Кафедра "Програмна інженерія та інтелектуальні технології управління ім. А. В. Дабагяна"

Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/1665

Офіційний сайт кафедри http://web.kpi.kharkov.ua/asu

Від січня 2022 року кафедра має назву "Програмна інженерія та інтелектуальні технології управління ім. А. В. ДАБАГЯНА" (тоді ж, у січні 2022 року в окремий підрозділ виділилася кафедра "Інформаційні системи та технології"), попередні назви – "Програмна інженерія та інформаційні технології управління" (від 2015), "Автоматизовані системи управління" (від 1977); первісна назва – кафедра автоматичного управління рухом.

Кафедра автоматичного управління рухом заснована в 1964 році задля підготовки інженерів-дослідників у галузі автоматичного управління рухом з ініціативи професора Харківського політехнічного інституту Арега Вагаршаковича Дабагяна та генерального конструктора КБ "Електроприладобудування" Володимира Григоровича Сергєєва.

Кафедра входить до складу Навчально-наукового інституту комп'ютерних наук та інформаційних технологій Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут".

У складі науково-педагогічного колективу кафедри працюють: 4 доктора технічних наук; 24 кандидата наук: 22 – технічних, 1 – фізико-математичних, 1 – економічних, 1 – доктор філософії; 3 співробітників мають звання професора, 19 – доцента, 1 – старшого наукового співробітника.

Переглянути

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 8 з 8
  • Ескіз
    Документ
    Методичні вказівки до лабораторної роботи "Основи роботи з бібліотекою Pandas"
    (2022) Коваленко, Світлана Миколаївна; Коваленко, Сергій Володимирович
    У методичних вказівках дається опис теоретичних основ для отримання практичних навичок використання бібліотеки Pandas. Наприкінці вказівок наведено завдання для виконання під час лабораторних робіт. Pandas – це швидкий, потужний, гнучкий і простий у використанні інструмент аналізу та обробки даних з відкритим кодом, побудований на основі мови програмування Python. Pandas є корисним інструментом при роботі з табличними даними, що зберігаються в електронних таблицях або базах даних.
  • Ескіз
    Документ
    Методичні вказівки до лабораторної роботи "Основи роботи з бібліотекою NumPy"
    (2021) Коваленко, Світлана Миколаївна; Коваленко, Сергій Володимирович; Шматко, Олександр Віталійович
    Python, як і будь-яка мова, що інтерпретується, є повільнішою в порівнянні з мовами, що компілюються (С, С++, С#, Java тощо). NumPy (скорочення від numerical python, вимовляється ‘нам-пай’) – це бібліотека з відкритим вихідним кодом для мови програмування Python, що надає підтримку великих багатовимірних масивів та матриць з великою колекцією математичних функцій високого рівня для роботи з цими масивами. NumPy є основною бібліотекою для наукових обчислень на Python. Він надає високопродуктивний багатовимірний об’єкт масиву ndarray та інструменти для роботи з цими масивами. До того ж бібліотека NumPy входить до так званої екосистеми SciPy (скорочення від scientific python і вимовляється ‘сай-пай’), що являє собою набір бібліотек Python також з відкритим вихідним кодом, що спеціалізується на наукових обчисленнях. Багато з цих бібліотек важливі і для обробки даних. Разом вони складають набір інструментів для розрахунку та відображення даних. Серед бібліотек, що знаходяться в групі SciPy, є деякі, які будуть обговорюватися в поточному курсі: NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas.
  • Ескіз
    Документ
    Методичні вказівки до лабораторної роботи "Основи роботи в середовищі Jupyter Notebook"
    (2021) Коваленко, Світлана Миколаївна; Коваленко, Сергій Володимирович; Шматко, Олександр Віталійович
    Jupyter Notebook – неймовірно потужний інструмент для інтерактивної розробки та подання проектів в області наук про дані. Це зручний інструмент для створення аналітичних звітів, що дозволяє одночасно зберігати разом код, формули, зображення, коментарі, результати і графіки. Блокнот (notebook) представляє код і результат його виведення в єдиному документі, який об’єднує візуалізацію, розмічений текст, математичні рівняння та інші мультимедійні дані. Цей інтуїтивно зрозумілий робочий процес сприяє ітеративній і швидкій розробці, що робить ноутбуки все більш популярним вибором для подання даних і їх аналізу. Мета: отримати навички у встановленні, налаштуванні та основах роботи з Jupyter Notebook.
  • Ескіз
    Документ
    Про один з сервісів для створення сучасного особистого сайту
    (2016) Коваленко, Світлана Миколаївна; Цимбаліст, А. В.; Чала, О. І.
  • Ескіз
    Документ
    Розробка програмного забезпечення для прогнозування часових рядів
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2018) Котова, О. Г.; Коваленко, Сергій Володимирович; Коваленко, Світлана Миколаївна
  • Ескіз
    Документ
    Використання сучасних інформаційно-аналітичних систем при підготовці майбутніх економістів
    (2015) Мегель, Юрій Євгенович; Онегіна, В. М.; Коваленко, Світлана Миколаївна; Чалий, Ігор Вільович
  • Ескіз
    Документ
    Перший досвід викладання дисципліни "Інформатика" іноземною мовою
    (2015) Мегель, Юрій Євгенович; Міхнова, Олена Дмитрівна; Коваленко, Світлана Миколаївна; Чалий, Ігор Вільович; Яковенко, Д. М.; Чала, О. І.
  • Ескіз
    Документ
    Загальна постановка задачі оптимізації дискретних постачань ресурсу у випадку нерівномірного безперервного використання
    (ТОВ "Планета – Принт", 2015) Мегель, Юрій Євгенович; Чалий, Ігор Вільович; Коваленко, Світлана Миколаївна