До 28 лютого
триває перша хвиля вступу на 
AI-магістратуру за особливими умовами.
Дізнатися більше
Європейський ступінь IT-магістра

ARTIFICIAL INTELLIGENCE & MACHINE LEARNING

AI Development від А до Я
Опануйте повний цикл розробки нейромереж: від досліджень та експериментів над моделями до розгортання, моніторингу, підтримки та постійного вдосконалення ML-систем у продакшені.
fullstack-навички AI Development
реальний AI-стартап у портфоліо
практичне застосування AI у бізнесі
глобальна кар’єра з визнаним дипломом
зростання доходу від $120 000+/рік
Академічні партнери

Формуємо лідерів у партнерстві з трендсетерами IT

AI & ML — вдала інвестиція в кар’єру на 10+ років

У топі найбільш запитаних ІТ-ролей сьогодні — AI-розробники, MLOps-фахівці та фахівці з Generative AI, Computer Vision і NLP.
Продуктові лідери вже шукають глибоко кваліфікованих експертів, що володіють технологіями AI & Machine Learning, створюють генеративні моделі та здатні застосовувати ML у бізнесі.

Три аргументи для одного рішення

01
До 2030 року близько 40% досі популярних компетенцій застаріють, але попит на AI-навички зросте навіть там, де автоматизація скорочує інші вакансії.
02
Уже у 2024 АІ-skilled фахівці мали на 56% вищу винагороду, порівняно з аналогічними ролями у традиційній розробці. Ця різниця виросла майже вдвічі за останній рік.
03
В Україні АІ-підхід до розробки тільки починає розвиток, тоді як на західному ринку вже сформувався попит та з/п. На старті пропонують від ~$100 000–$120 000/рік, мідли отримують в середньому $130 000–$160 000 на рік, а Senior/Lead/C-level — $180 000–$210 000+/рік.
Відповідно до звіту Світового економічного форуму «Future of Jobs Report 2025», H2K Infosys та People in AI.
Компанії шукають фахівців, здатних розробляти нейромережі — від моделей до продакшн-рішень. Саме таких інженерів готує програма Artificial Intelligence & Machine Learning

Програма для майбутніх ІТ-лідерів

Досвідчені tech-фахівці

Ви поглибите технічні компетенції у сферу AI/ML, опанувавши Deep Learning, генеративні моделі, автономні системи, адаптовані для ML/AI хмарні технології, та навчитесь застосовувати ML у бізнесі. Вийдете на Senior+/Lead-позиції у міжнародних компаніях або запустите свій АІ-стартап.

Фахівці з нетехнічного ІТ

Фахівці, які мають не просто ідеї, а переконливий план використання технологій для створення проривних інноваційних проєктів та стартапів.

Охочі працювати в ІТ чи запустити стартап

Ви почнете кар’єру в ІТ не з базових позицій, які вже частково замінює АІ, а у новій стабільній ніші, де поки що вакансій більше за кандидатів і пропозиції приваблюють. Або ж впровадите АІ у готовий продукт у вашому домені, чи запустите власний АІ-стартап.

Опануйте 5 ключових компетенцій AI/ML-розробника

Розробка, навчання та розгортання ML/AI-моделей

Побудова моделей для класифікації, прогнозування, рекомендацій і NLP
Навчання, оптимізація, робота з метриками та гіперпараметрами
Розгортання та підтримка моделей у продакшені через MLOps-практики

Робота з даними

Збір даних з різних джерел та формування дата-пайплайну
Очищення, фільтрація, нормалізація й feature engineering
Побудова якісних датасетів для подальшого навчання моделей

Інтеграція AI-рішень у готові backend / web-сервіси

Вбудовування моделей через REST API (FastAPI/Flask)
Створення стабільних, масштабованих «production-ready» AI-систем
Автоматизація роботи моделі, обробка запитів та сервісна підтримка

Розробка інтелектуальних агентів

Розробка AI-агентів, RAG-пайплайнів та рішень на базі LLM
Створення гібридних архітектур із поєднанням класичного ML та генеративних моделей
Проєктування data/ML-інфраструктури для масштабування й стабільної роботи систем

Soft & Career Skills

АІ-етика прийняття рішень
Крос-функціональна комунікація та бізнес-аналітика
Agile Product Management і робота в гнучких командах
Підготовка Pitch Deck та планування кар’єрного розвитку

Технічна база AI/ML-розробника

Додайте в резюме фундаментальні навички, які вимагає більшість світових компаній (аналіз ~70000 вакансій на Indeed та Glassdoor Jobs)

Мови програмування

Python, SQL

Фреймворки та бібліотеки

PyTorch, Scikit-learn, NumPy, pandas

Області застосування

Machine Learning, Deep Learning (Computer Vision, NLP), Generative AI, LLMs (Large Language Models), Applied ML, Data Engineering, Data pipelines / ETL, Product analytics, Predictive modeling, Recommendation systems, Automation / Optimization, Data pipelines, ETL, Prompt engineering, Embeddings, Inference optimization, Autonomous & Multi-agent systems, Agentic AI

Інфраструктура та MLOps

Docker, Kubernetes, CI/CD (Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions), MLflow / Kubeflow, Airflow, Terraform (інфраструктура як код), Cloud (AWS, GCP, Azure)

