Основи мережевих технологій

Мета вивчення дисципліни: забезпечити надання здобувачам загальних та спеціальних компетенцій з сучасних професійних інформаційно-комунікативних технологій; презентувати теорію та практику стратегічної інтеграції передового інструментарію дистанційної асинхронної командної розробки з використанням хмарних платформ документообігу та систем штучного інтелекту (AI, – з англ. Artificial intelligence) бізнес-рівня до освітнього процесу та професійної інформаційної та журналістської діяльності. Сформувати впевнені навички використання найсучаснішого цифрового інструментарію з урахуванням ліцензійних умов, передати вміння оцінювати можливості застосування новітніх інформаційно-комунікаційних технологій у професійній діяльності, а також впевнено застосовувати генеративний AI до створення високоякісного контенту та продуктивної командної комунікації.
Практичне значення та використання отриманих знань: формування сталих навичок командної дистанційної асинхронної проєктної діяльності в умовах жорстких дедлайнів за допомогою гнучких методологій з проєктної діяльності. Отримання досвіду професійного використання передових інструментів від Google, Miro, Adobe, Microsoft, Autodesk, NASA, а також Генеративного AI до оптимізації професійних процесів, створення, перевірки та редагування контенту (Business Writing) та ефективного ведення командної проєктної розробки.
Тематика та види навчальних занять
Для денної форми здобуття освіти.
Лекційні заняття
Лекція 1. “Архітектурні парадигми комунікаційних систем: Принцип Клієнт-Сервер та нова універсальність мереж у контексті хмарних платформ. Багаторівнева декомпозиція: Еталонна модель OSI та стек протоколів TCP/IP як основа мережевої взаємодії”.
Лекція 2. “Рівень каналу передачі даних: Кадрування (Фреймінг), контроль помилок та механізми множинного доступу до середовища. Ієрархічні системи адресації: Протокол IP (IPv4/IPv6) та Динамічна система доменних імен (DNS)”.
Лекція 3. “Бездротові мережі та мобільність: Стандарти Wi-Fi (802.11), LTE та 5G у системах мобільного доступу. Програмно-визначені мережі (SDN) та NFV: Стратегії дезагрегації та віртуалізації мережевих функцій (NFV)”.
Лекція 4. “Кібербезпека транспортної інфраструктури: Класифікація загроз, вразливостей та принципів ешелонованого захисту. Методи криптографічного захисту: Застосування симетричних та асиметричних алгоритмів шифрування у мережевих протоколах.”.
Лекція 5. “Протоколи транспортного рівня: Надійний байтовий потік TCP та дейтаграмний сервіс UDP. Проблеми надійності в гетерогенних мережах. Служби підтримки мережі: Протоколи DHCP, SNMP та їх роль у автоматизованому конфігуруванні та управлінні”.
Лекція 6. “Інтернет речей (IoT) та сенсорні мережі: Архітектурні моделі та інтеграція з хмарними платформами. Вплив Генеративного ШІ на мережеву інфраструктуру: Хмарна трансформація та прогнозування трафіку на основі AI”.
Лекція 7. “ Методологія AI-Driven розробки: Генерація вебкоду за допомогою LLM (Prompt Engineering) та цикл "prompt-copy-save-deploy”.
Лекція 8. “ Семантична організація контенту: Формування структури HTML-документа та використання тегів для розмітки. Каскадні таблиці стилів (CSS): Управління візуальним представленням, стилями та рекомендації ШІ щодо типографіки та кольорових схем”.
Лекція 9. “Адаптивний вебдизайн (Responsive Design): Реалізація гнучкого макетування за допомогою Flexbox, згенерованого ChatGPT”.
Лекція 10. “Комплексне макетування: Використання CSS Grid для побудови двовимірних макетів (Article Page) та адаптації під малі екрани”.
Лекція 11. “Інтерактивні елементи: Додавання динамічної поведінки за допомогою JavaScript, згенерованого ШІ, та маніпуляції з DOM. Веб-форми та збір даних: Генерація HTML-форм за допомогою ШІ та їх інтеграція з сервісами для обробки інформації”.
