ΑΠΟΦΑΣΕΙΣ
Αριθμ. 5271
Έγκριση τροποποίησης του κανονισμού λειτουργίας του Ξενόγλωσσου Διιδρυματικoύ Προγράμ-
ματος Μεταπτυχιακών Σπουδών με Ελληνικό
Τίτλο: «Τεχνητή Νοημοσύνη και Οπτική Υπολογιστική», Γαλλικό Τίτλο: «Intelligence Artificielle
et Informatique Visuelle» και Αγγλικό Τίτλο:
«Artificial Intelligence and Visual Computing»,
Μεταξύ των Τμημάτων: Μηχανικών Πληροφορικής και Υπολογιστών και Μηχανικών Τοπογραφί-
ας και Γεωπληροφορικής, της Σχολής Μηχανικών
του Πανεπιστημίου Δυτικής Αττικής, σε συνεργασία με το Τμήμα Πληροφορικής της Σχολής Επι-
στημών και Τεχνολογίας του Πανεπιστημίου της
Limoges της Γαλλίας.
Η ΣΥΓΚΛΗΤΟΣ
ΤΟΥ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟΥ ΔΥΤΙΚΗΣ ΑΤΤΙΚΗΣ
Λαμβάνοντας υπόψη:
1. Τον ν. 4521/2018 «Ίδρυση Πανεπιστημίου Δυτικής
Αττικής και Άλλες Διατάξεις» (Α’ 38).
2. Τον ν. 4610/2019 «Συνέργειες Πανεπιστημίων και
Τ.Ε.Ι., πρόσβαση στην τριτοβάθμια εκπαίδευση, πειραματικά σχολεία, Γενικά Αρχεία του Κράτους και λοιπές
διατάξεις» (Α’ 70).
3. Τον ν. 4957/2022  «Νέοι Ορίζοντες στα Ανώτατα
Εκπαιδευτικά Ιδρύματα: Ενίσχυση της Ποιότητας, της
Λειτουργικότητας και της Σύνδεσης των Α.Ε.Ι. με την
Κοινωνία και Λοιπές Διατάξεις» (Α’ 141).
4. Τον Εσωτερικό Κανονισμό λειτουργίας του Πανεπιστημίου Δυτικής Αττικής, με τις τροποποιήσεις του (Β’ 4621/
2020).
5. Τον Πρότυπο Κανονισμό Σπουδών των Π.Μ.Σ. του
Πα.Δ.Α.  «Έγκριση Κανονισμού Λειτουργίας των Προγραμμάτων Μεταπτυχιακών Σπουδών του Πανεπιστη-
μίου Δυτικής Αττικής» (Β’ 4861/2023).
6. Την υπό στοιχεία 135557/Ζ1/1-11-2022 εγκύκλιο του
Υπουργείου Παιδείας και Θρησκευμάτων «Εφαρμογή
των διατάξεων του ν. 4957/2022 “ Νέοι Ορίζοντες στα
Ανώτατα Εκπαιδευτικά Ιδρύματα: Ενίσχυση της Ποιότητας, της Λειτουργικότητας και της Σύνδεσης των Α.Ε.Ι.
με την κοινωνία και λοιπές διατάξεις” για την οργάνωση
και λειτουργία προγραμμάτων μεταπτυχιακών σπουδών
και λοιπά θέματα».
7. Την υπό στοιχεία 108990/Ζ1/08-09-2022 απόφαση
του Υφυπουργού Παιδείας και Θρησκευμάτων «Ρύθμιση
των θεμάτων σχετικά με τη διαδικασία δωρεάν φοίτησης σε Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών με τέλη
φοίτησης» (Β’ 4899).
8. Την υπό στοιχεία 18137/Ζ1/16-02-2023 κοινή απόφαση των Υπουργών Παιδείας και Θρησκευμάτων -
Επικρατείας «Καθορισμός των προϋποθέσεων και της
διαδικασίας οργάνωσης Προγραμμάτων Μεταπτυχιακών
Σπουδών με μεθόδους εξ αποστάσεως Εκπαίδευσης στα
Ανώτατα Εκπαιδευτικά Ιδρύματα (Α.Ε.Ι.)» (Β’ 1079).
9. Την υπ’ αρ. 46969/12.5.2023 διαπιστωτική πράξη
του Αντιπρύτανη Έρευνας και Διά Βίου Εκπαίδευσης του
Πανεπιστημίου Δυτικής Αττικής «Εκλογή Πρύτανη του
Πανεπιστημίου Δυτικής Αττικής» (Υ.Ο.Δ.Δ. 454).
10. Την υπ’ αρ. 77275/1.9.2023 πράξη του Πρύτανη του
Πανεπιστημίου Δυτικής Αττικής «Ορισμός Αντιπρυτάνεων, Τομέων Ευθύνης Αυτών, Κατανομής Αρμοδιοτήτων και
Σειράς Αναπλήρωσης του Πρύτανη του Πανεπιστημίου
Δυτικής Αττικής» (Υ.Ο.Δ.Δ. 921), καθώς και την υπ’ αρ.
94297/12-10-2023 (Υ.Ο.Δ.Δ. 1141) τροποποίηση αυτής.
11. Την υπ’ αρ. 124685/22.12.2022 (ΑΔΑ: 66ΥΚ46Μ9ΞΗΘ9Ξ) απόφαση του Πρύτανη του Πανεπιστημίου Δυτικής
Αττικής «Συγκρότηση της Επιτροπής Μεταπτυχιακών
Σπουδών του Πανεπιστημίου Δυτικής Αττικής», καθώς
και την υπ’ αρ. 86982/28.9.2023 (ΑΔΑ: 6ΡΡ846Μ9ΞΗΝΞΦ) απόφαση ανασυγκρότησης αυτού.
12. Την υπ’ αρ. 80818/12.9.2023 (ΑΔΑ: 9ΖΥΨ46Μ9ΞΗΘΑΔ) πράξη «Συγκρότηση της Συγκλήτου του Πανεπι-
στημίου Δυτικής Αττικής» του Πρύτανη του Πανεπιστημίου Δυτικής Αττικής.
13. Την υπ’ αρ. 97386/19.10.2023 (ΑΔΑ: ΨΛΓΧ46Μ9ΞΗΙ07) πράξη του Πρύτανη «Ανασυγκρότηση της Συγκλή-
του του Πανεπιστημίου Δυτικής Αττικής».
14. Την υπ’ αρ. 69643/2.10.2020 απόφαση της Συγκλήτου του Πανεπιστημίου Δυτικής Αττικής «Έγκριση επανί-
δρυσης Διιδρυματικού Προγράμματος Μεταπτυχιακών
Σπουδών με τίτλο "Τεχνητή Νοημοσύνη και Οπτική Υπολογιστική" των Τμημάτων Μηχανικών Πληροφορικής
και Μηχανικών Τοπογραφίας και Γεωπληροφορικής της
Σχολής Μηχανικών του Πανεπιστημίου Δυτικής Αττικής
και του Τμήματος Πληροφορικής της Σχολής Επιστημών
και Τεχνολογίας του Πανεπιστημίου Limoges της Γαλλίας» (Β’ 4462).
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α
ΤΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
ΤΗΣ ΕΛΛΗΝΙΚΗΣ ∆ΗΜΟΚΡΑΤΙΑΣ
E
2 Φεβρουαρίου 2024
ΤΕΥΧΟΣ  ΔΕΥΤΕΡΟ
Αρ. Φύλλου 799
VARVARA ZACHARAKI
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
15. Την υπ’ αρ. 92082/12.11.2020 απόφαση της Συγκλήτου του Πανεπιστημίου Δυτικής Αττικής «Κανονισμός
Σπουδών Διιδρυματικού Προγράμματος Μεταπτυχιακών
Σπουδών με τίτλο «Τεχνητή Νοημοσύνη και Οπτική Υπολογιστική» των Τμημάτων Μηχανικών Πληροφορικής
και Υπολογιστών, Μηχανικών Τοπογραφίας και Γεωπληροφορικής της Σχολής Μηχανικών του Πανεπιστημίου
Δυτικής Αττικής και του Τμήματος Πληροφορικής της
Σχολής Επιστημών και Τεχνολογίας του Πανεπιστημίου
Limoges της Γαλλίας» (B’ 5092).
16. Το «Ειδικό Πρωτόκολλο Συνεργασίας» μετά των εν
ισχύ προσαρτημάτων του, μεταξύ του Πανεπιστημίου
Δυτικής Αττικής και του Πανεπιστημίου της Limoges.
17. Το υπ’ αρ. 9/27.9.2023 (θέμα 4ο) απόσπασμα πρακτικού της απόφασης της Επιτροπής Προγράμματος
Σπουδών του Διιδρυματικού Προγράμματος Μεταπτυχιακών Σπουδών με τίτλο «Τεχνητή Νοημοσύνη και Οπτική
Υπολογιστική», με θέμα: «Τροποποίηση του Κανονισμού
Σπουδών του Δ.Π.Μ.Σ.».
18. Το υπ’ αρ. 2/15-01-2024 (θέμα 1ο) απόσπασμα
πρακτικού της Επιτροπής Μεταπτυχιακών Σπουδών
«Εισήγηση για την τροποποίηση της υπ’  αρ. 92082/
12-11-2020 απόφασης της Συγκλήτου του Πανεπιστημίου Δυτικής Αττικής «Κανονισμός Σπουδών Διιδρυματι-
κού Προγράμματος Μεταπτυχιακών Σπουδών με τίτλο
«Τεχνητή Νοημοσύνη και Οπτική Υπολογιστική» των
Τμημάτων Μηχανικών Πληροφορικής και Υπολογιστών,
Μηχανικών Τοπογραφίας και Γεωπληροφορικής της Σχολής Μηχανικών του Πανεπιστημίου Δυτικής Αττικής και
του Τμήματος Πληροφορικής της Σχολής Επιστημών και
Τεχνολογίας του Πανεπιστημίου της Limoges της Γαλλίας» (B’ 5092/2020), σύμφωνα με το ν. 4957/2022 (Α’ 141)
και τον πρότυπο κανονισμό Λειτουργίας των Π.Μ.Σ. του
Πα.Δ.Α. (Β’ 4861/2023)».
19. Την υπ’ αρ. 3810/22-01-2024 (θέμα 14ο) απόφαση της Συγκλήτου του Πανεπιστημίου Δυτικής Αττικής
«Έγκριση Τροποποίησης του Κανονισμού Λειτουργίας
του Ξενόγλωσσου Διιδρυματικoύ Προγράμματος Μεταπτυχιακών Σπουδών με: Ελληνικό Τίτλο: «Τεχνητή
Νοημοσύνη και Οπτική Υπολογιστική», Γαλλικό Τίτλο: «Intelligence Artificielle et Informatique Visuelle»
και Αγγλικό Τίτλο: «Artificial Intelligence and Visual
Computing», Μεταξύ των Τμημάτων: Μηχανικών Πληροφορικής και Υπολογιστών και Μηχανικών Τοπογραφίας
και Γεωπληροφορικής, της Σχολής Μηχανικών του Πανεπιστημίου Δυτικής Αττικής, σε συνεργασία με το Τμήμα
Πληροφορικής της Σχολής Επιστημών και Τεχνολογίας
του Πανεπιστημίου της Limoges της Γαλλίας».
20. Το γεγονός ότι με την παρούσα δεν προκαλείται
δαπάνη σε βάρους του κρατικού προϋπολογισμού,
αποφασίζει:
Την Έγκριση Τροποποίησης του Κανονισμού Λειτουργίας του Ξενόγλωσσου Διιδρυματικoύ Προγράμματος
Μεταπτυχιακών Σπουδών με: Ελληνικό Τίτλο: «Τεχνητή Νοημοσύνη και Οπτική Υπολογιστική», Γαλλικό Τίτ-
λο: «Intelligence Artificielle et Informatique Visuelle»
και Αγγλικό Τίτλο: «Artificial Intelligence and Visual
Computing», Μεταξύ των Τμημάτων: Μηχανικών Πληροφορικής και Υπολογιστών και Μηχανικών Τοπογρα-
φίας και Γεωπληροφορικής, της Σχολής Μηχανικών του
Πανεπιστημίου Δυτικής Αττικής, σε συνεργασία με το
Τμήμα Πληροφορικής της Σχολής Επιστημών και Τεχνολογίας του Πανεπιστημίου της Limoges της Γαλλίας, ως
ακολούθως:
Άρθρο 1
Γενικές Διατάξεις
Τα Τμήματα Μηχανικών Πληροφορικής και Υπολογιστών, Μηχανικών Τοπογραφίας και Γεωπληροφορικής
της Σχολής Μηχανικών του Πανεπιστημίου Δυτικής Αττικής σε συνεργασία με το Τμήμα Πληροφορικής της
Σχολής Επιστημών και Τεχνολογίας του Πανεπιστημίου της Limoges της Γαλλίας, λειτουργούν από κοινού
Διιδρυματικό Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών
(Δ.Π.Μ.Σ.) στην Πληροφορική με ελληνικό τίτλο «Τεχνητή Νοημοσύνη και Οπτική Υπολογιστική», γαλλικό
τίτλο «Intelligence Artificielle et Informatique Visuelle»
και αγγλικό τίτλο «Artificial Intelligence and Visual
Computing», σύμφωνα με τις διατάξεις της απόφασης
αυτής. Το Δ.Π.Μ.Σ. αποτελεί διάδοχο σχήμα, με επικαιροποίηση και μετεξέλιξη των αντίστοιχων γνωστικών
πεδίων, του Δ.Π.Μ.Σ. «Πληροφορική, Σύνθεση Εικόνων
και Σχεδιασμός Γραφικών» (“Informatique, Synthèse
d’Images et Conception Graphique (ISICG)” των δύο
Πανεπιστημίων.
Τη διοικητική υποστήριξη του Προγράμματος όσον
αφορά στις δραστηριότητες που θα λαμβάνουν χώρα
στην ελληνική επικράτεια θα έχει το Τμήμα Μηχανικών
Πληροφορικής και Υπολογιστών του Πανεπιστημίου
Δυτικής Αττικής και όσον αφορά στις δραστηριότητες
που θα λαμβάνουν χώρα στη Γαλλία, το Πανεπιστήμιο της Limoges. Τον συντονισμό της λειτουργίας του
Δ.Π.Μ.Σ. αναλαμβάνει η Ειδική Διιδρυματική Επιτροπή
του Δ.Π.Μ.Σ., σύμφωνα με το άρθρο 43 του ν. 4485/2017
και με τα οριζόμενα στο Ειδικό Πρωτόκολλο Συνεργασίας και στον Κανονισμό Μεταπτυχιακών Σπουδών του
Δ.Π.Μ.Σ.
Άρθρο 2
Αντικείμενο - Σκοπός Μαθησιακά Αποτελέσματα
Αντικείμενα του προγράμματος είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη και η Οπτική Υπολογιστική, και ειδικότερα η
σύνθεση και ανάλυση εικόνας, ο σχεδιασμός γραφικών,
η αναγνώριση προτύπων, η όραση υπολογιστών, η μηχανική μάθηση, τα πολυμέσα, η επεξεργασία και διαχείριση
δεδομένων μεγάλης κλίμακας και γεωδεδομένων, καθώς
και τα ευφυή συστήματα γεωπληροφορικής. Σκοπός του
προγράμματος είναι η παροχή ειδίκευσης υψηλού επιπέδου, καινοτομικής και σύγχρονης για επαγγέλματα που
σχετίζονται με την γεωπληροφορική, την επιστήμη των
δεδομένων και την τεχνητή νοημοσύνη. Επιπλέον, το
πρόγραμμα στηρίζει και προάγει ταυτόχρονα το κοινά
πεδία έρευνας που καλλιεργούνται από τα δύο ιδρύματα
στους τομείς της Πληροφορικής και της Τοπογραφίας.
Οι ως άνω επιστημονικοί τομείς εφαρμόζονται συνδυαστικά στην τεχνολογία δημιουργίας περιεχομένου και
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
της ευφυούς διαχείρισής του, στα νέα μέσα (new media),
στις 3Δ εφαρμογές σε κινητές συσκευές, στην 3Δ διαδραστική τηλεόραση, στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας,
σε εφαρμογές εξόρυξης δεδομένων και εικονικής και
επαυξημένης πραγματικότητας, σε εφαρμογές πολυτροπικής και φυσικής αλληλεπίδρασης ανθρώπου/υπολογι-
στή, στην ανάπτυξη λογισμικού ψυχαγωγικών και εκπαιδευτικών εφαρμογών (video and mobile gaming) και σε
εφαρμογές γεωεπισκόπησης και βιοϊατρικής.
Ειδικότερα, οι στόχοι του Δ.Π.Μ.Σ. είναι:
(α) Να εκπαιδεύσει κατάλληλο ανθρώπινο δυναμικό σε
δυναμικά εξελισσόμενους τομείς των τεχνολογιών πληροφορικής στην Ελλάδα και παγκοσμίως, με προοπτική
δημιουργίας νέων θέσεων εργασίας και επιχειρηματικών
ευκαιριών με σημαντικό κύκλο εργασιών.
(β) Να διαμορφώσει νέους ερευνητές/υποψήφιους
διδάκτορες που ενδιαφέρονται να συνεχίσουν ακαδημαϊκή ή ερευνητική σταδιοδρομία στους πολλά υπο-
σχόμενους επιστημονικά και τεχνολογικούς τομείς του
μεταπτυχιακού.
(γ) Να διαμορφώσει εκπαιδευτικούς ικανούς να συμβάλουν στην καθετοποίηση των σημαντικών αυτών τομέων
γνώσεων σε επίπεδο δευτεροβάθμιας και μεταδευτεροβάθμιας εκπαίδευσης, κυρίως στελεχών παραγωγής.
(δ) Να δώσει δυνατότητες επαφής των μεταπτυχιακών
φοιτητών και των μελών Δ.Ε.Π. με ένα δημόσιο Γαλλικό
Πανεπιστήμιο και με το γαλλικό και ευρωπαϊκό επιστημονικό, τεχνολογικό και επιχειρησιακό περιβάλλον με
στόχο την αξιοποίηση διαφορετικών εμπειριών. Να ενισχύσει την διεθνή διάσταση των σπουδών στο ΠΑ.Δ.Α.
(ε) Να συμβάλει στην διατήρηση της πορείας διεύρυνσης των ερευνητικών δυνατοτήτων του ΠΑ.Δ.Α. ενι-
σχύοντας την ερευνητική συνεργασία σε ευρωπαϊκό και
διεθνές επίπεδο σε τομείς αιχμής. Να ενισχύσει τις Διεθνείς Διιδρυματικές Διδακτορικές Σπουδές με την συν-
διοργάνωση- συνεπίβλεψη διατριβών διπλής σφραγίδας
συνεχίζοντας την μέχρι τώρα παράδοση του Τμήματος
με το εν λόγω γαλλικό Πανεπιστήμιο σε αυτόν τον τομέα.
Το Δ.Π.Μ.Σ. επιτυγχάνει την καλλιέργεια σημαντικών
ικανοτήτων και δεξιοτήτων μέσω κατάλληλης υψηλού
επιπέδου εκπαίδευσης και μελέτης πραγματικών περιπτώσεων. Ο απόφοιτος του Δ.Π.Μ.Σ. θα μπορεί:
- Να έχει κατανοήσει σε βάθος βασικές και προχωρημένες θεωρητικές έννοιες της επιστήμης δεδομένων και
των εφαρμογών της σε πλήθος πεδίων της τεχνολογίας,
της οικονομίας και των υπολοίπων επιστημών.
- Να χρησιμοποιεί σύγχρονες τεχνικές για την επεξεργασία, ανάλυση, ανάκτηση, και διαχείριση δεδομένων
διαφόρων πηγών και κατηγοριών.
- Να έχει κατανοήσει σε βάθος βασικές και προχωρημένες θεωρητικές έννοιες γραφικών υπολογιστών και τη
θέση τους στη συνολική διαδικασία παραγωγής γραφικών και σύνθεσης εικόνας.
- Να έχει τη δυνατότητα να σχεδιάζει και να αναπτύσσει προηγμένες εφαρμογές γραφικών υπολογιστών, σύν-
θεσης εικόνας, τρισδιάστατης μοντελοποίησης, επαυξημένης πραγματικότητας και ηλεκτρονικών παιγνίων
αξιοποιώντας σύγχρονες τεχνολογικές πλατφόρμες.
- Να χρησιμοποιεί σύγχρονες τεχνικές για την επεξεργασία, ανάλυση, ανάκτηση, αναζήτηση, διαχείριση και
σύνθεση εικόνας, γραφικών και πολυμέσων.
- Να αξιοποιεί σύγχρονες τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης, μηχανικής μάθησης, αναγνώρισης προτύπων και
μηχανικής όρασης για την επίλυση σύνθετων προβλημάτων με βάση κυρίως πολυμεσική πληροφορία.
- Να σχεδιάζει και να υλοποιεί σύγχρονα πολυμεσικά
πληροφοριακά συστήματα.
- Να εξειδικεύει τις σύγχρονες τάσεις τεχνητής νοημοσύνης, μηχανικής μάθησης, και όρασης υπολογιστών
στην ανάπτυξη συστημάτων καταγραφής, διαχείρισης
και ανάλυσης χωρικής πληροφορίας.
- Να αναπτύσσει σύνθετες εφαρμογές συστημάτων
Γεωπληροφορικής.
- Να κατανοεί τις διαφορές, τα πλεονεκτήματα και
τα μειονεκτήματα στις δυνατότητες των υφιστάμενων
επιστημονικών μεθόδων αλλά τεχνολογικών λύσεων σε
ένα εύρος αντικειμένων σχετικών με την τεχνητή νοημοσύνη, την επιστήμη των δεδομένων, τη σύνθεση και
ανάλυση εικόνας και τη γεωπληροφορική.
- Να έχει τη δυνατότητα να παρακολουθήσει τις ερευνητικές και τεχνολογικές εξελίξεις και να κατανοήσει και
να εκτιμήσει τις νέες δυνατότητες που προσφέρει η τεχνολογική και θεωρητική πρόοδος στους τομείς ενδια-
φέροντος του Δ.Π.Μ.Σ. και να είναι σε θέση να ξεκινήσει
την εκπόνηση διδακτορικής διατριβής στους παραπάνω
τομείς.
Άρθρο 3
Απονεμόμενοι Μεταπτυχιακοί Τίτλοι
Το Δ.Π.Μ.Σ. απονέμει Δίπλωμα Μεταπτυχιακών Σπουδών (Δ.Μ.Σ.) στην «Τεχνητή Νοημοσύνη και Οπτική
Υπολογιστική (Intelligence Artificielle et Informatique
Visuelle)». Ο τίτλος είναι ενιαίος, απονέμεται από κοινού
και αναγράφει και τα δύο συνεργαζόμενα ιδρύματα.
Το Δίπλωμα Μεταπτυχιακών Σπουδών (Δ.Μ.Σ.) είναι
δημόσιο έγγραφο. Ο τύπος του ορίζεται με απόφαση της
Συγκλήτου και υπογράφεται από τον/την Πρύτανη, τον/
την Διευθυντή/ντρια του Π.Μ.Σ. και τον/την Γραμματέα
του Τμήματος Μηχανικών Πληροφορικής και Υπολογιστών ή τους/τις νόμιμους/ες αναπληρωτές τους και
φέρει την σφραγίδα του Πα.Δ.Α.
Άρθρο 4
Χρονική Διάρκεια Σπουδών Πιστωτικές Μονάδες
Το Δ.Π.Μ.Σ. ξεκινά το χειμερινό εξάμηνο εκάστου
ακαδημαϊκού έτους. Κάθε εξάμηνο περιλαμβάνει τουλάχιστον 13 πλήρεις εβδομάδες διδασκαλίας. Τα υπο-
χρεωτικά μαθήματα κάθε εξαμήνου δεν υπολείπονται
των 39 διδακτικών ωρών Η τυπική χρονική διάρκεια του
πλήρους προγράμματος για την απονομή του Διπλώματος Μεταπτυχιακών Σπουδών ορίζεται σε τρία (3) εξάμη-
να σπουδών, εκ των οποίων το τρίτο διατίθεται για την
εκπόνηση μεταπτυχιακής διπλωματικής εργασίας, και
αντιστοιχεί συνολικά σε 90 πιστωτικές μονάδες (ECTS).
Ο ανώτατος επιτρεπόμενος χρόνος ολοκλήρωσης των
σπουδών, ορίζεται στα πέντε (5) ακαδημαϊκά εξάμηνα.
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
Άρθρο 5
Δομή και Όργανα του Δ.Π.Μ.Σ.
Αρμόδια όργανα για την οργάνωση και λειτουργία του
Δ.Π.Μ.Σ. είναι:
Α. Η Σύγκλητος του Πα.Δ.Α.:
1. Εγκρίνει την ίδρυση του Διιδρυματικού Προγράμματος Μεταπτυχιακών Σπουδών (Π.Μ.Σ.) ή την τροπο-
ποίηση της απόφασης ίδρυσης του Δ.Π.Μ.Σ.
2. Εγκρίνει την παράταση της χρονικής διάρκειας της
λειτουργίας του Δ.Π.Μ.Σ.
3. Συγκροτεί την Επιτροπή Προγράμματος Σπουδών.
4. Αποφασίζει την κατάργηση του Δ.Π.Μ.Σ.
Β. Η Επιτροπή Προγράμματος Σπουδών (Ε.Π.Σ.):
Είναι επταμελής (7) και συγκροτείται από μέλη Δ.Ε.Π.
των συμμετεχόντων Τμημάτων, τα οποία εκλέγονται από
τη Συνέλευση κάθε Τμήματος για διετή θητεία. Η επταμελής Επιτροπή Προγράμματος Σπουδών:
- Αποτελείται από την ελληνική και τη γαλλική υπο-επιτροπή (sous-commission grecque et sous-commission
française), οι οποίες ορίζουν τις μεταξύ τους αρμοδιότητες.