Додаткові знання

Monitoring & model performance tracking (Prometheus, Grafana), Vector Databases, Data validation & data quality

Програма

Tier 1

15 ECTS
17 тижнів + 2 тижні канікул
1 командний проєкт
1 індивідуальний проєкт
1

Python Programming: Foundations and Best Practices

5 ECTS | 7 тижнiв
Ви опануєте Python, навчитеся розробляти програми з використанням структур даних та алгоритмів, а також писати чистий, модульний та ефективний код, дотримуючись найкращих практик програмування.
Технології:
Python, SQL, структурні та об’єктно-орієнтовані підходи, PEP 8, Pickle, unittest, pytest, Git, Docker
2

Mathematics for Computer Science and Introduction to Problem-Solving Techniques

5 ECTS | 5 тижнiв
Ви здобудете теоретичні та практичні компетенції у математичних методах розв’язання інженерних задач, опануєте математичний апарат для роботи з моделями, навчитеся застосовувати основні математичні методи для аналізу, моделювання, оптимізації програмних рішень та обробки експериментальних даних.
Технології:
Linear Algebra, Calculus, Probability Theory, Statistics, Optimization Methods, MATLAB, NumPy, SciPy, SymPy
3

Basic Algorithms and Data Structures

5 ECTS | 5 тижнiв
Ви оволодієте сучасними алгоритмами та структурами даних для ефективного збереження та обробки великих масивів інформації, навчитеся аналізувати, порівнювати та обирати оптимальні алгоритми, будувати структуровані рішення для програмного забезпечення та оцінювати їхню ефективність у реальних інформаційних системах.
Технології:
Python, C++, Java, NumPy, Pandas, NetworkX, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, PostgreSQL, MongoDB, Dynamic Programming, Greedy Algorithms, Divide and Conquer, Heuristic Approaches, Apache Spark, Dask

Tier 2

45 ECTS
17 тижнів + 2 тижні канікул
1 командний проєкт
1 індивідуальний проєкт
1

Numerical Programming in Python

5 ECTS | 6 тижнiв
Ви навчитеся працювати з чисельними методами, обчислювати математичні моделі та оптимізувати алгоритми для аналітики та машинного навчання.
Технології:
Python, NumPy, SciPy, SymPy, Pandas, Matplotlib, OpenMP, Cython
2

Relational Databases for Data Science

5 ECTS | 5 тижнiв
Ви здобудете теоретичні та практичні компетенції у проєктуванні та управлінні базами даних, навчитеся будувати ефективні реляційні схеми та складні SQL-запити, оптимізувати продуктивність і забезпечувати цілісність даних, а також критично оцінювати архітектуру сховищ і обирати відповідні хмарні сервіси для бізнес-завдань.
Технології:
MySQL, MySQL Workbench, хмарні реляційні сервіси (AWS RDS / Google Cloud SQL)
3

NoSQL and Vector Databases

5 ECTS | 5 тижнiв
Ви опануєте практичні компетенції у виборі та проєктуванні сучасних сховищ даних, навчитеся аргументовано працювати з RDBMS, NoSQL і векторними базами, застосовувати математичні основи векторних просторів для семантичного пошуку та налаштовувати системи, що ефективно працюють з великими обсягами ембедінгів.
Технології:
MongoDB, Apache Cassandra, ChromaDB, Pinecone, HuggingFace Embeddings
4

Machine Learning: Fundamentals and Applications

5 ECTS | 8 тижнiв
Ви опануєте основи машинного навчання, навчитеся будувати та оцінювати ML-моделі, працювати з класифікацією, регресією та кластеризацією, а також застосовувати алгоритми у реальних задачах.
Технології:
Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn
5

Deep Learning for Computer Vision and NLP

5 ECTS | 8 тижнiв
Ви сформуєте глибоке практичне розуміння deep learning-підходів, навчитеся будувати й тренувати нейронні мережі в PyTorch, працювати з даними для CV та NLP-задач, підвищувати якість і стабільність моделей через сучасні методи оптимізації, коректно їх оцінювати й інтерпретувати, а також створювати відтворювані ML-конвеєри, готові до продакшн-використання.
Технології:
PyTorch, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, Transformers, OpenCV, NLTK, Jupyter, Notebook, Google Colab, Kaggle
6

Generative and Agentic AI

5 ECTS | 6 тижнiв
Ви заглибитеся у генеративні моделі та агентний AI, навчитеся працювати з LLM, GANs, Diffusion Models та інтегрувати генеративні алгоритми у продукти.
Технології:
GPT, DALL·E, Stable Diffusion, GANs, Reinforcement Learning, OpenAI API
7

Autonomous Agent Design

5 ECTS | 5 тижнiв
Ви навчитесь проєктувати автономні AI-агенти, будувати агентні та мультиагентні системи, оркеструвати їхню взаємодію, інтегрувати із зовнішніми інструментами та API, а також застосовувати сучасні фреймворки й механізми безпеки для створення керованих і відповідальних AI-рішень.
Технології:
Apache Spark (PySpark, зокрема Spark Streaming), Apache Kafka, Apache Airflow, Slowly Changing Dimensions, Change Data Capture, Databricks, Apache Flink, DBT, Apache Beam, Cloud Native ETL Tools, Snowflake
8

