Наші освітні програми БАКАЛАВРА
ТЕХНОЛОГІЇ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ
Тобі цікаво, як працює ChatGPT? Як машина розпізнає обличчя, а робот вчиться ходити? Як нейромережа малює картини й пише музику?
На цій програмі ти не просто дізнаєшся, як це влаштовано — ти навчишся будувати це сам.
Ми починаємо з основ (так, з програмування — але крок за кроком, з нуля), а далі ти зануришся в найгарячіші технології планети: машинне навчання, нейромережі, комп’ютерний зір, розумні чат-боти й AI-агентів. Кожен крок — це реальний проєкт, а не сухі лекції.
AI Engineer, ML Engineer, Data Scientist, розробник інтелектуальних систем. Це професії, за якими полюють компанії по всьому світу — і платять відповідно.
Штучний інтелект — це не майбутнє. Це вже сьогодення. І хтось ці системи створює. Чому б цим кимось не став саме ти?
ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИЙ АНАЛІЗ ДАНИХ В КОМП’ЮТЕРНИХ ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМАХ
Щодня людство створює гори даних: лайки, покупки, погода, рух транспорту, мільйони повідомлень. Сам по собі цей потік — просто шум. Але той, хто вміє його читати, бачить майбутнє: що купуватимуть завтра, де станеться затор, який пацієнт потребує допомоги вже зараз.На цій програмі ти станеш саме такою людиною.
Ти навчишся брати хаос сирих даних і витягувати з нього сенс — будувати графіки, що розповідають історії, і моделі, які передбачають те, чого ще не сталося. Усе на справжніх даних і реальних проєктах, а не на сухій теорії. І так, програмування буде — але з нуля, крок за кроком, без страшних формул на старті.
Data Analyst, Data Scientist, BI Analyst, Data Engineer — це професії, за якими полюють компанії по всьому світу, від банків до Netflix. Дані називають «новою нафтою», і фахівців, які вміють з ними працювати, гостро не вистачає.
Світом уже керують ті, хто вміє чути дані. Чому б одним із них не став саме ти?
Можливість протягом навчання обирати власну траекторію і поглиблювати свої знання в рамках того напрямку, який тобі більше всього імпонує
Наші освітні програми МАГІСТРА
ІНЖЕНЕРІЯ СИСТЕМ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ
Сьогодні навчити модель — уже не проблема. Справжній виклик починається далі: як вивести її в продакшн, як забезпечити стабільну роботу під навантаженням, як інтегрувати в корпоративну інфраструктуру й підтримувати роками. Саме тут проходить межа між тим, хто експериментує з AI, і тим, хто будує системи, на які спирається бізнес.
Ця магістерська програма готує інженерів і архітекторів AI-систем — фахівців, яких сьогодні гостро бракує на ринку.
Ви опануєте повний життєвий цикл інтелектуальних систем: від проєктування архітектури та інженерії даних до розгортання, моніторингу й масштабування моделей у хмарі. У центрі програми — практики, що визначають зрілу AI-розробку: MLOps, DevOps, CI/CD для моделей, надійність, безпека та відтворюваність рішень. Робота ведеться на сучасному інструментарії та реальних інженерних кейсах у співпраці з індустрією.
Випускники працюють AI Systems Engineer, MLOps Engineer, AI Platform Architect, AI Solutions Architect, Tech Lead — на позиціях, що поєднують глибоку технічну експертизу з відповідальністю за продукт.
Програма орієнтована на тих, хто вже володіє основами розробки та прагне перейти на рівень, де AI стає не лабораторним експериментом, а інженерною дисципліною.
ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИЙ АНАЛІЗ ДАНИХ В КОМП’ЮТЕРНИХ ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМАХ
Дані стали основним активом сучасних компаній, але цінність вони мають лише в руках тих, хто вміє перетворювати їх на обґрунтовані рішення. Між простою побудовою графіка та повноцінною аналітичною системою, що працює у виробничому середовищі, лежить рівень експертизи, якого справді бракує на ринку.
Ця магістерська програма формує саме таких фахівців — аналітиків і дата-інженерів, здатних вести задачу від постановки й дослідження даних до проєктування архітектури, моделювання та впровадження рішень у реальний бізнес-процес.
Ви заглибитесь у роботу з великими даними та хмарними технологіями, опануєте класичні й глибокі моделі машинного навчання, інженерію даних і практики MLOps: оркестрацію, моніторинг, масштабування та супровід моделей у продакшні. Окремий акцент — на дослідженні, інтерпретованості моделей та якості даних, тобто на тому, що відрізняє зрілу аналітику від випадкового результату. Навчання побудоване навколо реальних проєктів і сучасного індустріального інструментарію.
Випускники працюють Data Scientist, ML Engineer, Data Engineer, MLOps Engineer, Data Architect, Research Analyst — на позиціях, де технічна глибина поєднується з відповідальністю за рішення, що впливають на бізнес.
Програма розрахована на тих, хто вже має базову підготовку в IT чи аналітиці та прагне вийти на рівень, де аналіз даних стає повноцінною інженерною та дослідницькою дисципліною.