Лекція 12. “Візуалізація даних: Агрегація та перетворення табличних даних (Excel) у формат JSON за допомогою Generative AI. Динамічна обробка даних: Створення функцій пошуку, сортування та фільтрації (Course Catalog) за допомогою JavaScript від ChatGPT”.
Лекція 13. “ Мультимедійний контент: Генерація зображень за допомогою DALL-E та оптимізація зображень (thumbnails, captions)”.
Лекція 14. “Модульність та повторне використання: Створення галерей, списків та акордеонів; переваги використання CSS фреймворків (Bootstrap). Просунутий контент: Використання ChatGPT для генерації та стилістичного редагування експертних статей у власному стилі (Rewriting post text)”.
Лекція 15. “Організація та навігація: Створення навігаційних панелей, посилань та управління внутрішньою архітектурою багатосторінкового сайту. Життєвий цикл вебсайту: Процедури деплою та тестування на сумісність та доступність”.
Практичні заняття
Практичне заняття №1. “ Налаштування робочого середовища, створення та розгортання інформаційного web-ресурсу”.
Мета заняття: Виконання циклу prompt-copy-save-deploy. Створення та розгортання першої веб сторінки за допомогою LLM. Робота з HOST/DNS/HTML/CSS.
Практичне заняття №2. “Персоналізація ресурса: структура, типографіка, кольорові схеми”.
Мета заняття: Практика створення персоналізації інформаційного ресурсу на основі заданого бренд бука.
Практичне заняття №3. “Нова сторінка інформаційного ресурсу: додавання продуманої структури та навігації у проєкт”.
Мета заняття: Практика по сучасним системам моделювання, візуалізації та контролю інформаційних web-ресурсів.
Практичне заняття №4. “Інформаційно-освітній онлайн-журнал: публікація постів за допомогою акордеонів”.
Мета заняття: Створення сторінки онлайн-журналу. Використання елементів <summary> та <details> для реалізації акордеонів
Практичне заняття №5. “ Робота з контентом до мережевого інформаційного ресурсу, згенерованим AI (AI Content)”.
Мета заняття: Використання LLM як помічників для генерації та редагування експертного тексту до ресурсу. Оптимізація контенту тегами HTML.
Практичне заняття №6. “Сторінка реєстрації та верифікації: генерація форм та елементів введення даних”.
Мета заняття: Створення веб-форм, що включають текстові поля, прапорці, перемикачі та списки. Налаштування форми для відправлення даних на обробку.
Практичне заняття №7. “ Сторінка рецепта: робота з маркованими та нумерованими списками”.
Мета заняття: Створення упорядкованих (<ol>) та невпорядкованих (<ul>) списків. Налаштування стилів та нумерації.
Практичне заняття №8. “ Фотогалерея: технології Flexbox та інтерактивний оверлей”.
Мета заняття: Верстка галереї з використанням Flexbox. Налаштування інтерактивних елементів (lightbox overlay) для відображення зображень.
Практичне заняття №9. “ Портфоліо: створення UI-картки та адаптивний макет”.
Мета заняття: Створення портфоліо з картками (UI cards). Застосування тіней та округлення кутів. Забезпечення чутливості до розміру екрана користувацького пристрою перегляду.
Практичне заняття №10. “ Сторінка статті: CSS Grid та особливості адаптації під малі екрани”.
Мета заняття: Використання CSS Grid для складного макетування сторінки з бічною панеллю. Адаптація макету за допомогою медіа-запитів для смартфонів.
Практичне заняття №11. “Каталог курсів: інтерактивне відображення даних (JSON)”.
Мета заняття: Створення сторінки, яка завантажує та відображає дані з JSON-файлу. Впровадження функцій пошуку, сортування та фільтрації даних.
Практичне заняття №12. “ Основи GEO-оптимізації: підготовка контенту для цитування AI”.
