University Press, 2020. – 660 p.

Додаткова література

1. MATLAB Text Analytics Toolbox. User’s Guide. – Natick: Mathworks, 2023. – 336 p.
2. MATLAB Statistics and Machine Learning Toolbox. User’s Guide. – Natick: Mathworks, 2023. – 11098 p.
3. MATLAB Fuzzy Logic Toolbox. User’s Guide. – Natick: Mathworks, 2023. – 968 p.

Добірка 2 з вихідної сторінки

Основна література

1. Методи аналізу даних : навчальний посібник для студентів / Бахрушин В. Є. – Запоріжжя : КПУ, 2011. – 268 с.
2. Черняк О. І. Інтелектуальний аналіз даних: підручник. – К: Знання, 2014. – 599с.
3. Іванов С.М., Максишко Н.К., Бречко Д.О. Інтелектуальний аналіз даних: конспект лекцій/ С.М. Іванов, Н.К Максишко Н.К., Д.О. Бречко, – Запоріжжя: ЗНУ, 2020. – 156 с.
4. Kretowski, M. Evolutionary Decision Trees in Large-Scale Data Mining /M. Kretowski, – Cham: Springer International Publishing, June 2019, 180 p. – ISBN 978-3-030-21851-5.
5. Ranga Suri N.N.R., Murty N., Athithan M.G. Outlier Detection: Techniques and Applications. A Data Mining Perspective / N.N.R. Ranga Suri, N. Murty, M.G. Athithan.,- Cham: Springer International Publishing, 2019, 214 p. – ISBN 978-3-030-05127-3
6. Samanta D., Banerjee A. Computationally Intensive Statistics for Intelligent/ D. Samanta, A.Banerjee , Springer, 2021, 218 p

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
3. S.T. Wierzchoń, M.A. Kłopotek. Modern Algorithms of Cluster Analysis Springer, Cham, 2018. 421 p. ISBN 978-3-319-69308-8.
4. Sakarkar Gaurav, Patil Gaurav, Dutta Preteek Machine Learning Algorithms Using Python Programming / Gaurav Sakarkar, Gaurav Patil, Preteek Dutta , – Nova Science Publishers. Inc., June 2021, 170 p. ISBN 978-1-53619-512-5.
5. Srinivas M., Sucharitha G., Matta A., Chatterjee P. / M. Srinivas, G. Sucharitha, A. Matta, P. Chatterjee Machine Learning Algorithms and Applications: Theory and Applications,-Wiley-Scrivener Publishing, August 2021, 368 p. ISBN 978-1-119-76924-8.

Інтернет-ресурси

1. https:// www.coursera .org/ professional- certificates/ ibm-data- science
2. https:// www.coursera .org/ specializations/ applied- data- science

Навчально-методичні матеріали перебувають у стадії розробки.

Навчально-методичні матеріали перебувають у стадії розробки.

Навчально-методичні матеріали перебувають у стадії розробки.

(*) Матеріали з великих даних із суміжних розділів «Математичні методи пошуку нових знань в великих даних» та «Інфраструктура та менеджмент великих даних». Відповідність силабусу потребує перевірки.

Рекомендована література

1. Л. М. Олещенко. Технології оброблення великих даних. Конспект лекцій. Київ КПІ ім. Ігоря Сікорського 2021. – 227 с.
2.  Balusamy, Balamurugan, Seifedine Kadry, and Amir H. Gandomi. Big Data: Concepts, Technology, and Architecture. John Wiley & Sons, 2021.
3. Технології Big Data. Лабораторний практикум. Навч. посібник для здобувачів ступеня магістр за спеціальністю 123 «Комп’ютерні системи та мережі» / Таран В. К.: КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022. – 26 с.

(*) 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

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

(*) Використано матеріали про загальні принципи блокчейну. Застосування в кібербезпеці цими матеріалами окремо не підтверджено.

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. Kud, Aleksandr. Methodology for determining whether a blockchain token corresponds to a digital asset [Text]: methodical man. / A. A. Kud. – Kharkiv : KRPOCH, 2019. – 51 p. : tab. – Назва у вих. відом.: Методика діагностики токену блокчейну на відповідність цифровому активу/А. А. Кудь. – Бібліогр.: с. 47-50. – 5000 пр. прим.