Data Engineering

5 ECTS | 6 тижнiв
Опануєте принципи роботи з великими обсягами даних, ETL-процеси, оптимізацію збереження даних та обробку інформації у реальному часі.
Технології:
Apache Spark, Hadoop, Kafka, SQL, NoSQL, Airflow
9

ML System Design

5 ECTS | 7 тижнiв
Ви здобудете компетенції у проєктуванні архітектури AI-систем, навчитеся обирати оптимальний тип рішень з урахуванням вартості й затримок, будувати надійну та масштабовану інфраструктуру, впроваджувати generative й агентські підходи з фокусом на етику та безпеку, а також формувати портфоліо й навички системного дизайну, необхідні для Senior та Architect-ролей.
Технології:
Product Vision, Value Proposition, AI CusDev, LangChain/LangSmith (Evals), Persona Framework, Agile-методології, CJM, Product Backlog, North Star Framework, Модель AARRR, Business Model Canvas, Юніт-економіка, Pitch Deck

Tier 3

20 ECTS
17 тижнів + 2 тижні канікул
1 командний проєкт
1 індивідуальний проєкт
1

Product Analytics and Applied Statistics

5 ECTS | 7 тижнiв
Ви навчитеся працювати з аналітикою продукту, проводити A/B-тести, будувати статистичні моделі та приймати рішення на основі даних.
Технології:
SQL, Python, Pandas, SciPy, Bayesian Statistics, A/B Testing, Monte Carlo
2

Cloud Computing for ML/AI and Data Preprocessing

5 ECTS | 6 тижнiв
Ви навчитеся працювати з хмарними платформами, запускати ML-моделі у клауді та автоматизувати обробку великих масивів даних.
Технології:
Google Cloud AI, AWS, Azure ML, Kubernetes, Docker, Apache Spark
3

MLOps CI/CD

5 ECTS | 7 тижнiв
Опануєте принципи безперервної інтеграції та розгортання моделей ML, побудови пайплайнів та автоматизації процесів навчання моделей.
Технології:
MLflow, Kubeflow, TensorFlow Extended (TFX), GitHub Actions, Jenkins, Docker
4

Agile Product Management for AI Teams

5 ECTS | 4 тижнiв
Ви здобудете практичні компетенції у створенні AI-продуктів у команді, навчитеся формувати стратегічне бачення на основі даних та AI-інсайтів, досліджувати ринок і конкурентів, застосовувати Agile-підходи для AI-розробки, працювати з метриками цінності та якості моделей, а також валідовувати бізнес-ідеї через швидке AI-прототипування.
Технології:
Product Vision, Value Proposition, AI CusDev, LangChain/LangSmith (Evals), Persona Framework, Agile-методології, CJM, Product Backlog, North Star Framework, модель AARRR, Business Model Canvas, юніт-економіка, Pitch Deck

Дипломний проєкт

10 ECTS
17 тижнів + 2 тижні канікул
1 командний проєкт
1 індивідуальний проєкт
1

Applied Computer Science: Capstone Project

10 ECTS | 8 тижнiв
Фінальний проєкт, у якому ви розробите реальне AI-рішення або автоматизовану ML-систему, що можна впровадити у бізнес.
Технології:
Всі вивчені під час магістратури + Google Cloud AI, AWS, TensorFlow, PyTorch, MLOps, Product Analytics
Ексклюзивно для студентів Neoversity

курс від Saïd Business School, University of Oxford вже включено до програми!

Додатково до основної програми ви пройдете на вибір курс Introduction to Advanced Business Analytics with AI або Professional Certificate Program in Digital Transformation in the AI Age, отримаєте +1 ECTS-кредит до диплома, офіційний сертифікат від University of Oxford і станете частиною глобальної спільноти випускників Saïd Business School.
Дізнатися більше

ДИПЛОМНИЙ ПРОЄКТ – ВАШ ПЕРШИЙ СТАРТАП

Реалізуєте mvp власного або командного стартапу на вибір. Жодного завдання «на оцінку»: практичні заняття стануть основою для створення вашого реального стартапу.
01
Протягом навчання опановуєте навички, необхідні для створення АІ-проєкту. Вибираєте тему за бажанням, проводите дослідження.
02
Проходите з командою (або самостійно) всі етапи від ідеї до її реалізації.
03
Наприкінці маєте 2 місяці на підготовку та завершуєте освіту захистом дипломного проєкту перед інвесторами.
04
Цей проєкт як підсилить ваше портфоліо, так і може стати повноцінним стартапом (уже під час дипломного пітч-деку маєте шанс залучити реальні інвестиції).

mypie.app

Євгеній Безега
Senior Software Engineer у SAP LeanIX став співзасновником стартапу
У більшості музичних сервісів заробляє лише 1% артистів, решта — отримують незначні відрахування. Євгеній запропонував альтернативу: систему мікродонатів, через які слухачі напряму підтримують виконавців, а музиканти мають стабільне джерело доходу. Для реалізації він обрав перевірений стек — React, MongoDB, Vite та Express, що легко масштабується й інтегрується з AI.

foodsafe ua

Артем Подмасков
Senior Frontend Engineer у React створив застосунок для людей з харчовими алергіями
Кожен похід у супермаркет для них — це квест: уважно читати дрібний шрифт на упаковках, ризикувати здоров’ям через неточне маркування чи приховані інгредієнти. Артем створив мобільний застосунок для виявлення алергенів. Достатньо відсканувати продукт камерою і система одразу підкаже, які інгредієнти становлять ризик.

