Архітектура комп’ютерів 3. Мікропроцесорні системи. Частина 2. Програмування для мікроконтролерів STM32. Теорія та практикум

Навчальний посібник містить теоретичний матеріал та комплекс лабораторних робіт для навчального курсу «Архітектура комп’ютерів 3. Мікропроцесорні системи» для студентів, що навчаються за освітньою програмою другого (бакалаврського) освітнього рівня «Комп’ютерна інженерія» за спеціальністю 123 «Комп’ютерна інженерія». Навчальний посібник буде також корисний для вивчення дисциплін в галузі розроблення вбудованих систем та програмування мікроконтролерів для технологій Інтернету речей. Навчальний посібник призначений для отримання знань і навиків по розробленню програмно-апаратного забезпечення на мікроконтролерах STM32 CORTEX-М4.The study guide contains theoretical material and a complex of laboratory works for the educational course "Computer Architecture 3. Microprocessor Systems" for students studying in the educational program of the second (bachelor's) educational level "Computer Engineering" in the specialty 123 "Computer Engineering ". The tutorial will also be useful for learning the disciplines of embedded systems development and microcontroller programming for Internet of Things technologies. The training manual is intended for acquiring knowledge and skills in the development of software and hardware on STM32 CORTEX-M4 microcontrollers

Машинне навчання. Комп’ютерний практикум

Навчальний посібник розроблено для ознайомлення студентів з технологіями програмування Python для машинного навчання. Метою комп’ютерного практикуму є забезпечення практичних навиків з машинного навчання на наборах даних за допомогою мови програмування Python. Навчальний посібник складається зі вступу та 3 розділів, кожен з яких присвячено окремому комп’ютерному практикуму. Розглянуто задачі кластеризації та класифікації даних, створення прогнозних моделей машинного навчання за допомогою нейронних мереж та дерев рішень. Для кожного комп’ютерного практикуму наведено інструкції, теоретичну інформацію, питання для самоперевірки та список рекомендованої літератури. Навчальне видання призначене для студентів, які навчаються за спеціальністю 121 «Інженерія програмного забезпечення», освітня програма «Інженерія програмного забезпечення мультимедійних та інформаційно-пошукових систем» факультету прикладної математики КПІ ім. Ігоря Сікорського.This tutorial is developed for acquaint students with Python programming technologies for machine learning. The purpose of the tutorial is to provide practical machine learning skills on datasets using the Python programming language. The tutorial includes the introduction and 3 sections devoted to a certain computer workshop. The problems of clustering and classification of data, creation of predictive models of machine learning with the help of neural networks and decision trees are considered. There are instructions, theoretical information, questions for self-assessment and a list of recommended literature are given as well. The tutorial is aimed at students of the speciality 121 “Software Engineering”, educational program “Software Engineering of Multimedia and Information Retrieval Systems” of the Faculty of Applied Mathematics of Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute

Машинне навчання: комп’ютерний практикум

Навчальний посібник розроблено для ознайомлення студентів з технологіями програмування Python для машинного навчання. Метою комп’ютерного практикуму є забезпечення практичних навиків з машинного навчання на наборах даних за допомогою мови програмування Python. Навчальний посібник складається зі вступу та 3 розділів, кожен з яких присвячено окремому комп’ютерному практикуму. Розглянуто задачі кластеризації та класифікації даних, створення прогнозних моделей машинного навчання за допомогою нейронних мереж та дерев рішень. Для кожного комп’ютерного практикуму наведено інструкції, теоретичну інформацію, питання для самоперевірки та список рекомендованої літератури. Навчальне видання призначене для студентів, які навчаються за спеціальністю 121 «Інженерія програмного забезпечення», освітня програма «Інженерія програмного забезпечення мультимедійних та інформаційно-пошукових систем» факультету прикладної математики КПІ ім. Ігоря Сікорського.This tutorial is developed for acquaint students with Python programming technologies for machine learning. The purpose of the tutorial is to provide practical machine learning skills on datasets using the Python programming language. The tutorial includes the introduction and 3 sections devoted to a certain computer workshop. The problems of clustering and classification of data, creation of predictive models of machine learning with the help of neural networks and decision trees are considered. There are instructions, theoretical information, questions for self-assessment and a list of recommended literature are given as well. The tutorial is aimed at students of the speciality 121 “Software Engineering”, educational program “Software Engineering of Multimedia and Information Retrieval Systems” of the Faculty of Applied Mathematics of Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute

Програмування пристроїв Інтернету речей: лабораторний практикум

Навчальний посібник розроблено для ознайомлення студентів з теоретичними відомостями та практичними прийомами програмування пристроїв Інтернету речей в середовищі моделювання СРТ, аналізу їх трафіку та вимогами до виконаних лабораторних робіт. Навчальний посібник складається зі вступу та 3 розділів, кожен з яких присвячено певній лабораторній роботі. Для кожної лабораторної роботи наведено мету роботи, завдання, теоретичну інформацію та методичні вказівки щодо її виконання, також наведено питання для самоперевірки та список рекомендованої літератури. Навчальне видання призначене для студентів, які навчаються за спеціальністю 121 Інженерія програмного забезпечення, спеціалізацією «Програмне забезпечення комп’ютерних та інформаційно-пошукових систем» факультету прикладної математики КПІ ім. Ігоря Сікорського.This tutorial is developed for familiarizing students with the theoretical matter and practical methods of programming of Internet of Things devices in CPT simulation environment, analysis of their traffic as well as the requirements to the laboratory tasks fulfilment. The tutorial includes the introduction and 3 sections devoted to a certain laboratory task. There are a work objective, a description of the task, theoretical information, and methodological instructions for every laboratory tasks; questions for self-assessment and a list of recommended literature are given as well. The tutorial is aimed at students of the speciality 121 “Software Engineering”, specialization “Software of Computer and Information Retrieval Systems” of the Faculty of Applied Mathematics of Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute

A tool-mediated cognitive apprenticeship approach for a computer engineering course

Teaching database engineers involves a variety of learning activities. A strong focus is on practical problems that go beyond the acquisition of knowledge. Skills and experience are equally important. We propose a virtual apprenticeship model for the knowledge- and skillsoriented Web-based education of database students. We adapt the classical cognitive apprenticeship theory to the Web context utilising scaffolding and activity theory. The choice of educational media and the forms of student interaction with the media are central success criteria