Комп’ютерні науки — це фундаментальна наукова та технологічна галузь, що лежить в основі всієї сучасної індустрії інформаційних технологій. На відміну від суто інженерних або прикладних напрямів, комп'ютерні науки поєднують глибоку математичну та алгоритмічну підготовку з практичною розробкою складних інтелектуальних систем, штучного інтелекту (AI/ML), систем аналізу великих даних (Big Data) та високопродуктивних обчислень.

Фахівець із комп’ютерних наук (Data Scientist, AI Engineer, Solution Architect, Systems Analyst) — це фахівець, який розуміє глибинну природу обчислень, вміє будувати математичні моделі реального світу та створювати на їх основі розумні, високонавантажені й ефективні IT-рішення.

В основу підготовки фахівців із комп’ютерних наук покладено такі об’єкти:

- моделі та подання даних: математичні, інформаційні та імітаційні моделі реальних явищ, об'єктів і процесів; класичні й графів моделі даних, бази знань та онтології;

- методи та технології обробки інформації: алгоритми інтелектуального аналізу даних (Data Mining), машинного й глибокого навчання (Machine Learning / Deep Learning), комп'ютерного зору (Computer Vision), обробки природної мови (NLP);

- алгоритми та обчислення: теорія обчислюваності, аналіз складності алгоритмів, високоефективні й паралельні обчислення (Parallel & Distributed Computing), квантові обчислення;

- інтелектуальні системи та прийняття рішень: системи підтримки прийняття рішень (DSS), рекомендаційні системи, мультиагентні системи, генеративний штучний інтелект;

- комп'ютерні системи та інфраструктура: процеси збору, зберігання (Big Data), передачі та захисту інформації в хмарних (Cloud Computing) та розподілених середовищах.

Цілі навчання за рівнями вищої освіти:

Перший (бакалаврський) рівень - підготовка фахівців, здатних проводити теоретичні та експериментальні дослідження в галузі комп’ютерних наук; застосовувати математичні методи й алгоритмічні принципи в моделюванні, проектуванні, розробці та супроводі інформаційних технологій.

Основні фокуси підготовки бакалавра:

- оволодіння фундаментальною математикою (дискретна математика, математична статистика, теорія ймовірностей, лінійна алгебра) та теорією алгоритмів;

- програмування сучасними мовами (Python, C++, Java, C#, SQL тощо), вивчення структур даних та об'єктно-орієнтованого проектування;

- засвоєння основ машинного навчання, аналізу даних, проектування баз даних та веб/мобільних застосунків;

- застосування алгоритмічних принципів для оптимізації та розв'язання практичних задач у технічних, бізнесових і соціальних сферах.

Другий (магістерський) рівень - підготовка фахівців, здатних здійснювати розробку, впровадження і супровід інтелектуальних систем аналізу й обробки даних організаційних, технічних, природничих і соціально-економічних систем, а також набуття здатності розв’язувати задачі дослідницького та/або інноваційного характеру у сфері комп’ютерних наук.

Основні фокуси підготовки магістра:

- розробка складних архітектур штучного інтелекту, систем глибокого навчання (Deep Learning), обробки мови та комп'ютерного зору;

- проектування розподілених систем, опрацювання великих масивів даних у реальному часі (Big Data Architecture, Stream Processing);

- проведення науково-прикладних досліджень, розробка нових математичних і алгоритмічних моделей за умов невизначеності;

- управління науково-технічними IT-проєктами, оцінка ефективності алгоритмів та інноваційних рішень.

Третій (освітньо-науковий) рівень - підготовка наукових та науково-педагогічних кадрів вищої кваліфікації, здатних продукувати нові ідеї, розв’язувати комплексні науково-прикладні задачі та проблеми у сфері комп’ютерних наук, що передбачає глибоке переосмислення наявних та створення нових цілісних знань і професійної практики.