Формат, що адаптується під вас

Живі лекції двічі на тиждень

Онлайн-заняття з експертами з Google, Netflix, Amazon та EPAM
Вечірній формат та доступ до записів — навчайтеся без відриву від роботи та сім'ї

Інтерактивні конспекти та AI-асистент

Інтерактивні матеріали, з якими застосуєте знання на практиці
AI допомагає в рази швидше перевірити код, логіку та рішення ваших відповідей, а також відразу виправляти помилки

Практика з ментором

QA-сесії, воркшопи та рев’ю ваших рішень з менторами-практиками
Реальний досвід командної взаємодії, а не лише фінальний фідбек на завдання

Додаткові треки розвитку

Крім основної програми, ви проходите треки з IT English, Career та Soft Skills, щоб впевнено працювати в командах будь-яких розмірів та походження

Дипломний проєкт — AI-стартап

Повний цикл: від ідеї через дослідження, валідацію та розробку до MVP, що готовий до запуску
Захист перед експертами та вихід з навчання з реальним AI-MVP

Викладачі та запрошені лектори

Володимир Голомб

Практик IT
Автор програми
  • AI/ML Engineer у Міністерстві цифрової трансформації України
  • Lead Data Scientist & ML Operations Engineer у RBC Group
  • Автор та викладач ML/DS у Neoversity

Олександр Придолоб

Практик IT
  • Python Software Engineer
  • 5 років досвіду в Python-розробці
  • Викладач Computer Systems and Their Fundamentals та Design and Analysis of Algorithms

Володимир Боднар

Наставник
Master Degree of Maths
  • Python Developer and Department Manager в Levi9 Ukraine
  • Викладач backend-розробки на Python

Наум Очкусь

Практик IT
  • Computer Vision Engineer в Samsung Electronics
  • Master of Science in Computer Science
  • 5 років досвіду у сфері Machine Learning та Computer Vision

Андрій Сухий

  • Web Analyst у Rozetka.ua
  • Викладач Visual Analytics
  • Побудував систему аналітики з нуля в міжнародній компанії

Олександра Десятерик

PhD
  • Кандидатка фізико-математичних наук з алгебри та теорії чисел
  • Членкиня Київського математичного товариства
  • Викладачка Mathematics for Computer Science and Introduction to Problem-Solving Techniques

Юрій Федейко

5+ років в ІТ
  • Senior DevOps Engineer в Finsfera
  • Викладач Foundations of Cloud Computing
  • Здобув ступінь магістра за спеціальністю «Системний аналіз»

Юрій Прокопенко

30+ років досвіду
  • Director of Information Security в Bank Credit Dnipro
  • Експерт з інформаційної безпеки та кібербезпеки
  • Викладач Cyber Risk and Resilience Management та Fundamentals of Cyber Security

Владислав Воронов

PhD
Автор наукових публікацій
  • Head of Analytics в RIA.com
  • Викладач Product Analytics and Applied Statistics
  • 5+ років в Product Analysis

Олексій Кудін

PhD
Практик ІТ
Автор наукових публікацій
  • Data Scientist/ML Engineer в Upwork
  • Кандидат наук з прикладної математики
  • Associate Professor у Запорізькому національному університеті

Ярослав Малоокий

Практик IT
  • Cybersecurity Architect в Alesta LLC

Владислав Горбань

5+ років в Data Analytics
  • Senior Data Analyst, Data Scientist в JustAnswer
  • Викладач Product Analytics and Applied Statistics

Олег Андрус

Практик IT
  • Software Engineer (Python) в Levi9 Ukraine

Сергій Коденко

Практик ІТ
15+ років в ІТ
  • Software Developer
  • Education Mentor в GoIT
  • Викладач Python Programming, Basic Algorithms and Data Structures, Computer Systems and Their Fundamentals

Богдан Лямзін

12 років в розробці
  • Full Stack Engineer
  • Викладач Fullstack. Back End Development: Node.js

Олександр Репета

20 років в ІТ
Автор програми
  • Full Stack JavaScript Developer
  • Freelance Front-end Developer, Upwork
  • Front-end Teacher в GoIT
  • Викладач Mastering Front-End Development with React

Василь Шарко

Практик IT
  • DevOps/Cloud Engineer
  • Працював DevOps Engineer в Sigma Software Group, EPAM Systems, ELEKS
  • Викладач Foundations of Cloud Computing

Павло Жданов

Зірковий лектор
Автор наукових публікацій
  • Senior System Software Engineer в Scania Group
  • Technical Instructor & Software Engineering Trainer в Luxoft
  • Викладач Deep Learning for Computer Vision and NLP та Data Engineering

Родіон Прокопенко

Зірковий лектор
7 сертифікатів AWS
  • Lead Systems Engineer в EPAM Systems
  • Викладач Foundations of Cloud Computing
  • Міжнародно визнаний експерт з AWS
  • Готує фахівців до сертифікації