- Κύρια αρμοδιότητα της Ε.Π.Σ. είναι να εισηγείται στη
Σύγκλητο δια της Επιτροπής Μεταπτυχιακών Σπουδών
κατ’ ελάχιστον τις περ. α) έως ιστ) των παρ. 3 και 4 του
άρθρου 80, του ν. 4957/2022 (Α’ 141) μαζί με τον εσωτερικό Κανονισμό λειτουργίας του Π.Μ.Σ.
- Η Συνέλευση του Τμήματος, είναι αρμόδια για την
οργάνωση, διοίκηση και διαχείριση του Π.Μ.Σ. και ιδίως:
1. Ορίζει τα Μέλη της Συντονιστικής Επιτροπής
2. Εισηγείται προς τη Σύγκλητο την τροποποίηση της
απόφασης ίδρυσης του Δ.Π.Μ.Σ., καθώς και την παράταση της διάρκειας του Δ.Π.Μ.Σ.
3. Αναθέτει το διδακτικό έργο στους διδάσκοντες του
Δ.Π.Μ.Σ.
4. Συγκροτεί επιτροπές επιλογής/εξέτασης των υποψηφίων μεταπτυχιακών φοιτητών/- τριών.
5. Συγκροτεί εξεταστικές επιτροπές για την εξέταση
των διπλωματικών εργασιών των μεταπτυχιακών φοιτητών και ορίζει τον επιβλέποντα ανά εργασία.
6. Διαπιστώνει την επιτυχή ολοκλήρωση της φοίτησης
για την απονομή του Δ.Μ.Σ.
7. Εγκρίνει τον απολογισμό του Π.Μ.Σ., κατόπιν εισήγησης της Συντονιστικής Επιτροπής (Σ.Ε.).
8. Πραγματοποιεί την εξέταση των κριτηρίων περί
απαλλαγής από τα τέλη φοίτησης και εκδίδει αιτιολογημένη απόφαση περί αποδοχής ή απόρριψης της αίτησης.
9. Ασκεί κάθε άλλη αρμοδιότητα που προβλέπεται από
τις διατάξεις του ισχύοντος νόμου.
Γ. Η Συντονιστική Επιτροπή (Σ.Ε.):
Απαρτίζεται από πέντε (5) μέλη Δ.Ε.Π, τα οποία έχουν
αναλάβει μεταπτυχιακό έργο και εκλέγονται από την
Επιτροπή Προγράμματος Σπουδών για διετή θητεία. Τα
μέλη της Σ.Ε. δεν δικαιούνται επιπλέον αμοιβής ή αποζημίωσης για τη συμμετοχή τους στην επιτροπή. Πρόεδρος
της Σ.Ε. είναι ο Διευθυντής του ΠΜΣ, ο οποίος ορίζεται
από την Επιτροπή Προγράμματος Σπουδών μεταξύ των
μελών της Σ.Ε. και προέρχεται από το Τμήμα που έχει
τη διοικητική στήριξη του προγράμματος. Η Σ.Ε. είναι
αρμόδια για την παρακολούθηση και το συντονισμό της
λειτουργίας του προγράμματος και ιδίως:
1. Kαταρτίζει τον αρχικό ετήσιο προϋπολογισμό του
Δ.Π.Μ.Σ. και τις τροποποιήσεις του, εφόσον το Δ.Π.Μ.Σ.
διαθέτει πόρους σύμφωνα με την ισχύουσα νομοθεσία, και εισηγείται την έγκρισή του προς την Επιτροπή
Ερευνών του Ειδικού Λογαριασμού Κονδυλίων Έρευνας
(Ε.Λ.Κ.Ε.).
2. Καταρτίζει τον απολογισμό του προγράμματος και
εισηγείται την έγκρισή του προς την Ε.Π.Σ.
3. Εγκρίνει τη διενέργεια δαπανών του Δ.Π.Μ.Σ.
4. Εγκρίνει τη χορήγηση υποτροφιών, ανταποδοτικών
ή μη, σύμφωνα με όσα ορίζονται στην απόφαση ίδρυσης
του Δ.Π.Μ.Σ. και τον Κανονισμό μεταπτυχιακών.
5. Εισηγείται προς την Ε.Π.Σ. την κατανομή του διδακτικού έργου, καθώς και την ανάθεση διδακτικού έργου
στις κατηγορίες διδασκόντων που καθορίζονται από την
ισχύουσα νομοθεσία.
6. Εισηγείται προς την Ε.Π.Σ. την πρόσκληση Επισκεπτών Καθηγητών για την κάλυψη διδακτικών αναγκών
του Π.Μ.Σ.
7. Καταρτίζει σχέδιο για την τροποποίηση του προγράμματος σπουδών, το οποίο υποβάλλει προς την Ε.Π.Σ.
8. Ορίζει τον Επιβλέποντα και τα Μέλη της τριμελούς
επιτροπής εξέτασης διπλωματικών εργασιών, ο ορισμός
της οποίας επικυρώνεται από την Ε.Π.Σ.
9. Καταρτίζει τον πίνακα αξιολόγησης των υποψηφίων
του Δ.Π.Μ.Σ. και τον καταθέτει προς έγκριση στην Ε.Π.Σ.
10. Σε περίπτωση αποχώρησης μέλους ή μελών της
Σ.Ε., η θητεία των νέων μελών της ορίζεται από την Ε.Π.Σ.
11. Εξετάζει φοιτητικά θέματα όπως αιτήσεις αναστολής φοίτησης, παράτασης σπουδών, αναγνώρισης μα-
θημάτων από προηγούμενη μεταπτυχιακή εκπαίδευση,
την ανακατανομή μαθημάτων μεταξύ των εξαμήνων, την
αντικατάσταση μαθημάτων του παρόντος Προγράμματος με μαθήματα άλλων Μεταπτυχιακών Προγραμμά-
των, και εισηγείται σχετικά στην Ε.Π.Σ.
Δύνανται να μεταβιβάζονται προς τη Συντονιστική Επιτροπή συγκεκριμένες αρμοδιότητες της Ε.Π.Σ. για την
αποτελεσματικότερη λειτουργία του Δ.Π.Μ.Σ., κατόπιν
έκδοσης σχετικής απόφασης μεταβίβασης αρμοδιοτήτων. Στην Σ.Ε. δύναται να συμμετέχουν Ομότιμοι Καθη-
γητές των συμμετεχόντων Τμημάτων, εφόσον παρέχουν
διδακτικό έργο στο Δ.Π.Μ.Σ.
Δ. Ο Διευθυντής του Δ.Π.Μ.Σ.:
Ο Διευθυντής του Π.Μ.Σ. προέρχεται από τα μέλη
Δ.Ε.Π. του Τμήματος κατά προτεραιότητα βαθμίδας Καθηγητή ή Αναπληρωτή Καθηγητή και ορίζεται με απόφα-
ση της Ε.Π.Σ. για διετή θητεία, με δυνατότητα ανανέωσης
χωρίς περιορισμό.
Ο Διευθυντής του Π.Μ.Σ. έχει τις ακόλουθες αρμοδιότητες:
1) Προεδρεύει της Σ.Ε., καθώς και της Επιτροπής Προγράμματος Σπουδών, συντάσσει την ημερήσια διάταξη
και συγκαλεί τις συνεδριάσεις της.
2) Εισηγείται τα θέματα που αφορούν στην οργάνωση
και λειτουργία του Δ.Π.Μ.Σ. προς την Ε.Π.Σ.
3) Εισηγείται προς τη Σ.Ε. και τα λοιπά όργανα του
Δ.Π.Μ.Σ. και του Πανεπιστημίου Δυτικής Αττικής θέματα
σχετικά με την αποτελεσματική λειτουργία του Δ.Π.Μ.Σ.
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
4) Είναι Επιστημονικός Υπεύθυνος του προγράμματος
σύμφωνα με την ισχύουσα νομοθεσία και ασκεί τις αντίστοιχες αρμοδιότητες.
5) Παρακολουθεί την υλοποίηση των αποφάσεων των
οργάνων του Δ.Π.Μ.Σ. και του Εσωτερικού Κανονισμού
μεταπτυχιακών προγραμμάτων σπουδών, καθώς και την
παρακολούθηση εκτέλεσης του προϋπολογισμού του
Δ.Π.Μ.Σ.
6) Ασκεί οποιαδήποτε άλλη αρμοδιότητα, η οποία ορίζεται στην απόφαση ίδρυσης του Δ.Π.Μ.Σ.
Ο Διευθυντής του Δ.Π.Μ.Σ., καθώς και τα μέλη της Σ.Ε.
και της Ε.Π.Σ., δεν δικαιούνται αμοιβής ή οιασδήποτε
αποζημίωσης για την εκτέλεση των αρμοδιοτήτων που
τους ανατίθενται και σχετίζεται με την εκτέλεση των καθηκόντων τους.
Ορισμός νέου Διευθυντή ή μέλους της Σ.Ε., σε περίπτωση παραίτησης, μπορεί να πραγματοποιηθεί με
απόφαση των αρμοδίων οργάνων, κατόπιν υποβολής
αίτησης των μελών και αιτιολογικής έκθεσης του αιτήματος αλλαγής/παραίτησης.
Το Δ.Π.Μ.Σ. υποστηρίζεται από Γραμματεία του Προγράμματος που είναι εγκατεστημένη στο Τμήμα Μηχανι-
κών Πληροφορικής και Υπολογιστών του Πανεπιστημίου
Δυτικής Αττικής και βρίσκεται υπό την επιστασία της
Γραμματείας του Τμήματος Μηχανικών Πληροφορικής
και Υπολογιστών. Η Γραμματεία του Δ.Π.Μ.Σ. έχει ως καθήκον τη γραμματειακή υποστήριξη του Δ.Π.Μ.Σ., όπως
την προετοιμασία της διαδικασίας εισδοχής υποψηφίων,
την τήρηση των οικονομικών στοιχείων του Προγράμματος, τη γραμματειακή υποστήριξη της Ε.Π.Σ. και της
Σ.Ε., την καταχώριση βαθμολογιών κ.λπ.
Ε. Η Επιτροπή Μεταπτυχιακών Σπουδών:
Με απόφαση της Συγκλήτου, κατόπιν πρότασης των
Κοσμητειών των Σχολών του Πανεπιστημίου Δυτικής
Αττικής συγκροτείται η Επιτροπή Μεταπτυχιακών
Σπουδών. Η Επιτροπή αποτελείται από ένα (1) μέλος
Διδακτικού Ερευνητικού Προσωπικού (Δ.Ε.Π.) από κάθε
Σχολή του Πα.Δ.Α., ένα (1) μέλος που προέρχεται από
τις κατηγορίες μελών Ειδικού Εκπαιδευτικού Προσωπικού (Ε.Ε.Π.), Εργαστηριακού Διδακτικού Προσωπικού
(Ε.ΔΙ.Π.), και Ειδικού Τεχνικού Εργαστηριακού Προσωπικού (Ε.Τ.Ε.Π.) του Πα.Δ.Α. και τον/την Αντιπρύτανη, που
είναι αρμόδιος/α για ακαδημαϊκά θέματα, ως Πρόεδρο.
Τα μέλη της Επιτροπής έχουν εμπειρία στην οργάνωση
και συμμετοχή σε προγράμματα σπουδών δεύτερου
κύκλου σπουδών. Η θητεία της Επιτροπής είναι δύο (2)
ακαδημαϊκά έτη.
Αρμοδιότητα της Επιτροπής είναι:
1) Η υποβολή γνώμης προς τη Σύγκλητο του Πα.Δ.Α.
για την ίδρυση νέων Προγραμμάτων Μεταπτυχιακών
Σπουδών ή την τροποποίηση των ήδη λειτουργούντων
Π.Μ.Σ., μετά από αξιολόγηση των αιτημάτων των Συνελεύσεων των Τμημάτων για την ίδρυση νέων Π.Μ.Σ., των
σχετικών εκθέσεων σκοπιμότητας και βιωσιμότητάς τους
και την κοστολόγηση της λειτουργίας του Π.Μ.Σ., καθώς
και η δυνατότητα αναπομπής τους, αν η εισήγηση δεν
είναι επαρκώς αιτιολογημένη ή οι συνοδευτικές εκθέσεις
δεν είναι πλήρεις,
2) η κατάρτιση σχεδίου Κανονισμού για Π.Μ.Σ. του
Πα.Δ.Α. και η υποβολή του προς τη Σύγκλητο,
3) η εκπόνηση πρότυπου σχεδίου Κανονισμού λειτουργίας Π.Μ.Σ.,
4) ο έλεγχος της τήρησης των Κανονισμών λειτουργίας
των Π.Μ.Σ.,
5) η παρακολούθηση της εφαρμογής της νομοθεσίας,
του Κανονισμού και των αποφάσεων των οργάνων διοίκησης του Πα.Δ.Α. από τα Π.Μ.Σ.,
6) η παρακολούθηση της εφαρμογής της διαδικασίας απαλλαγής από την υποχρέωση καταβολής τελών
φοίτησης,
7) κάθε άλλη αρμοδιότητα που ορίζεται από τον Εσωτερικό Κανονισμό του εκάστοτε Π.Μ.Σ.
Με απόφαση της Συγκλήτου, κατόπιν εισήγησης της
Επιτροπής Μεταπτυχιακών Σπουδών, εγκρίνεται ο Κανονισμός προγραμμάτων μεταπτυχιακών σπουδών, ο
οποίος αποτελεί διακριτό κεφάλαιο του εσωτερικού
κανονισμού λειτουργίας του Πα.Δ.Α.
Άρθρο 6
Διδάσκοντες
Στη διδασκαλία των μεταπτυχιακών μαθημάτων θα
συμμετέχουν:
1. Μέλη Δ.Ε.Π., μέλη Ειδικού Εκπαιδευτικού Προσωπικού (Ε.Ε.Π.), μέλη Εργαστηριακού Διδακτικού Προσωπι-
κού (Ε.ΔΙ.Π.) και μέλη Ειδικού Τεχνικού Εργαστηριακού
Προσωπικού (Ε.Τ.Ε.Π.) των Τμημάτων Μηχανικών Πληροφορικής και Υπολογιστών και Μηχανικών Τοπογραφίας
και Γεωπληροφορικής του Πανεπιστημίου Δυτικής Αττικής, του συνεργαζόμενου Πανεπιστημίου της Limoges,
άλλων Τμημάτων του Πανεπιστημίου Δυτικής Αττικής
ή άλλων Α.Ε.Ι. και Α.Σ.Ε.Ι. της ημεδαπής στο πλαίσιο των
προϋποθέσεων της υφιστάμενης νομοθεσίας.
2. Ομότιμοι Καθηγητές ή αφυπηρετήσαντα μέλη Δ.Ε.Π.
των Τμημάτων Μηχανικών Πληροφορικής και Υπολογιστών και Μηχανικών Τοπογραφίας και Γεωπληροφορικής
του Πανεπιστημίου Δυτικής Αττικής
3. Συνεργαζόμενοι καθηγητές.
4. Εντεταλμένους διδάσκοντες.
5. Επισκέπτες καθηγητές ή επισκέπτες ερευνητές.
6. Ερευνητές και ειδικοί λειτουργικοί επιστήμονες
ερευνητικών και τεχνολογικών φορέων του άρθρου 13Α
του ν. 4310/2014 (Α’ 258) ή λοιπών ερευνητικών κέντρων
και ινστιτούτων της ημεδαπής ή αλλοδαπής.
7. Επιστήμονες αναγνωρισμένου κύρους, οι οποίοι
διαθέτουν εξειδικευμένες γνώσεις και σχετική εμπειρία
στο γνωστικό αντικείμενο του Δ.Π.Μ.Σ.
Η ανάθεση του διδακτικού έργου του Δ.Π.Μ.Σ. πραγματοποιείται με απόφαση της Ε.Π.Σ., κατόπιν εισήγησης
της Συντονιστικής Επιτροπής του Δ.Π.Μ.Σ.
Με απόφαση της Ε.Π.Σ δύναται να ανατίθεται επικουρικό διδακτικό έργο στους υποψήφιους διδάκτορες των
συμμετεχόντων Τμημάτων ή της Σχολής, με αντικείμενο συναφές με το παρεχόμενο επικουρικό διδακτικό
έργο του Δ.Π.Μ.Σ., υπό την επίβλεψη διδάσκοντος του
Δ.Π.Μ.Σ., κατόπιν εισήγησης της Σ.Ε.
Δικαίωμα επίβλεψης διπλωματικών εργασιών έχουν οι
διδάσκοντες των ανωτέρω περιπτώσεων 1 έως 7, υπό την
προϋπόθεση ότι είναι κάτοχοι διδακτορικού διπλώματος,
εκτός από τις ειδικές περιπτώσεις, οι οποίες αναφέρονται
σε αντικείμενα εξαιρετικής και αδιαμφισβήτητης ιδιαιΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
τερότητας, για τα οποία δεν είναι δυνατή ή συνήθης η
εκπόνηση διδακτορικής διατριβής κατά τους κανόνες της
οικείας τέχνης ή επιστήμης (de lege artis). Με απόφαση
της Ε.Π.Σ. του Δ.Π.Μ.Σ. δύναται να ανατίθεται η επίβλεψη
διπλωματικών εργασιών και σε μέλη Δ.Ε.Π., Ε.Ε.Π., Ε.ΔΙ.Π.
και Ε.Τ.Ε.Π. των συμμετεχόντων Τμημάτων, που δεν έχουν
αναλάβει διδακτικό έργο στο Π.Μ.Σ.
Όλες οι κατηγορίες διδασκόντων δύνανται να αμείβονται αποκλειστικά από τους πόρους του Δ.Π.Μ.Σ. Δεν
επιτρέπεται η καταβολή αμοιβής ή άλλης παροχής από
τον κρατικό προϋπολογισμό ή το πρόγραμμα δημοσίων επενδύσεων. Με απόφαση της Ε.Π.Σ. καθορίζεται το
ύψος της αμοιβής κάθε διδάσκοντος. Ειδικώς οι διδάσκοντες που έχουν την ιδιότητα μέλους Δ.Ε.Π., δύνανται
να αμείβονται επιπρόσθετα για έργο που προσφέρουν
προς το Δ.Π.Μ.Σ., εφόσον εκπληρώνουν τις ελάχιστες
εκ του νόμου υποχρεώσεις τους, όπως ορίζονται στην
παρ. 2 του άρθρου 155 του ν. 4957/2022. Το τελευταίο
εδάφιο εφαρμόζεται αναλογικά και για τα μέλη Ε.Ε.Π.,
Ε.ΔΙ.Π. και Ε.Τ.ΕΠ., εφόσον εκπληρώνουν τις ελάχιστες
εκ του νόμου υποχρεώσεις τους.
Στις υποχρεώσεις των διδασκόντων περιλαμβάνονται,
μεταξύ άλλων, ο καθορισμός και η περιγραφή του μαθήματος, η παράθεση σχετικής βιβλιογραφίας, ο καθο-
ρισμός του τρόπου εξέτασης του μαθήματος, η επικοινωνία με τους/τις μεταπτυχιακούς/κες φοιτητές/τριες.
Άρθρο 7
Εισακτέοι στο Δ.Π.Μ.Σ. και διαδικασία επιλογής
Υποψήφιοι: Στο Δ.Π.Μ.Σ. γίνονται δεκτοί μετά από επιλογή πτυχιούχοι Α.Ε.Ι. της ημεδαπής ή ομοταγών ανα-
γνωρισμένων ιδρυμάτων της αλλοδαπής με ειδικότητα
στην Πληροφορική ή σε άλλες συναφείς ειδικότητες.
Μπορεί επίσης να γίνουν δεκτοί Πτυχιούχοι άλλων ειδικοτήτων που αποδεικνύουν κατάλληλο επίπεδο γνώσε-
ων Πληροφορικής.
Αριθμός Εισακτέων: Ο αριθμός εισακτέων κατ’ έτος στο
πρόγραμμα ορίζεται κατά κατώτατο όριο σε έξι (6) και
κατ’ ανώτατο όριο σε εξήντα (60) μεταπτυχιακούς φοιτητές. Τα μέλη των κατηγοριών Ε.Ε.Π., καθώς και Ε.ΔΙ.Π.
και Ε.Τ.Ε.Π. μπορούν μετά από αίτησή τους να εγγραφούν
ως υπεράριθμοι/ες και μόνο ένας κατ’ έτος, χωρίς τέλη
φοίτησης.
Πρόσκληση Ενδιαφέροντος
Με απόφαση της Επιτροπής Προγράμματος Σπουδών
δημοσιεύεται στον τύπο και αναρτάται στις ιστοσελίδες
των συμμετεχόντων Τμημάτων και στην ιστοσελίδα του
Ιδρύματος πρόκληη εκδήλωσης ενδιαφέροντος για την
εισαγωγή μεταπτυχιακών φοιτητών στο Δ.Π.Μ.Σ., στην
οποία καθορίζονται:
- Οι προϋποθέσεις συμμετοχής υποψήφιων μεταπτυχιακών φοιτητών στη διαδικασία επιλογής.
- Οι κατηγορίες πτυχιούχων και ο αριθμός εισακτέων.
- Τα απαραίτητα δικαιολογητικά που πρέπει να υποβληθούν.
- Οι προθεσμίες υποβολής των δικαιολογητικών καθώς και ο τρόπος υποβολής τους (ηλεκτρονικά ή/και
ταχυδρομικά).
- Η διαδικασία επιλογής, καθώς και τα κριτήρια επιλογής των μεταπτυχιακών φοιτητών.
- Η χρονική περίοδος διεξαγωγής των συνεντεύξεων
των υποψήφιων μεταπτυχιακών φοιτητών.
- Κάθε άλλη λεπτομέρεια που κρίνεται απαραίτητη για
τη διευκόλυνση της διαδικασίας επιλογής μεταπτυχιακών φοιτητών.
Απαιτούμενα Δικαιολογητικά - Υποβολή Αιτήσεων
Τα απαιτούμενα δικαιολογητικά που πρέπει να υποβάλουν οι υποψήφιοι είναι:
1. Αίτηση συμμετοχής στο Δ.Π.Μ.Σ.
2. Αντίγραφο πτυχίου ή πτυχίων A.E.I. της ημεδαπής
ή αντίστοιχων τμημάτων ομοταγών ιδρυμάτων της αλλοδαπής. Εάν ο τίτλος σπουδών έχει αποκτηθεί στην
αλλοδαπή, απαιτείται πιστοποιητικό αναγνώρισης από
την αρμόδια αρχή.
3. Πιστοποιητικό σπουδών με αναλυτική βαθμολογία
προπτυχιακών μαθημάτων, στο οποίο αναγράφεται και
ο βαθμός πτυχίου.
4. Βιογραφικό σημείωμα στο οποίο αναφέρονται αναλυτικά οι σπουδές, η επαγγελματική ή/και διδακτική
εμπειρία, η επιστημονική και ερευνητική δραστηριότητα
του υποψηφίου.
5. Αποδεικτικά γνώσης ξένης γλώσσας.
Πιστοποιητικό γλωσσομάθειας ξένης γλώσσας, επιπέδου τουλάχιστον Β2.
Το επίπεδο γλωσσομάθειας της ξένης γλώσσας αποδεικνύεται με τους εξής τρόπους: α) Κρατικό Πιστοποιητικό
Γλωσσομάθειας, β) Πτυχίο Ξένης Γλώσσας και Φιλολογίας ή Πτυχίο Ξένων Γλωσσών Μετάφρασης και Διερ-
μηνείας της ημεδαπής ή αντίστοιχο και ισότιμο σχολών
της αλλοδαπής, γ) Πτυχίο, προπτυχιακό ή μεταπτυχιακό
δίπλωμα ή διδακτορικό δίπλωμα οποιουδήποτε αναγνωρισμένου ιδρύματος τριτοβάθμιας εκπαίδευσης της
αλλοδαπής, δ) Απολυτήριο τίτλο ισότιμο των ελληνικών
σχολείων Δευτεροβάθμιας Εκπαίδευσης, εφόσον έχουν
αποκτηθεί μετά από κανονική φοίτηση τουλάχιστον έξι
ετών στην αλλοδαπή, ε) Πιστοποιητικό First Certificate
in English, στ) Πιστοποιητικό Toefl με βαθμολογία τουλάχιστον 500 μόρια (ή 300 με το νέο τρόπο αξιολόγησης),
ζ) Πιστοποιητικό IELTS με βαθμό 6,5 και άνω. Η άδεια
επάρκειας διδασκαλίας ξένης γλώσσας δεν αποδεικνύει
τη γνώση ξένης γλώσσας (Π.Δ. 347/2003). Οι υποψήφιοι
που είναι κάτοχοι της σχετικής άδειας πρέπει να προσκομίσουν επικυρωμένο αντίγραφο και ακριβή μετάφραση
του τίτλου σπουδών βάσει του οποίου εκδόθηκε η άδεια
επάρκειας διδασκαλίας ξένης γλώσσας.
6. Δύο (2) συστατικές επιστολές.
7. Κάθε άλλο στοιχείο, έργο ή δραστηριότητα (επιστημονικές δημοσιεύσεις, διακρίσεις, λοιποί τίτλοι σπουδών
κ.λπ.) που, κατά την γνώμη του υποψηφίου, μπορεί να
ενισχύσει την επιλογή του.
8. Φωτοτυπία των δυο όψεων της αστυνομικής ταυτότητας ή του διαβατήριου.
9. Δύο πρόσφατες φωτογραφίες, στις οποίες αναγράφεται το ονοματεπώνυμο του υποψηφίου. Οι φωτογρα-
φίες προσκομίζονται μόνο σε περίπτωση επιλογής του
υποψηφίου.
10. Υπόμνημα, μιας σελίδας το πολύ, όπου θα αναφέρονται οι λόγοι για τους οποίους επιθυμεί ο υποψήφιος
την εισαγωγή του στο Δ.Π.Μ.Σ. και τους γενικότερους
στόχους του (επιστημονικούς, επαγγελματικούς, κ.λπ.)
