Курс фокусується на формуванні теоретичних знань та практичних навичок щодо інтелектуалізації процесу прийняття рішень у складних системах, використання штучного інтелекту та машинного навчання, оволодіння студентами інструментарієм, моделями і методами машинного навчання. Особливу увагу приділено наступним питанням: аналіз даних на основі дерев рішень, випадковий ліс та бустінг, нейромережі в задачах прийняття рішень, глибоке навчання, характеристика існуючих архітектур нейромереж, кластерізація даних, проблемна спеціалізація нейромереж для вирішення прикладних завдань у різних сферах. Пропонується поєднання теоретичних принципів машинного навчання з практичним підходом до написання коду для повного розуміння теорії машинного навчання і реалізація за допомогою Python та хмарних платформ штучного інтелекту

Вивчення сучасних методів та технологій промислової автоматизації за допомогою сучасних програмованих засобів для вирішення задач розробки систем управління, збору, обробки, передачі, збереження і відображення інформації у складних динамічних системах та технологічних процесах