Наукові напрями
Науковими напрямами кафедри є:
- Використання алгоритмів навчання з підкріпленням
- Глибоке навчання
- Математичне моделювання із застосуванням інтелектуального аналізу даних
- Нейронні мережі, у т.ч. нечіткі нейронні мережі
- Структурно-параметричний синтез гібридних нейронних мереж
- Аналіз даних
- Дослідження операцій
- Моделювання складних систем
- Оптимальне керування
- Системи прогнозування
- Системи підтримки прийняття рішення
- Системний аналіз
- Теорія інформації і кодування
- Використання темпоральних згорткових нейронних мереж в системах прогнозування
- Дослідження завантаженості мережевих елементів
- Класифікація хмар на зображеннях за допомогою глибоких нейронних мереж
- Методи створення сегментаційних масок зображень
- Нейромережевий вибір найкращої моделі прогнозування
- Обробка зображень та відео
- Модель впливу макроекономічних факторів
- Модель впливу фінансового левериджу
- Модель оцінювання очікуваних кредитних збитків
- Розв’язання задачі заповнення пропусків даних альтернативними методами
- Розпізнавання мови з використанням спектрограм та глибинного навчання
- Глобальна безпека
- Екологічна безпека
- Дослідження конфліктів
- Оцінювання довкіллєвої сталості
- Сталий розвиток
Наукові досягнення кафедри відображені в численних публікаціях (монографії, підручники, авторські свідоцтва, патенти тощо).