Віталій Козінський

Зірковий лектор
  • Senior DevOps engineer в SoftServe
  • 10 років досвіду в ІТ (Linux admin), 7 років досвіду DevOps
  • Викладач DevOps CI/CD

Максим Гармаш

Практик IT
  • UX/UI Designer, Prompt Engineer, Lecturer в GoIT
  • Викладач Cross-Platform Mobile App Design, Interaction Design and Design Thinking for UX/UІ та Human-Computer Interaction and Design: theory and techniques

Богдан Коваль

Зірковий лектор
  • Senior Software Engineer в Netflix
  • Викладач та автор програми System Design в Neoversity
  • Раніше — Expert Software Engineer в TUI
  • 8+ років досвіду в IT

Тетяна Парфенюк

Практик IT
  • Security Engineer в TENTENS Tech
  • Впроваджувала рішення з XDR, EDR, PAM, SIEM, DLP, Threat Intelligence в Metinvest Digital та АТ «Ідея Банк»
  • Викладачка Privacy and Cryptography. Quantum Cryptography та Asset Management and Data Security

Володимир Ілов

Зірковий лектор
20+ років IT
  • Cloud Architect в Softserve
  • Викладач Cross-Platform Mobile App Design, Interaction Design and Design Thinking for UX/UІ та Human-Computer Interaction and Design: theory and techniques
  • Викладач MLOps CI/CD

Михайло Величкевич

Практик IT
  • Senior React native developer
  • Працював у продуктових, аутсорсингових і аутстаф-компаніях у сферах e-commerce, медицини, страхування та геймінгу
  • Ментор та інструктор з React Native

Анна Ільєнко

15+ років у кібербезпеці
PhD
  • Кандидатка технічних наук зі спеціальності 05.13.21 «Системи захисту інформації»
  • Авторка та співавторка 200+ публікацій, 9 з яких входить в Scopus
  • Викладачка Privacy and Cryptography. Quantum Cryptography

Олена Дегтярьова

Практик IT
14 років досвіду
  • Senior Digital & Print Designer в Ciklum
  • Раніше — Designer в Luxoft
  • Викладачка Graphic Design

Нікіта Веселков

6+ років у Cybersecurity
  • TechSale Team Lead та Co-Lead of SOC в ESET Ukraine
  • Поєднує бізнес-орієнтований підхід із глибоким технічним бекґраундом
  • Викладач Security Operations and Incident Response

Кирило Онищенко

Практик IT
  • Lead Software Engineer в EPAM Systems
  • Раніше — Software Engineer та Senior specialist of integration solutions unit у провідних банках
  • Викладач Data Engineering

Ярослав Мельниченко

АІ
7+ років в розробці
  • Backend & Architecture Lead в Empat, Mentor в Empat School
  • Побудував масштабовані бекенд-системи на AWS/GCP
  • Впроваджує AI-рішення (RAG, LangChain, Pinecone)
  • Викладач System Design

Олександр Скакун

Практик IT
  • Product Design Team Lead в UPSTARS
  • Має досвід запуску власної дизайн-агенції
  • Викладач Digital Design for the Web: Principles and Applications

Марія Королюк

8+ років у Data Analysis та дослідженні АІ
  • Research Mentee у Geodesic Research
  • Раніше — Data Scientist у Lyft, Stripe та McKinsey
  • Має ступінь магістра з комплексних систем від University of Warwick

Олексій Доля

7+ років розробки застосунків
  • Full-stack Developer
  • Розробляв кросплатформні рішення у Powercode та Wallet Factory
  • Викладач Machine Learning: Fundamentals and Applications

Валерій Дишлевий

10+ років в ІТ
  • Backend Developer у OneSoil
  • Досвід оптимізації логістики, налаштуванні Elasticsearch для гнучкої та високопродуктивної пошукової системи
  • Викладач FullStack Web Development with Python

Євген Яремчук

14+ років в data science і machine learning
АІ
  • Senior Applied Scientist в Amazon Inc.
  • Працює над активним впровадженням GenAI-моделей
  • Викладач Machine Learning: Fundamentals and Applications

Роман Челядінов

Практик IT
  • Data Scientist, працював в Data Science UA та Fractal

Анастасія Усачова

6+ років у аналітиці даних та IT
  • Senior Product Analyst в Breeze
  • Будувала з 0 аналітику в RocketHash
  • Викладачка Product Analytics and Applied Statistics
Щиро пишаємось

