 | Кафедра прикладної радіоелектроніки |
[RE-354] AI-агенти для наукової діяльності
Робоча програма навчальної дисципліни (Силабус)
Реквізити навчальної дисципліни
| Рівень вищої освіти | Третій (освітньо-науковий) |
| Галузь знань | G - Інженерія, виробництво та будівництво |
| Спеціальність | G5 - Електроніка, електронні комунікації, приладобудування та радіотехніка |
| Освітня програма | Всі ОП |
| Статус дисципліни | Вибіркова (Ф-каталог) |
| Форма здобуття вищої освіти | Очна |
| Рік підготовки, семестр | Доступно для вибору починаючи з 2-го курсу, осінній семестр |
| Обсяг дисципліни | 5 кред. (Лекц. 30 год, Практ. 14 год, Лаб. год, СРС. 106 год ) |
| Семестровий контроль/контрольні заходи | Екзамен |
| Розклад занять | https://schedule.kpi.ua |
| Мова викладання | Українська |
| Інформація про керівника курсу / викладачів | Лекц.: Мосійчук В. С., Практ.: Мосійчук В. С., СРС.: Мосійчук В. С. |
| Розміщення курсу |
Програма навчальної дисципліни
1. Опис навчальної дисципліни, її мета, предмет вивчання та результати навчання
Дисципліна присвячена використанню сучасних технологій штучного інтелекту та AI-агентів у науковій діяльності. У межах курсу розглядаються: основи штучного інтелекту та його роль у наукових дослідженнях; сучасні ШІ-інструменти для дослідників; застосування генеративного ШІ для створення наукових текстів, презентацій і візуалізацій; автоматизація дослідницьких процесів; обробка та візуалізація наукових даних із використанням ШІ; концепція, архітектура та принципи роботи AI-агентів; створення персональних ШІ-агентів для збору, моніторингу та аналізу інформації; генерація наукових ідей і гіпотез за допомогою ШІ; етичні аспекти використання штучного інтелекту в науці.
Штучний інтелект швидко змінює підходи до проведення наукових досліджень – від пошуку літератури до написання статей і аналізу даних. AI-агенти дозволяють автоматизувати значну частину рутинної роботи дослідника, підвищити продуктивність та зосередитися на творчих і аналітичних завданнях. Опанування таких інструментів стає важливою складовою сучасної академічної та професійної компетентності
Набуті компетентності можуть застосовуватися для: підготовки наукових робіт, підготовки проектів для отримання фінансування; проведення досліджень у суміжних галузях знань; автоматизації пошуку та аналізу наукових джерел; створення презентацій, звітів і наукових публікацій; організації персонального дослідницького середовища з використанням AI-агентів; підвищення ефективності навчальної, наукової та професійної діяльності.
2. Пререквізити та постреквізити дисципліни (місце в структурно-логічній схемі навчання за відповідною освітньою програмою)
Немає
3. Зміст навчальної дисципліни
Розділ 1. Автоматизація відстеження та пошуку інформації
Тема 1.1 Пошук науковихк заходів
Тема 1.2 Розширення пошуку наукових джерел
Тема 1.3 Відстеження наукових можливостей
Тема 1.4 Створення ботів для нотифікацій
Розділ 2. Робота з науковими текстами та редагування
Тема 2.1 Основи LaTeX
Тема 2.2 Контроль версій та сумісна розота з співавторами
Тема 2.3 Пошук та виправлення помилок з агентами
Тема 2.4 Покращення стилю та редагування тексту з агентами
Розділ 3. Моделювання та аналіз даних в наукових проєктах
Тема 3.1 Підготовка та первинний аналіз наукових даних
Тема 3.2 Розвідувальний аналіз і візуалізація даних
Тема 3.3 Вибір методів статистичного аналізу
Тема 3.4 Побудова та перевірка моделей
Тема 3.5 Інтерпретація, відтворюваність та представлення результатів
4. Навчальні матеріали та ресурси
Рекомендована література
I. Допоміжна
- UNESCO. Guidance for Generative AI in Education and Research. - https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386693
- The Turing Way Community, & Scriberia. (2024). The Turing Way: A Handbook for Reproducible, Ethical and Collaborative Research: Shared under CC-BY 4.0 for reuse. Zenodo. 10.5281/ZENODO.3332807
- Hugging Face. AI Agents Course. - https://huggingface.co/learn/agents-course/en/
- Model Context Protocol Specification. - https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-06-18
II. Інформаційні ресурси
- Make.com [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://make.com
- Семантичний пошук та аналіз пов’язаних праць. – https://www.semanticscholar.org/
- Zotero. - https://www.zotero.org/support/quick_start_guide
Навчальний контент
5. Методика опанування навчальної дисципліни (освітнього компонента)
6. Самостійна робота здобувача
У навчальному курсі передбачено 7 практичних занять, за якими передбачено виконання завдань аспірантами за власною тематикою дослідження.
Політика та контроль
7. Політика навчальної дисципліни (освітнього компонента)
Правила відвідування занять (як лекцій, так і практичних)
Відвідування занять не є ов'язковим за умови вчасного виконання навчальної програми та завдань СРС. Матеріали лекцій, практик з відео розміщуються на LMS/навчальній спільноті.
Захист індивідуальних завдань
В межах самостійної роботи студенти виконують завдання за матеріалами лекцій. За результатами перевірки слухачі курсу отримують коментарі від викладача та оцінку.
Заохочувальні та штрафних балів та політика щодо академічної доброчесності
Найбільш активні студенти та студенти, які виконують окремі завдання зразково можуть отримати до 10 балів до семестрового рейтингу.
Штрафні бали застосовуються у разі видавання чужої роботи за свою з обов'язковим подапльшим її переопрацюванням.
Політика дедлайнів та перескладань
У разі пропуску кінцевих термінів здачі завдань для слухачів курсу зменшується максильний бал по завданням від 10 до 40 %.
8. Види контролю та рейтингова система оцінювання результатів навчання (РСО)
Рейтингова система оцінювання результатів навчання
- Лекції - 30 год; (МКР х 30 балів)
- СРС (7 завд х 5 балів)
- Пратичні роботи - 14 год; (7 прк х 5 балів)
- Екзамен (40 %)
Таблиця відповідності рейтингових балів оцінкам за університетською шкалою
| Кількість балів | Оцінка |
|---|---|
| 100-95 | Відмінно |
| 94-85 | Дуже добре |
| 84-75 | Добре |
| 74-65 | Задовільно |
| 64-60 | Достатньо |
| Менше 60 | Незадовільно |
| Не виконані умови допуску | Не допущено |
9. Додаткова інформація з дисципліни (освітнього компонента)
Опис матеріально-технічного та інформаційного забезпечення дисципліни
Робочу програму навчальної дисципліни (силабус):
Складено
Мосійчук В. С.;
Ухвалено кафедрою ПРЕ (протокол № 06/2026 від 2026-06-23 )
Погоджено методичною комісією факультету/ННІ (протокол № 06/2026 від 2026-06-24 )