(*) Використано загальні матеріали з технологій блокчейну. Специфічні застосування в логістиці потребують окремих джерел.

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. 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. 2 / П. Кравченко [та ін.]. – 2021. – 420 с. : рис., табл. – Бібліогр.: с. 415-420.

(*) 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].

(*) 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

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

(*) 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.

(*) 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.

(*) 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.

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

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

(*) 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

(*) Використано джерела з обов’язкового курсу «Нелінійні процеси і моделі». Відповідність конкретним темам вибіркової дисципліни потребує перевірки.

Рекомендована література

1. Dynamical Systems Theory Bjorn Birnir ¨ Center for Complex and Nonlinear Dynamics and Department of Mathematics University of California Santa Barbara, 2008, Bjorn Birnir. All rights reserved.
2. Estimation of Nonlinear Dynamic Systems Theory and Applications Thomas B. Schön. Department of Electrical Engineering Linköpings universitet, SE–581 83 Linköping, Sweden Linköping 2006.
3. Елементи теорії біфуркацій: Методичні вказівки та навчальні завдання / Уклад.: А.Л. Гречко, М.Є. Дудкін.–К.:НТУУ «КПІ імені Ігоря Сікорського», 2021.

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

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

(*) 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.

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

(*) Використано загальні джерела з історії та культури України. Спеціалізованих матеріалів про Слобідську Україну у відібраних джерелах немає.

Рекомендована література

1. Букач В. М. Історія української культури. Посібник: методичні рекомендації до самостійної роботи для здобувачів вищої освіти. Одеса: ПНПУ, 2021. 120 с.
2. Плани семінарів та методичні рекомендації з дисципліни «Історія та культура України» : навч.-метод. посібник для студ. усіх спец. / заг. ред.: О. О. Петутіна, Л. П. Савченко ; Нац. техн. ун-т «Харків. політехн. ін-т». Харків : НТУ «ХПІ», 2019. 55 с.

(*) Використано споріднені джерела з історії України. Відповідність темам державотворення потребує перевірки.

Рекомендована література

1. Плани семінарів та методичні рекомендації з дисципліни «Історія та культура України» : навч.-метод. посібник для студ. усіх спец. / заг. ред.: О. О. Петутіна, Л. П. Савченко ; Нац. техн. ун-т «Харків. політехн. ін-т». Харків : НТУ «ХПІ», 2019. 55 с.
2. Україна в історії Європи XIX – початку XXI ст.: історичні нариси / За ред. С. В. Віднянського. НАН України. Інститут історії України. – К.: Інститут історії України, 2020. – 814 с.
3. Черкас Б., Ващук Д. Східне Пограниччя Європи: Український фронтир у добу пізнього середньовіччя / Упорядк. Наук. Апарату: С. Блащук, Ю. Грищенко. НАН України. Інститут історії України. Київ: Інститут історії України, 2021. 176 с.

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

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

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

(*) 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.

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

(*) 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.

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

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

(*) Використано споріднені матеріали з моделювання складних, динамічних та кіберфізичних систем. Відповідність змісту цього вибіркового компонента потребує перевірки за силабусом.

Рекомендована література

1. Loucks, D.P. (2022). Public Systems Modeling. International Series in Operations Research & Management Science, vol 318. Springer, Cham.
2.  Carreira, P., Amaral, V., Vangheluwe, H. (2020). Foundations of Multi-Paradigm Modelling for Cyber-Physical Systems. Springer, Cham.

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

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

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

(*) Наведено базову літературу з глибокого навчання. Спеціалізовані теми багатозадачного та мета-навчання цими джерелами прямо не підтверджені.

Рекомендована література

1. Ian Goodfellow, Yoshua Bengio and Aaron Courville, Deep Learning, – MIT Press, 2016.
2. A. Burkov. Machine Learning Engineering. – True Positive Inc., 2020. – 310 p.
   ISBN 978-199-957-957-9

(*) Використано споріднені видання з системного та багатопарадигмального моделювання; спеціальні методи імітаційного моделювання потребують окремої перевірки.

Рекомендована література

1. Loucks, D.P. (2022). Public Systems Modeling. International Series in Operations Research & Management Science, vol 318. Springer, Cham.
2.  Carreira, P., Amaral, V., Vangheluwe, H. (2020). Foundations of Multi-Paradigm Modelling for Cyber-Physical Systems. Springer, Cham.

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