Наші студенти

Марія Шукайлюк
Product Solution Consultant, NDA
AI & Machine Learning
«Я обрала Neoversity, бо це системна освіта з постійною підтримкою та супроводом викладачів. Для розвитку мені була потрібна сильна та структурована освіта, і тут я отримала нові знання без зайвих витрат часу й зусиль»
Микита Зеленяк
Web Developer, CHARTWELL
AI & Machine Learning
«Я проходив курси Full-Stack Developer у GoIT. Вища ІТ освіта — вимога кожної другої вакансії в Канаді. В Neoversity я отримую і знання, і диплом — а ще тут вчитись значно вигідніше, ніж в Канаді»
Ганна Душка
Head of HR Research and Technology
AI & Machine Learning
«Якісна освіта – це фундамент. З економічною базою мені бракувало технічних знань, і в Neoversity я знайшла практичну, структуровану освіту з підтримкою, без зайвих формальностей»
Максим Кузишин
ML Engineer, META
Працює з системою рекомендацій Reels
AI & Machine Learning
«Я вступив до магістратури, щоб претендувати на ML Research позиції, де цей ступінь є мінімальною вимогою. Міжнародний диплом покращить резюме, відкриє більше можливостей для віз і дозволить здобути PhD, про який я теж думаю :)»
Артем Подмасков
Senior Frontend Engineer, Qneiform
Software Engineering
«Чому магістратура? Поглянувши на програму, питання відпадають самі собою. Моя ціль – потрапити до ТОП-5 компаній FAANG, і Neoversity дає мені перевагу: якісна освіта та європейський диплом»
Сергій Рильський
Solutions Architect, Scopic Co-Founder & CTO стартапу EYA
*EYA — застосунок, що допомагає дітям з інвалідністю спілкуватися, навчатися й розвиватися.
AI & Machine Learning
«Neoversity допомогли мені зрозуміти процеси й спробувати тренувати моделі в моєму проєкті. А OKR розклали все по поличках і допомогли визначити напрямок руху»

Навіщо Product Manager опановувати АІ-розробку?

Сергій Кравчеко
AI PM

Дві сфери, одна кар’єра: як органічно поєднати медицину та ІТ

Дмитро Валанцевич
Працює рентгенологом і Senior Software Developer одночасно

Як розробник стартапу з 15+ років досвіду в ІТ вступив на ІТ-магістратуру

Дмитро Шерстобітов
Chief Technology Officer у IRP Team

Бронюйте освітню консультацію зараз

Зафіксуйте своє місце в групі
Розповімо більше про:
Програму навчання
Графік та формат освіти
Усі документи та ліцензії
Детальні умови вступу
Зручні варіанти оплати

часті питання

Ким я зможу працювати, опанувавши спеціалізацію Artificial Intelligence and Machine Learning?

Спеціалізація з Artificial Intelligence and Machine Learning охоплює широкий спектр сучасних професій, пов’язаних із розробкою та застосуванням штучного інтелекту та машинного навчання. Ви опануєте сучасні технології та отримаєте 100% необхідних знань і навичок, щоб будувати успішну кар’єру в різних напрямах.
  • AI Research Scientist (дослідник штучного інтелекту)
    Проводить наукові дослідження у галузі AI, розробляє нові алгоритми та моделі машинного навчання для вирішення складних завдань.
  • Machine Learning Engineer (інженер машинного навчання)
    Проєктує та реалізує алгоритми машинного навчання і штучного інтелекту для практичних рішень.
  • Deep Learning Engineer (інженер глибокого навчання)
    Розробляє та оптимізує моделі глибокого навчання для комп’ютерного зору, NLP та генеративних систем.
  • Data Scientist (спеціаліст з обробки даних) з акцентом на ML/AI
    Аналізує дані, створює моделі машинного навчання та застосовує AI для отримання інсайтів і рішень.
  • MLOps Engineer (інженер MLOps)
    Забезпечує ефективне розгортання, моніторинг і масштабування моделей машинного навчання у виробництві.
  • Generative AI Specialist (спеціаліст з генеративного AI)
    Розробляє та застосовує генеративні моделі (GANs, diffusion models) для створення контенту та синтезу даних та інших інноваційних застосувань.
  • Computer Vision Engineer (інженер комп’ютерного зору)
    Створює системи комп’ютерного зору для аналізу зображень, відео та виявлення об’єктів у реальному часі.
  • Natural Language Processing (NLP) Engineer (інженер обробки природної мови)
    Створює та оптимізує моделі для обробки тексту, чат-ботів, перекладу та аналізу настроїв.
  • AI Research Scientist (дослідник штучного інтелекту)
    Проводить наукові дослідження у галузі AI, розробляє нові алгоритми та моделі машинного навчання для вирішення складних завдань.
Ви вже можете мати омріяну професію. Якщо ж наразі вам важко визначитись — це абсолютно нормально. Саме у ході навчання та спілкування в професійному ком’юніті ви сформуєте чіткіші професійні вподобання. Цей перелік професій не вичерпний, і він більше не про вибір тут і зараз, а про те, що після випуску ви точно знайдете свою роботу, адже вибір широкий. У будь-якому разі ми допоможемо визначити ваші кар’єрні цілі та побудувати персональний покроковий план розвитку.

Що означає акредитація Woolf і які вона дає переваги?

Наші магістерські програми створені в партнерстві з європейським ВНЗ Woolf. Це міжнародний колегіальний ВНЗ — такий само, як University of Oxford, University of California, University of London. Він обʼєднує навколо себе 30+ сильних партнерів, має 2 філіали в Європі (Швейцарія та Мальта) та 3 філіали в США. Neoversity є першим в Україні партнером, акредитованим мальтійською філією Woolf.
Випускники Neoversity отримують офіційний міжнародний диплом. Так само, як і студенти в Європі, тільки в нашому випадку — це онлайн та українською мовою. Цей диплом буде визнаватися в 50+ країнах світу, зокрема в Україні, ЄС, США та Канаді. Також, наші студенти мають усі офіційні підтвердження про зарахування до європейської магістратури очної форми навчання.

