Програма: |
Компјутерски науки (2026/2027) |
Двојна диплома (Помеѓу Универзитетот на Југоисточна Европа (УЈИЕ), Република Северна Македонија и Универзитетот за применети науки во Офенбург (HSO), Германија) |
|
| Циклус на студии: | Втор циклус (Постдипломски) |
| Факултет: | Современи науки и технологии |
| Код на програмата: | CS-90 |
| Академска година: | 2023 / 2024 |
| Титула: | Магистер по компјутерски науки |
| ЕКТС: | 90 |
| Решение: |
Воведувањето на оваа студиска програма се заснова на стратешката академска соработка меѓуУниверзитетот на Југоисточна Европа (УЈИЕ), Северна Македонија, и Универзитетот за применети науки воОфенбург (HSO), Германија, формализирана преку Договор за соработка за двојна диплома. Програмата езаеднички развиена со цел да ги обедини академските предности, образовните ресурси, истражувачкитекапацитети и меѓународното искуство на двете институции, нудејќи им на студентите можност застекнување квалитетно образование во областа на компјутерските науки во меѓународна иинтердисциплинарна академска средина.Студиската програма одговара на зголемената побарувачка за високо квалификувани професионалци вообластите на компјутерските науки, софтверското инженерство, вештачката интелигенција, машинскотоучење, компјутерскиот вид, дистрибуираните системи, cloud computing и сродните области наинформациските и комуникациските технологии (ИКТ). Преку современа наставна програма, усогласена соевропските стандарди за високо образование и потребите на пазарот на трудот, програмата има за цел даим овозможи на студентите да стекнат напредни теоретски знаења, практични вештини, истражувачкикомпетенции и професионална експертиза неопходни за успешна кариера во индустријата,научноистражувачката дејност и академската сфера.Една од главните цели на програмата е унапредување на интернационализацијата и академскатамобилност, во согласност со принципите на Болоњскиот процес и Европскиот систем за трансфер иакумулација на кредити (ECTS). Во рамките на моделот на двојна диплома, студентите имаат можност дастудираат во двете партнерски институции, да стекнат меѓународно академско искуство и да ја користаткомплементарната експертиза на академскиот кадар на УЈИЕ и Универзитетот за применети науки воОфенбург. Оваа соработка поттикнува интеркултурно разбирање, академска размена и развој накомпетенции неопходни за професионално ангажирање во сè повеќе меѓусебно поврзана глобалнасредина.Во согласност со Договорот за соработка за двојна диплома, студентите запишани на програмата можат дасе стекнат со дипломи издадени од двете институции, под услов да ги исполнат академските барањазаеднички утврдени од партнерските универзитети. Стекнувањето на двојната диплома е условено соуспешно завршување на предвидениот период на мобилност, исполнување на барањата на наставнитепрограми на двете институции, како и изработка и одбрана на магистерски труд под заедничко менторствона академскиот кадар назначен од партнерските универзитети. Магистерскиот труд треба да биде напишани одбран на англиски јазик пред заедничка комисија за оценување, составена од претставници на дветеинституции, во согласност со важечките академски прописи и процедури на партнерските универзитети.Програмата придонесува и за зајакнување на научната соработка, заедничките истражувачки активности,мобилноста на академскиот кадар и соработката со индустриските партнери во Северна Македонија,Германија и поширокиот Европски простор за високо образование (EHEA). Дополнително, таа ги поддржувастратешките цели на двете институции во областа на интернационализацијата, образовната извонредност,иновациите и развојот на високо квалификувани ИКТ-професионалци способни да одговорат насовремените технолошки и општествени предизвици.Наставната програма е осмислена за да обезбеди усогласеност и споредливост со слични магистерскистудиски програми што ги нудат водечките европски високообразовни институции, истовременообезбедувајќи им на дипломираните студенти солидна основа за понатамошен академски развој прекудокторски студии и учество во меѓународни истражувачки и иновативни проекти. Преку образованието накомпетентни, иновативни и професионално одговорни кадри, програмата придонесува за развој наекономија заснована на знаење, дигитална трансформација на општеството и одржлив раст на ИКТ-секторотна национално, регионално и меѓународно ниво.
По завршувањето на студиите, кандидатите можат да работат како софтверски инженери, развивачи насистеми, специјалисти за вештачка интелигенција, научници за податоци, експерти за сајбер-безбедност илиистражувачи во академски и научноистражувачки институции. Тие можат да се вработат во компании одобласта на информатичката технологија, јавни институции, меѓународни организации и различнииндустриски сектори, како и да ги продолжат студиите на докторско ниво.