Мета заняття: Практична робота зі структурою контенту: впровадження чіткої ієрархії H1/H2, формування розділів FAQ та маркованих списків для AІ
Практичне заняття №13. “Аналіз доступності інформаційного ресурсу та стратегія «Графа Довіри»”.
Мета заняття:
Практичне заняття №14. “Приклади обробки інформаційного ресурсу за правилами UI/UX дизайну”.
Мета заняття: ознайомлення зі стратегіями та підходами до впровадження інформаційних ресурсів з урахуванням користувацького досвіду.
Практичне заняття №15. “Фаза “delivery” у аиконанні курсової роботи”.
Мета заняття: Презентація та захист проєкту, що інтегрує навички веб-розробки, створення структурованого контенту та застосування GEO-стратегії.

Пояснення щодо використання Google Gemini та Microsoft Copilot у лекційних та лабораторних заняттях.
Використання Google Gemini та Microsoft Copilot (доступних здобувачам LLM) як навчального асистента та експерта з цифрових технологій інтегровано практично у кожне заняття курсу. Це дозволяє студентам-гуманітаріям, які не мають глибокого технічного досвіду, отримувати швидку допомогу: як Асистент: Gemini перевіряє синтаксис коду, знаходить помилки в налаштуваннях, надає посилання на ресурси або Microsoft Copilot виконує рутинні завдання (наприклад, генерація коду та схем), що підвищує продуктивність навчання; як Експерт: AI надає глибокі пояснення складних концепцій, генерує навчальні сценарії, моделює результати складних запитів або порівнює переваги/недоліки різних інструментів у використанні в курсі лекцій, сприяючи поглибленню знань здобувачів.
Використання LLM в освітньому процесі відповідає сучасним трендам в інженерії інформаційних систем, де LLM активно використовуються для підтримки концептуалізації, проектування та розробки таких систем.
Для заочної форми здобуття освіти
Лекційні заняття
Лекція 1. “Архітектурні парадигми комунікаційних систем: Принцип Клієнт-Сервер та нова універсальність мереж у контексті хмарних платформ. Багаторівнева декомпозиція: Еталонна модель OSI та стек протоколів TCP/IP як основа мережевої взаємодії”.
Лекція 2. “ Методологія AI-Driven розробки: Генерація вебкоду за допомогою LLM (Prompt Engineering) та цикл "prompt-copy-save-deploy”.
Практичні заняття
Практичне заняття №1. “ Налаштування робочого середовища, створення та розгортання інформаційного web-ресурсу”.
Мета заняття: Виконання циклу prompt-copy-save-deploy. Створення та розгортання першої веб сторінки за допомогою LLM. Робота з HOST/DNS/HTML/CSS.
Консультації .
Консультації за питаннями курсу та активностях здобувачів на курсі здійснюються впродовж семестру згідно встановленого розкладу, та додатково у рамках встановленої на курсі методології командного спілкування та проектної комунікації у цифровому інструментарії по запитах команди та індивідуальним запитам здобувачів.

 
Індивідуальна робота
Головною метою виконання курсової роботи є закріплення та поширення теоретичних знань і компетенцій до розробки інформаційних систем та інформаційного продуктового дизайну за сучасними методологіями з дистанційного асинхронного командного виконання, отримання фундаментальних знань з використання сучасних програмно-апаратних комплексів цифрової комунікації як зовнішніх вендорів так і лабораторії iXTF Labs.
Здобувачі отримують технічне завдання до КР на першому заняті в семестрі у системі цифрової дистанційної підтримки освітнього процесу. Всі фази виконання та захисту КР проходять виключно у цифровому просторі, який організований до виконання КР.
Курсова робота містить звіт у формі пояснювальної записки, графічну частину, презентацію та спіч до неї.
Змістова послідовність виконання КР:
1. Опрацювання технічного завдання та складання команди до створення за методологією “5D”.