Чи зможу я поєднувати навчання в ІТ-магістратурі з роботою?

Так, оскільки навчання в Neoversity 100% онлайн. Більшість наших студентів успішно поєднують роботу, життя та навчання.
Живі заняття проходять 2-3 рази на тиждень у вечірній час з 19:30 до 21:30, але за потреби їх можна переглянути в записі. Загалом, для якісного опанування програми вам достатньо виділяти на навчання 3 години на день, що дорівнює 21 годині на тиждень. Такий графік дасть вам можливість поєднувати освіту з роботою та життям.
Ми також передбачили канікули на свята, щоб ви могли провести цей час із сім’єю та перезавантажитися перед новими викликами.

Якщо я не маю диплома бакалавра/магістра, я можу вступити?

Так, ви можете вступити до магістратури Neoversity без диплому бакалавра завдяки системі Performance-Based Admission (PBA).
Це можливість для тих, хто вже має практичний досвід в IT, але не має формальної вищої освіти. Ми оцінюємо не диплом, а ваші знання та результати у навчанні.
Як це працює:

- Ви подаєте заявку та проходите співбесіду.

- Починаєте навчання в магістратурі на загальних умовах.

- Протягом 6 місяців відстежуємо вашу успішність та передаємо дані нашим партнерам Woolf.

- За 6 місяців підтверджуємо ваше зарахування на основі успішності 90%. Щоб мати такий рівень, потрібно вчасно проходити модулі та здавати ДЗ.
Ця система підходить для тих, хто дійсно готовий приділяти час навчанню та підтвердити своє бажання розвиватися результатами. Але не хвилюйтесь — наша програма побудована так, що 95% студентів досягають успішності 90%+.
В результаті ви отримуєте повноцінний диплом Master of Science, акредитований у 50+ країнах, а також кар’єрний супровід та доступ до міжнародного IT-ринку.

Як я можу отримати 120 ECTS замість 90?

Стандартна програма магістратури Neoversity складається з 90 ECTS, що відповідає європейському ступеню магістра. Проте, якщо ви хочете отримати 120 ECTS, вам потрібно додатково пройти до 6 елективів під час навчання.
Кожен електив додає 5 ECTS до вашого диплому.
Можна проходити один електив за раз, а після його завершення – розпочати наступний.
Максимально доступно шість елективів, що дає додаткові 30 ECTS.
Це не просто додаткові кредити, а ваша перевага на міжнародному ринку праці. Диплом із 120 ECTS забезпечує гарантоване визнання навіть у країнах, де магістерський ступінь вимагає саме такого обсягу кредитів.
Елективи – це можливість розширити знання, підвищити професійну цінність та зробити свій профіль ще більш привабливим для роботодавців у всьому світі.

Чи є можливість змінити спеціалізацію після початку навчання?

Так, ви можете змінити спеціалізацію після першого рівня навчання (Tier 1).
Ця практика поширена в США та Європі й дозволяє обрати напрям більш усвідомлено після освоєння базових знань в IT.
Як це працює: 

- Ви вступаєте на будь-яку спеціальність магістратури.

- Протягом перших 4,5 місяців проходите базовий рівень навчання (Tier 1).

- Після цього обираєте спеціалізацію, яка найбільше відповідає вашим цілям.
Якщо сумніваєтесь у виборі напряму, ком’юніті студентів та викладачів допоможе визначити найбільш підходящу спеціалізацію відповідно до ваших амбіцій та здібностей.

Який рівень англійської необхідний для вступу?

Для вступу в IT-магістратуру рівень англійської не є критичним, але для успішної кар’єри в IT вона має велике значення.
Ми допомагаємо підвищити рівень знань під час навчання, щоб випускники могли захищати диплом англійською та комфортно працювати в міжнародних командах. У програму включені регулярні онлайн-заняття, домашні завдання з перевіркою викладача, тренажери та квізи.
Якщо ваш рівень A1–A2, стандартних занять може бути недостатньо, і вам можуть знадобитися додаткові, більш індивідуальні уроки. Усі базові заняття з IT-English вже включені у магістратуру та не потребують додаткової оплати.

Чи допомагаєте ви з працевлаштуванням?

Протягом навчання вас буде супроводжувати наш кар’єрний сервіс – те, чого немає в жодному ВНЗ.
Його спеціалісти з досвідом в IT-рекрутингу:

- Допоможуть створити вдале резюме та мотиваційний лист

- Підкажуть, як зробити ефективний профіль на ресурсах LinkedIn та Djinni

- Підготовлять вас до співбесід в ІТ-компаніях

- Порекомендують кращих студентів нашим компаніям-партнерам

- Проведуть з вами необмежену кількість індивідуальних консультацій
А тих студентів, що вже працюють в ІТ, ми будемо супроводжувати індивідуально та допоможемо отримати підвищення або перейти в іншу компанію/на кращі умови.

Чи надаєте ви знижки для військових?

