Заняття в лабораторії спрямовані на опанування методів і засобів штучного інтелекту (ШІ), машинного та глибокого навчання, обробки природної мови, комп’ютерного зору, інтелектуальної аналітики даних, а також розробки програмних рішень, заснованих на технологіях ШІ.

Основні напрями підготовки:

• побудова моделей машинного навчання (класифікація, регресія, кластеризація);
• створення та навчання нейронних мереж (CNN, RNN, LSTM) для задач глибокого навчання;
• застосування технологій обробки природної мови (аналіз текстів, автоматичний переклад, генерація відповідей);
• реалізація систем комп’ютерного зору (розпізнавання образів, аналіз зображень і відео);
• використання інструментів аналізу великих даних (Big Data) у поєднанні з алгоритмами ШІ;
• створення систем підтримки прийняття рішень у різних сферах: бізнес, логістика, фінанси, освіта.

Заняття реалізуються у формі лабораторних робіт, кейс-аналізу, командної проєктної діяльності та тренінгів. Студенти працюють із сучасними фреймворками та бібліотеками (TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn, OpenCV, NLTK), програмують мовами Python та R у середовищах Google Colab, Jupyter Notebook, VS Code. У ході навчання здійснюється повний цикл розробки ШІ-рішень – від попередньої обробки даних до побудови та тестування моделей і їхнього розгортання у хмарному середовищі.

Підготовка у лабораторії сприяє формуванню у здобувачів вищої освіти практичних навичок, необхідних для реалізації інноваційних проєктів у сфері штучного інтелекту. Студенти отримують досвід розв’язання прикладних задач на основі реальних наборів даних, що дозволяє їм бути конкурентоспроможними на ринку праці в ролі інженерів ШІ, аналітиків даних, розробників інтелектуальних систем та дослідників у сфері Data Science.

Лабораторія технологій штучного інтелекту ДТЕУ – це простір для розвитку цифрового мислення, творчості та реалізації проєктів, які відповідають викликам і можливостям цифрової епохи.