-68d154c057cb0.png)
22 Вересня 2025
Київський академічний університет розпочинає навчальну програму у сфері Deep Tech, що інтегрує фундаментальні наукові знання з можливістю подальшого застосування технологічних інновацій на практиці. Освітня парадигма програми відображає сучасні тенденції конвергенції наукових дисциплін, де традиційні межі між інженерними, природничими та соціально-економічними науками стають все більш проникними, сприяючи формуванню в учасників системного розуміння технологічних процесів у глобальному контексті соціально-економічних та екологічних викликів.
Програма спрямована на створення освітнього середовища для обміну знаннями у сфері глибоких технологій, формуючи у учасників здатність до критичного аналізу, інноваційного мислення та системного підходу до розв'язання складних технологічних задач.
Особливістю програми є її спрямованість на широке коло учасників, зокрема: студенти, аспіранти, науковці, інженери, менеджери, консультанти з технологічних інновацій, засновники стартапів), а також фахівці державного сектору у сферах науково-технічної політики та технологічного розвитку. Така різноманітність учасників створює унікальне освітнє середовище для міждисциплінарного обміну досвідом та формування інноваційних команд, що дозволяє випускникам застосовувати здобуті компетенції у різноманітних сферах: від наукових досліджень з розробки інноваційних матеріалів до промислового впровадження технологій.
Програма безпосередньо співвідноситься із Цілями сталого розвитку ООН у сферах якісної освіти, інновацій та інфраструктури, відповідального споживання та кліматичних дій, формуючи нове покоління технологічних лідерів для вирішення найскладніших викликів людства, і реалізується за інституційної підтримки Європейського інституту інновацій та технологій в рамках освітньої ініціативи EIT Higher Education Institutions в межах проєкту Knowledge Rise.
(Machine Learning for Additive Manufacturing)
Курс забезпечує фундаментальні та практичні знання для ефективного застосування технологій штучного інтелекту та машинного навчання у процесах адитивного виробництва. Учасники опанують основи ШІ/МН, методології оптимізації процесів, технології прогнозного моделювання та системи контролю якості в адитивних виробничих системах. Курс забезпечує формування компетенцій у галузі інтелектуального управління технологічними процесами та інтеграції алгоритмічних рішень у сучасні виробничі середовища.
(Neural Networks Essentials)
Курс забезпечує фундаментальне розуміння принципів роботи нейромереж, їх архітектури та процессу навчання, а також розуміння основ фреймворку Pytorch. Слухачі ознайомляться з різними архітектурами нейромереж, підходами до їх тренування, а також зможуть самі створити і натренувати кілька найпростіших моделей.
(Basics of Advanced Materials Manufacturing)
Впродовж курсу слухачі можуть ознайомитися з фундаментальними науковими засадами, особливостями інженерного моделювання, екологічною етикою та бізнес-стратегіями. Автори курсу розробили методологію, що ґрунтується на концепції "склад-структура-технологія-властивості-застосування", забезпечуючи логічну послідовність від наукових основ до інженерної практики. Навчання інтегрує принципи Life Cycle Assessment та циркулярної економіки, формуючи системне розуміння матеріалознавства у контексті сталого розвитку та екологічної відповідальності.
(Engineering Foundations for Green Hydrogen Integration in Gas Pipeline Systems)
Курс уособлює структуровану навчальну програму з теоретичних та практичних аспектів імплементації водневих технологій у газотранспортну інфраструктуру. Застосовуючи міждисциплінарний підхід, автор систематизує знання про водневу економіку, фізико-хімічні властивості водню та пов'язані інженерні виклики, зокрема матеріальну сумісність, безпекові аспекти та регуляторні вимоги. Програма забезпечує повне розуміння принципів безпечної адаптації існуючої інфраструктури для водневих технологій.
(Fundamentals of Quantum and Nano Materials Science)
Курс забезпечує фундаментальне розуміння квантової природи світла та корпускулярно-хвильового дуалізму, принципу невизначеності Гейзенберга та основних квантових ефектів і обмежень. Слухачі ознайомляться з різними моделями атомів, закономірностями переходу від звичайних матеріалів до наноструктурованих систем, сучасними квантовими технологіями та принципами функціонування квантових комп'ютерів.
(Management for Deep Tech Startups)
Комплексний курс з теорії та практики управління високотехнологічними інноваційними проєктами інтегрує концепції стратегічного менеджменту з специфічними методологіями розвитку Deep Tech підприємництва, охоплюючи аспекти командоутворення, ризик-менеджменту та комерціалізації наукоємних технологій. Курс формує компетенції з трансформації фундаментальних досліджень у ринково орієнтовані технологічні рішення.
Умови участі:
Програма відкрита для всіх зацікавлених учасників незалежно від професійного досвіду або освітнього рівня, з урахуванням академічних вимог кожного курсу. Зареєстровані учасники отримують комплексний доступ до всіх навчальних ресурсів: інтерактивних лекційних матеріалів, актуальних наукових публікацій, практичних завдань та спеціалізованих ресурсів через освітню платформу EduPortal, а також можливість активної участі в онлайн-семінарах, персональних консультаціях з провідними викладачами та нетворкінг-заходах з іншими учасниками програми.
Ключові дати:
Реєстрація доступна за посиланням!
Освітня програма пропонує модель інтеграції академічної досконалості з практичними потребами сучасного технологічного середовища, створюючи платформу для формування нового покоління спеціалістів, здатних трансформувати фундаментальні наукові відкриття у стратегічно важливі технологічні рішення. Програма забезпечує унікальні можливості для професійного розвитку та міжнародної співпраці, сприяючи зміцненню позицій України у глобальному інноваційному просторі та формуванню технологічного суверенітету країни у стратегічно важливих сферах майбутнього.