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
11. Υπεύθυνη δήλωση (ν. 1599/1986) στην οποία θα
αναφέρονται τα ακόλουθα: «Όλα τα στοιχεία που περιλαμβάνονται στην αίτησή μου, καθώς και στο φάκελο
υποψηφιότητας μου είναι αληθή».
Αίτηση μπορούν να υποβάλουν και τελειόφοιτοι Τμημάτων, υπό την προϋπόθεση ότι θα έχουν προσκομί-
σει Βεβαίωση Περάτωσης των Σπουδών τους πριν την
ημερομηνία επικύρωσης του πίνακα των επιτυχόντων.
Στην περίπτωση αυτή, αντίγραφο του πτυχίου ή του διπλώματός τους προσκομίζεται πριν από την ημερομηνία
έναρξης του προγράμματος.
Αίτηση δύναται να υποβάλλουν και τελειόφοιτοι αλλοδαπών Ιδρυμάτων τα οποία δεν είναι ακόμα ενταγμένα
στο Εθνικό Μητρώο Αναγνωρισμένων Ιδρυμάτων της
αλλοδαπής του ΔΟΑΤΑΠ. Σε περίπτωση που Ίδρυμα της
Αλλοδαπής δεν βρίσκεται αναρτημένο στον ιστότοπο
του ΔΟΑΤΑΠ, το Τμήμα εφαρμόζει τη διαδικασία της
παρ. 5, του άρθρου 304, του ν. 4957/2022. Σε διαφορετική περίπτωση γίνεται διαγραφή του φοιτητή, χωρίς
να υπάρχει αξίωση από τον φοιτητή επιστροφής των
χρημάτων που ενδεχομένως κατέθεσε.
Τα δικαιολογητικά που κατατίθενται από τους υποψηφίους πρέπει να είναι πλήρη και να έχουν υποβληθεί
εμπρόθεσμα, όπως αυτά προβλέπονται στη σχετική
πρόσκληση εκδήπωσης ενδιαφέροντος. Η προθεσμία
μπορεί να παραταθεί με απόφαση της Επιτροπής Προγράμματος Σπουδών.
Διαδικασία Επιλογής Υποψηφίων
- Η επιλογή των εισακτέων στο Δ.Π.Μ.Σ. γίνεται από
επιτροπή αξιολόγησης, η οποία απαρτίζεται από μέλη
Δ.Ε.Π. του συμμετεχόντων Τμημάτων του Πανεπιστημίου Δυτικής Αττικής και συγκροτείται με απόφαση της
Ε.Π.Σ., μετά από πρόταση της Συντονιστικής Επιτροπής.
Ο πίνακας επιτυχόντων επικυρώνεται από την Ε.Π.Σ.
Η επιλογή των εισακτέων γίνεται με συνεκτίμηση των
εξής κριτηρίων:
- Γενικός βαθμός του πτυχίου (20%),
- Βαθμολογία στα προπτυχιακά μαθήματα (συμπεριλαμβανομένης της πτυχιακής/διπλωματικής εργασίας)
που είναι σχετικά με τo αντικείμενο του Δ.Π.Μ.Σ. (10%),
- Πιθανή ερευνητική δραστηριότητα του υποψηφίου
(10%),
- Πιθανή επαγγελματική εμπειρία του υποψηφίου
(10%),
- Επιπρόσθετα προσόντα (ειδικά σεμινάρια, μεταπτυχιακοί τίτλοι, εργασίες, πτυχία συμπληρωματικής εκπαί-
δευσης, συστατικές επιστολές κ.ά.) (10%),
- Προσωπική συνέντευξη (40%).
Τα κριτήρια, ο τρόπος βαθμολόγησης των υποψηφίων
στα κριτήρια και οι βαρύτητες στα κριτήρια μπορούν να
μεταβληθούν μετά από εισήγηση της Σ.Ε. του Δ.Π.Μ.Σ.,
έγκριση από την Ε.Π.Σ. του Δ.Π.Μ.Σ. και απόφαση της
Συγκλήτου, η οποία δημοσιεύεται στην Εφημερίδα της
Κυβερνήσεως.
- Η συνέντευξη των υποψηφίων διενεργείται από την
επιτροπή αξιολόγησης, αφορά σε θέματα ευρύτερου
επιστημονικού ενδιαφέροντος και αποβλέπει: (α) στη
διαπίστωση της γενικής κατάρτισης του υποψηφίου,
(β) στην αξιολόγηση άλλων χαρακτηριστικών του υποψηφίου και (γ) στην εκτίμηση (με τις προηγηθείσες σπου-
δές) των μαθησιακών αναγκών του υποψηφίου και των
απαιτήσεων στο πλαίσιο του Δ.Π.Μ.Σ.
- Με την ολοκλήρωση των διαδικασιών αξιολόγησης,
η αρμόδια επιτροπή συντάσσει τον πίνακα επιτυχόντων
και επιλαχόντων. Ως επιτυχόντες θεωρούνται οι υποψήφιοι οι οποίοι έλαβαν βαθμολογική θέση στη σειρά κα-
τάταξης μέχρι του ανώτατου ορίου εισαγωγής φοιτητών.
Η επιτροπή αξιολόγησης μπορεί να θεωρήσει επιτυχόντες και όσους από τους υποψήφιους ισοβάθμησαν με
τον τελευταίο επιτυχόντα. Ως επιλαχόντες θεωρούνται
οι υποψήφιοι οι οποίοι έλαβαν βαθμολογική θέση στη
σειρά κατάταξης πέραν του ανώτατου ορίου εισαγωγής
φοιτητών, έχοντας δικαίωμα εγγραφής στην περίπτωση
που οι προηγούμενοι βαθμολογικά στην κατάταξη δεν
εγγραφούν εμπρόθεσμα. Οι πίνακες των επιτυχόντων
και των επιλαχόντων ανακοινώνεται στους χώρους ανακοινώσεων των συμμετεχόντων Τμημάτων του Πανεπι-
στημίου Δυτικής Αττικής, καθώς και στην ιστοσελίδα
του Δ.Π.Μ.Σ.
- Οι υποψήφιοι δύνανται να καταθέσουν αιτιολογημένη
ένσταση στη Γραμματεία του Δ.Π.Μ.Σ. και σε προθεσμία
πέντε (5) εργάσιμων ημερών από την ημερομηνία ανακοίνωσης των αποτελεσμάτων. Οι ενστάσεις κρίνονται
τελεσίδικα από τη Συντονιστική Επιτροπή του Δ.Π.Μ.Σ.
Για οποιοδήποτε άλλο διαδικαστικό θέμα που αφορά
στην επιλογή υποψηφίων και δεν προβλέπεται από τον
παρόντα Κανονισμό, αποφασίζει η Ε.Π.Σ.
Εγγραφή
Με την ολοκλήρωση της εξέτασης τυχόν ενστάσεων
από τους υποψήφιους σχετικά με τη σειρά κατάταξής
τους, η Συντονιστική Επιτροπή συντάσσει τον τελικό
πίνακα επιλογής επιτυχόντων ή/και επιλαχόντων υποψηφίων μεταπτυχιακών φοιτητών και τον υποβάλλει
στη Ε.Π.Σ.
Οι επιτυχόντες ή/και επιλαχόντες ενημερώνονται να
εγγραφούν στο Δ.Π.Μ.Σ. σε χρονικό διάστημα που καθορίζεται από τη Συντονιστική Επιτροπή. Όσοι εξ αυ-
τών δεν εγγραφούν εμπρόθεσμα, χάνουν το δικαίωμα
εγγραφής στο Δ.Π.Μ.Σ., εκτός αν επικαλεσθούν λόγους
ανώτερης βίας ή σοβαρής ασθένειας. Στην περίπτωση
αυτή, η Σ.Ε. κρίνει τους λόγους που επικαλούνται οι υποψήφιοι και αποφασίζει σχετικά.
Η διαδικασία εγγραφής των μεταπτυχιακών φοιτητών
στα δύο Ιδρύματα αποφασίζεται από τη Ε.Π.Σ. λαμβάνοντας υπόψη το ελληνικό και γαλλικό ακαδημαϊκό
ημερολόγιο και τις απαιτήσεις των δύο Ιδρυμάτων. Για
λόγους εξαιρετικής ανάγκης είναι δυνατή η εγγραφή μεταπτυχιακού φοιτητή μετά από τη λήξη της προθεσμίας
με απόφαση της Συντονιστικής Επιτροπής ύστερα από
αιτιολογημένη αίτηση του ενδιαφερομένου. Οι εισακτέοι
μεταπτυχιακοί φοιτητές μπορούν να ενημερώνονται από
την ιστοσελίδα του Τμήματος ή/και από τη Γραμματεία
του Δ.Π.Μ.Σ.
Άρθρο 8
Πρόγραμμα Μαθημάτων
Κάθε φοιτητής στο τυπικό πρόγραμμα πλήρους φοίτησης παρακολουθεί μαθήματα για τα δύο πρώτα εξάμηνα
σπουδών, τα οποία αντιστοιχούν σε τριάντα (30) πιστωτικές μονάδες ανά εξάμηνο σπουδών. Οι όροι που διέπουν
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
Ȳɲʍɿʃɳ ɀɲɽɼʅɲʏɲ
ɲ/ɲ ɀɳɽɻʅɲ
/
Course
/
Unité
d'enseignement
Ⱦɲʏɸʑɽʐʆʍɻ
Orientation
ECTS
ȵʇɳʅɻʆʉ
Ȳ01
x
Ɉɸʖʆɻʏɼ
Ɂʉɻʅʉʍʑʆɻ
ʃɲɿ
ɀɻʖɲʆɿʃɼ ɀɳɽɻʍɻ
x
Artificial
Intelligence
and
Machine Learning
x
Intelligence
Artificielle
et
Apprentissage Automatique
Ⱦʉʌʅʉʑ
Cours de base
Ȳ02
x
ȵʇʊʌʐʇɻ ȴɸɷʉʅɹʆʘʆ
x
Data Mining
x
Exploration de Données
Ⱦʉʌʅʉʑ
Cours de base
Ȳ03
x
Ⱥɸʅɸʄɿʙɷɻ
ȳʌɲʔɿʃɳ
ɉʋʉʄʉɶɿʍʏʙʆ
x
Fundamental Computer Graphics
x
Fondement
d'Informatique
Graphique
Ⱦʉʌʅʉʑ
Cours de base
Ȳ04
x
ȵʋɸʇɸʌɶɲʍʀɲ
ʃɲɿ
Ȱʆɳʄʐʍɻ
ȵɿʃʊʆɲʎ
x
Image Processing and Analysis
x
Traitement et Analyse d'Images
Ⱦʉʌʅʉʑ
Cours de base
Ȳ05
x
Ʌʌʉɻɶʅɹʆɸʎ Ȳɳʍɸɿʎ ȴɸɷʉʅɹʆʘʆ –
Advanced Databases
x
Bases de Données Avancées
ȵȴ
SD
τυχόν αποκλίσεις ορίζονται στον παρόντα Κανονισμό
Μεταπτυχιακών Σπουδών του Δ.Π.Μ.Σ.
Κατά το τρίτο εξάμηνο σπουδών, ο/η φοιτητής/ητρια
εκπονεί μεταπτυχιακή διπλωματική εργασία ή διενεργεί
άσκηση/έρευνα (stage) σε επιχείρηση ή ερευνητικό εργαστήριο, οι οποίες αντιστοιχούν σε τριάντα (30) πιστω-
τικές μονάδες. Η άσκηση ή η έρευνα διενεργούνται για
μία διάρκεια κατ’ελάχιστον 5 μηνών στη Γαλλία, στην Ελλάδα ή σε άλλη χώρα, σε μία επιχείρηση ή σε ένα από τα
εργαστήρια υποδοχής του Δ.Π.Μ.Σ. Η διαδικασία άσκησης ή έρευνας καθορίζεται με ετήσια απόφαση της Ε.Π.Σ.
και η άσκηση ή έρευνα διεξάγονται χωρίς οικονομική
επιβάρυνση του Δ.Π.Μ.Σ. ή του ΠΑ.Δ.Α. Σημειώνεται ότι
η άσκηση (stage) δεν επέχει θέση Πρακτικής Άσκησης,
όπως αυτή περιγράφεται στον ν. 4957/2022.
Οι φοιτητές που επιθυμούν να παρακολουθήσουν το
Δ.Π.Μ.Σ. οφείλουν να παρακολουθήσουν τουλάχιστον
10 μαθήματα, είτε επιλέγοντας μία εξειδικευμένη κατεύθυνση είτε χωρίς κατεύθυνση, ως ακολούθως:
- Χωρίς εξιδεικευμένη κατεύθυνση - ΧΕΚ
- κατεύθυνση Σύνθεση και Ανάλυση Εικόνας - ΣΑΕ
- κατεύθυνση Επιστήμη Δεδομένων - ΕΔ
- κατεύθυνση Γεωπληροφορική - ΓΕΩ
με τουλάχιστον 5 μαθήματα ανά εξάμηνο (που αντιστοιχούν σε 30 ECTS) για κάθε κατεύθυνση και σύμφωνα
με τους κανόνες σύνθεσης του καταλόγου μαθημάτων.
Κατάλογος Μεταπτυχιακών Μαθημάτων
Κάθε μάθημα περιλαμβάνει τρεις (3) ώρες θεωρητικής
και εργαστηριακής διδασκαλίας
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
Ȳ06
x
ȵʋɿʍʏɼʅɻ
ȳɸʘɶʌɲʔɿʃɼʎ
Ʌʄɻʌʉʔʉʌʀɲʎ
x
Geographic Information Science
x
Science
de
l'Information
Géographique
ȳȵɏ
Géo
Ȳ07
x
Ȳɲɽɿɳ ɀɳɽɻʍɻ
x
Deep Learning
x
Apprentissage Profond
Ⱦʉʌʅʉʑ
Cours de base
Ȳ08
x
Ɂʉʅɿʃɳ ʃɲɿ ȸɽɿʃɳ ȷɻʏɼʅɲʏɲ ʍʏɻʆ
Ɉɸʖʆɻʏɼ Ɂʉɻʅʉʍʑʆɻ
x
Legal
and
Ethical
Issues
in
Artificial Intelligence
x
Questions Juridiques, Ethiques et
Politiques
en
Intelligence
Artificielle
ȳɸʆɿʃɼʎ
Ʌɲɿɷɸʀɲʎ
Culture
Générale
1 ɼ 2
Ȳ09
x
ɇʐʍʏɼʅɲʏɲ
Ȱʋʉʔɳʍɸʘʆ,
ȴɿɲʖɸʀʌɿʍɻ
ȴɿɸʌɶɲʍɿʙʆ
ʃɲɿ
ȵʋɿʖɸɿʌɻʅɲʏɿʃɼ Ȱʆɳʄʐʍɻ
x
Decision
Systems,
Process
Management
and
Business
Analysis
x
Systèmes de Décision, Gestion de
Processus et Analyse d'Affaires
ȳɸʆɿʃɼʎ
Ʌɲɿɷɸʀɲʎ
Culture
Générale
1 ɼ 2
Ȳ10
x
Ʌʌʉɻɶʅɹʆɲ
ȳʌɲʔɿʃɳ
ɉʋʉʄʉɶɿʍʏʙʆ – ɇʑʆɽɸʍɻ ʃɲɿ
Ȱʋʊɷʉʍɻ ȵɿʃʊʆɲʎ
x
Advanced Computer Graphics Image Synthesis and Rendering
x
Rendu en Synthèse d'Images
ɇȰȵ
SAI
Ȳ11
x
Ʉʌɲʍɻ ɉʋʉʄʉɶɿʍʏʙʆ
x
Computer Vision
x
Vision par ordinateur
ɇȰȵ
SAI
Ȳ12
x
ɀʉʆʏɸʄʉʋʉʀɻʍɻ ʃɲɿ Ⱦʀʆɻʍɻ
x
Modelling and Animation
ɇȰȵ
SAI
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
x
Modélisation et Animation
Ȳ13
x
ȴɿɲʖɸʀʌɿʍɻ
ʃɲɿ
Ƀʋʏɿʃʉʋʉʀɻʍɻ
ȴɸɷʉʅɹʆʘʆ ɀɸɶɳʄɻʎ Ⱦʄʀʅɲʃɲʎ
x
Big
Data
Management
and
Visualization
x
Gestion
et
Visualisation
de
Mégadonnées
ȵȴ
DS
Ȳ14
x
Ȱʍɲʔɼ ɇʐʍʏɼʅɲʏɲ ʃɲɿ ȵʇɸʄɿʃʏɿʃɼ
ɉʋʉʄʉɶɿʍʏɿʃɼ
x
Fuzzy Systems and Evolutionary
Computation
x
Systèmes
Flous
et
Calcul
Evolutionnaire
ȵȴ
SD
Ȳ15
x
ɍʘʌɿʃɼ Ȱʆɳʄʐʍɻ
x
Spatial Analysis
x
Analyse Spatiale
ȳȵɏ
Géo
Ȳ16
x
Ʉʌɲʍɻ
ɉʋʉʄʉɶɿʍʏʙʆ
ʃɲɿ
Ɍʘʏʉɶʌɲʅʅɸʏʌʀɲ
x
Computer
Vision
and
Photogrammetry
x
Vision
par
Ordinateur
et
Photogrammétrie
ȳȵɏ
Géo
ɀɲɽɼʅɲʏɲ ȵʋɿʄʉɶɼʎ
ɲ/ɲ
x
ɀɳɽɻʅɲ / Course / Unité
d'enseignement
Ⱦɲʏɸʑɽʐʆʍɻ
Orientation
ECTS
ȵʇɳʅɻʆʉ
ȵ01
x
ȵɿʃʉʆɿʃɼ,
ȵʋɲʐʇɻʅɹʆɻ
ʃɲɿ
ɀɿʃʏɼ
Ʌʌɲɶʅɲʏɿʃʊʏɻʏɲ,
Ɏɻʔɿɲʃɳ Ʌɲɿʖʆʀɷɿɲ
x
Virtual, Augmented and Mixed
Reality, Digital Games
x
Réalité
Virtuelle,
Réalité
Augmentée, Réalité Mixte et
Jeux Vidéo
ɇȰȵ
SAI
1 ɼ 2
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
ɲ/ɲ
x
ɀɳɽɻʅɲ / Course / Unité
d'enseignement
Ⱦɲʏɸʑɽʐʆʍɻ
Orientation
ECTS
ȵʇɳʅɻʆʉ
ȵ02
x
ȵʋɸʇɸʌɶɲʍʀɲ ȹʖʉʐ ʃɲɿ Ƀʅɿʄʀɲʎ
x
Audio and Speech Processing
x
Traitement du son et de la
parole
ɇȰȵ
SAI
1 ɼ 2
ȵ03
x
Ɉʌɿʍɷɿɳʍʏɲʏɻ ȵʃʏʑʋʘʍɻ
x
3D Printing
x
Impression en 3D
ɇȰȵ
SAI
1 ɼ 2
ȵ04
x
Ɉɸʖʆɻʏɼ
Ɂʉɻʅʉʍʑʆɻ
ʃɲɿ
Ʌɲɿʖʆʀɷɿɲ
x
Artificial
Intelligence
and
Games
x
Intelligence Artificielle et Jeux
Vidéo
ɇȰȵ
SAI
1 ɼ 2
ȵ05
x
ȵʋɸʇɸʌɶɲʍʀɲ
ʃɲɿ
Ȱʆɳʄʐʍɻ
Ȳɿʉʁɲʏʌɿʃɼʎ
ȵɿʃʊʆɲʎ
ʃɲɿ
ɇɼʅɲʏʉʎ
x
Biomedical Image and Signal
Processing and Analysis
x
Traitement
et
Analyse
d’Images
et
de
Signaux
Biomédicaux
ɇȰȵ
SAI
1 ɼ 2
ȵ06
x
Ʌɲʌɲɶʘɶɼ Ƀʋʏɿʃʉɲʃʉʐʍʏɿʃʉʑ
Ʌɸʌɿɸʖʉʅɹʆʉʐ
x
Audiovisual
Production
(Motion Design)
x
Production
de
contenus
audiovisuels et numériques
ɇȰȵ
SAI
1 ɼ 2
ȵ07
x
ȵʋɸʇɸʌɶɲʍʀɲ
Ɍʐʍɿʃɼʎ
ȳʄʙʍʍɲʎ
x
Natural Language Processing
x
Traitement
du
Langage
Naturel
ȵȴ
SD
1 ɼ 2
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
ɲ/ɲ
x
ɀɳɽɻʅɲ / Course / Unité
d'enseignement
Ⱦɲʏɸʑɽʐʆʍɻ
Orientation
ECTS
ȵʇɳʅɻʆʉ
ȵ08
x
Ȱʆɳʄʐʍɻ Ⱦʉɿʆʘʆɿʃʙʆ ȴɿʃʏʑʘʆ
– Social Network analysis
x
Analyse des Réseaux Sociaux
ȵȴ
SD
1 ɼ 2
ȵ09
x
Ȳɸʄʏɿʍʏʉʋʉʀɻʍɻ
x
Optimization
ȵȴ
SD
1 ɼ 2
ȵ10
x
Ʌʌʉɶʌɲʅʅɲʏɿʍʅʊʎ
ʅɸ
Ʌɸʌɿʉʌɿʍʅʉʑʎ
x
Programming with Constraints
x
Programmation
par
satisfaction de contraintes
ȵȴ
SD
1 ɼ 2
ȵ11
x
ȵʋɿʖɸɿʌɻʍɿɲʃɼ ȶʌɸʐʆɲ
x
Operational Research
x
Recherche Opérationnelle
ȵȴ
SD
1 ɼ 2
ȵ12
x
Ʌʌʉɻɶʅɹʆɲ
Ⱥɹʅɲʏɲ
ɇʏɲʏɿʍʏɿʃɼʎ ʃɲɿ Ʌɿɽɲʆʉʏɼʏʘʆ
x
Advanced Topics in Statistics
and Probability
x
Statistiques et Probabilités
Avancées
ȵȴ
SD
1 ɼ 2
ȵ13
x
Ʌʌʉɻɶʅɹʆɲ Ⱥɹʅɲʏɲ Ʉʌɲʍɻʎ
ɉʋʉʄʉɶɿʍʏʙʆ
ʃɲɿ
Ɍʘʏʉɶʌɲʅʅɸʏʌʀɲʎ
x
Advanced Topics in Computer
Vision and Photogrammetry
x
Vision
par
Ordinateur
et
Photogrammétrie Avancées
ȳȵɏ
Géo
1 ɼ 2
ȵ14
x
ɍʘʌɿʃɼ ɇʏɲʏɿʍʏɿʃɼ
x
Spatial Statistics
x
Statistiques Spatiales
ȳȵɏ
Géo
1 ɼ 2
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
ɲ/ɲ
x
ɀɳɽɻʅɲ / Course / Unité
d'enseignement
Ⱦɲʏɸʑɽʐʆʍɻ
Orientation
ECTS
ȵʇɳʅɻʆʉ
ȵ15
x
Ɉɻʄɸʋɿʍʃʊʋɻʍɻ ʃɲɿ ɀɻʖɲʆɿʃɼ
ɀɳɽɻʍɻ
x
Remote Sensing and Machine
Learning
x
Télédétection
et
Apprentissage Automatique
ȳȵɏ
Géo
1 ɼ 2
ȵ16
x
ɍɲʌʏʉɶʌɲʔɿʃɼ Ƀʋʏɿʃʉʋʉʀɻʍɻ
x
Cartographic Visualization
x
Visualisation Cartographique
ȳȵɏ
Géo
1 ɼ 2
ȵ17
x
Ʌʄʉɼɶɻʍɻ GNSS
x
GNSS Navigation
x
Navigation GNSS
ȳȵɏ
Géo
1 ɼ 2
ȵ18
x
Ʌʌʉɻɶʅɹʆɲ
ɇʐʍʏɼʅɲʏɲ
ȴɿɲʖɸʀʌɿʍɻʎ Ⱦɲʏɲʍʏʌʉʔʙʆ
x
Advanced
Disaster
Management Systems
x
Systèmes Avancés de Gestion
des Catastrophes naturelles
ȳȵɏ
Géo
1 ɼ 2
ȵ19
x
ȵʋɸʇɸʌɶɲʍʀɲ
ʃɲɿ
Ƀʋʏɿʃʉʋʉʀɻʍɻ Ɉʌɿʍɷɿɳʍʏɲʏʘʆ
ȴɸɷʉʅɹʆʘʆ
x
3D
Data
Processing
and
Visualization
x
Traitement et Visualisation
des Données 3D
ȳȵɏ
Géo
1 ɼ 2
ȵ20 Building Information Modeling (BIM)
ȳȵɏ
Géo
1 ɼ 2
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
Κανόνες για τη σύνθεση των κατευθύνσεων:
Κανόνες για την κατεύθυνση «Χωρίς Ειδική Κατεύθυνση» - ΧΕΚ
1. Τα υποχρεωτικά μαθήματα στο 1ο εξάμηνο είναι τα
Β01, Β02 και είτε το Β03 είτε το Β04.
2. Τα μαθήματα στο 2ο εξάμηνο περιλαμβάνουν υποχρεωτικά τα: Β07 και είτε το Β08 είτε το Β09.
Κανόνες για την κατεύθυνση «Σύνθεση και Ανάλυση
Εικόνας» - ΣΑΕ
3. Τα μαθήματα στο 1ο εξαμήνου περιλαμβάνουν υποχρεωτικά τα: Β01, Β02, Β03 και Β04.
4. Τα μαθήματα στο 2ο εξάμηνο περιλαμβάνουν υποχρεωτικά τα: Β07, Β10, Β11 και Β12.
Κανόνες για την κατεύθυνση της «Επιστήμης Δεδομένων» - ΕΔ
5. Τα μαθήματα στο 1ο εξάμηνο περιλαμβάνουν υποχρεωτικά τα: Β01, Β02, Β05 και είτε το Β03 είτε το Β04.
6. Τα μαθήματα στο 2ο εξάμηνο περιλαμβάνουν υποχρεωτικά τα: Β07, Β13 και Β14.
