SOFTWARE ENGINEERING & Artificial Intelligence

Опануєте основи Python, навчитеся писати чистий та ефективний код, використовувати модульність, обробку помилок, роботу з файлами

Оволодієте математичним апаратом, необхідним для алгоритмічного мислення, навчитеся застосовувати дискретну математику, логіку та теорію графів для вирішення задач у розробці.

Освоїте базові алгоритми (сортування, пошук, динамічне програмування) та структури даних (масиви, списки, хеш-таблиці, графи), необхідні для ефективного зберігання та обробки інформації в розробці.

Освоїте принципи адаптивного дизайну, створення сучасних UI та UX, навчитеся працювати з макетами та верстати за дизайн-системами.

Опануєте основи JS, розберетеся в DOM, навчитеся працювати з подіями, маніпулювати даними та створювати інтерактивні веб-додатки.

Дізнаєтесь про глибші концепції JS та TypeScript, навчитеся писати масштабований код, керувати пам’яттю та працювати з асинхронним кодом.

Навчитеся створювати динамічні інтерфейси на React, працювати з компонентною архітектурою, керувати станом застосунку, реалізовувати маршрутизацію та обробляти API-запити.

Навчитеся створювати, оптимізувати та управляти реляційними базами даних, працювати з SQL-запитами та налаштовувати структуру даних.

Навчитеся розробляти кросплатформні мобільні застосунки на React Native, застосовувати дизайн-системи Apple HIG та Material Design, реалізовувати навігацію, керування станом, інтеграцію з API й нативними функціями, а також готувати застосунок до публікації в App Store і Google Play.

Навчитеся створювати backend-застосунки на Python із використанням FastAPI, Docker, SQLAlchemy та асинхронного коду, реалізовувати REST API, автентифікацію, кешування, тестування й документацію.

Опануєте розробку backend-застосунків на Node.js і NestJS, навчитеся будувати REST API, працювати з базами даних, реалізовувати авторизацію, валідацію, обробку помилок і структурувати код для масштабування.

Навчитеся повному циклу роботи з ML-проєктами — від EDA та побудови моделей до оптимізації, інтерпретації результатів і інтеграції у продакшен із застосуванням MLOps.

Опануєте глибинне навчання в PyTorch, розв’язуватимете задачі CV та NLP, навчитеся застосовувати трансформери, transfer learning, оптимізацію гіперпараметрів і готувати моделі до деплойменту.

Навчитеся самостійно формулювати дослідницькі задачі в ML, генерувати оригінальні рішення, працювати з міждисциплінарними викликами та застосовувати науковий підхід у складних ML-контекстах.

Навчитеся проєктувати та розгортати хмарну інфраструктуру в AWS, керувати безпекою, мережами, базами даних, масштабуванням ресурсів, DevOps-процесами та оптимізацією витрат.

Опануєте інфраструктуру для ML: автоматизацію в Linux, Docker і Terraform, CI/CD-деплой моделей через Helm і ArgoCD, моніторинг з Prometheus/Grafana та захист ML-систем від збоїв і атак.

Навчитеся проєктувати масштабовані системи, обирати архітектурні рішення під різні типи навантаження, працювати з кешами, CDN, пайплайнами даних, міжсервісною взаємодією та системною спостережуваністю.

Розвинете навички командної роботи, ефективної комунікації, лідерства й побудови професійних зв’язків, а також сформуєте власний кар’єрний план.

Розробка власного ІТ-проєкту із опцією реалізації AI-рішення або стартапу в командіУчасть у всіх етапах – від ідеї до презентаціїМожливість отримати фідбек від лідерів ринку