Основні фокуси підготовки доктора філософії (PhD):

- проведення фундаментальних наукових досліджень у галузі штучного інтелекту, теорії обчислень, нових архітектур нейромереж, квантових та еволюційних обчислень;

- створення нових математичних методів та алгоритмів інтелектуального аналізу складних надвеликих систем і масивів даних;

- публікація наукових результатів у провідних міжнародних виданнях (Scopus / Web of Science) та апробація на конференціях рівня CORE A/A*;

- науково-педагогічна діяльність у ЗВО, керівництво дослідницькими R&D-лабораторіями, підготовка грантових наукових проєктів.

Ключові компетентності випускника:

- штучний інтелект та ML (AI/ML Engineering) - проектування, навчання та оптимізація моделей машинного та глибокого навчання (PyTorch, TensorFlow, LLMs, Transformer architectures);

- аналітика та Data Science - інтелектуальний аналіз даних (Data Mining), математична статистика, видобуток знань, побудова прогнозно-аналітичних моделей;

- архітектура Big Data та Хмари - робота з платформами обробки великих даних (Hadoop, Spark, Kafka), проектування хмарних систем (AWS, GCP, Azure);

- математичне та імітаційне моделювання - побудова математичних моделей складних систем, чисельні методи, моделювання процесів прийняття рішень;

- розробка складних систем - знання алгоритмічної складності, розробка високоефективних, паралельних та контентно-орієнтованих програмних комплексів.

Спеціальність F3 Комп’ютерні науки надає випускникам один із найширших спектрів кар'єрних можливостей в IT-індустрії, R&D-центрах та науці по всьому світу:

- штучний інтелект та інженерія даних: Data Scientist, Machine Learning Engineer, AI/ML Researcher, Computer Vision Engineer, NLP Specialist, Big Data Architect;

- аналітика та моделювання: Data Analyst, Systems Analyst, Business Intelligence (BI) Developer, Quant Analyst;

- розробка та архітектура ПЗ: Software Engineer (C++, Python, Java), System Architect, Solutions Architect;

- High-Performance & Cloud Computing: High-Performance Computing (HPC) Specialist, Cloud Architect, DevOps/MLOps Engineer;

- дослідження та R&D: Research Scientist у дослідницьких центрах світових IT-гігантів (Google Research, Microsoft Research, OpenAI тощо) та продуктових R&D-лабораторіях;

- наука та освіта (для PhD та магістрів): науковий співробітник НАН України, викладач/професор комп'ютерних наук у провідних українських та закордонних ЗВО.

Підготовка здійснюється:

- кафедрою інформаційних технологій проєктування (105);

- кафедрою комп'ютерних наук та інформаційних технологій (302);

- кафедрою математичного моделювання та штучного інтелекту (304);

- кафедрою радіоелектронних та біомедичних комп'ютеризованих засобів та технологій (502);

- відділом аспірантури і докторантури.

Навчання проводиться за наступними освітніми програмами:

Освітня програма	Освітній ступінь	Форма навчання	Термін навчання
Інформаційні технології проєктування	Бакалавр на основі повної загальної середньої освіти	Денна	3 роки та 10 місяців
Віртуальні та інтелектуальні технології програмування
Інтелектуальні системи та технології
Комп'ютерні технології в біології та медицині		Денна та заочна
Інтелектуальні системи та технології	Бакалавр на основі освітньо-кваліфікаційного рівня «Молодший спеціаліст»	Денна	2 роки та 10 місяців
Віртуальні та інтелектуальні технології програмування
Комп'ютерні технології в біології та медицині
Інформаційні технології проєктування	Магістр, освітньо-професійна програма	Денна	1 рік та 4 місяця
Комп'ютеризація обробки інформації та управління
Інтелектуальні системи та технології
Інформаційні технології проєктування	Магістр, освітньо-наукова програма	Денна	1 рік та 9 місяців
Інформаційні технології	Доктор філософії	Денна та заочна	4 роки