Κανόνες για την κατεύθυνση «Γεωπληροφορικής» ΓΕΩ
7. Τα μαθήματα στο 1ο εξάμηνο περιλαμβάνουν υποχρεωτικά τα: Β01, Β02, Β06 και είτε Β03 είτε Β04.
8. Τα μαθήματα στο 2ο εξάμηνο περιλαμβάνουν υποχρεωτικά τα: Β07, Β15 και Β16.
Η περιγραφή των μαθημάτων παρατίθεται στο Παράρτημα Α, το οποίο αποτελεί αναπόσπαστο τμήμα του
παρόντος κανονισμού.
Τα υπόλοιπα διδασκόμενα μαθήματα ανά εξάμηνο
συμπληρώνονται είτε από άλλα βασικά μαθήματα, είτε
από τα διαθέσιμα μαθήματα επιλογής (ανεξάρτητα από
την κατεύθυνση που έχει επιλέξει ο φοιτητής). Οι κανόνες
που αφορούν στα μαθήματα επιλογής μπορούν να τροποποιούνται με απόφαση της Επιτροπής Προγράμματος
Σπουδών. Τα εκάστοτε μαθήματα που ενεργοποιούνται
σε κάθε ακαδημαϊκό έτος (καθώς και το εξάμηνο στο
οποίο θα διδαχθούν), ανακοινώνονται στην αρχή του
ακαδημαϊκού έτους.
Η οργάνωση της εκπαιδευτικής διαδικασίας γίνεται με
συνδυασμό μέσων εξ αποστάσεως και δια ζώσης (μικτή
μέθοδος/blended teaching and learning) εκπαίδευσης.
Το ποσοστό των διδακτικών ωρών που γίνεται με μέσα
(σύγχρονης ή/και ασύγχρονης) εξ αποστάσεως εκπαίδευσης θα είναι σύμφωνα με τις κείμενες διατάξεις.
Όλα τα μαθήματα του Δ.Π.Μ.Σ. αλλά και άλλες εκπαιδευτικές δραστηριότητες μπορεί να πραγματοποιούνται
με τη χρήση «Σύγχρονης εξ αποστάσεως εκπαίδευσης»
εφόσον από τη φύση τους δεν εμπεριέχουν εργαστηριακή εξάσκηση των φοιτητών, που για τη διεξαγωγή
τους απαιτείται η συμμετοχή των φοιτητών με φυσική
παρουσία. «Σύγχρονη εξ αποστάσεως εκπαίδευση» είναι
η εκπαιδευτική μέθοδος μέσω τεχνολογικής διαμεσολάβησης (περιβάλλον τηλεδιάσκεψης) όπου διδάσκων
και διδασκόμενοι αλληλεπιδρούν σε διαφορετικό χώρο,
αλλά στον ίδιο χρόνο με δυνατότητα αμφίδρομης επικοινωνίας και διαμοίρασης πολυτροπικού περιεχομένου
(διαφάνειες, video κ.λπ.) σε πραγματικό χρόνο.
Το ποσοστό της διδασκαλίας που θα γίνεται με τη χρήση «Σύγχρονης εξ αποστάσεως εκπαίδευσης» μπορεί
να φτάσει το 80% των διαλέξεων του μαθήματος. Κάθε
μάθημα θα περιλαμβάνει τουλάχιστον μια εναρκτήρια
διά ζώσης διδασκαλία (με στόχο τη γνωριμία και τον
προσανατολισμό στο μάθημα - περιγραφή, στόχοι, δραστηριότητες, εργαστήρια, εργασίες), μια ενδιάμεση δια
ζώσης διδασκαλία (με στόχο διαμορφωτικό ως προς την
πορεία του μαθήματος, τις εργασίες, κ.λπ.) και άλλη μια
τελική δια ζώσης (με στόχο την τελική εξέταση εφόσον
το μάθημα περιέχει τελική γραπτή εξέταση αλλά και την
ολική αξιολόγηση του μαθήματος).
Για τις ανάγκες της εξ αποστάσεως εκπαίδευσης θα
αξιοποιηθούν τα συστήματα MS TEAMS και το Σύστημα
Διαχείρισης Ηλεκτρονικής Τάξης Moodle του Πανεπιστημίου Δυτικής Αττικής. Το σύστημα MS TEAMS θα αξιο-
ποιηθεί για τις σύγχρονες συνεδρίες τηλεδιάσκεψης και
εικονικής ηλεκτρονικής τάξης. Το σύστημα MS TEAMS
υποστηρίζει:
- Οπτική και ηχητική επικοινωνία σε πραγματικό χρόνο με τη χρήση κατάλληλου εξοπλισμού (ηλεκτρονικού
υπολογιστή με κάμερα, μικρόφωνα, ηχεία, ακουστικά)
ώστε διδάσκων και διδασκόμενοι να μπορούν να έχουν
φωνητική και οπτική επικοινωνία ενώ βρίσκονται σε διαφορετικούς χώρους,
- χρήση και διαμοίραση εφαρμογών και κειμένων
(application and document sharing),
- χρήση και διαμοίραση ηλεκτρονικού πίνακα,
- πρόσβαση σε χώρους συζήτησης (chat rooms) τόσο
μεταξύ διδάσκοντος όσο και μεταξύ διδασκομένων για
συνεργασία ανταλλαγή απόψεων και εκπόνηση κοινών
εργασιών,
- δωμάτια συνεργασίας (Βreakout sessions) για την
οργάνωση ομαδικών δραστηριοτήτων.
Το Σύστημα Διαχείρισης Ηλεκτρονικής Τάξης Moodle
του Πανεπιστημίου Δυτικής Αττικής αποτελεί το κεντρικό σημείο πρόσβασης σε όλες τις υπηρεσίες εξ αποστά-
σεως εκπαίδευσης. Όλα τα μαθήματα του Δ.Π.Μ.Σ. φιλοξενούνται στο Moodle και το περιεχόμενό τους είναι
κατάλληλα οργανωμένο από τον υπεύθυνο καθηγητή
ανά θεματική ενότητα ή εβδομάδα διάλεξης και περιέχει
τις διαφάνειες, ασκήσεις, βίντεο, τεστ, κ.λπ. καθώς και
τους συνδέσμους για τις αντίστοιχες σύγχρονες εξ αποστάσεως συνεδρίες του κάθε μαθήματος. Κάθε μάθημα
περιέχει φορουμ ανακοινώσεων (αφορά τις ανακοινώσεις προς τους/τις φοιτητές/τριες από το διδακτικό προ-
σωπικό) και φόρουμ συζητήσεων και επίλυσης αποριών
στο οποίο μπορούν να συμμετέχουν όλοι οι φοιτητές/
τριες. Ενδεικτικά εργαλεία που παρέχονται στους διδάσκοντες μέσα από το Σύστημα Διαχείρισης Ηλεκτρονικής
Τάξης Moodle είναι τα ακόλουθα:
- Εργαλεία δημιουργίας διαδραστικού περιεχομένου
(H5P)
- Δημιουργία τεστ (online quiz)
- Aνάθεση εργασιών (είτε ατομικές, είτε ομαδικές)
- Oμάδες συζητήσεων (forum)
- Άμεσα μηνύματα (chat)
- Δημιουργία ιστοτόπων συνεργατικού χαρακτήρα
(wikis)
- Ιστολόγια (blogs)
- Ερωτηματολόγια για τη συλλογή δεδομένων
- Ημερολόγιο, Βαθμολόγιο, κ.λπ.
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
Στο παράρτημα Β, το οποίο αποτελεί αναπόσπαστο
τμήμα του παρόντος κανονισμού, παρατίθεται έκθεση
ανάλυσης για την εξ αποστάσεως εκπαίδευση.
Με απόφαση της Ε.Π.Σ. μπορούν να διοργανώνονται
διά ζώσης ή εξ αποστάσεως σεμινάρια σε σύγχρονα αντικείμενα του Δ.Π.Μ.Σ., πέραν του ωρολογίου προγράμ-
ματος και χωρίς οικονομική επιβάρυση των φοιτητών/
τριών.
Άρθρο 9
Θέματα φοίτησης Αναστολή φοίτησης
Ο/Η μεταπτυχιακός/ή φοιτητής/τρια δύναται να καταθέσει τεκμηριωμένη αίτηση αναστολής φοίτησης
εντός του χρόνου της κανονικής διάρκειας σπουδών
του Δ.Π.Μ.Σ. (τρία πρώτα εξάμηνα), η οποία δεν μπορεί
να υπερβαίνει τα δύο συνεχόμενα εξάμηνα. Το δικαίωμα αναστολής σπουδών δύναται να ασκηθεί άπαξ ή
τμηματικά για χρονικό διάστημα κατ’ ελάχιστον ενός (1)
ακαδημαϊκού εξαμήνου, αλλά η συνολική διάρκεια της
αναστολής δεν δύναται να υπερβαίνει αθροιστικά τα
δύο (2) ακαδημαϊκά εξάμηνα.
Κατά τη διάρκεια αναστολής σπουδών, ο φοιτητής/η
φοιτήτρια δε συμμετέχει στις εκπαιδευτικές διαδικασίες του Προγράμματος (παρακολούθηση μαθημάτων,
παράδοση διπλωματικών εργασιών, προσφορά έργου,
συμμετοχή στις εξετάσεις).
Η διάρκεια αναστολής σπουδών δεν προσμετράται
στον συνολικό χρόνο φοίτησης στο Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών. Ο/Η φοιτητής/τρια με την επάνο-
δό του/της στη φοίτηση εξακολουθεί να υπάγεται στο
καθεστώς φοίτησης του χρόνου εγγραφής του/της ως
μεταπτυχιακός/ης φοιτητής/τριας.
Διαδικασία αναστολής φοίτησης
Η διαδικασία αναστολής φοίτησης αναλύεται στα παρακάτω βήματα:
1. Τεκμηριωμένη αίτηση του/της ενδιαφερόμενου/ης
φοιτητή/τριας εντός του χρόνου κανονικής φοίτησης
(τρία πρώτα εξάμηνα σπουδών) και στην αρχή του εκάστοτε ακαδ. εξαμήνου για το οποίο ζητείται αναστολή,
η οποία κατατίθεται με τα σχετικά δικαιολογητικά (εάν
υπάρχουν) στη Γραμματεία του Δ.Π.Μ.Σ. Οι αιτήσεις αναστολής εγκρίνονται ή απορρίπτονται με απόφαση της
Ε.Π.Σ., μετά από σχετική εισήγηση της Σ.Ε. του Δ.Π.Μ.Σ.
2. Σχετική αιτιολογημένη απόφαση της Ε.Π.Σ., όπου
θα αναφέρεται ότι κατά τη διάρκεια της αναστολής της
φοίτησης αίρεται η φοιτητική ιδιότητα και αναστέλλονται όλα τα σχετικά δικαιώματα του/της φοιτητή/τριας.
Η φοιτητική ιδιότητα αποκτάται ξανά αυτομάτως μετά
τη λήξη της αναστολής. Όσοι/ες μεταπτυχιακοί/ες φοιτητές/τριες έχουν λάβει από το Φορέα Εργασίας τους
εκπαιδευτική άδεια για τη φοίτησή τους σε Π.Μ.Σ. δεν
δικαιούνται κατά το ίδιο χρονικό διάστημα αναστολή
φοίτησης.
Παράταση φοίτησης
Οι μεταπτυχιακοί/ές φοιτητές/τριες που ολοκληρώνουν την κανονική διάρκεια φοίτησης των τριών
εξαμήνων χωρίς να έχουν ολοκληρώσει επιτυχώς τη
μεταπτυχιακή τους εργασία, δύνανται να καταθέσουν
τεκμηριωμένη αίτηση παράτασης της φοίτησής τους
στο Δ.Π.Μ.Σ. για έως δύο επιπλέον εξάμηνα.
Διαγραφή φοιτητή/τριας
Η διαγραφή μεταπτυχιακού/κής φοιτητή/τριας γίνεται
κατόπιν σχετικής εισήγησης της Σ.Ε. του Δ.Π.Μ.Σ. προς
την Ε.Π.Σ. και λήψης σχετικής απόφασης. Η απόφαση
κοινοποιείται εντός δέκα πέντε (15) ημερών στον/ην
ενδιαφερόμενο/νη μεταπτυχιακό/κη φοιτητή/τρια και
έχει δικαίωμα υποβολής ένστασης εντός δέκα πέντε (15)
ημέρων από την ημερομηνία έκδοσης της. Η ένσταση
κρίνεται τελεσίδικα από τα ανωτέρω όργανα.
Η Ε.Π.Σ. μετά την εισήγηση της Σ.Ε., δύναται να αποφασίσει τη διαγραφή μεταπτυχιακών φοιτητών για τους
παρακάτω λόγους:
α. Πλημμελής εκπλήρωση των υποχρεώσεων του/της
μεταπτυχιακού/ης φοιτητή/τριας, όπως αυτές περιγράφονται στον Εσωτερικό Κανονισμό Δ.Π.Μ.Σ.
β. Μη καταβολή των προβλεπόμενων τελών φοίτησης
(σε κάθε περίπτωση, φοιτητής, ο οποίος δεν έχει ανταποκριθεί στις οικονομικές του υποχρεώσεις, δε δικαιούται
να λάβει ούτε βεβαίωση ολοκλήρωσης σπουδών, ούτε
το Δίπλωμα Μεταπτυχιακών Σπουδών).
γ. Πειθαρχικά παραπτώματα, όπως παράβαση ακαδημαϊκής δεοντολογίας και γενικότερα κάθε παράβαση της
κείμενης νομοθεσίας και του Εσωτερικού Κανονισμού
του Πα.Δ.Α.
δ. Αίτηση διαγράφης του/της ίδιου/ας του μεταπτυχιακού/κής φοιτητή/τριας.
ε. Δεν ανανέωσαν την εγγραφή τους ή δεν παρακολούθησαν μαθήματα για δύο (2) συνεχόμενα εξάμηνα.
στ. Έχουν υποπέσει στο παράπτωμα της λογοκλοπής ή
σε παράπτωμα που εμπίπτει στο δίκαιο περί πνευματικής
ιδιοκτησίας (ν. 2121/1993).
ζ. Για οποιαδήποτε άλλο λόγο κρίνεται απαραίτητη.
Σε περίπτωση οριστικής διακοπής φοίτησης ή διαγραφής μεταπτυχιακού/κής φοιτητή/τριας για οποιο-
δήποτε λόγο, τα ήδη καταβληθέντα τέλη φοίτησης δεν
επιστρέφονται.
Άρθρο 10
Επιβλέποντες
Εντός του πρώτου εξαμήνου φοίτησης, ύστερα από
πρόταση της Συντονιστικής Επιτροπής του Δ.Π.Μ.Σ., η
Ε.Π.Σ. του Δ.Π.Μ.Σ. ορίζει ως επιβλέπον για κάθε μεταπτυχιακό φοιτητή ένα μέλος Δ.Ε.Π. μεταξύ αυτών στους
οποίους έχει ανατεθεί μεταπτυχιακό έργο στο συγκεκριμένο Δ.Π.Μ.Σ. Η Συντονιστική Επιτροπή και το επιβλέπον
μέλος έχουν την ευθύνη της παρακολούθησης και του
ελέγχου της πορείας των σπουδών του μεταπτυχιακού
φοιτητή. Τα καθήκοντα του αρχικά ορισθέντος επιβλέποντος ολοκληρώνονται όταν ορισθεί ερευνητικός
σύμβουλος για κάποιον μεταπτυχιακό φοιτητή από την
Ε.Π.Σ. (για την καθοδήγηση του φοιτητή στην εκπόνηση
διπλωματικής εργασίας). Τότε ο ερευνητικός σύμβουλος
αναλαμβάνει και επιβλέπων του μεταπτυχιακού φοιτητή. Ο/η επιβλέπων/-ουσα μπορεί να αλλάξει μετά από
αίτηση του μεταπτυχιακού φοιτητή ή του επιβλέποντος.
Η ανωτέρω διαδικασία συντονίζεται από το μέλος της
Ε.Π.Σ. το οποίο έχει οριστεί ως Παιδαγωγικός Υπεύθυνος
(Responsable Pédagogique) του Δ.Π.Μ.Σ.
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
Άρθρο 11
Γενικοί κανόνες ελέγχου γνώσεων και
αξιολόγησης μεταπτυχιακών φοιτητών
Πληροφορίες
1) Οι Τρόποι Ελέγχου Γνώσεων (ΤΕΓ) (Modalités de
contrôle des connaissances - MCC), αποφασίζονται και
τίθενται υπόψιν των φοιτητών το αργότερο έως το τέλος
του πρώτου μήνα του ακαδημαϊκού έτους και δεν μπορούν να αλλάξουν κατά τη διάρκεια του έτους.
2) Οι γενικοί και οι ειδικοί κανόνες του Δ.Π.Μ.Σ. γνωστοποιούνται στους φοιτητές με κάθε πρόσφορο τρόπο.
3) Τα αναρτώμενα κείμενα πρέπει να έχουν εγκριθεί
από την Επιτροπή Προγράμματος Σπουδών.
4) Οι ΤΕΓ πρέπει κυρίως να περιλαμβάνουν:
- Τον κατάλογο των διδακτικών ενοτήτων που είναι
ενεργές με αναφορά στον χαρακτήρα τους (υποχρεωτικό
ή προαιρετικό). Σημειώνεται ότι διδακτική ενότητα ΔΕ
(unités d’enseignement UE) δύναται να περιλαμβάνει
θεωρητικά, φροντιστηριακά και εργαστηριακά τμήματα
μαθήματος,
- τους όρους απόκτησης του διπλώματος (κεφαλαιοποίηση, κατοχύρωση, συμψηφισμός),
- και για κάθε διδακτική ενότητα:
- Το περιεχόμενο της, με τις ώρες θεωρίας, φροντιστηρίων και εργαστηρίων.
- Τον κατάλογο και τον τύπο των εξετάσεων για το
μάθημα, με τη διάρκειά τους και τους συντελεστές τους
εντός μίας διδακτικής ενότητας.
- Τον συντελεστή μιας διδακτικής ενότητας, που λαμβάνεται υπόψη για τον υπολογισμό του βαθμού του δι-
πλώματος και του πιθανού συμψηφισμού ο οποίος είναι
ίσος με τον αριθμό των ευρωπαϊκών πιστωτικών μονάδων (ECTS) που αποδίδονται στη διδακτική ενότητα.
Διαχείριση των απουσιών
Κατά την διάρκεια των θεωρητικών παραδόσεων, των
φροντιστηρίων και των εργαστηρίων η παρουσία των
φοιτητών είναι έντονα συνιστώμενη και λαμβάνεται υπόψη κατά τον έλεγχο γνώσεων.
Εσωτερικές ρυθμίσεις για μία διδακτική ενότητα
1) Όλα τα μέρη μίας διδακτικής ενότητας (Θεωρία,
Φροντιστήρια, Εργαστήρια) συμψηφίζονται πλήρως,
σύμφωνα με τους ανακοινωμένους κανόνες, χωρίς βαθμό αποκλεισμού.
2) Διατήρηση των βαθμών: Oι βαθμοί στα εργαστηριακά μαθήματα και τις εργασίες που είναι μεγαλύτεροι
από ή ίσοι με 50% μπορούν να κρατηθούν μόνο από τη
1η εξεταστική στη 2η εξεταστική.
3) Με απόφαση της Ε.Π.Σ., πριν την έναρξη κάθε
κύκλου του Προγράμματος καθορίζονται περαιτέρω
ρυθμίσεις για τον τρόπο αξιολόγησης (τελική εξέταση,
ομαδικές ή ατομικές εργασίες κ.ά.).
Κεφαλαιοποίηση (acquisition): οριστική κατοχύρωση
μιας διδακτικής ενότητας.
1) Όλες οι διδακτικές ενότητες είναι κεφαλαιοποιήσιμες: μία διδακτική ενότητα κατοχυρώνεται οριστικά,
όταν η αντίστοιχη βαθμολογία είναι τουλάχιστον 50%.
Η απόκτηση της διδακτικής ενότητας οδηγεί στην απόκτηση των σχετικών ευρωπαϊκών πιστωτικών μονάδων
(ECTS).
2) Δεν είναι δυνατόν ένας φοιτητής να ξαναεξεταστεί
σε μια διδακτική ενότητα η οποία έχει κεφαλαιοποιηθεί.
Συμψηφισμός (compensation): κατοχύρωση δια συμψηφισμού μιας διδακτικής ενότητας
1) Ο συμψηφισμός ισχύει για την κάθε εξεταστική περίοδο του εξαμήνου και για το έτος, εκτός από την ειδική
περίπτωση του δεύτερου έτους. Ο συμψηφισμός αφορά
στο σύνολο των διδακτικών ενοτήτων ενός εξαμήνου
πλήρους φοίτησης.
2) Υπάρχει η δυνατότητα συμψηφισμού όταν ο σταθμισμένος μέσος όρος, που υπολογίζεται πάνω σε ένα
εξάμηνο πλήρους φοίτησης, είναι μεγαλύτερος ή ίσος
με 50% της συνολικής βαθμολογίας κατά τη διάρκεια
μιας εξεταστικής περιόδου.
- συμψηφισμός γενικά επιτρέπεται μόνο εάν η βαθμολογία για κάθε μάθημα είναι μεγαλύτερη ή ίση με 35%.
Η Ε.Π.Σ. μπορεί να καθορίζει αυτό το όριο συμψηφισμού
ανά διδακτική ενότητα.
- Όταν ο συμψηφισμός είναι έγκυρος, το σύνολο των
διδακτικών ενοτήτων του εξαμήνου επικυρώνεται: οι διδακτικές ενότητες όπου η βαθμολογία είναι μεγαλύτερη
ή ίση με 50% αποκτώνται, και οι άλλες διδακτικές ενότητες εντός του εξαμήνου επικυρώνονται με συμψηφισμό.
- Ωστόσο, η «Μεταπτυχιακή Διπλωματική Εργασία ή
Άσκηση (stage)» του 3ου εξαμήνου φοίτησης) του μεταπτυχιακού αποτελεί εξαίρεση σε αυτόν τον κανόνα και
δεν μπορεί να συμψηφισθεί.
3) Η διδακτική ενότητα που κατοχυρώθηκε με συμψηφισμό, δεν κεφαλαιοποιείται (δεν είναι μεταφέρσιμη).
4) Ένας φοιτητής δεν μπορεί να αρνηθεί τον συμψηφισμό. Μπορεί, ωστόσο, να εγγραφεί το επόμενο έτος στην
ή στις διδακτικές ενότητες οι οποίες δεν έχουν κεφαλαιοποιηθεί, προκειμένου να τις κατοχυρώσει οριστικά.
5) Το άθροισμα των ECTS των διδακτικών ενοτήτων
που κατοχυρώθηκαν δια συμψηφισμού δεν μπορεί να
υπερβαίνει τις 30 ECTS.
Ο βαθμός και το αποτέλεσμα αποκτηθέντος διπλώματος δεν μπορούν να επαναϋπολογιστούν.
Εξεταστικές περίοδοι
Υπάρχουν δύο κανονικές εξεταστικές περίοδοι ετησίως και μία επαναληπτική εξεταστική περίοδος, σύμφω-
νες με τους κανονισμούς που ισχύουν στο Πανεπιστήμιο
Δυτικής Αττικής.
Ο φοιτητής που δεν επικύρωσε το έτος διά συμψηφισμού, πρέπει κατά την δεύτερη περίοδο να επανεξετα-
στεί στα μαθήματα τα οποία δεν έχουν κεφαλαιοποιηθεί
και ανήκουν σε εξάμηνο το οποίο δεν έχει επικυρωθεί
(acquisition).
Μεταπτυχιακή Διπλωματική Εργασία
Η μεταπτυχιακή εργασία πρέπει να είναι πρωτότυπη
σε επαρκή βαθμό ή να αποδεικνύει την γνώση σε βάθος
ενός ειδικού θέματος. Η μεταπτυχιακή εργασία εκπονείται υπό την επίβλεψη ενός ερευνητικού συμβούλου (μέ-
λους Δ.Ε.Π. ή διδάσκοντα στο Δ.Π.Μ.Σ.). Ο ερευνητικός
σύμβουλος ορίζεται για κάθε ενδιαφερόμενο φοιτητή
από την Ε.Π.Σ. ύστερα από πρόταση του ενδιαφερομένου και εισήγηση του Παιδαγωγικού Υπευθύνου. Η εκπό-
νηση της μεταπτυχιακής εργασίας διαρκεί ένα εξάμηνο.
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
Σε ειδικές περιπτώσεις δίνεται δυνατότητα παράτασης
στην ολοκλήρωση της μεταπτυχιακής εργασίας από την
Ε.Π.Σ., μετά από εισήγηση του Παιδαγωγικού Υπευθύνου.
Η μεταπτυχιακή διπλωματική εργασία υποβάλλεται στην
αγγλική ή γαλλική γλώσσα, ή, σε εξαιρετικές περιπτώσεις,
στην ελληνική γλώσσα μετά από απόφαση της Ε.Π.Σ. Οι
φοιτητές οφείλουν να βεβαιώσουν εγγράφως στο σώμα
του κειμένου της εργασίας, ότι η υποβαλλόμενη μεταπτυχιακή εργασία αποτελεί προϊόν αποκλειστικής τους
ενασχόλησης, ότι δεν αποτελεί προϊόν λογοκλοπής, ότι
δεν έχει γίνει χρήση κώδικα ή κειμένου που διανέμεται
δωρεάν χωρίς την αντίστοιχη αναφορά του γεγονότος
αυτού στο κείμενο της εργασίας, ότι δεν έχει αποτελέσει
προϊόν εργασίας τρίτου ατόμου επ’ αμοιβή ή χωρίς αμοιβή. Η μεταπτυχιακή εργασία βαθμολογείται από τριμελή
εξεταστική επιτροπή, αποτελούμενη από τον ερευνητικό
σύμβουλο και δύο ακόμη μέλη Δ.Ε.Π. ή διδάσκοντες στο
Δ.Π.Μ.Σ. που ορίζονται από την Ε.Π.Σ. Ειδικότερα θέματα
εκπόνησης ΜΔΕ ορίζονται από τον Οδηγό Μεταπτυχιακής-Διπλωματικής Εργασίας του Δ.Π.Μ.Σ.