Знаење и разбирање
Поседува знаење и разбирање на областите од компјутерски науки и информациските архитектури, мрежниопштества и интернет култури, интернет и веб - технологии пропорционално проширено во споредба состудиите од втор циклус.Способност да се развијат и имплементираат оригинални и креативни идеи во средини каде што сепреклопуваат или во меѓусебно поврзани области на информатичката технологија. Способност за применана интердисциплинарни знаења и демонстрација на специјалистички компетенции во информатичкататехнологија.
Примена на знаењето и разбирањето
Способност за критичко, независно и креативно решавање на проблеми во нови, претходно не сретнатисредини или средини за кои нема претходно искуство во мултидисциплинарен контекст на реалнаорганизациска средина.Планирање, управување и евалуација на независно истражување во областа на компјутерските наукивреднувани од национални и меѓународни рецензирани публикации.Креативност и оригиналност во толкувањето на знаењата за е-технолошките процеси и соодветна употребана компјутерски базирани алатки и средини врз основа на дефинирани техники за истражување.
Способност за проценка
Способност за креативна интеграција и синтеза на знаење од повеќе области поврзани со компјутерскитенауки со користење компјутерски алатки и техники.Способност за справување со комплексни ситуации поврзани со процесите специфични за информацискатехнологија, за идентификација на соодветни специјализирани инстанци во областа на компјутерскитенауки и информатиката и за донесување издржани процени во ситуации во недостиг на комплетниинформации или податоци и врз основа на лични, социјални и етички принципи и одговорности поврзанисо примената на знаењето и разбирањето.
Комуникациски вештини
Способност за јасно и недвосмислено комуницирање на заклучоци, резултати, студии и знаење наспецијалисти од компјутерските науки со способност за прилагодување на стилот и формата на изразувањеза неспецијалисти.Компетентност за критички, независни и креативно аргументирани истражувања, евалуација наметодологии и предлагање и бранење нови хипотези.Способност за иницирање, водење и за преземање одговорност за индивидуи и групи во случаи во коикомуникациските, организациските и дигиталните компетенции се од суштинска важност.
Вештини на учење
Способност за идентификација на личните потреби и насоки за индивидуално и автономно дообразованиеи негово самостојно и автономно изведување во области на компјутерските науки.Способност за преземање одговорност за континуирано индивидуално учење во специјализирани и новиинформациски технологии.
Семестар 1
-
[CM362]
[5 ЕКТС]
Менаџмент на проекти
Предметот има за цел да ги развие знаењата и вештините на студентите за примена на современите принципи, методологии и техники за управување со проекти. Преку овој предмет, студентите ќе се оспособат за иницирање, планирање, реализација, следење, контрола и завршување на проекти, вклучувајќи управување со обемот, временските рокови, трошоците, ресурсите, квалитетот и ризиците. Посебно внимание се посветува на ефективната комуникација, лидерството, управувањето со засегнатите страни и примената на практики што придонесуваат за успешно реализирање на проектите.
-
[CM353]
[5 ЕКТС]
Софтверски архитектури
Предметот ги опфаќа основните принципи, стилови и обрасци за проектирање на архитектурата на софтверските системи, вклучувајќи ги атрибутите на квалитет, архитектурните компромиси, документацијата и оценувањето на архитектурата. Студентите се запознаваат со дизајнот управуван од домен, модуларноста, микросервисите, cloud-native архитектурите и дистрибуираните системи, како и со механизмите за интеграција, безбедност, отпорност и распоредување на системите во продукциска средина. Преку анализа на барања, развој на прототипови и практични проекти, студентите стекнуваат вештини за проектирање, документирање и оценување на софтверски архитектури, земајќи ги предвид потребите на засегнатите страни, техничките ограничувања, ризиците и барањата на сложените системи.