Так! Для військових у нас діють індивідуальні умови вступу. Залишайте заявку, і освітній фахівець Neoversity проконсультує вас із цього питання та розповість всі деталі.

Чи можна оплатити навчання частинами?

Так, можна. У нас є різні варіанти оплати для вашої максимальної зручності:
1. Оплата частинами через наших фінансових партнерів ПриватБанк та МОНО. Це безвідсоткова розстрочка на період 3–10 місяців без комісій та переплат. Усе оформлення триває кілька хвилин і відбувається повністю онлайн. Ви можете використати ліміт оплати частинами, якщо він у вас є, а решту — сплатити за реквізитами договору.
2. Щорічна оплата або повна оплата всієї суми за реквізитами договору. Ви можете оплатити навчання в касі банку або з карти в доларах, євро чи гривні. Договір можна підписати онлайн електронним підписом, що не вимагає додаткових зусиль та витрат часу.
Залишайте заявку на безоплатну консультацію, і наш освітній фахівець проконсультує вас із цього питання та допоможе оформити зручний для вас спосіб оплати.

Чи потрібно складати іспити, ЄВІ/ЄФВВ для вступу в ІТ-магістратуру?

Вступних іспитів немає, але процес відбору передбачає обов’язкову співбесіду.
Для вступу потрібно або надати диплом про вищу освіту за будь-якою спеціальністю, або вступити через Performance-Based Admission (PBA) – на основі вашої успішності під час навчання.
Співбесіда допомагає оцінити вашу мотивацію, розуміння вибраної спеціалізації та готовність до інтенсивного навчання. Ми серйозно ставимося до відбору студентів, бо хочемо, щоб навчання справді допомогло вам рости та досягати цілей. Але найголовніше – це бажання розвиватися. Ми розуміємо, що у кожного свій бекграунд, і допоможемо знайти найкращий шлях у магістратурі.

Чим ІТ-магістратура відрізняється від курсів?

ІТ-університет Neoversity — це магістерські програми, розроблені в партнерстві з європейським колегіальним ВНЗ Woolf. Це фундаментальна, поглиблена вища освіта, що триває 2 роки та дає значно більший обсяг знань:
- високорівневі технічні навички та знання, необхідні для успіху в галузі

- можливість побудови якісного нетворкінгу — комунікація з іншими студентами, викладачами та ІТ-експертами

- навички та знання, необхідні для запуску власного бізнесу в сфері ІТ-технологій

- покращення рівня англійської мови та затребуваних soft skills, як-от критичне мислення, креативний підхід, комунікабельність тощо.
Для вступу в ІТ-магістратуру необхідно пройти співбесіду з нашим освітнім фахівцем, де ви визначите ваші цілі, мотивацію та підберете умови вступу індивідуально. Після закінчення навчання ви здобудете європейський ступінь магістра, з яким зможете працювати не тільки в Україні, але й в ЄС, США та Канаді. Навчальні кредити у вашому дипломі визнаватимуться в 50+ країнах світу, що дасть можливість йти в аспірантуру та докторантуру.

Чи можуть мене відрахувати з якихось причин?

Так. Відрахування можливо, якщо ви не здаєте залік (командний або індивідуальний проєкт). Але зацікавлені студенти завжди зможуть завершити навчання.
У вас буде дві спроби перездачі протягом місяця після закінчення модуля, а також можливість перевестися в групу, що стартує пізніше. У разі вичерпання цих можливостей, наступне переведення буде платним.

Чи є можливість заморозити навчання, якщо щось станеться?

Так, ви можете призупинити навчання та відновитися у зручний час. Доступ до матеріалів зберігається, а умови повернення залежать від тривалості паузи. У разі форс-мажорних обставин передбачені спеціальні умови. Деталі можна узгодити індивідуально.

Чи можливо навчатися з-за кордону, якщо я переїхав до іншої країни?

Так, навчання в Neoversity повністю онлайн, тому ви можете навчатися з будь-якої країни. Усі матеріали, заняття та підтримка доступні незалежно від вашого місцезнаходження.
Єдина відмінність – всі заняття проходять за київським часом, тому варто враховувати різницю в часових поясах. Водночас усі заняття записуються, тож ви зможете переглядати їх у зручний для себе час.
Диплом визнається у 50+ країнах, а статус студента надає додаткові можливості, включаючи оформлення міжнародного студентського квитка.

Чи визнають диплом великі компанії, такі як Google, Amazon, Meta?

Так, диплом Neoversity визнається міжнародними компаніями, включаючи Google, Amazon, Meta та інші.
З нашої практики, серед студентів Neoversity є фахівці, які вже працюють у Google та Meta, і їхній диплом був прийнятий без додаткових нострифікацій. Диплом акредитований у 50+ країнах та відповідає європейським стандартам ECTS, що забезпечує його визнання на міжнародному ринку праці.

Чи можу я продовжити навчання та отримати PhD після цієї програми?

Так, диплом Master of Science, який ви отримаєте після навчання в Neoversity, відповідає європейським стандартам ECTS і акредитований у 50+ країнах. Це дає можливість продовжити навчання на рівні PhD у багатьох університетах світу.
Кожен заклад має свої критерії прийому, тому перед вступом до PhD-програми рекомендуємо уточнити вимоги конкретного університету.