Τα ανωτέρω ισχύουν και για την έκθεση που υποβάλλει
ο/η διεξάγων άσκηση ή έρευνα (stage) είτε σε ερευνητικό εργαστήριο είτε σε επιχείρηση ή οργανισμό.
Άρθρο 12
Απονομή Διπλώματος Μεταπτυχιακών
Σπουδών (Δ.Μ.Σ.) «Τεχνητή Νοημοσύνη και
Οπτική Υπολογιστική (Intelligence Artificielle et
Informatique Visuelle)»
Για την απονομή του Δ.Μ.Σ. απαιτείται η επιτυχής επικύρωση (acquisition) των εξαμήνων σύμφωνα με το άρ-
θρο 8 και η λήψη των απαραίτητων πιστωτικών μονάδων
σύμφωνα με τους Τρόπους Ελέγχου Γνώσεων (Modalités
de Contrôle des Connaissances - MCC).
Στον/ην απόφοιτο/η του Δ.Π.Μ.Σ. μπορεί να χορηγείται, πριν από την απονομή, βεβαίωση ότι έχει περατώσει
επιτυχώς την παρακολούθηση του Π.Μ.Σ. και αναλυτική
βαθμολογία.
Στο Δίπλωμα Μεταπτυχιακών Σπουδών επισυνάπτεται
Παράρτημα Διπλώματος το οποίο είναι επεξηγηματικό
έγγραφο και δεν υποκαθιστά τον επίσημο τίτλο σπουδών
ή την αναλυτική βαθμολογία των μαθημάτων. Το Παράρτημα Διπλώματος επισυνάπτεται στο Δ.Μ.Σ. και παρέχει
πληροφορίες σχετικά με τη φύση, το επίπεδο, το γενικότερο πλαίσιο εκπαίδευσης, το περιεχόμενο και το
καθεστώς των σπουδών, οι οποίες ολοκληρώθηκαν με
επιτυχία από το άτομο που αναγράφεται ονομαστικά στο
πρωτότυπο του τίτλου. Στο Παράρτημα δεν γίνονται αξιολογικές κρίσεις και δεν υπάρχουν δηλώσεις ισοτιμίας ή
αντιστοιχίας ή προτάσεις σχετικά με την αναγνώριση του
Δ.Μ.Σ. στο εξωτερικό. Το Παράρτημα Διπλώματος εκδίδεται αυτομάτως και χωρίς καμία οικονομική επιβάρυν-
ση στην ελληνική και στην αγγλική γλώσσα, και πρέπει να
πληροί τις προϋποθέσεις γνησιότητας που απαιτούνται
για τον χορηγούμενο τίτλο σπουδών. Η ημερομηνία έκδοσης του Παραρτήματος δεν συμπίπτει υποχρεωτικά με
την ημερομηνία χορήγησης του Δ.Μ.Σ., αλλά δεν μπορεί
ποτέ να είναι προγενέστερη από αυτή.
Ο βαθμός του Δ.Μ.Σ. προκύπτει από τον βαθμό αξιολόγησης στα μαθήματα και στη Μ.Δ.Ε./άσκηση. Αναλυ-
τικότερα, σε κάθε εξάμηνο ο/η φοιτητής/τρια λαμβάνει
βαθμολογία σε κάθε μάθημα που εξετάζεται και εάν αξιολογηθεί επιτυχώς, πιστώνεται αναλογικά τις πιστωτικές
μονάδες που αντιστοιχούν Ο τελικός βαθμός του Δ.Μ.Σ.
προκύπτει από τον βαθμό αξιολόγησης:
α) Στα μαθήματα,
β) στη Διπλωματική Εργασία/άσκηση (stage).
Ο βαθμός του Διπλώματος Μεταπτυχιακών Σπουδών
εξάγεται με προσέγγιση δύο δεκαδικών ψηφίων και προκύπτει από τον τύπο:
Β=(Β1*Π1+Β2*Π2+……..+Βν*Πν)/(Π1+Π2+…..Πν)
όπου Β1,Β2….Βν είναι οι βαθμοί όλων των μαθημάτων
που εξετάστηκε επιτυχώς ο φοιτητής/τρια και Π1,Π2…..
Πν είναι οι πιστωτικές μονάδες που αντιστοιχούν σε κάθε
μάθημα.
Προβιβάσιμοι βαθμοί είναι το πέντε (5) και οι μεγαλύτεροί του. Η βαθμολογική κλίμακα για την αξιολόγηση
της επίδοσης των μεταπτυχιακών φοιτητών/τριών ορίζεται από το μηδέν (0) ως το δέκα (10) ως ακολούθως:
- Άριστα: από οκτώ και πενήντα (8,50) μέχρι δέκα (10),
- Λίαν καλώς: από έξι και πενήντα (6,50) ως και οκτώ
και σαράντα εννέα (8,49),
- Καλώς: από πέντε (5) ως και έξι και σαράντα εννέα
(6,49) ή
- Απορρίπτεται: από μηδέν (0) έως τέσσερα και ενενήντα εννέα (4,99).
Διόρθωση βαθμού επιτρέπεται, εφόσον έχει εμφιλοχωρήσει προφανής παραδρομή ή αθροιστικό σφάλμα,
ύστερα από έγγραφο του αρμόδιου διδάσκοντος και
απόφαση της Ε.Π.Σ.
Με τη συμπλήρωση των προϋποθέσεων απονομής του
Δ.Μ.Σ. χάνεται η φοιτητική ιδιότητα και παύει η συμμετοχή φοιτητή/-τριας στα συλλογικά όργανα διοίκησης
του Ιδρύματος.
Άρθρο 13
Απονομή πτυχίων - ορκωμοσίες
Φοιτητής/ήτρια που ολοκλήρωσε επιτυχώς τις μεταπτυχιακές σπουδές του/της, ορκίζεται σε δημόσια τελετή
ορκωμοσίας, ενώπιον του/της Πρύτανη/νισσας ή του/
της Αντιπρύτανη/ις ως εκπροσώπου του/της Πρύτανη
και με τους/τις Προέδρους των συμμετεχόντων Τμημάτων, που γίνεται μετά τη λήξη εκάστης εξεταστικής
περιόδου, σε ημέρα και ώρα, που ορίζεται από τον/την
Πρύτανη σε συνεργασία με τον/την Διευθυντή/θύντριας
του Προγράμματος. Ο όρκος δεν αποτελεί συστατικό
στοιχείο της επιτυχούς περάτωσης των σπουδών, είναι
όμως αναγκαία προϋπόθεση για τη χορήγηση του Μεταπτυχιακού Διπλώματος Σπουδών. Για λόγους ανωτέρας
βίας (π.χ. λόγοι υγείας, διαμονή ή εργασία στο εξωτερικό, στρατιωτικές υποχρεώσεις) και με αίτησή του προς
τη Γραμματεία του Τμήματος του/της, ο/η απόφοιτος/η
μπορεί να ζητήσει τη χορήγηση του τίτλου σπουδών
χωρίς να συμμετάσχει στην τελετή ορκωμοσίας ή να
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
ζητήσει να συμμετάσχει σε επόμενη τελετή ορκωμοσίας. Η εξαίρεση από την υποχρέωση συμμετοχής σε
ορκωμοσία εγκρίνεται από τον Διευθυντή/θύντρια του
Προγράμματος.
Δίπλωμα Μεταπτυχιακών Σπουδών που χορηγήθηκε,
είναι δυνατόν να ανακληθεί ή να ακυρωθεί, αν αποδειχθεί ότι δεν συνέτρεχαν την εποχή της απόκτησής του
οι εκ του νομικού και θεσμικού πλαισίου προϋποθέσεις
κτήσης του. Η ανάκληση ή ακύρωση γίνεται μετά από
απόφαση της οικείας Συνέλευσης, η οποία κοινοποιείται
στον/στην Πρύτανη του Ιδρύματος.
Άρθρο 14
Πηγές χρηματοδότησης - τέλη φοίτησης οικονομική διαχείριση
Το κόστος λειτουργίας του Δ.Π.Μ.Σ. θα καλυφθεί από
πόρους που προέρχονται από:
- Τέλη φοίτησης
- Δωρεές, χορηγίες και πάσης φύσεως οικονομικές
ενισχύσεις
- Κληροδοτήματα
- Πόρους από ερευνητικά έργα ή προγράμματα
- Ιδίους πόρους του Πανεπιστημίου Δυτικής Αττικής
- Τον κρατικό προϋπολογισμό ή το πρόγραμμα δημοσίων επενδύσεων.
Τέλη φοίτησης:
Οι μεταπτυχιακοί/κές φοιτητές/τριες του Δ.Π.Μ.Σ.,
υποχρεούνται στην καταβολή τελών φοίτησης. Το ύψος
των προβλεπόμενων τελών φοίτησης για το σύνολο του
Δ.Π.Μ.Σ. καθορίζεται στο ποσό των δυο χιλιάδων εννιακοσίων (2.900) ευρώ. Παρέχεται η δυνατότητα τμηματι-
κής καταβολής τους. Η καταβολή των διδάκτρων γίνεται
στον Ειδικό Λογαριασμό Κονδυλίων Έρευνας (Ε.Λ.Κ.Ε.)
του Πανεπιστημίου Δυτικής Αττικής, ο οποίος είναι αρμόδιος για τη διαχείρισή τους.
Οι περίοδοι καταβολής των τελών φοίτησης, τα οποία
περιλαμβάνουν την παρακράτηση του Πανεπιστημίου
Δυτικής Αττικής (30% επί των συνολικών εσόδων του
Δ.Π.Μ.Σ.), καθώς και το ποσοστό προς απόδοση στο
Πανεπιστήμιο της Limoges, όπως αυτό καθορίζεται
στο Ειδικό Πρωτόκολλο Συνεργασίας και τα ισχύοντα
παραρτήματα αυτού, ορίζονται με απόφαση της Ε.Π.Σ.
Οι φοιτητές/τριες ενημερώνονται από τη Γραμματεία
σχετικά με τη δυνατότητα της τμηματικής καταβολής
των διδάκτρων, με τη δημοσιοποίηση της πρόσκλησης
εκδήλωσης ενδιαφέροντος. Οι μεταπτυχιακοί/ες φοιτητές/τριες οφείλουν να εξοφλούν εγκαίρως όλες τις
οικονομικές τους υποχρεώσεις.
Σε περίπτωση διαγραφής μεταπτυχιακού/ης φοιτητή/
τριας, το μέρος των διδάκτρων που έχει ήδη καταβληθεί,
δεν επιστρέφεται.
Αναλυτικός προϋπολογισμός εσόδων:
Ως προς τα έσοδα αναγράφονται οι πηγές χρηματοδότησης, σύμφωνα με τις παρ. 1 και 2 του άρθρου 84
του ν. 4957/2022, και τα αντίστοιχα ποσά- αναμενόμενες
εισροές από κάθε πηγή χρηματοδότησης.
Παρακάτω παρατίθενται οι κατηγορίας του προϋπολογισμού λειτουργίας του Δ.Π.Μ.Σ.:
Έσοδα - χρηματοδότηση
Τέλη φοίτησης
Δωρεές, χορηγίες και πάσης φύσεως οικονομικές ενισχύσεις
Κληροδοτήματα
Πόροι από ερευνητικά έργα ή προγράμματα
Ίδιοι πόροι του Πα.Δ.Α.
Κρατικός προϋπολογισμός ή Πρόγραμμα Δημοσίων Επενδύσεων
Σύνολο
Αναφέρεται στον προϋπολογισμό ενός πλήρους κύκλου φοίτησης του Δ.Π.Μ.Σ. για τους εισακτέους του εν
λόγω έτους.
Αναλυτικός προϋπολογισμός εξόδων:
Ως προς τα έξοδα, αναγράφονται οι κατηγορίες των
λειτουργικών εξόδων και τα αντίστοιχα ποσά - αναμενόμενες εκροές.
Συγκεκριμένα, ποσοστό εβδομήντα τοις εκατό (70%)
των λειτουργικών εξόδων του Δ.Π.Μ.Σ. κατανέμονται σε:
α) Αμοιβές για τη διοικητική - τεχνική υποστήριξη.
β) Αμοιβές διδακτικού προσωπικού.
γ) Δαπάνες μετακίνησης.
δ) Δαπάνες εξοπλισμού και υλικοτεχνικής υποδομής.
ε) Δαπάνες χορήγησης υποτροφιών.
στ) Δαπάνες συνεργαζόμενου φορέα (Πανεπιστήμιο
Limoges).
ζ) Λοιπές λειτουργικές δαπάνες (περ. α. της παρ. 4 του
άρθρου 80 του ν. 4957/2022).
Οι αμοιβές του τακτικού διδακτικού, τεχνικού και διοικητικού προσωπικού των Ιδρυμάτων αφορά εργασία
που υπερβαίνει τις κατά νόμο υποχρεώσεις τους.
Έξοδα - κατηγορίες δαπανών
Αμοιβές για τη διοικητική - τεχνική υποστήριξη
Αμοιβές διδακτικού προσωπικού
Δαπάνες μετακίνησης
Δαπάνες εξοπλισμού και υλικοτεχνικής υποδομής
Δαπάνες χορήγησης υποτροφιών
Δαπάνες συνεργαζόμενου φορέα (Πανεπιστήμιο Limoges)
Λοιπές λειτουργικές δαπάνες
Μερικό Σύνολο (70%)
Λειτουργικά έξοδα Πα.Δ.Α. (30%) ΕΛΚΕ
Σύνολο
Σύμφωνα με την παρ. 2, του άρθρου 85, του ν. 4957/
2022, καθορίζεται ποσοστό δύο τοις εκατό (2%), ως ανώτατο ποσοστό επί των συνολικών ετήσιων εσόδων κάθε
Π.Μ.Σ. που δύναται να διατίθεται προς Έργο/Πρόγραμμα
της παρ. 1 του ίδιου άρθρου.
Άρθρο 15
Υποτροφίες και βραβεία
Το Δ.Π.Μ.Σ. μπορεί να χορηγεί υποτροφίες και βραβεία σε εγγεγραμμένους μεταπτυχιακούς φοιτητές,
τόσο από την ελληνική όσο και από τη γαλλική πλευρά.
Οι υποτροφίες πρέπει να εγγράφονται στον εγκεκριμέΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
νο προϋπολογισμό του Δ.Π.Μ.Σ. και χορηγούνται βάσει
ακαδημαϊκών κριτηρίων, ακαδημαϊκών, οικονομικών και
κοινωνικών, τα οποία ενδεικτικά δύναται να είναι:
1. Ακαδημαϊκά:
α) Η φοίτηση.
β) Ο μέσος όρος βαθμολογίας του προηγούμενου
εξάμηνου.
γ) Ο βαθμός πτυχίου με το οποίο εισήχθη στο Δ.Π.Μ.Σ.
δ) Πρόσφατες ακαδημαϊκές επιδόσεις (βραβεία και
τιμητικές διακρίσεις).
2. Οικονομικά - κοινωνικά:
Εγγεγραμμένοι φοιτητές Π.Μ.Σ. δύνανται να φοιτούν
δωρεάν στο Δ.Π.Μ.Σ., εφόσον πληρούν τα οικονομικά
ή κοινωνικά κριτήρια σύμφωνα με τις διατάξεις του άρθρου 86 του ν. 4957/2022 και της υπό στοιχεία 108990/
Ζ1/8-9-2022 υπουργικής απόφασης (Β’ 4899).
Διαδικασία:
Μετά από εισήγηση της Συντονιστικής Επιτροπής
του Δ.Π.Μ.Σ., προκηρύσσεται πρόσκληση υποβολής
αιτήσεως για τη χορήγηση υποτροφίας. Οι υποψήφιοι/
ες οφείλουν να συμπληρώσουν όλα τα υποχρεωτικά
πεδία της αίτησης με τα απαιτούμενα κατά περίπτωση
δικαιολογητικά και τα υποβάλλουν στην Γραμματεία του
Τμήματος στις ημερολογιακές προθεσμίες που ορίζονται
στην πρόσκληση. Η αίτηση επέχει θέση Υπεύθυνης Δήλωσης του ν. 1599/1986.
Το αρμόδιο όργανο αξιολογεί και κατατάσσει τις υποψηφιότητες βάσει των κριτηρίων που έχουν οριστεί στον
εσωτερικό Κανονισμό λειτουργίας του Π.Μ.Σ. και εισηγείται τον κατάλογο ονομάτων των υποψηφίων προς
την Ε.Π.Σ.
Ο ανώτατος αριθμός υποτροφιών ορίζεται σε κάθε
κύκλο του Προγράμματος με απόφαση της Ε.Π.Σ.
Υποτροφία δεν χορηγείται στην περίπτωση που ο
μεταπτυχιακός φοιτητής λαμβάνει ήδη υποτροφία από
άλλη πηγή και σε μεταπτυχιακό φοιτητή που έχει εισαχθεί στο Δ.Π.Μ.Σ. χωρίς την υποχρέωση καταβολής τε-
λών φοίτησης.
Οι μεταπτυχιακοί φοιτητές δύνανται να διεκδικήσουν
εξωτερική χρηματοδότηση των σπουδών τους από διάφορα Ιδρύματα ή φορείς του δημοσίου και ιδιωτικού
τομέα και ερευνητικά Ινστιτούτα.
Άρθρο 16
Διαδικασίες Αξιολόγησης
Η αξιολόγηση των μαθημάτων και των διδασκόντων
στο Δ.Π.Μ.Σ. πραγματοποιείται σύμφωνα με την ισχύουσα νομοθεσία και με τις διαδικασίες αξιολόγησης που
έχουν καταρτιστεί από την ΜΟ.ΔΙ.Π. του Πανεπιστημίου
Δυτικής Αττικής.
Τα κριτήρια αξιολόγησης των μαθημάτων είναι:
- Η συνάφεια του μαθήματος με το αντικείμενο του
Δ.Π.Μ.Σ.
- Η επάρκεια της διδακτέας ύλης σε σχέση με τις απαιτήσεις του αντικειμένου του μαθήματος.
- Η επάρκεια του εκπαιδευτικού υλικού.
- Η επάρκεια υποδομών που χρησιμοποιήθηκαν για
το μάθημα.
- Η διαδικασία και οι τρόποι αξιολόγησης-βαθμολόγησης των φοιτητών στο μάθημα.
- Η σύνδεση της ύλης του μαθήματος με άλλα μαθήματα.
- Η υποστήριξη του μαθήματος από διαδικασίες
ηλεκτρονικής μάθησης. Τα κριτήρια αξιολόγησης των
διδασκόντων είναι:
- Η διδακτική επάρκεια των διδασκόντων στο αντικείμενο του μαθήματος
- Η οργάνωση της παρουσίασης της ύλης στα μαθήματα
- Η ικανότητα μεταφοράς της γνώσης από τον διδάσκοντα στους φοιτητές
- Η συνέπεια των διδασκόντων στις υποχρεώσεις τους
- Η ενθάρρυνση διατύπωσης αποριών από τους φοιτητές, η διαθεσιμότητα και προσήνεια προς τους φοιτητές
- Τα εκπαιδευτικά μέσα που χρησιμοποιούν οι διδάσκοντες κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης
Για την αξιολόγηση των μαθημάτων και των διδασκόντων θα ακολουθείται η παρακάτω διαδικασία:
- Στο τέλος του εξαμήνου θα διανέμονται στους φοιτητές ειδικά (ανώνυμα) ερωτηματολόγια για κάθε μάθημα
και διδάσκοντα. Η διαδικασία διανομής και συλλογής
των ερωτηματολογίων θα αποτελεί αντικείμενο διοικητικού προσωπικού και ενός εκπροσώπου των φοιτητών.
Στη διαδικασία συλλογής των ερωτηματολογίων δεν θα
υπάρχει συμμετοχή των διδασκόντων και των μελών ΔΕΠ
που εμπλέκονται στο Δ.Π.Μ.Σ.
- Τα στοιχεία θα καταχωρούνται και θα πραγματοποιείται στατιστική επεξεργασία αυτών από το επιφορτισμένο
για τη διαδικασία αυτή διοικητικό προσωπικό.
- Από τον διδάσκοντα ζητούνται συγκεκριμένα στοιχεία σε σχέση με τη διεξαγωγή του μαθήματος, τα οποία
κατατίθενται υπό τη μορφή απογραφικού δελτίου εξαμηνιαίου μαθήματος το οποίο περιλαμβάνει:
(α) τα βασικά στοιχεία του μαθήματος και της διεξαγωγής του στο συγκεκριμένο εξάμηνο (Περιγραφή/Πε-
ριεχόμενο μαθήματος, Σκοπός Μαθήματος, Μαθησιακοί
Στόχοι) και οι τρόποι ενημέρωσης των φοιτητών για το
μάθημα και αξιολόγησης της επίδοσής τους.
(β) Η οργάνωση του μαθήματος που αφορά στη Διδακτέα Ύλη (τελευταία αναπροσαρμογή/επικαιροποί-
ηση της ύλης του μαθήματος, αντιμετώπιση πιθανής
επικάλυψης ύλης με άλλα μαθήματα), στα Διδακτικά
Βοηθήματα (βοηθήματα που διανέμονται και με ποια
διαδικασία γίνεται η επικαιροποίησή τους, ποσοστό
της διδασκόμενης ύλης που καλύπτουν, εάν παρέχεται
πρόσθετη βιβλιογραφία), στην Επικοινωνία και Καθοδήγηση Φοιτητών/Συνεργασίες, (τρόποι με τους οποίους
μεθοδεύεται η εκπαίδευση των φοιτητών στην ερευνητική διαδικασία, οργάνωση στο πλαίσιο του μαθήματος
εκπαιδευτικών επισκέψεων/διαλέξεων επιστημόνων
ή διεξαγωγή άλλων δραστηριοτήτων σε συνεργασία
με φορείς), στη Συμμετοχή των φοιτητών στο μάθημα
(τι ποσοστό φοιτητών κατά μέσο όρο παρακολουθεί το
θεωρητικό και τι το εργαστηριακό μέρος του μαθήματος;) στην Αξιολόγηση της επίδοσης των φοιτητών στο
μάθημα (τρόποι αξιολόγησης, πώς παρακολουθούνται
οι φοιτητές κατά την εκτέλεση των εργαστηριακών ή
πρακτικών ασκήσεων και εάν λαμβάνουν συστηματικά σχόλια για τις εργασίες τους - πώς διασφαλίζεται η
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
διαφάνεια στην αξιολόγηση της επίδοσης τους. Πώς
γνωστοποιείται στους φοιτητές η ύλη του μαθήματος,
οι μαθησιακοί στόχοι και οι τρόποι αξιολόγησής τους).
(γ) Οι υποδομές και ειδικότερα οι αίθουσες διδασκαλίας που χρησιμοποιούνται για το συγκεκριμένο μάθημα,
η επάρκεια, καταλληλότητα, ποιότητα των αιθουσών και
του υποστηρικτικού εξοπλισμού και τη διαθεσιμότητά
τους, τα εργαστήρια που χρησιμοποιούνται για το συγκεκριμένο μάθημα, η επάρκεια, καταλληλότητα, ποιό-
τητα των εργαστηριακών χώρων, του εργαστηριακού
εξοπλισμού και η διαθεσιμότητάς τους. Η χρήση εκπαιδευτικού λογισμικού και τεχνολογιών ΤΠΕ, εάν υπάρχει
ικανοποιητική υποστήριξη του μαθήματος από τη βιβλιοθήκη (βιβλιογραφία και άλλοι μαθησιακοί πόροι). Εάν
χρησιμοποιούνται μαθησιακά βοηθήματα βασισμένα σε
ΤΠΕ. Εάν χρησιμοποιούνται ΤΠΕ στην εργαστηριακή εκπαίδευση. Εάν και πώς χρησιμοποιούνται ΤΠΕ στην αξι-
ολόγηση των φοιτητών και στην επικοινωνία μαζί τους.
Οι υποδομές εξ αποστάσεως εκπαίδευσης, η πληρότητα
και ευχρηστία των ηλεκτρονικών πλατφορμών για τη
σύγχρονη και ασύγχρονη επικοινωνία και εκπαίδευση.
(δ) Στατιστικά στοιχεία μεταπτυχιακών φοιτητών: ποσοτικοί και ποιοτικοί δείκτες (κατανομή βαθμολογίας
και οι λοιπές στατιστικές παράμετροι των φοιτητών του
μαθήματος, παρατηρήσεις για την προσέλευση, την συμμετοχή κ.τ.λ.).
Η Σ.Ε. θα ενημερώνει και θα κοινοποιεί τα αποτελέσματα της αξιολόγησης σε όλους τους ενδιαφερόμενους
(διδάσκοντες του Δ.Π.Μ.Σ., φοιτητές και την Επιτροπή
Μεταπτυχιακών Σπουδών του Πανεπιστημίου).
Άρθρο 17
Οδηγός Σπουδών
Ο Οδηγός Σπουδών του Δ.Π.Μ.Σ. ενημερώνεται σε ετήσια βάση και περιλαμβάνει το πρόγραμμα μαθημάτων,
τα ονόματα των διδασκόντων, τον εσωτερικό κανονισμό και κάθε άλλη πληροφορία σχετική με το Δ.Π.Μ.Σ.
Ο Οδηγός Σπουδών αναρτάται σε ηλεκτρονική μορφή
στον δικτυακό τόπο του Δ.Π.Μ.Σ.
Άρθρο 18
Γλώσσα Διδασκαλίας
Οι γλώσσες διδασκαλίας του Δ.Π.Μ.Σ. είναι η ελληνική
και η γαλλική. Η δεύτερη γλώσσα εργασίας είναι η αγγλική, η οποία χρησιμοποιείται σε περιπτώσεις έλλειψης
γλωσσικής ομοιογένειας. Η γλώσσα της διπλωματικής
καθορίζεται κατά περίπτωση.