-
[CM351]
[5 ЕКТС]
Напредно програмирање
Темите опфатени во овој предмет вклучуваат напредни функции, функции од повисок ред, ламбда функции, модуларно програмирање, организација на код, регуларни изрази, итератори, генератори, декоратори, менаџери на контекст, ракување со исклучоци, обработка на датотеки, серијализација, автоматско тестирање, дебагирање, евидентирање и квалитет на код. Предметот, исто така, опфаќа принципи на дизајн на софтвер, избрани шеми на дизајн, поврзување со бази на податоци, развој на API, повеќенишки, мултипроцесирање, корутини, асинхроно програмирање, управување со зависности, контрола на верзии, документација и структурирање на проекти. Курсот завршува со практичен проект во кој студентите применуваат напредни програмски концепти за дизајнирање, имплементација, тестирање и презентирање на комплетно софтверско решение.
-
[CM306]
[5 ЕКТС]
Развој на софтвер управуван од модел
Предметот го опфаќа развојот на софтвер воден од модели (MDSD), вклучувајќи ги основните концепти на моделирањето, метамоделите, архитектурата водена од модели, UML и OCL, како и дизајнирањето и имплементацијата на домен-специфични јазици (DSL). Преку употреба на технологии и алатки како EMF/Ecore, Xtext, Sirius/GMF, ATL, QVT, Xtend и Acceleo, студентите стекнуваат теоретски знаења и практични вештини за креирање модели, нивна трансформација и валидација, автоматско генерирање код, како и еволуција и миграција на модели. Предметот вклучува и современи теми, како што се low-code/no-code платформи и моделирање и генерирање со помош на вештачка интелигенција. Наставата се реализира преку практични работилници, тимска работа, дискусии, предлагање идеи и решавање проблеми, во безбедна и инклузивна средина што поттикнува активно учество, комуникација, заедничко истражување и рамноправно донесување одлуки.
-
[CM307]
[5 ЕКТС]
Паралелно пресметување
Предметот ги опфаќа основните и напредните принципи на паралелното пресметување, архитектурите на паралелните компјутери, анализата на перформансите и скалабилноста, како и дизајнот и оптимизацијата на паралелните алгоритми. Студентите се запознаваат со програмирање со заедничка меморија преку OpenMP, програмирање со распределена меморија преку MPI и GPU пресметување со користење на CUDA, развивајќи практични вештини за синхронизација, комуникација меѓу процесите, балансирање на оптоварувањето и оптимизација на перформансите. Предметот ја опфаќа и примената на паралелното пресметување во вештачката интелигенција и науката за податоци, како и современите теми поврзани со високоперформансното пресметување во облак, хетерогените системи, Edge и Fog computing, exascale системите и основите на квантното пресметување.
-
[5 ЕКТС]
Изборен предмет
- [EM736] Вградени и индустриски мрежи
- [EM737] Вештачка интелигенција
- [EM738] Облачни инфраструктури и технологии
- [EM739] Контејнеризирани архитектури
- [EM740] Интеракција човек–компјутер
- [EM741] Веб-услуги и апликации
- [EM742] Напредни алгоритми и структури на податоци
- [EM743] Тестирање на употребливоста
- [EM744] Инженерство на барања
- [EM745] Компјутерска безбедност
- [EM746] Формални методи во компјутерските науки
- [EM747] Тестирање на софтвер и обезбедување квалитет
Семестар 2
-
[CM354]
[5 ЕКТС]
Компјутерски вид
Предметот има за цел да им обезбеди на студентите теоретски и практични знаења за методите и алгоритмите за анализа и интерпретација на дигитални слики. Предметот опфаќа детекција и опишување на карактеристиките на сликите, нивни трансформации и совпаѓање, анализа на движењето и визуелна одометрија, како и примена на методи за машинско учење и длабоко учење за класификација, детекција и сегментација на објекти. Студентите ќе се оспособат и за користење современи алатки и технологии, како MATLAB, Python, Keras и TensorFlow, за практична имплементација и тестирање на алгоритми за компјутерски вид.
-
[CM355]
[5 ЕКТС]
Современи методи на машинско учење и нивна примена
Предметот има за цел да им обезбеди на студентите знаења за најсовремените алгоритми и методи на машинско учење (SOTA) и нивната примена во различни области на вештачката интелигенција. Предметот опфаќа методи за генерирање слики, дифузиски модели, 3D реконструкција на сцени, мултимодално учење, големи јазични модели (LLM) и обработка на природен јазик (NLP). Студентите ќе развијат и практични вештини за имплементација и евалуација на модели со користење на PyTorch, како и за критичка анализа на научната литература, спроведување експерименти и презентирање на истражувачките резултати.
