Моделювання складних комп’ютерних систем


Для вивчення у 2026-2027 навчальному році

Всього годин: 120

Дисципліна «Моделювання складних комп'ютерних систем» є вибірковим компонентом освітньо-наукової програми підготовки здобувачів третього рівня вищої освіти за спеціальністю «Комп'ютерні науки» та присвячена методологічним засадам побудови, дослідження та верифікації моделей складних обчислювальних систем, що характеризуються великою кількістю компонентів, нелінійною динамікою, стохастичністю та розподіленістю. У межах курсу розглядаються класичні та сучасні підходи до формалізації комп'ютерних систем на основі теорії масового обслуговування, мереж Петрі, агентного моделювання, системної динаміки, імітаційного моделювання (дискретно-подієвого та безперервного), а також методи параметричної ідентифікації, верифікації моделей та аналізу чутливості результатів до вхідних параметрів.

Мета курсу

Метою вивчення дисципліни є набуття аспірантами здатності самостійно розробляти, калібрувати та використовувати математичні й імітаційні моделі для дослідження властивостей складних комп'ютерних систем, прогнозування їх поведінки за різних сценаріїв навантаження та обґрунтування раціональних архітектурних і алгоритмічних рішень. Курс спрямований на формування дослідницьких компетентностей, необхідних для вирішення фундаментальних і прикладних завдань, пов'язаних з оцінюванням продуктивності, масштабованості, надійності та енергоефективності розподілених і хмарних обчислювальних середовищ.

Програмні результати навчання

ПРНУ12. Здійснювати науково-обґрунтовану розробку сучасних інформаційних технологій для автоматизації життєвого циклу мережних сервісів у сервісно-орієнтованій архітектурі, застосовувати та критично оцінювати механізми динамічного управління сіткою на основі політик та оркестрації, а також обґрунтовувати вибір архітектурних рішень і технологічних стеків для побудови масштабованих, відмовостійких і безпечних сервісно-орієнтованих інформаційних мереж. ПРНУ14. Застосовувати сучасні методи оптимізації для налаштування, навчання та впровадження різних моделей штучного інтелекту, включаючи глибокі нейронні мережі та нечіткі системи; розробляти та адаптувати алгоритми навчання для конкретних програмних та програмно-апаратних платформ, враховуючи обмеження на обчислювальні ресурси та енергоефективність; обґрунтовувати вибір оптимальної стратегії їх мінімізації для підвищення точності, швидкості збіжності та стабільності роботи інтелектуальних систем в реальних умовах експлуатації.

Автори курсу

Рзаєва Світлана Леонідівна

Підрозділ

Кафедра комп'ютерних наук,
Факультет інформаційних технологій і математики

Викладачі

Рзаєва Світлана Леонідівна

Призначення

(Загальне, Аспірантура)

A1 Освітні, педагогічні науки; A7 Фізична культура і спорт; B10 Філософія; B4 Образотворче мистецтво; B5 Музичне мистецтво; B7 Релігієзнавство; B9 Історія та археологія; C1 Економіка; C4 Психологія; C7 Журналістика; F3 Комп'ютерні науки; F5 Інформаційна безпека держави; I10 Соціальна робота; А2 Дошкільна освіта; В11 Філологія

Період навчання

1-й рік

Розподіл

Курс / рік навчання I II III IV
Семестр 1 2 3 4 5 6 7 8
Розподіл кредитів (4) 0 4 0 0 0 0 0 0

Кількість учасників

Одиниця Студенти Групи Підгрупи
Мінімальна кількість 1 1 0
Максимальна кількість 25 1 0