Άρθρο 19
Δικαιώματα και υποχρεώσεις φοιτητών
Δικαιώματα φοιτητών
Οι μεταπτυχιακοί/ες φοιτητές/τριες έχουν όλα τα
δικαιώματα και τις παροχές που προβλέπονται και για
τους φοιτητές του πρώτου κύκλου σπουδών πλην του
δικαιώματος παροχής δωρεάν διδακτικών συγγραμμάτων. Οι μεταπτυχιακοί/κές φοιτητές/τριες δύνανται να
χρησιμοποιούν την υπάρχουσα υλικοτεχνική υποδομή
του Πανεπιστημίου Δυτικής Αττικής, η οποία περιλαμβάνει χώρους διδασκαλίας κατάλληλα εξοπλισμένους
με σύγχρονα μέσα διδασκαλίας και Η/Υ, τη Βιβλιοθήκη,
και τις εγκαταστάσεις του Τμήματος.
Οι μεταπτυχιακοί φοιτητές που δεν έχουν άλλη ιατροφαρμακευτική και νοσοκομειακή περίθαλψη, δικαιού-
νται πλήρη ιατροφαρμακευτική και νοσοκομειακή περίθαλψη στο Εθνικό Σύστημα Υγείας (Ε.Σ.Υ.) με κάλυψη των
σχετικών δαπανών από τον Εθνικό Οργανισμό Παροχής
Υπηρεσιών Υγείας (Ε.Ο.Π.Υ.Υ.) κατ’ ανάλογη εφαρμογή
του άρθρου 33 του ν. 4368/2016 (Α’ 83).
Οι μεταπτυχιακοί φοιτητές δικαιούνται δωρεάν σίτιση
με βάση την ατομική και οικογενειακή οικονομική τους
κατάσταση και την εντοπιότητά τους.
Οι μεταπτυχιακοί/ες φοιτητές/τριες δύνανται να διεκδικήσουν εξωτερική χρηματοδότηση των σπουδών
τους από διάφορα Ιδρύματα ή φορείς του δημοσίου και
ιδιωτικού τομέα και Ερευνητικά Ινστιτούτα.
Οι μεταπτυχιακοί/ες φοιτητές/τριες δύνανται να καλύπτονται οικονομικά από χρηματοδοτούμενα προ-
γράμματα έρευνας στα οποία συμμετέχουν. Οι σχετικές λεπτομέρειες ορίζονται με απόφαση της Σ.Ε. ή την
Ε.Π.Σ., ύστερα από εισήγησή του/της Διευθυντή/ντριας
του Δ.Π.Μ.Σ.
Το Πα.Δ.Α. υποχρεούται να εξασφαλίσει στους φοιτητές με αναπηρία ή/και ειδικές ανάγκες προσβασιμότητα
στα προτεινόμενα συγγράμματα και τη διδασκαλία.
Υποχρεώσεις φοιτητών
Οι μεταπτυχιακοί φοιτητές υποχρεούνται να ανανεώνουν τη εγγραφή τους στην αρχή κάθε διδακτικού
εξαμήνου. Η ανανέωση γίνεται στην αρχή κάθε εξαμήνου, μέσα σε προθεσμίες που ορίζονται από τα αρμόδια
όργανα.
Οι μεταπτυχιακοί φοιτητές έχουν τις κάτωθι υποχρεώσεις:
- Να παρακολουθούν ανελλιπώς τα μαθήματα του
ισχύοντος προγράμματος σπουδών.
- Να υποβάλλουν τις απαιτούμενες εργασίες μέσα στις
καθορισμένες προθεσμίες.
- Να προσέρχονται στις προβλεπόμενες εξετάσεις.
- Να δηλώνουν υπεύθυνα, ότι η διπλωματική εργασία
δεν αποτελεί προϊόν λογοκλοπής ούτε στο σύνολο ούτε
σε επιμέρους τμήματα αυτής.
- Να καταβάλλουν τα προβλεπόμενα τέλη φοίτησης
όπως ορίζεται στον Εσωτερικό Κανονισμό του Δ.Π.Μ.Σ.
- Να σέβονται και να τηρούν τον Κανονισμό Μεταπτυχιακών Σπουδών, τις αποφάσεις των οργάνων του
Δ.Π.Μ.Σ. και του Πανεπιστημίου Δυτικής Αττικής, καθώς
και την ακαδημαϊκή δεοντολογία.
- Οι μεταπτυχιακοί φοιτητές καλούνται να συμμετέχουν και να παρακολουθούν σεμινάρια, συζητήσεις, συ-
νέδρια/ημερίδες με γνωστικό αντικείμενο συναφές με
αυτό του Δ.Π.Μ.Σ., διαλέξεις ή άλλες επιστημονικές εκδηλώσεις του Δ.Π.Μ.Σ. Οι μεταπτυχιακοί φοιτητές δύναται
να ασκούν επικουρικό διδακτικό έργο σε προγράμματα
σπουδών πρώτου κύκλου με απόφαση αρμοδίου οργάνου του Δ.Π.Μ.Σ. Οι μεταπτυχιακοί φοιτητές εκδίδουν
ακαδημαϊκή ταυτότητα υποχρεωτικά μέσω της Ηλεκτρονικής Υπηρεσίας Απόκτησης Ακαδημαϊκής Ταυτότητας
του Υπουργείου Παιδείας και Θρησκευμάτων.
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
Άρθρο 20
Θέματα Δεοντολογίας - Λογοκλοπή
Ο/Η μεταπτυχιακός/η φοιτητής/τρια υποχρεούται να
αναφέρει με τον ενδεδειγμένο τρόπο αν χρησιμοποίησε το έργο και τις απόψεις άλλων. Οι Μεταπτυχιακές
Διπλωματικές εργασίες εκπονούνται αποκλειστικά από
τους μεταπτυχιακούς φοιτητές και τις μεταπτυχιακές
φοιτήτριες που τις έχουν αναλάβει. Επιπλέον, οι μεταπτυχιακοί φοιτητές που έχουν χρησιμοποιήσει τις υπη-
ρεσίες και τη βοήθεια Τεχνητής Νοημοσύνης (Αrtificial
Intelligence, AI) για την εκπόνηση εργασιών που τους
ανατίθενται στα πλαίσια του ΠΜΣ ή/και της Μ.Δ.Ε., θα
πρέπει στο προοίμιο του κειμένου να περιλάβουν και
«Δήλωση σχετικά με τη χρήση δημιουργικής Τεχνητής
Νοημοσύνης (generative AI) και τεχνολογιών υποβοηθούμενων από Τεχνητή Νοημοσύνη κατά τη διαδικα-
σία της συγγραφής», όπου θα δηλώνουν ποιο εργαλείο
χρησιμοποίησαν και για ποιο λόγο. Τα κείμενα των διπλωματικών εργασιών πρέπει να είναι πρωτότυπα. Οι
προσφυγές σε έργα άλλων συγγραφέων πρέπει να τυγχάνουν ανάλογης παραπομπής και να ακολουθούνται οι
καθιερωμένοι κανόνες αξιοποίησης εξωτερικών πηγών
στη συγγραφή επιστημονικών εργασιών. Σημειώνεται ότι
η οποιαδήποτε αντιγραφή έργου άλλου/ης συγγραφέα ή
δημιουργού θεωρείται σοβαρό ακαδημαϊκό παράπτωμα,
αντίκειται στο δίκαιο περί πνευματικής ιδιοκτησίας (βλ.
ν. 2121/1993) και υπόκειται στις προβλεπόμενες ρυθμίσεις περί εννόμου προστασίας (άρθρα 63Α-66Δ).
Η λογοκλοπή θεωρείται σοβαρό ακαδημαϊκό παράπτωμα. Λογοκλοπή θεωρείται η αντιγραφή εργασίας
κάποιου/ας άλλου/ης, καθώς και η χρησιμοποίηση εργασίας άλλου/ης - δημοσιευμένης ή μη - χωρίς τη δέουσα
αναφορά. Η αντιγραφή οποιουδήποτε υλικού τεκμηρίωσης, ακόμη και από μελέτες του/της ιδίου/ας του/
της υποψηφίου/ας, χωρίς σχετική αναφορά, μπορεί να
στοιχειοθετήσει απόφαση της Επιτροπής Προγράμματος
Σπουδών, για διαγραφή του/της. Στις παραπάνω περιπτώσεις, η Επιτροπή Προγράμματος Σπουδών, μπορεί να
αποφασίσει τη διαγραφή του/της, αφού προηγουμένως
του/της δοθεί η δυνατότητα να εκθέσει, προφορικώς ή
γραπτώς, τις απόψεις του/της επί του θέματος. Σε περίπτωση, που έχει ήδη λάβει τον σχετικό τίτλο σπουδών
(Δ.Μ.Σ.), αυτός ανακαλείται με σχετικές αποφάσεις των
αρμοδίων οργάνων.
Άρθρο 21
Επικουρικό διδακτικό έργο των μεταπτυχιακών
φοιτητών
Με απόφαση της Ε.Π.Σ. του Δ.Π.Μ.Σ. είναι δυνατή η
έγκριση της συμμετοχής μεταπτυχιακών φοιτητών του
Δ.Π.Μ.Σ., υποψηφίων διδακτόρων και μεταδιδακτόρων
στην παροχή επικουρικού διδακτικού έργου στο Πρόγραμμα. Αντίστοιχα, με απόφαση των συνελεύσεων των
συμμετεχόντων Τμημάτων είναι δυνατή η έγκριση της
συμμετοχής μεταπτυχιακών φοιτητών του Δ.Π.Μ.Σ. στα
Προγράμματα Σπουδών πρώτου κύκλου των Τμημάτων.
Το Πα.Δ.Α. δύναται να χορηγεί ανταποδοτικές υποτροφίες σε μεταπτυχιακούς φοιτητές με την υποχρέωση
υποστήριξης της εκπαιδευτικής διαδικασίας και παροχής
επικουρικού διδακτικού έργου.
Ως επικουρικό διδακτικό έργο ορίζεται η επικουρία
των μελών Διδακτικού Ερευνητικού Προσωπικού κατά
την άσκηση του διδακτικού τους έργου, η άσκηση των
φοιτητών, η διεξαγωγή φροντιστηρίων, εργαστηριακών
ασκήσεων, η εποπτεία εξετάσεων και η διόρθωση ασκήσεων.
Άρθρο 22
Iστοσελίδα του Δ.Π.Μ.Σ.
Το Δ.Π.Μ.Σ. έχει ιστοσελίδα στην ελληνική και αγγλική
γλώσσα. Η επίσημη ιστοσελίδα του Δ.Π.Μ.Σ. ενημερώνεται διαρκώς, περιέχει όλες τις πληροφορίες και ανα-
κοινώσεις του Προγράμματος και αποτελεί τον επίσημο
χώρο ενημέρωσης των φοιτητών και φοιτητριών.
Άρθρο 23
Ειδικές Διατάξεις
Ο παρών Εσωτερικός Κανονισμός Λειτουργίας του
Δ.Π.Μ.Σ. τροποποιείται μετά από εισήγηση της Σ.Ε. στη
Ε.Π.Σ. Για ό,τι δεν προβλέπεται ρητά από την ισχύουσα
νομοθεσία και τον Κανονισμό του Δ.Π.Μ.Σ., οι αποφάσεις
λαμβάνονται από την Επιτροπή Προγράμματος Σπουδών του Δ.Π.Μ.Σ.
Οποιοδήποτε θέμα προκύψει στο μέλλον που δεν
καλύπτεται από τη σχετική νομοθεσία ή τον παρόντα
Κανονισμό, θα αντιμετωπιστεί με αποφάσεις των αρμοδίων οργάνων και όπου απαιτείται με τροποποίηση
του Κανονισμού.
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
ɅȰɆȰɆɈȸɀȰ Ȱ
Ʌɸʌɿɶʌɲʔɼ ʅɲɽɻʅɳʏʘʆ
Ȳ01
Ɉɸʖʆɻʏɼ Ɂʉɻʅʉʍʑʆɻ ʃɲɿ ɀɻʖɲʆɿʃɼ ɀɳɽɻʍɻ
ȵɿʍɲɶʘɶɼ ʍʏɻʆ ʏɸʖʆɻʏɼ ʆʉɻʅʉʍʑʆɻ. Ɉɸʖʆɿʃɹʎ ɸʋʀʄʐʍɻʎ ʋʌʉɴʄɻʅɳʏʘʆ. ɍʙʌʉɿ ʃɲʏɲʍʏɳʍɸʘʆ. Ɉʐʔʄɼ
ɲʆɲɺɼʏɻʍɻ. ȵʐʌɿʍʏɿʃɼ ɲʆɲɺɼʏɻʍɻ. Ʌɲʀɶʆɿɲ: ʉ ɲʄɶʊʌɿɽʅʉʎ minimax, ɻ ʏɸʖʆɿʃɼ alpha-beta pruning.
ȵʋʀʄʐʍɻ ʋʌʉɴʄɻʅɳʏʘʆ ʅɸ ɿʃɲʆʉʋʉʀɻʍɻ ʋɸʌɿʉʌɿʍʅʙʆ (Constraint Satisfaction Problems - CSP).
ȴɻʅɿʉʐʌɶʀɲ ʃɲɿ ɷʉʃɿʅɼ. Ȱʋʉʏʀʅɻʍɻ ʅɸ ʃɲɽʐʍʏɹʌɻʍɻ. Ʌʌʉʖʘʌɻʅɹʆɸʎ ʅɹɽʉɷʉɿ CSP (Constraint
Propagation and Restriction of Variable Domains, Enumeration of Possible Assignments and Testing
for Solutions, Node and Arc Consistency Techniques). Ʌʌʉʏɲʍɿɲʃɼ ʄʉɶɿʃɼ. Ⱦɲʏɻɶʉʌɻʅɲʏɿʃʊʎ
ʄʉɶɿʍʅʊʎ. ȶʅʋɸɿʌɲ ʍʐʍʏɼʅɲʏɲ.
ȵɿʍɲɶʘɶɼ ʍʏɻʆ ʅɻʖɲʆɿʃɼ ʅɳɽɻʍɻ. ȴɹʆɷʌɲ ɲʋʉʔɳʍɸʘʆ. ȳɸʆɸʏɿʃʉʀ ɲʄɶʊʌɿɽʅʉɿ. Ɉɸʖʆɻʏɳ ʆɸʐʌʘʆɿʃɳ
ɷʀʃʏʐɲ. Ɉʉ McCulloch-Pitts ʆɸʐʌʙʆɿʉ. ȵʋɿɴʄɸʋʊʅɸʆɻ ʅɳɽɻʍɻ. ȳʌɲʅʅɿʃɹʎ ʍʐʍʖɸʏɿʍʏɿʃɹʎ ʅʆɼʅɸʎ: ɻ
ʅʆɼʅɻ ʋʀʆɲʃɲ ʍʐʍʖɹʏɿʍɻʎ ʃɲɿ ɻ ʅʆɼʅɻ ɶɸʆɿʃɸʐʅɹʆʉʐ ɲʆʏɿʍʏʌʊʔʉʐ. Ɉʉ ʆɸʐʌʘʆɿʃʊ ɷʀʃʏʐʉ
Perceptron. ɀɻʖɲʆɹʎ ɷɿɲʆʐʍʅɳʏʘʆ ʐʋʉʍʏɼʌɿʇɻʎ. Ƀ ʃɲʆʊʆɲʎ ɸʃʅɳɽɻʍɻʎ ʏʘʆ Widrow-Hoff ʃɲɿ ʏʉ
ɷʀʃʏʐʉ Adaline. ȴʀʃʏʐɲ ɸʋɿɴʄɸʋʊʅɸʆɻʎ ɷɿɲʆʐʍʅɲʏɿʃɼʎ ʃɴɳʆʏɿʍɻʎ. ȳɸʆʀʃɸʐʍɻ. ȴɿɲʍʏɲʐʌʉʑʅɸʆɻ
ɸʋɿʃʑʌʘʍɻ. ɀɹɽʉɷʉɿ ɸʃʋɲʀɷɸʐʍɻʎ ʃɲɿ ʅɸʏʌɿʃɹʎ ɲʇɿʉʄʊɶɻʍɻʎ ʏɲʇɿʆʉʅɻʏʙʆ. ȴʀʃʏʐɲ ɲʃʏɿʆɿʃʙʆ
ʍʐʆɲʌʏɼʍɸʘʆ ɴɳʍɻʎ. ɀɻ ɸʋɿɴʄɸʋʊʅɸʆɻ ʅɳɽɻʍɻ. Ȱʐʏʉ-ʉʌɶɲʆʉʑʅɸʆʉɿ ʖɳʌʏɸʎ. Ƀʅɲɷʉʋʉʀɻʍɻ.
Ɉʉ ʅɳɽɻʅɲ ʋʄɲɿʍɿʙʆɸʏɲɿ ɲʋʊ ɸʌɶɲʍʏɻʌɿɲʃʊ ʅɹʌʉʎ, ʍʏʉ ʉʋʉʀʉ ʉɿ ʔʉɿʏɻʏɹʎ ɹʖʉʐʆ ʏɻʆ ʐʋʉʖʌɹʘʍɻ
ɸʃʋʊʆɻʍɻʎ ɸʌɶɲʍɿʙʆ ɸʅɴɳɽʐʆʍɻʎ ʍʏɲ ɲʆʏɿʃɸʀʅɸʆɲ ʏʉʐ ʋɸʌɿɶʌɳʅʅɲʏʉʎ.
Artificial Intelligence and Machine Learning
Introduction to artificial intelligence. Problem solving techniques. State spaces. Uninformed and
informed search algorithms. Games: the minimax algorithm, the alpha-beta pruning technique.
Constraint Satisfaction Problems (CSP). Generate and test. Delayed evaluation. Advanced CSP
methods (Constraint Propagation and Restriction of Variable Domains, Enumeration of Possible
Assignments and Testing for Solutions, Node and Arc Consistency Techniques). Propositional logic.
Predicate calculus. Expert systems.
Introduction to machine learning. Decision trees. Genetic algorithms. Artificial neural networks. The
McCulloch-Pitts neuron. Supervised learning. Linear associative memories: correlation matrix
memory, generalized inverse memory. The Perceptron Neural Network. Support vector machines.
The Widrow-Hoff learning rule and the Adaline network. Learning Vector Quantization (LVQ)
networks. Generalization. Cross validation. Classifier training methods and evaluation metrics.
Radial Basis Functions (RBF) networks. Unsupervised learning. Self-organizing maps. Clustering.
The course is accompanied by a laboratory part, in which students are required to carry out in-depth
assignments in the subjects of the outline.
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
Ȳ02
ȵʇʊʌʐʇɻ ȴɸɷʉʅɹʆʘʆ
To ʅɳɽɻʅɲ ʍʏʉʖɸʑɸɿ ʍʏʉ ʆɲ ʃɲʏɲʍʏɼʍɸɿ ʏʉʐʎ ʔʉɿʏɻʏɹʎ ɿʃɲʆʉʑʎ: (ɲ) ʆɲ ʃɲʏɲʆʉɼʍʉʐʆ ʍɸ ɴɳɽʉʎ
ʃɸʆʏʌɿʃɹʎ ɹʆʆʉɿɸʎ ʏɻʎ ɸʇʊʌʐʇɻʎ ɷɸɷʉʅɹʆʘʆ ʃɲɿ (ɴ) ʆɲ ʍʐʆɸɿɷɻʏʉʋʉɿɼʍʉʐʆ ʏɻ ʍɻʅɲʍʀɲ ʋʉʐ ɹʖɸɿ ɲʐʏʊ
ʏʉ ɸʋɿʍʏɻʅʉʆɿʃʊ ʋɸɷʀʉ ʍʏɻʆ ɸʋɿʍʏɼʅɻ ʏʘʆ ʐʋʉʄʉɶɿʍʏʙʆ ʃɲɿ ʏɻʆ ɸʐʌʑʏɻʏɲ ʏʘʆ ɸʔɲʌʅʉɶʙʆ ʏʉʐ ʍɸ
ʋʉʄʄɹʎ ʋʏʐʖɹʎ ʏɻʎ ɲʆɽʌʙʋɿʆɻʎ ɷʌɲʍʏɻʌɿʊʏɻʏɲʎ. Ƀɿ ʍʏʊʖʉɿ ʏʉʐ ʅɲɽɼʅɲʏʉʎ ʋɸʌɿʄɲʅɴɳʆʉʐʆ ʏɻʆ
ɸɿʍɲɶʘɶɼ ɸʆʆʉɿʙʆ, ɲʄɶʉʌʀɽʅʘʆ ʃɲɿ ɸʌɶɲʄɸʀʘʆ ɶɿɲ ʏɻʆ ɸʇɲɶʘɶɼ ɶʆʙʍɻʎ ɲʋʊ ɷɸɷʉʅɹʆɲ. ȵʋɿʋʄɹʉʆ,
ɷʀʆɸʏɲɿ ɿɷɿɲʀʏɸʌɻ ɹʅʔɲʍɻ ʍʏɻʆ ɸʔɲʌʅʉɶɼ ʏʘʆ ʅɸɽʊɷʘʆ ʍɸ ʋʌɲɶʅɲʏɿʃɳ ʋʌʉɴʄɼʅɲʏɲ, ʃɲɽʙʎ ʃɲɿ
ʍʏɻʆ ɸʇɳʍʃɻʍɻ ʏʘʆ ʅɸʏɲʋʏʐʖɿɲʃʙʆ ʔʉɿʏɻʏʙʆ ʍʏɻ ɸʇɸɿɷɿʃɸʐʅɹʆʉʐ ʄʉɶɿʍʅɿʃʉʑ (MATLAB, OCTAVE,
Rapidminer). Oɿ ɽɸʅɲʏɿʃɹʎ ʋʉʐ ʃɲʄʑʋʏʉʆʏɲɿ ɸʀʆɲɿ ʉɿ ɲʃʊʄʉʐɽɸʎ:
9 ȵɿʍɲɶʘɶɼ – ʋʌʉɸʋɸʇɸʌɶɲʍʀɲ ʏʘʆ ɷɸɷʉʅɹʆʘʆ: ʏʑʋʉɿ ɷɸɷʉʅɹʆʘʆ, ʋʉɿʊʏɻʏɲ ɷɸɷʉʅɹʆʘʆ,
ʃɲɽɲʌɿʍʅʊʎ ʃɲɿ ʉʄʉʃʄɼʌʘʍɻ ɷɸɷʉʅɹʆʘʆ, ʍʏɲʏɿʍʏɿʃɹʎ ʏɿʅɹʎ, ɷɿɲʃʌɿʏʉʋʉʀɻʍɻ ɷɸɷʉʅɹʆʘʆ ʃɲɿ
ʅɸʏɲʍʖɻʅɲʏɿʍʅʉʀ ɷɸɷʉʅɹʆʘʆ, ʅɸʀʘʍɻ ɷɿɲʍʏɳʍɸʘʆ, ʅɹʏʌɲ ʉʅʉɿʊʏɻʏɲʎ ʃɲɿ ɸɶɶʑʏɻʏɲʎ.
9 ɇʐʍʏɲɷʉʋʉʀɻʍɻ: ɴɲʍɿʃɹʎ ɹʆʆʉɿɸʎ, Ⱦ-ʅɹʍʉɿ, ʍʐʍʍʘʌɸʐʏɿʃɼ ɿɸʌɲʌʖɿʃɼ ʍʐʍʏɲɷʉʋʉʀɻʍɻ,
DBSCAN,
ɸʃʏʀʅɻʍɻ
ʍʐʍʏɲɷʉʋʉʀɻʍɻʎ,
ʃʄɿʅɲʃʉʑʅɸʆʉɿ
ɲʄɶʊʌɿɽʅʉɿ
(Birch,
Cure),
ɲʐʏʉʉʌɶɲʆʉʑʅɸʆʉɿ ʖɳʌʏɸʎ (SOM) , ɲʆɳʄʐʍɻ ʋʉɿʊʏɻʏɲʎ ʍʐʍʏɲɷʉʋʉʀɻʍɻʎ.
9 Tɲʇɿʆʊʅɻʍɻ: ɴɲʍɿʃɹʎ ɹʆʆʉɿɸʎ, ɷɹʆɷʌɲ ɲʋʊʔɲʍɻʎ, ʅɻ ʋɲʌɲʅɸʏʌɿʃɹʎ ʏɸʖʆɿʃɹʎ, ɸʃʏʀʅɻʍɻ
ʋɲʌɲʅɹʏʌʘʆ, k-NN (k-Ʌʄɻʍɿɹʍʏɸʌʉɿ ȳɸʀʏʉʆɸʎ), ɲʋʉʔɳʍɸʘʆ, ʏɲʇɿʆʉʅɻʏɹʎ ʅɹɶɿʍʏɻʎ
ʋɿɽɲʆʉʔɳʆɸɿɲʎ, ʏɲʇɿʆʉʅɻʏɹʎ MAP (maximum a posteriori), ʍʐʆɲʌʏɼʍɸɿʎ ʃʊʍʏʉʐʎ, ɲʋʄʉʁʃʊʎ
(naive) ʏɲʇɿʆʉʅɻʏɼʎ Bayes, Bayesian ʏɲʇɿʆʉʅɻʏɹʎ ɸʄɳʖɿʍʏɻʎ ɲʋʊʍʏɲʍɻʎ.
9 Ȱʆɳʄʐʍɻ ʍʐʍʖɹʏɿʍɻʎ: ɴɲʍɿʃɹʎ ɹʆʆʉɿɸʎ, ʋɲʌɲɶʘɶɼ ʍʐʖʆʙʆ ʍʏʉɿʖɸɿʉʍʐʆʊʄʘʆ, ʋɲʌɲɶʘɶɼ
ʃɲʆʊʆʘʆ,
FP-ɲʆɳʋʏʐʇɻ,
ɸʃʏʀʅɻʍɻ
ʏʘʆ
ʐʋʉɷɸɿɶʅɳʏʘʆ
ʍʐʍʖɹʏɿʍɻʎ,
ɷɿɲʖɸʀʌɿʍɻ
ʖɲʌɲʃʏɻʌɿʍʏɿʃʙʆ.
