Види контролю

Семестрова атестація проводиться у вигляді заліку. Для оцінювання результатів навчання застосовується 100-бальна рейтингова система та університетська шкала.

Поточний контроль:

1. Практичні роботи- 6 практичних по 5 балів кожна = до ∑30 балів;

2. Фронтальні опитування за тематикою лекцій - 18 опитувань по 2 бали кожне = до ∑36 балів;

3. МКР - до 34 балів.

Календарний контроль: проводиться двічі на семестр як моніторинг поточного стану виконання вимог силабусу.

Семестровий контроль: залік

Умови допуску до семестрового контролю: Для отримання заліку з навчальної дисципліни «автоматом» потрібно мати рейтинг не менше 60 балів, а також зараховані шість практичних робіт.

Лекція 1

Лекція 2

Лекція 3

Практична робота №1

Посилання на відеодзвінок: https://meet.google.com/xwx-vvrq-qzo

Інструкція та перелік курсів на Coursera для проходження з дисципліни “Сталий інноваційний розвиток”

Для отримання тимчасового безкоштовного доступу до онлайн курсів на платформі Coursera необхідно реєструватися через спеціальну форму.

У спеціальній форму для реєстрації необхідно обрати свій вищий навчальний заклад. Після вибору ви будете перенаправлені на вашу навчальну сторінку, де ви зможете отримати доступ до більш ніж 5200 курсів і 2200 керованих проектів від провідних університетів і партнерів Coursera і зареєструватися на будь-якому з них безкоштовно!

Будь ласка, зверніть увагу, що для того, щоб зареєструватися, ви повинні мати електронну адресу в домені kpi.ua. Ви не зможете зареєструватися за допомогою особистої електронної пошти, як example@live.com або example@ukr.net.

Як отримати email у домені kpi.ua?

Дуже просто! Вам потрібно студентський, написати заяву, відсканувати це все або зробити якісну фотокопію та надіслати на пошту support@kpi.ua

Більше інформації та контактів в інструкції

https://telegra.ph/e-mail-kpiua-04-13

Перед початком проходження курсу перевіряйте чи даний курс має безкоштовний доступ. При зарахуванні завершених курсів Coursera, кількість балів до зарахування відповідає обсягу курсу у годинах. Надсилати потрібно посилання на сертифікат про завершення курсу.

Introduction to Embedded Machine Learning (17 Hours)

Data Science Math Skills (13 Hours)

Process Mining: Data science in Action (22 Hours)

Introduction to Statistics (15 Hours)

Foundations of Data Science: K-Means Clustering in Python (29 Hours)

Data Processing Using Python (29 Hours)

Agile with Atlassian Jira (13 Hours)

Python and Statistics for Financial Analysis (13 Hours)

Algorithms, Part I (54 Hours)

Algorithms, Part II (63 Hours)

Analysis of Algorithms (21 Hours)

Practical Time Series Analysis (26 Hours)

Bitcoin and Cryptocurrency Technologies (23 Hours)

Introduction to Agile Development and Scrum (10 Hours)

Scrum Master Certification Specialization (32 Hours)

DevOps, Cloud, and Agile Foundations Specialization (32 Hours)

Agile Project Management (26 Hours)

Deep Learning Specialization (5 courses)

1. Neural Networks and Deep Learning (27 Hours)

2. Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization (26 Hours)

3. Structuring Machine Learning Projects (9 Hours)

4. Convolutional Neural Networks (39 Hours)

5. Sequence Models (41 Hours)

Machine Learning Specialization (4 courses)

1. Machine Learning Foundations: A Case Study Approach (18 Hours)

2. Machine Learning: Regression (22 Hours)

3. Machine Learning: Classification (21 Hours)

4. Machine Learning: Clustering & Retrieval (17 Hours)