-
[CM356]
[5 ЕКТС]
Компилатори и јазични технологии
Предметот претставува вовед во основните принципи и техники на дизајнирање и имплементација на компајлери. Студентите ќе се запознаат со начинот на функционирање на компајлерите и интерпретаторите, разликите меѓу нив, како и со стратегиите за компајлирање однапред (AOT) и компајлирање при извршување (JIT). Содржините опфаќаат променливи, аритметички изрази, системи на типови, семантика на програмските јазици, лексичка анализа и синтаксичка анализа, со цел студентите да разберат како програмите се анализираат и трансформираат во процесот на компајлирање. Предметот ги опфаќа и основите на програмирањето на ниско ниво преку MIPS асемблер и WebAssembly, како и контролните структури, организацијата на меморијата, функциите, конвенциите за повикување и концептите на објектно- ориентираното програмирање. Напредните теми вклучуваат оптимизација на кодот, распределба на регистри, анализа на живоста на променливите и техники за управување со меморијата, како што е автоматското собирање на неискористената меморија (garbage collection). Преку практични вежби и имплементација на основни компоненти од процесот на компајлирање, студентите ќе ги развијат потребните вештини за анализа, трансформација и оптимизација на програми и ќе стекнат подлабоко разбирање за начинот на кој програмските јазици се преведуваат во извршлив код.
-
[CM357]
[5 ЕКТС]
Тимски проект
Предметот има за цел да ги развие вештините на студентите за планирање, дизајнирање и реализација на практични проекти во областа на софтверското инженерство и вештачката интелигенција. Студентите ќе работат на идентификување реални проблеми, анализа на барањата, дизајнирање на системската архитектура, развој и интеграција на софтверски компоненти, како и примена на Agile методологии и DevOps практики. Предметот посветува посебно внимание на тимската соработка, тестирањето, евалуацијата и техничката документација, како и на професионалното презентирање на резултатите од проектот.
-
[5 ЕКТС]
Изборен предмет
- [EM736] Вградени и индустриски мрежи
- [EM737] Вештачка интелигенција
- [EM738] Облачни инфраструктури и технологии
- [EM739] Контејнеризирани архитектури
- [EM740] Интеракција човек–компјутер
- [EM741] Веб-услуги и апликации
- [EM742] Напредни алгоритми и структури на податоци
- [EM743] Тестирање на употребливоста
- [EM744] Инженерство на барања
- [EM745] Компјутерска безбедност
- [EM746] Формални методи во компјутерските науки
- [EM747] Тестирање на софтвер и обезбедување квалитет
-
[5 ЕКТС]
Изборен предмет
- [EM736] Вградени и индустриски мрежи
- [EM737] Вештачка интелигенција
- [EM738] Облачни инфраструктури и технологии
- [EM739] Контејнеризирани архитектури
- [EM740] Интеракција човек–компјутер
- [EM741] Веб-услуги и апликации
- [EM742] Напредни алгоритми и структури на податоци
- [EM743] Тестирање на употребливоста
- [EM744] Инженерство на барања
- [EM745] Компјутерска безбедност
- [EM746] Формални методи во компјутерските науки
- [EM747] Тестирање на софтвер и обезбедување квалитет
Семестар 3
-
[CST-MA-THESIS]
[30 ЕКТС]
Магистерска теза
Целите на магистерскиот труд се: Развивање на истражувачки вештини: Покажува дека студентот може да формулира истражувачки проблем, да дизајнира методологија, да собира и анализира податоци, како и да ги интерпретира резултатите. Придонес кон знаењето: Треба да обезбеди нови сознанија, наоди или подлабоко разбирање на одредена тема во соодветната област. Примена на теоретско знаење: Ги поврзува академските теории и концепти изучени во текот на студиите со реални или теоретски истражувачки проблеми. Покажување критичко размислување: Студентот треба критички да ја оценува литературата, методите и наодите, а не само да ги опишува. Подготовка за професионална или академска кариера: Развива компетенции корисни за понатамошни истражувања (докторски студии) или напредна професионална пракса. Накратко, магистерскиот труд е истовремено процес на учење и научен продукт што ја докажува подготвеноста на студентот за самостојна работа на напредно академско ниво. Понатаму, активноста има за цел да ги подобри истражувачките техники и стилот на пишување на магистерскиот труд, при што строго се почитуваат принципите на академски интегритет и се избегнува користење на неовластени средства, како што се плагијат и повреда на авторски права, кои се забранети со Статутот на УЈИЕ.