9 ɉʄʉʋʉʀɻʍɻ ɲʄɶʉʌʀɽʅʘʆ ʍɸ Python.
Data Mining
The course aims at: (a) providing a solid theoretical grounding and practical skills, along with indepth knowledge regarding main notions of data mining, (b) establishing the importance of this
scientific field in computer science, as well as the wide range of its applications in several areas of
everyday life. The courses objectives include introducing concepts, algorithms, and tools in order to
extract knowledge form data. Moreover, emphasis is put on real-world applications, along with
hands-on experience and practice on dedicated software (MATLAB, OCTAVE, Rapidminer). The
course comprises the following material:
9 Introduction – data preprocessing: types of data sets, data quality, data cleaning and
integration, statistics, data discretization and transformations, dimensionality reduction,
similarity and distance measures.
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
9 Cluster analysis: basic concepts, Ⱦ-means, hierarchical agglomerative clustering, densitybased clustering (DBSCAN), evaluation of clustering, scalable clustering algorithms (Birch,
Cure), self-organizing maps (SOM).
9 Classification: basic concepts, decision trees, non parametric techniques, parameter
estimation, k-NN (k-nearest neighbours), maximum likelihood classification, Bayes’ theorem,
MAP classifiers (maximum a posteriori), cost functions, naïve Bayes classifier, minimumdistance Bayesian classifiers.
9 Association analysis: basic concepts, generation of frequent itemsets, rule generation, FPgrowth algorithm, evaluation of association patterns, attributes’ handling.
9 Implementation of algorithms in Python.
Ȳ03
Ⱥɸʅɸʄɿʙɷɻ ȳʌɲʔɿʃɳ ɉʋʉʄʉɶɿʍʏʙʆ
H ɸʇʉɿʃɸʀʘʍɻ ʏʘʆ ʅɸʏɲʋʏʐʖɿɲʃʙʆ ʔʉɿʏɻʏʙʆ ʅɸ ʏɿʎ ɽɸʅɸʄɿʙɷɸɿʎ ɽɸʘʌɻʏɿʃɹʎ ɹʆʆʉɿɸʎ ʏʘʆ ȳʌɲʔɿʃʙʆ
ʃɲɿ ʏʉʐʎ ʍʖɸʏɿʃʉʑʎ ɲʄɶʉʌʀɽʅʉʐʎ ʙʍʏɸ ʆɲ ʅʋʉʌʉʑʆ ʆɲ ʃɲʏɲʆʉɼʍʉʐʆ ʃɲɿ ʆɲ ɲʆʏɲʋʉʃʌɿɽʉʑʆ ʅɸ
ɸʋɿʏʐʖʀɲ ʍɸ ɽɹʅɲʏɲ ȳʌɲʔɿʃʙʆ ʍɸ ɲʃɲɷɻʅɲʁʃʊ ʃɲɿ ʏɸʖʆʉʄʉɶɿʃʊ ɸʋʀʋɸɷʉ. Oɿ ɽɸʅɲʏɿʃɹʎ ʋʉʐ
ʃɲʄʑʋʏʉʆʏɲɿ ɸʀʆɲɿ ʉɿ ɲʃʊʄʉʐɽɸʎ:
ȵɿʍɲɶʘɶɼ: ɿʍʏʉʌɿʃɼ ɲʆɲɷʌʉʅɼ, ʍʏɳɷɿɲ ʍʑʆɽɸʍɻʎ ɸɿʃʊʆɲʎ.
Ⱥɸʅɸʄɿʙɷɸɿʎ Ȱʄɶʊʌɿɽʅʉɿ: ʍʖɸɷʀɲʍɻ ɲʆʏɿʃɸɿʅɹʆʘʆ ʍʏɻʆ ʉɽʊʆɻ, ʖʌʘʅɲʏɿʍʅʊʎ
ɲʆʏɿʃɸɿʅɹʆʘʆ, ʏʌɿɶʘʆʉʋʉʀɻʍɻ, ʅɸʏɲʍʖɻʅɲʏɿʍʅʉʀ, ʋʌʉʉʋʏɿʃɼ Ʌʌʉɴʉʄɼ.
Ʌɸʌɿʃʉʋɼ ʃɲɿ Ȱʋʊʃʌʐʗɻ: ʋɸʌɿʃʉʋɼ ɲʆʏɿʃɸɿʅɹʆʘʆ, ɲʋʊʃʌʐʗɻ ʍʏʉʆ ʖʙʌʉ ʏɻʎ
ɸɿʃʊʆɲʎ, ɲʋʊʃʌʐʗɻ ʍʏʉʆ ʖʙʌʉ ʏʘʆ ɲʆʏɿʃɸɿʅɹʆʘʆ.
ȵɿʍɲɶʘɶɼ ʍʏʉ ɍʌʙʅɲ ʃɲɿ ʍʏɻ ɇʃʀɲʍɻ: ɴɲʍɿʃɳ ʖʌʘʅɲʏɿʃɳ ʅʉʆʏɹʄɲ, ɴɲʍɿʃɳ ʅʉʆʏɹʄɲ
ʍʃʀɲʍɻʎ.
Ⱦɲʅʋʑʄɸʎ ȳʌɲʅʅɹʎ ʃɲɿ ȵʋɿʔɳʆɸɿɸʎ: ʃɲʅʋʑʄɸʎ ɶʌɲʅʅɹʎ, ʃɲʅʋʑʄɸʎ ɸʋɿʔɳʆɸɿɸʎ.
ȵɿʍɲɶʘɶɼ ʍʏɻ ɀʉʆʏɸʄʉʋʉʀɻʍɻ: ʍʐʆɽɸʏɿʃɼ ɇʏɸʌɸʉʅɸʏʌʀɲ (Constructive Solid
Geometry).
Fundamental Computer Graphics
Students' familiarization with fundamental Graphics concepts and relevant algorithms, rendering
them able to understand and successfully address issues in Graphics both in academic and
technological scope. The course comprises the following material:
Introduction: historic Review, image Synthesis Pipeline.
Fundamental algorithms: object drawing on screen, object coloring, triangulation,
transformations, perspective projection.
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
Clipping and hidden object removal: object Clipping, hidden object removal in screen
space, hidden object removal in object space.
Introduction to color and shading: fundamental color models, fundamental shading
models.
Curved lines and surfaces: curved lines, curved surfaces.
Introduction to modeling: constructive solid geometry.
Ȳ04
ȵʋɸʇɸʌɶɲʍʀɲ ʃɲɿ Ȱʆɳʄʐʍɻ ȵɿʃʊʆɲʎ
ȵɿʍɲɶʘɶɼ, ɲʆɲʋɲʌɳʍʏɲʍɻ ʃɲɿ ɸʀɷɻ ɸɿʃʊʆʘʆ, ʗɻʔɿʉʋʉʀɻʍɻ ɸɿʃʊʆɲʎ. Ȳɲʍɿʃɹʎ ɲʌʖɹʎ ʗɻʔɿɲʃʙʆ
ɸɿʃʊʆʘʆ. Aʆɽʌʙʋɿʆɻ ʉʋʏɿʃɼ ɲʆʏʀʄɻʗɻ. Aʌʖɹʎ ʉʋʏɿʃɼʎ. ɍʌʙʅɲ, ʖʌʘʅɲʏɿʃʉʀ ʖʙʌʉɿ, ɲʆʏʀʄɻʗɻ
ʖʌʙʅɲʏʉʎ. ȳɸɿʏʉʆɿɹʎ ɸɿʃʉʆʉʍʏʉɿʖɸʀʘʆ. Ⱦɲɽʉʌɿʍʅʊʎ ʍʐʆɸʃʏɿʃʙʆ ʋɸʌɿʉʖʙʆ. ɀɸʏʌɿʃɹʎ ɲʋʊʍʏɲʍɻʎ.
Ȱʌɿɽʅɻʏɿʃɹʎ ʃɲɿ ʄʉɶɿʃɹʎ ʄɸɿʏʉʐʌɶʀɸʎ ʗɻʔɿɲʃʙʆ ɸɿʃʊʆʘʆ. ɇɻʅɸɿɲʃʉʀ ʅɸʏɲʍʖɻʅɲʏɿʍʅʉʀ, ɿʍʏʊɶʌɲʅʅɲ,
ɿʍʉʍʏɳɽʅɿʍɻ ɿʍʏʉɶʌɳʅʅɲʏʉʎ. ɍʘʌɿʃʊ ʔɿʄʏʌɳʌɿʍʅɲ, ʍʐʆɹʄɿʇɻ, ɸʇʉʅɳʄʐʆʍɻ ʃɲɿ ʏʉʆɿʍʅʊʎ ɸɿʃʊʆɲʎ ʅɸ
ʖʘʌɿʃɳ ʔʀʄʏʌɲ. ȵʋɸʇɸʌɶɲʍʀɲ ʍʏʉ ʋɸɷʀʉ ʍʐʖʆʉʏɼʏʘʆ, ʅɸʏɲʍʖɻʅɲʏɿʍʅʉʀ ɸɿʃʊʆɲʎ (DFT, DCT),
ʅɸʏɲʍʖɻʅɲʏɿʍʅʊʎ ʃʐʅɲʏɿɷʀʘʆ (wavelets), ʍʖɸɷʀɲʍɻ ʔʀʄʏʌʘʆ ʍʏʉ ʋɸɷʀʉ ʏʘʆ ʍʐʖʆʉʏɼʏʘʆ.
ɀʉʌʔʉʄʉɶɿʃɼ ɸʋɸʇɸʌɶɲʍʀɲ ɸɿʃʊʆʘʆ (erosion, dilation, opening, closing). Ⱦɲʏʘʔʄʀʘʍɻ
(thresholding). Ⱦɲʏɳʏʅɻʍɻ ɸɿʃʊʆɲʎ, ɲʆʀʖʆɸʐʍɻ ɲʃʅʙʆ, ɶʌɲʅʅʙʆ, ʋɸʌɿɶʌɲʅʅɳʏʘʆ ʃɲɿ ʋɸʌɿʉʖʙʆ.
ɀɸʏɲʍʖɻʅɲʏɿʍʅʊʎ Hough ɶɿɲ ɲʆʀʖʆɸʐʍɻ ɶʌɲʅʅʙʆ ʃɲɿ ʃʑʃʄʘʆ. Ⱦʘɷɿʃʉʋʉʀɻʍɻ ɸɿʃʊʆɲʎ, ʏʑʋʉɿ
ʃʘɷɿʃʉʋʉʀɻʍɻʎ (ʅɸ ʃɲɿ ʖʘʌʀʎ ɲʋʙʄɸɿɸʎ), ɲʄɶʊʌɿɽʅʉɿ ʃʘɷɿʃʉʋʉʀɻʍɻʎ (ʃʘɷɿʃʉʋʉʀɻʍɻ Huffman,
ɲʌɿɽʅɻʏɿʃɼ ʃʘɷɿʃʉʋʉʀɻʍɻ), ʍʐʅʋʀɸʍɻ ɸɿʃʊʆɲʎ (ʅɸ ɹʅʔɲʍɻ ʍʏʉ ʋʌʊʏʐʋʉ JPEG). ȵʔɲʌʅʉɶɹʎ
ɸʋɸʇɸʌɶɲʍʀɲʎ ʃɲɿ ɲʆɳʄʐʍɻʎ ɸɿʃʊʆɲʎ, ɲʆɳʃʏɻʍɻ ɸɿʃʊʆʘʆ ʅɸ ɴɳʍɻ ʏʉ ʋɸʌɿɸʖʊʅɸʆʉ.
Ɉʉ ɸʌɶɲʍʏɻʌɿɲʃʊ ʅɹʌʉʎ ʏʉʐ ʅɲɽɼʅɲʏʉʎ ʋɸʌɿʄɲʅɴɳʆɸɿ ʏɻʆ ɸʃʋɲʀɷɸʐʍɻ ʍʏʉ ʋɸʌɿɴɳʄʄʉʆ ʏʉʐ
MATLAB ʃɲɿ ʏɻʆ ɸʌɶɲʄɸɿʉɽɼʃɻ ȵʋɸʇɸʌɶɲʍʀɲʎ ȵɿʃʊʆɲʎ ʅɸ ʍʃʉʋʊ ʏɻ ʖʌɼʍɻ ʐʋʉʄʉɶɿʍʏɿʃʙʆ ɸʌɶɲʄɸʀʘʆ
ɶɿɲ ʏɻʆ ʋʌɲʃʏɿʃɼ ʐʄʉʋʉʀɻʍɻ ʏʘʆ ʋɲʌɲʋɳʆʘ.
Image Processing and Analysis
Introduction, representation and types of images, image digitization. Fundamentals of digital
images. Human visual perception. Principles of optics. Color, color spaces, color perception. Pixel
neighborhoods. Connected components labeling. Distance metrics. Arithmetic and logic operations
of digital images. Point operations, histogram, histogram equalization. Spatial filtering, convolution,
image smoothing and image sharpening with spatial filters. Image processing in the frequency
domain, image transforms (DFT, DCT), the wavelet transform, filter design in the frequency domain.
Morphological image processing (erosion, dilation, opening, closing). Thresholding. Image
segmentation, detection of edges, lines, contours and regions. Hough transform for line and circle
detection. Image encoding, encoding types (lossy and lossless), encoding algorithms (Huffman
coding, arithmetic coding), image compression (with emphasis on JPEG). Image processing and
analysis applications, content-based image retrieval.
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
The laboratory part of the course includes training in the MATLAB environment and the Image
Processing toolbox with the aim of using computational tools for practical implementation of the
above.
Ȳ05
Ʌʌʉɻɶʅɹʆɸʎ Ȳɳʍɸɿʎ ȴɸɷʉʅɹʆʘʆ
9 Ȳɳʍɸɿʎ ȴɸɷʉʅɹʆʘʆ, ɇʐʍʏɼʅɲʏɲ Ȳɳʍɸʘʆ ȴɸɷʉʅɹʆʘʆ (DBS), ɇʐʍʏɼʅɲʏɲ ȴɿɲʖɸʀʌɿʍɻʎ Ȳɳʍɸʘʆ
ȴɸɷʉʅɹʆʘʆ (DBMS).
9 ȴʉʅɹʎ ȴɸɷʉʅɹʆʘʆ ʃɲɿ Ȳɳʍɸɿʎ ȴɸɷʉʅɹʆʘʆ.
9 Ȱʆɸʇɲʌʏɻʍʀɲ ȴɸɷʉʅɹʆʘʆ, Ʌɸʌʀʍʍɸɿɲ ȴɸɷʉʅɹʆʘʆ, ɇʐʆɹʋɸɿɲ ȴɸɷʉʅɹʆʘʆ, Ȱʃɸʌɲɿʊʏɻʏɲ
ȴɸɷʉʅɹʆʘʆ ʃɲɿ ʃɲʆʊʆɸʎ ɲʃɸʌɲɿʊʏɻʏɲʎ ɷɸɷʉʅɹʆʘʆ, Ʌɸʌɿʉʌɿʍʅʉʀ.
9 Ȼɸʌɲʌʖɿʃʊ, ȴɿʃʏʐʘʏʊ ʃɲɿ ɇʖɸʍɿɲʃʊ ɀʉʆʏɹʄʉ.
9 ɇʖɸʍɿɲʃɼ ɳʄɶɸɴʌɲ, ɇʖɸʍɿɲʃʊʎ ʄʉɶɿʍʅʊʎ, ȵʌʙʏɻʍɻ ɲʋʊ Ʌɲʌɳɷɸɿɶʅɲ.
9 ɇʖɸɷʀɲʍɻ Ȳɳʍɸʘʆ ȴɸɷʉʅɹʆʘʆ, Ⱦɲʆʉʆɿʃʉʋʉʀɻʍɻ, ɀʉʆʏɹʄʉ Ƀʆʏʉʏɼʏʘʆ – ɇʐʍʖɸʏʀʍɸʘʆ
9 Structured Query Language (SQL).
9 Ʉʗɸɿʎ – Ʉʗɸɿʎ ʋʉʐ ɸʆɻʅɸʌʙʆʉʆʏɲɿ.
9 ȵʋɸʇɸʌɶɲʍʀɲ ɇʐʆɲʄʄɲɶʙʆ.
9 Ȱʍʔɳʄɸɿɲ ʃɲɿ ʋʌʉʍʏɲʍʀɲ ʍʏɲ ʍʐʍʏɼʅɲʏɲ Ȳɳʍɸʘʆ ȴɸɷʉʅɹʆʘʆ, ɹʄɸɶʖʉʎ ʏɲʐʏʊʖʌʉʆɻʎ
ʋʌʉʍʋɹʄɲʍɻʎ.
9 Ȱʌʏɿʊʏɻʏɲ ʃɲɿ ʍʐʆɹʋɸɿɲ ɷɸɷʉʅɹʆʘʆ.
9 ɀɸʏɲʍʖɸʍɿɲʃɳ ɇʐʍʏɼʅɲʏɲ Ȳɳʍɸʘʆ ɷɸɷʉʅɹʆʘʆ.
9 ȵʔɲʌʅʉɶɹʎ ʅɸ ʏɻʆ PostgreSQL.
9 ȵʔɲʌʅʉɶɹʎ ʅɸ ʏɻʆ Mongo DB.
Advanced Databases
9 Databases, Data Base Systems (DBS), Data Base Management Systems (DBMS).
9 Data structures and Databases.
9 Data Independence, Data Redundancy, Data consistency, Data Integrity and Integrity Rules,
Constraints.
9 Hierarchical model, Network model, Relational Model.
9 Relational Algebra, Relational Calculus, Query By Example (QBE).
9 Database Design, Normalization, Entity Relationship Model.
9 Structured Query Language (SQL).
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
9 Views – Updatable views.
9 Transactions processing.
9 Security and protection in database systems, concurrency control.
9 Integrity and coherence of data.
9 Post Relational Database Systems.
9 Applications with PostgreSQL.
9 Applications with Mongo DB.
Ȳ06
ȵʋɿʍʏɼʅɻ ȳɸʘɶʌɲʔɿʃɼʎ Ʌʄɻʌʉʔʉʌʀɲʎ
9 ȳɸʘɶʌɲʔɿʃɳ ʃɲɿ ɍʘʌɿʃɳ ȴɸɷʉʅɹʆɲ ʃɲɿ Ʌʄɻʌʉʔʉʌʀɸʎ, ȳɸʘʋʄɻʌʉʔʉʌɿʃɼ, ȵʋɿʍʏɼʅɻ ʏʘʆ
ȳɸʘɶʌɲʔɿʃʙʆ Ʌʄɻʌʉʔʉʌɿʙʆ: Ȳɲʍɿʃɹʎ ɲʌʖɹʎ ʃɲɿ ʉʌʉʄʉɶʀɲ, Ʌʄɻʌʉʔʉʌʀɸʎ ɷɸɷʉʅɹʆɲ ʃɲɿ
ʖʘʌɿʃɹʎ ɲʆɲʔʉʌɹʎ, ȳɸʘʖʘʌɿʃɼ ʋʄɻʌʉʔʉʌʀɲ, ʋɻɶɹʎ ɷɸɷʉʅɹʆʘʆ, ʏɸʖʆʉʄʉɶʀɸʎ ʃɲɿ ʏɸʖʆɿʃɹʎ
ʍʐʄʄʉɶɼʎ ʏʉʐʎ, Ƀʌɶɳʆʘʍɻ ʏɻʎ ȳɸʘʖʘʌɿʃɼʎ Ʌʄɻʌʉʔʉʌʀɲʎ, ʅʉʆʏɹʄɲ ʃɲɿ ɷʉʅɹʎ, ȵɿʍɲɶʘɶɼ ʍʏɲ
ɇʐʍʏɼʅɲʏɲ ȳɸʘɶʌɲʔɿʃʙʆ Ʌʄɻʌʉʔʉʌɿʙʆ, ʖɲʌɲʃʏɻʌɿʍʏɿʃɳ, ʉʌɿʍʅʉʀ, ɷɿɲʖʌʉʆɿʃɼ ɸʇɹʄɿʇɻ,
ʃɲʏɻɶʉʌʀɸʎ ʃɲɿ ɸʀɷɻ, ʍʐʍʏɲʏɿʃɳ ʅɹʌɻ, ʄɸɿʏʉʐʌɶʀɲ, ʖʌɼʍɻ.
9 ȵʆʆʉɿʉʄʉɶɿʃɼ Ⱦʘɷɿʃʉʋʉʀɻʍɻ: ɍʘʌɿʃɹʎ - ʅɻ ʖʘʌɿʃɹʎ ɿɷɿʊʏɻʏɸʎ, ʖɲʌɲʃʏɻʌɿʍʏɿʃɳ ʏʘʆ ʖʘʌɿʃʙʆ
ʉʆʏʉʏɼʏʘʆ, ȴʉʅɼ, ʍʖɹʍɸɿʎ ʃɲɿ ʍʐʆɷʐɲʍʅʉʀ ʖʘʌɿʃʙʆ ʉʆʏʉʏɼʏʘʆ, ʖʘʌɿʃɹʎ ʅɸʏɲɴʉʄɹʎ,
ʅɻʖɲʆɿʍʅʉʀ ʉʌɶɳʆʘʍɻʎ ʏʘʆ ʖʘʌɿʃʙʆ ɷɸɷʉʅɹʆʘʆ.
9 ȸ ȳɸʘʅɸʏʌʀɲ ʏɻʎ ɍʘʌɿʃɼʎ Ʌʄɻʌʉʔʉʌʀɲʎ: ȳɸʘɶʌɲʔɿʃɼ ɽɹʍɻ, ɲʆɲʋɲʌɳʍʏɲʍɻ, ɷɿɲʍʏɳʍɸɿʎ,
ʏʉʋʉɽɹʏɻʍɻ ɶɸʘɶʌɲʔɿʃʙʆ ɲʆʏɿʃɸɿʅɹʆʘʆ ʍɸ ʖʘʌɿʃɳ ʍʐʍʏɼʅɲʏɲ ɲʆɲʔʉʌɳʎ, ȴɿɲʆʐʍʅɲʏɿʃɳ
ʅʉʆʏɹʄɲ, ɽɸʙʌɻʍɻ ʏʉʐ ʍɻʅɸʀʉʐ ʃɲɿ ʏɻʎ ɲʋʊʍʏɲʍɻʎ, ɽɸʙʌɻʍɻ ʏɻʎ ɶʌɲʅʅɼʎ ʃɲɿ ʏɻʎ
ɸʋɿʔɳʆɸɿɲʎ, ʏʉʋʉʄʉɶɿʃɹʎ ʍʖɹʍɸɿʎ, Ɏɻʔɿɷʘʏɳ ʅʉʆʏɹʄɲ, ʏʉʋʉʄʉɶɿʃɹʎ ʍʖɹʍɸɿʎ, ɉʋʉʍʐʍʏɼʅɲʏɲ
ɸɿʍɲɶʘɶɼʎ ɷɸɷʉʅɹʆʘʆ ɷɿɲʖɸʀʌɿʍɻ ɶɸʘʅɸʏʌɿʃʙʆ ʋʄɻʌʉʔʉʌɿʙʆ ʍʏʉ ɇȳɅ, ʅɸʏɲʍʖɻʅɲʏɿʍʅʉʀ.
9 Ȳɳʍɸɿʎ ȳɸʘʖʘʌɿʃʙʆ ȴɸɷʉʅɹʆʘʆ – ɀʉʆʏɹʄɲ ʃɲɿ ȴʉʅɹʎ: Ȱʌʖɿʏɸʃʏʉʆɿʃɼ, ɷʉʅɹʎ, ʍʐʍʏɼʅɲʏɲ
ɷɿɲʖɸʀʌɿʍɻʎ ɴɳʍɸʘʆ ɷɸɷʉʅɹʆʘʆ, ɇʖɸɷɿɲʍʅʊʎ, ɲʆɳʋʏʐʇɻ ʖʘʌɿʃʙʆ ɴɳʍɸʘʆ ɷɸɷʉʅɹʆʘʆ,
ɸɿʍɲɶʘɶɼ ʋɸʌɿɶʌɲʔɿʃɼʎ ʋʄɻʌʉʔʉʌʀɲʎ, ʍʑʆɷɸʍɻ ʅɸ ɸʇʘʏɸʌɿʃɹʎ ɴɳʍɸɿʎ ɷɸɷʉʅɹʆʘʆ, ʅɹɽʉɷʉɿ
ʍʐʍʖɹʏɿʍɻʎ ʃɲɿ ʍʑʆɷɸʍɻʎ ʏʘʆ ɷɸɷʉʅɹʆʘʆ.
9 Ⱦʘɷɿʃʉʋʉʀɻʍɻ – Ƀʄʉʃʄɼʌʘʍɻ ʏɻʎ ɍʘʌɿʃɼʎ Ʌʄɻʌʉʔʉʌʀɲʎ: ɇʑʆɷɸʍɻ ʃɲɿ ʍʐʍʖɸʏɿʍʅʉʀ
ȳɸʘʅɸʏʌɿʃɼʎ – Ʌɸʌɿɶʌɲʔɿʃɼʎ Ʌʄɻʌʉʔʉʌʀɲʎ: Ȱʆɲɶʆʙʌɿʍɻ – ɷɿʊʌɽʘʍɻ ʄɲɽʙʆ. Ɉʉʋʉʄʉɶɿʃɼ
ʉʄʉʃʄɼʌʘʍɻ. Ȱʆɳʃʏɻʍɻ, ɸʆɻʅɹʌʘʍɻ ʋʄɻʌʉʔʉʌɿʙʆ, ʖʘʌɿʃɹʎ ɸʋɸʌʘʏɼʍɸɿʎ, ȸ ȳɸʘɶʌɲʔɿʃɼ
Ʌʄɻʌʉʔʉʌʀɲ ʍʏʉ ȴɿɲɷʀʃʏʐʉ (Web-GIS, Internet Mapping), Ʌʌʉɷɿɲɶʌɲʔɹʎ, Ʌʌʘʏʊʃʉʄʄɲ,
ȴʉʅɼ, ȴɿɳʖʐʍɻ ʃɲɿ ȴɿɲʄɸɿʏʉʐʌɶɿʃʊʏɻʏɲ, ȵɽʆɿʃɳ ʃɲɿ ɷɿɸɽʆɼ ɷʀʃʏʐɲ ɶɸʘɶʌɲʔɿʃʙʆ
ɷɸɷʉʅɹʆʘʆ.
