Головне
Навчальний процесс
Розклад занять та сесії
- З розкладом занять можна ознайомитися за посиланням.
- З розкладом сесії можна ознайомитися за посиланням.
Методичні матеріали
Інформацію щодо матеріалів та завдань для самостійного та дистанційного навчання наведено за посиланням.
Сілабуси дисциплін
Перелік та сілабуси дисциплін вільного вибору, які представляє кафедра, наведено за посиланням.
Навчальні плани поточного року навчання
Бакалавр:
Магістр:
Студентські наукові гуртки
На поточний момент на кафедри створено та працює 9 студентських наукових гуртка за різноманітними тематиками, приймаючи участь у яких, студенти можуть підвищити та розшити власні знання у відповідних галузях та отримати певний практичний досвід.
Список та опис студентських наукових гуртків можна подивится за посиланням.
Новини
Щиро вітаємо переможців І туру Всеукраїнського конкурсу студентських наукових робіт!
Щиро вітаємо переможців І туру Всеукраїнського конкурсу студентських наукових робіт! Підведено підсумки І туру конкурсу, у межах якого студенти представили свої наукові напрацювання, актуальні ідеї та результати досліджень. Цьогоріч до оцінювання було подано 195 робіт, що охопили широкий спектр наукових напрямів. Особливо пишаємося студентами кафедри системного аналізу та інформаційно-аналітичних технологій та їхніми науковими керівниками: 👏 […]
Навчання у StartUP школі розпочалося з тимбілдингу!
Навчання у StartUP школі розпочалося з тимбілдингу! 🤝✨ Професорка, завідувачка кафедри системного аналізу та інформаційно-аналітичних технологій Тетяна АЛЕКСАНДРОВА провела свій авторський тренінг, який одразу занурив учасників у творчу атмосферу 💡 Школярі дізналися про психологічні аспекти генерації ідей у команді, взяли участь у захопливих інтерактивах. Особливий інтерес у наших команд викликала гра «Вежа» 🏗 — завдяки […]
Інноваційні проекти вчених НТУ «ХПІ»
Інноваційні проекти вчених НТУ «ХПІ» Самоорганізована еволюційна штучна нейронна мережа 👥Розробники: Юрій ПАРЖИН, Юрій ДОРОФЄЄВ, Костянтин БОХАН, Микита ЛАПІН ✅Зміст проєкту: Проєкт спрямований на фундаментальні дослідження енергоефективних моделей штучних нейронних мереж (ШНМ) та розробку концепції еволюційних моделей, що самоорганізуються, на основі побудови їх внутрішніх енергетичних ландшафтів. 📝Сфера застосування: Ці моделі можуть бути використані: 🔺для створення […]