1.1. Встановлення продуктивних комунікацій з овнерами, менторами, виконувачами та користувачами продукту.
1.2. Складання роадмапу до виконання, створення цифрового середовища та активація хмарних цифрових активів до роботи.
2. Виконання фаз відкриття та співставлення.
2.1. Розробка інтерв’ю за продуктом та отримання карти споживача за продуктом.
2.2. Складання методологічного співвідношення до головних критеріїв за продуктом.
2.3. Отримання точного бачення та місії виконання за гіпотезою за продуктом.
3. Проведення моделювання та побудови цифрового продукту і виконання автоматизованого створення документації з отриманого цифрового прототипу.
4. Активна дистанційна презентація за отриманим по технічному завданню продуктом, захист продуктового рішення перед галузевими експертами та спільнотою iXTF Labs.
Форми контрольних заходів та оцінювання результатів навчання
Для денної форми здобуття освіти.
Поточний контроль полягає у виконанні:
1) Практичних робіт, бездоганне виконання яких сумарно оцінюється у 60 балів. Кожна практична робота поділяється на 3 етапи, кожний з яких оцінюється окремо:
– опрацювання завдання до роботи, підготовка теоретичної та інструментальної бази, створення інформаційного оточення та відповідь на контрольні запитання – 1 бал;
– виконання експериментально-дослідної та аналітико-інфографічної частин практичної роботи – 1 бал;
– активна презентація роботи та її захист – 2 бал.
2) двох модульних контрольних робіт. Кожна модульна контрольна робота складається з теоретичної (3 запитань) і практичної частин (1 практичне завдання) та виконуються у письмовій формі. Відповідь на кожне теоретичне питання оцінюється максимум 3 балами. Правильне розв’язання задачі оцінюється в 11 балів. Бездоганне виконання двох модульних контрольних робіт становить 40 балів.
Виконання курсової роботи контролюється та оцінюється впродовж семестру за 100 бальною рейтинговою системою. При бездоганному дотриманню графіка виконання КР з послідовними демонстраціями та захистом всіх структурних модулів роботи може принести здобувачу 40 балів. Фінальний захист при бездоганних відповідях та поясненнях своєї роботи може бути оцінений у максимальні 60 балів.
Форма підсумкового контролю з курсу є екзамен. Максимальна оцінка, яку може отримати здобувач на екзамені – 100 балів. Мінімальна оцінка, яка дозволяє отримати доступ до екзамену – 60 балів.
Для заочної форми здобуття освіти
Поточний контроль полягає у виконанні:
1) Практичної роботи, бездоганне виконання якої оцінюється у 40 балів. Робота поділяється на 3 етапи, кожний з яких оцінюється окремо:
– опрацювання завдання до роботи, підготовка теоретичної та інструментальної бази, створення інформаційного ресурсу та відповідь на контрольні запитання – 10 балів;
– виконання експериментально-дослідної та аналітико-інфографічної частин практичної роботи – 10 балів;
– активна презентація роботи та її захист – 20 балів.
2) Виконання контрольної роботи за курсом. Контрольна робота складається з теоретичної (3 запитання) і практичної частин (1 практичне завдання) та виконуються у письмовій формі. Відповідь на кожне теоретичне питання оцінюється максимум 10 балами. Правильне розв’язання практичного завдання оцінюється в 15 балів. Бездоганне виконання модульної контрольної роботи становить 60 балів.
Виконання курсової роботи контролюється та оцінюється впродовж семестру за 100 бальною рейтинговою системою. При бездоганному дотриманню графіка виконання КР з послідовними демонстраціями та захистом всіх структурних модулів роботи може принести здобувачу 40 балів. Фінальний захист при бездоганних відповідях та поясненнях своєї роботи може бути оцінений у максимальні 60 балів.
Форма підсумкового контролю з курсу є екзамен. Максимальна оцінка, яку може отримати здобувач на екзамені – 100 балів. Мінімальна оцінка, яка дозволяє отримати доступ до екзамену – 60 балів.