9 Ȱʌʖɹʎ Ȱʆɳʄʐʍɻʎ ʃɲɿ ɇʖɸɷɿɲʍʅʉʑ ɸʆʊʎ ɇ.ȳ.Ʌ.: Ƀʌʉʄʉɶʀɲ, ȳɸʆɿʃʊʎ ʍʖɸɷɿɲʍʅʊʎ, Ʌʌʉʍɷɿʉʌɿʍʅʊʎ
ʏʘʆ ʍʏʉɿʖɸʀʘʆ ɸɿʍɲɶʘɶɼʎ, Ȱʆɳʄʐʍɻ ʉɿʃʉʆʉʅɿʃʙʆ ʖɲʌɲʃʏɻʌɿʍʏɿʃʙʆ, Ʌʌʉʍɲʌʅʉɶɹʎ ʏɻʎ
ʉʌɶɳʆʘʍɻʎ ʃɲʏɳ ʉʅɳɷɲ ʖʌɻʍʏʙʆ, Ȱʆɲʄʐʏɿʃʊʎ ʍʖɸɷɿɲʍʅʊʎ ʏʉʐ ʍʐʍʏɼʅɲʏʉʎ, ȿɸʇɿʃɳ ʅɸʏɲʋʄɻʌʉʔʉʌʀɲʎ, Ʌʌʉɴʄɼʅɲʏɲ
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
9 Ȱʍʃɼʍɸɿʎ / Project: Ƀʌɶɳʆʘʍɻ, ʏɲʇɿʆʊʅɻʍɻ, ʃʘɷɿʃʉʋʉʀɻʍɻ ʃɲɿ ʃɲʆʉʆɿʃʉʋʉʀɻʍɻ ʏɻʎ
ɶɸʘʖʘʌɿʃɼʎ ʋʄɻʌʉʔʉʌʀɲʎ, ɇʖɸɷɿɲʍʅʊʎ ʃɲɿ ɲʆɳʋʏʐʇɻ ɴɳʍɸʘʆ ɶɸʘʖʘʌɿʃʙʆ ɷɸɷʉʅɹʆʘʆ,
ȵɿʍɲɶʘɶɼ ʏʘʆ ɶɸʘʅɸʏʌɿʃʙʆ, ɸɿʃʉʆɿʍʏɿʃʙʆ ʃɲɿ ʋɸʌɿɶʌɲʔɿʃʙʆ ɷɸɷʉʅɹʆʘʆ ʍɸ ɹʆɲ ʍʑʍʏɻʅɲ
ɶɸʘɶʌɲʔɿʃʙʆ ʋʄɻʌʉʔʉʌɿʙʆ, Ȱʐʏʉʅɲʏʉʋʉʀɻʍɻ ʏɻʎ ɶɸʘʖʘʌɿʃɼʎ ʋʄɻʌʉʔʉʌʀɲʎ – ȳɸʘʅɸʏʌɿʃɹʎ
ʏʉʋʉʄʉɶɿʃɹʎ ʍʖɹʍɸɿʎ ʃɲɿ ʏʉʋʉʄʉɶɿʃɼ ʉʄʉʃʄɼʌʘʍɻ, Ȱʆɳʃʏɻʍɻ, ɷɿɲʖɸʀʌɿʍɻ ʃɲɿ ɸʆɻʅɹʌʘʍɻ ʏɻʎ
ɶɸʘʖʘʌɿʃɼʎ
ʋʄɻʌʉʔʉʌʀɲʎ,
Ƀʋʏɿʃɼ
ɲʋɸɿʃʊʆɿʍɻ
ʏɻʎ
ɶɸʘʖʘʌɿʃɼʎ
ʋʄɻʌʉʔʉʌʀɲʎ,
ȴɿɲʄɸɿʏʉʐʌɶɿʃʊʏɻʏɲ.
Geographic Information Science
9 Geographical and Spatial Data and Information, Geoinformatics, Science of Geographical
Information: Basic principles and terminology, Geospatial information, geospatial data
sources, technologies and techniques for their collection, Organization of Geospatial
Information, models and structures, Introduction to Geographic Information Systems,
characteristics, definitions, evolution over time, categories and species, components,
function, use.
9 Conceptual Codification: Spatial and non-spatial properties. Characteristics of spatial
entities, Structure, relations and combinations of spatial entities, spatial changes,
mechanisms of spatial data organization,
9 The Geometry of Spatial Information: Geographical location, representation, dimensions,
placement of geographical objects in spatial reference systems, Vector models, point and
distance perception, line and surface perception, topological relations, Raster models and
their topological relations, Data entry subsystems, management of geometric information in
a GIS environment, geodetic transformations.
9 Geospatial Databases - Models and Structures: Architecture and structure of database
management systems, Design, development of spatial databases, introduction of descriptive
information, connection to external databases, methods of correlation and connection of
descriptive data.
9 Codification and Integration of Spatial Information: Connection and correlations between
Geometric and Descriptive Information, Recognition and correction of errors - Topological
integration, Retrieval and update of geospatial information, Spatial queries, Geographic
Information on the Internet (Web-GIS, Internet Mapping), Specifications, Protocols,
Structure, Diffusion and Interoperability, National and international geographic data
networks.
9 Principles of Analysis and Design of a GIS: Terminology, General design, Identification of
input elements, Analysis of economic characteristics, Customization of the organization by
group of users, Detailed system design, Metadata dictionaries, Related problems
9 Exercises / Project: Organization, classification, codification  and normalization of geospatial
information, Design and development of geospatial databases, Importing vector, raster and
descriptive data into a geographic information system, Automation of geospatial
information - Geometric topological relations and topological integration, Retrieval,
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
management and updating of geospatial information, Visual representation of geospatial
information, Interoperability.
Ȳ07
Ȳɲɽɿɳ ɀɳɽɻʍɻ
ȵʋɿʍʃʊʋɻʍɻ ʏɻʎ ɴɲɽɿɳʎ ʅɳɽɻʍɻʎ. Perceptrons ʋʉʄʄɲʋʄʙʆ ʍʏʌʘʅɳʏʘʆ. Ƀʋɿʍɽʉɷɿɳɷʉʍɻ. Ƀ
ɲʄɶʊʌɿɽʅʉʎ Rprop. ɀɻʖɲʆɹʎ ɲʃʌɲʀɲʎ ʅɳɽɻʍɻʎ (ELM). ɇʐʆɲʌʏɼʍɸɿʎ ɸʆɸʌɶʉʋʉʀɻʍɻʎ. ɇʐʆɲʌʏɼʍɸɿʎ
ʃʊʍʏʉʐʎ. Ɇʑɽʅɿʍɻ ʐʋɸʌʋɲʌɲʅɹʏʌʘʆ. Ƀʅɲʄʉʋʉʀɻʍɻ (L1, L2, dropout). ȵʋɿʄʉɶɼ ʅʉʆʏɹʄʉʐ. Ȳatch
normalization. ɇʏʉʖɲʍʏɿʃʉʀ ɴɸʄʏɿʍʏʉʋʉɿɻʏɹʎ (SGD, SGD ʅɸ ʉʌʅɼ, rmsprop, adam). ɇʑʆʉʄɲ ʅʉʆʏɹʄʘʆ
(bagging, boosting, adaboost).
ɇʐʆɸʄɿʃʏɿʃɳ ʆɸʐʌʘʆɿʃɳ ɷʀʃʏʐɲ (CNN), LeNet, AlexNet, VGG-net, ResNet. Ʌɲʌɲʄʄɲɶɹʎ CNN ʃɲɿ ɳʄʄɸʎ
ʄʑʍɸɿʎ ɶɿɲ ʏɻʆ ɲʆʀʖʆɸʐʍɻ ɲʆʏɿʃɸɿʅɹʆʘʆ (R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, Mask R-CNN, SSD, YOLO).
ȵʔɲʌʅʉɶɹʎ ʏʘʆ CNN (ʐʋɸʌɲʆɳʄʐʍɻ ʅʉʆɲɷɿʃɼʎ ɸɿʃʊʆɲʎ, ɲʆʀʖʆɸʐʍɻ ɲʆʏɿʃɸɿʅɹʆʘʆ). Ȱʆɲɷʌʉʅɿʃɳ
ʆɸʐʌʘʆɿʃɳ ɷʀʃʏʐɲ. ȴʀʃʏʐɲ ʅɲʃʌɳʎ ɴʌɲʖʐʋʌʊɽɸʍʅɻʎ ʅʆɼʅɻʎ (LSTM). GRU (Gated Recurrent Units).
Ȱʅʔʀɷʌʉʅɻ LSTM. Transformers. Ʌɲʌɲɶʘɶɿʃɳ ђʉʆʏɹʄɲ. Restricted Boltzman Machines, Deep
Boltzman Machines, Deep Belief Networks. Autoencoders, Stacked AutoEncoders, Denoising
AutoEncoders, Variational Autoencoders. Generative Adversarial Networks.
Ɉʉ ʅɳɽɻʅɲ ʋʄɲɿʍɿʙʆɸʏɲɿ ɲʋʊ ɸʌɶɲʍʏɻʌɿɲʃʊ ʅɹʌʉʎ, ʍʏʉ ʉʋʉʀʉ ʉɿ ʔʉɿʏɻʏɹʎ ɹʖʉʐʆ ʏɻʆ ʐʋʉʖʌɹʘʍɻ
ɸʃʋʊʆɻʍɻʎ ɸʌɶɲʍɿʙʆ ɸʅɴɳɽʐʆʍɻʎ ʍʏɲ ɲʆʏɿʃɸʀʅɸʆɲ ʏʉʐ ʋɸʌɿɶʌɳʅʅɲʏʉʎ.
Deep Learning
Deep learning overview. Multi layer perceptrons (MLPs). Backpropagation. Resilient propagation
(Rprop). Extreme learning machines (ELMs). Activation and loss functions. Hyperparameter tuning.
Regularization (L1, L2, dropout). Model selection. Batch normalization. Stochastic optimizers (SGD,
SGD with momentum, rmsprop, adam). Ensemble methods (bagging, boosting, adaboost).
Convolutional Neural Networks (CNN), LeNet, AlexNet, VGG-net, Deep Residual Networks (ResNet).
CNN variants and other solutions for object detection (R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, Mask RCNN, SSD, YOLO). Applications of CNNs (Single-Image Super-Resolution, Object detection).
Recurrent Neural Networks. Long Short-Term Memory Networks. Gated Recurrent Units.
Bidirectional LSTM. Transformers. Generative Models. Restricted Boltzman Machines, Deep
Boltzman Machines, Deep Belief Networks. Autoencoders, Stacked AutoEncoders, Denoising
AutoEncoders, Variational Autoencoders. Generative Adversarial Networks.
The course is accompanied by a laboratory part, in which students are required to carry out in-depth
assignments in the subjects of the outline.
Ȳ08
Ɂʉʅɿʃɳ ʃɲɿ ȸɽɿʃɳ ȷɻʏɼʅɲʏɲ ʍʏɻʆ Ɉɸʖʆɻʏɼ Ɂʉɻʅʉʍʑʆɻ
9 Ȱʄɶʉʌɿɽʅɿʃɼ ɷɿɲʔɳʆɸɿɲ.
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
9 Ɉʌʘʏʊʏɻʏɲ ʍʏɻʆ ʃʐɴɸʌʆʉɲʍʔɳʄɸɿɲ.
9 Ɉɸʖʆɻʏɼ ʆʉɻʅʉʍʑʆɻ ʃɲɿ ʋʌʉʃɲʏɲʄɼʗɸɿʎ.
9 Ʌʌʉʍʏɲʍʀɲ ɷɸɷʉʅɹʆʘʆ ʋʌʉʍʘʋɿʃʉʑ ʖɲʌɲʃʏɼʌɲ.
9 ȴɿʃɲɿʙʅɲʏɲ ɷɿɲʆʉɻʏɿʃɼʎ ɴɿʉʅɻʖɲʆɿʃɼʎ ɿɷɿʉʃʏɻʍʀɲʎ.
9 Ɉʉ ʆʉʅɿʃʊ ʋʄɲʀʍɿʉ ʋʉʐ ɷɿɹʋɸɿ ʍɼʅɸʌɲ ʏɻʆ ɲʆɳʋʏʐʇɻ ʃɲɿ ʖʌɼʍɻ ʏɻʎ ʏɸʖʆɻʏɼʎ ʆʉɻʅʉʍʑʆɻʎ
(ȵʐʌʘʋɲʁʃʊʎ  Ⱦɲʆʉʆɿʍʅʊʎ ɶɿɲ ʏɻʆ ʏɸʖʆɻʏɼ ʆʉɻʅʉʍʑʆɻ, ȳɸʆɿʃʊʎ Ⱦɲʆʉʆɿʍʅʊʎ Ʌʌʉʍʏɲʍʀɲʎ
ȴɸɷʉʅɹʆʘʆ, ɍɳʌʏɻʎ Ⱥɸʅɸʄɿʘɷʙʆ ȴɿʃɲɿʘʅɳʏʘʆ ʏɻʎ ȵ.ȵ. ʃ.ʄʋ.).
9 ȸ ʍʐʆɳʌʏɻʍɻ ɻɽɿʃɼʎ ʃɲɿ ɷɸʉʆʏʉʄʉɶʀɲʎ ʍʏɻʆ ʏɸʖʆɻʏɼ ʆʉɻʅʉʍʑʆɻ ʅɸ ɹʏɸʌɸʎ ʋɲɶɿʘʅɹʆɸʎ
ɲʌʖɹʎ ʏʉʐ ɷɿʃɲʀʉʐ, ʋ.ʖ. ɲʌʖɼ ʏɻʎ ɸʅʋɿʍʏʉʍʑʆɻʎ.
Legal and Ethical issues in Artificial Intelligence
9 Algorithmic transparency.
9 Cybersecurity vulnerabilities.
9 Unfairness, bias and discrimination.
9 Lack of contestability.
9 Legal personhood issues.
9 Intellectual property issues.
9 Privacy, security and data protection issues/problems.
9 General Data Protection Regulation.
Ȳ09
ɇʐʍʏɼʅɲʏɲ Ȱʋʉʔɳʍɸʘʆ, ȴɿɲʖɸʀʌɿʍɻ ȴɿɸʌɶɲʍɿʙʆ ʃɲɿ ȵʋɿʖɸɿʌɻʅɲʏɿʃɼ Ȱʆɳʄʐʍɻ
Ɉʉ ɸʋɿʖɸɿʌɻʅɲʏɿʃʊ ʋɸʌɿɴɳʄʄʉʆ : ȸ ɸʋɿʖɸʀʌɻʍɻ ʘʎ ʉɿʃʉʆʉʅɿʃʊʎ ʉʌɶɲʆɿʍʅʊʎ ʃɲɿ ʏɲ ʍʐʍʏɲʏɿʃɳ ʏɻʎ
ʅɹʌɻ, ʏʉ ʋɸʌɿɴɳʄʄʉʆ ʏɻʎ ɸʋɿʖɸʀʌɻʍɻʎ. ȴʉʅɿʃɳ ʍʖɼʅɲʏɲ – ʅʉʌʔɹʎ ɸʋɿʖɸɿʌɼʍɸʘʆ, ʉɿ ʄɸɿʏʉʐʌɶʀɸʎ
ʍʏʉʆ ɸʋɿʖɸɿʌɻʍɿɲʃʊ ʖʙʌʉ, ʉ ɸʋɿʖɸɿʌɻʅɲʏɿʃʊʎ ʋʌʉɶʌɲʅʅɲʏɿʍʅʊʎ ʃɲɿ ɻ ɲʆɳʄʐʍɻ (SWOT, PESTEL).
Ƀʌɶɳʆʘʍɻ ʃɲɿ ɷɿʉʀʃɻʍɻ ɲʆɽʌʘʋʀʆʘʆ ʋʊʌʘʆ. Ⱥɸʘʌʀɸʎ ʃɲɿ ɹʆʆʉɿɸʎ ʏʉʐ management.
ȸ ʐʋʉʍʏɼʌɿʇɻ ɸʋɿʖɸɿʌɻʅɲʏɿʃʙʆ ʄɸɿʏʉʐʌɶɿʙʆ : ȴɿʉʀʃɻʍɻ ʋɲʌɲɶʘɶɼʎ ʋʌʉʁʊʆʏʘʆ ʃɲɿ ʐʋɻʌɸʍɿʙʆ.
ɇʏʌɲʏɻɶɿʃɼ
ɸʋɿʖɸɿʌɻʍɿɲʃʙʆ
ʄɸɿʏʉʐʌɶɿʙʆ.
ɇʖɸɷʀɲʍɻ,
ʋʌʉɶʌɲʅʅɲʏɿʍʅʊʎ
ʃɲɿ
ɹʄɸɶʖʉʎ
ɸʋɿʖɸɿʌɻʍɿɲʃʙʆ ʄɸɿʏʉʐʌɶɿʙʆ. ɇʐʍʏɼʅɲʏɲ ȴɿɲʖɸʀʌɿʍɻʎ ȵʋɿʖɸɿʌɻʍɿɲʃʙʆ Ʌʊʌʘʆ (ERP).
Ɉɸʖʆʉʄʉɶʀɸʎ, ʍʐʍʏɼʅɲʏɲ ʃɲɿ ʏɸʖʆɿʃɹʎ big data ʍʏɻʆ ʐʋʉʍʏɼʌɿʇɻ ɸʋɿʖɸɿʌɻʅɲʏɿʃʙʆ ʄɸɿʏʉʐʌɶɿʙʆ.
ȸ ʐʋʉʍʏɼʌɿʇɻ ɸʋɿʖɸɿʌɻʅɲʏɿʃʙʆ ɷɿɸʌɶɲʍɿʙʆ : ȴɿɲʖɸʀʌɿʍɻ ȴɿɸʌɶɲʍɿʙʆ ʍʏɻʆ Ȳɿʉʅɻʖɲʆʀɲ ʃɲɿ ʏɿʎ
ȵʋɿʖɸɿʌɼʍɸɿʎ (BPM). ɀʉʆʏɸʄʉʋʉʀɻʍɻ, ʋʉʍʉʏɿʃɼ/ʋʉɿʉʏɿʃɼ ɲʆɳʄʐʍɻ ʃɲɿ ɸʋɲʆɲʍʖɸɷɿɲʍʅʊʎ
ȴɿɸʌɶɲʍɿʙʆ. Ʌʄɲʏʔʊʌʅɸʎ ɲʐʏʉʅɲʏʉʋʉɿɻʅɹʆɻʎ ʌʉɼʎ ɸʌɶɲʍɿʙʆ ʃɲɿ ɲʋʉʔɳʍɸʘʆ. Ɉɸʖʆɿʃɹʎ data
science / big data, ʍʏɻʆ ɲʆɳʄʐʍɻ ʃɲɿ ʏʉ ʍʖɸɷɿɲʍʅʊ ɷɿɸʌɶɲʍɿʙʆ (process mining & analytics)
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
ȸ ʐʋʉʍʏɼʌɿʇɻ ɸʋɿʖɸɿʌɻʅɲʏɿʃʙʆ ɲʋʉʔɳʍɸʘʆ : ɇʏʉɿʖɸʀɲ ɽɸʘʌʀɲʎ ʏʘʆ ɲʋʉʔɳʍɸʘʆ, ʄɼʗɻ
ʉʅɲɷɿʃʙʆ ɲʋʉʔɳʍɸʘʆ ʃɲɿ ɷɿɲʋʌɲɶʅɲʏɸʑʍɸɿʎ. Ȳɸʄʏɿʍʏʉʋʉʀɻʍɻ ɲʋʉʔɳʍɸʘʆ, ɲʆɳʄʐʍɻ
ɸʐɲɿʍɽɻʍʀɲʎ, what-if ɲʆɳʄʐʍɻ. Ƀʋʏɿʃɼ Ȱʆɲʄʐʏɿʃɼ ʃɲɿ ʍʐʍʏɼʅɲʏɲ ʐʋʉʍʏɼʌɿʇɻʎ ɲʋʉʔɳʍɸʘʆ.
ɀɹɽʉɷʉɿ ʋʉʄʄɲʋʄʙʆ-ʃʌɿʏɻʌʀʘʆ, ɀɹɽʉɷʉɿ ʋʉʄʄɲʋʄʙʆ ʖɲʌɲʃʏɻʌɿʍʏɿʃʙʆ, Ƀɿʃʉɶɹʆɸɿɸʎ ʅɸɽʊɷʘʆ
ELECTRE & PROMETHEE, Ȱʆɲʄʐʏɿʃɼ ɿɸʌɲʌʖɿʃɼ ɷɿɲɷɿʃɲʍʀɲ (AHP).
ȸ ɷɿɲʖɸʀʌɿʍɻ ʏʉʐ ʗɻʔɿɲʃʉʑ ʅɸʏɲʍʖɻʅɲʏɿʍʅʉʑ: Ɏɻʔɿɲʃʊʎ ʅɸʏɲʍʖɻʅɲʏɿʍʅʊʎ ɴɿʉʅɻʖɲʆɿʃɼʎ
ʋɲʌɲɶʘɶɼʎ (4ɻ Ȳɿʉʅɻʖɲʆɿʃɼ ȵʋɲʆɳʍʏɲʍɻ - Industrie 4.0), ʐʋɻʌɸʍɿʙʆ (e-business), ɷɻʅʊʍɿʘʆ
ʉʌɶɲʆɿʍʅʙʆ (e-governance, ȵʐʌʘʋɲʁʃʊ Ʌʄɲʀʍɿʉ ȴɿɲʄɸɿʏʉʐʌɶɿʃʊʏɻʏɲʎ) ʃɲɿ ʋʊʄɸʘʆ (smart
cities).
Decision Systems, Process Management and Business Analysis
Business Environment: Enterprise as a financial organism and its constituent parts, the
business environment. Structural schemes – business forms, operations in the business
domain, operational programming and analysis (SWOT, PESTEL). The human factor.
Management theories and concepts.
Business Operations Support: Production management of services and products. Business
operations strategy. Design, planning and control of business operations. Enterprise
resource planning (ERP) Systems. Big data technologies, systems and techniques to support
business operations.
Business Processes Support: Process Management in Industry and Business (BPM). Process
modeling, quantitative / qualitative analysis and reengineering. Automated workflow and
decision platforms. Data science / big data techniques, in process analysis and design
(process mining & analytics).
Business Decision Support: Elements of decision theory, group decision making and
negotiation. Decision optimization, sensitivity analysis, what-if analysis. Visual Analytics and
decision support systems. ELECTRE & PROMETHEE method families. Analytic Hierarchy
Process (AHP).
Digital transformation management: Digital transformation of industrial production (4th
Industrial Revolution - Industrie 4.0), services (e-business), public organizations (egovernance, European Interoperability Framework) and cities (smart cities).
Ȳ10
Ʌʌʉɻɶʅɹʆɲ ȳʌɲʔɿʃɳ ɉʋʉʄʉɶɿʍʏʙʆ – ɇʑʆɽɸʍɻ ʃɲɿ Ȱʋʊɷʉʍɻ ȵɿʃʊʆɲʎ
Ɍʘʎ, Ʉʌɲʍɻ ʃɲɿ ɍʌʙʅɲ: Ɍʘʎ ʃɲɿ ʉʋʏɿʃɼ ɲʆʏʀʄɻʗɻ, ɍʌʘʅɲʏɿʃɳ ɀʉʆʏɹʄɲ.
Ɍʘʏɿʍʅʊʎ ɇʃɻʆɼʎ: ɀʉʆʏɹʄɲ Ɍʘʏɿʍʅʉʑ, ɀʉʆʏɹʄɲ ɇʃʀɲʍɻʎ, Ȼʖʆɻʄɳʏɻʍɻ Ȱʃʏʀʆɲʎ (Ray
Tracing), Ⱦɲʏɲʋʉʄɹʅɻʍɻ ȵɿɷʘʄɿʍʅʉʑ, Ȱʃʏɿʆʉɴʉʄʀɲ (Radiosity).
ɉʄɿʃʊ ʃɲɿ ɇʐʍʃɸʐɹʎ ȳʌɲʔɿʃʙʆ: ɉʄɿʃʊ ɉʋʉʍʐʍʏɼʅɲʏʉʎ ȳʌɲʔɿʃʙʆ, ɇʐʍʃɸʐɹʎ ȵɿʍʊɷʉʐ
ʃɲɿ ȵʇʊɷʉʐ 2ȴ ʃɲɿ 3ȴ.
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
Animation: ȵɿʍɲɶʘɶɼ ʍʏʉ animation, ɀɹɽʉɷʉɿ ɲʆɲʋɲʌɳʍʏɲʍɻʎ ʃʀʆɻʍɻʎ,
ɀʉʆʏɸʄʉʋʉʀɻʍɻ ɶɿɲ animation.
Advanced Computer Graphics - Image Synthesis and Rendering
9 Light, Vision and Color: Light and Visual Perception, Color Models.
9 Scene Lighting: Illumination Models, Shading Models, Ray Tracing, Antialiasing.
9 Graphics Hardware and Devices: Graphics Subsystem Hardware, 2D and 3D I/O Devices.
9 Animation: Introduction to animation, Movement representation methods, Modeling for
Animation.
Ȳ11
Ʉʌɲʍɻ ɉʋʉʄʉɶɿʍʏʙʆ
9 ȵɿʍɲɶʘɶɼ ʍʏɻʆ Ʉʌɲʍɻ ɉʋʉʄʉɶɿʍʏʙʆ: Ⱥɸʅɸʄɿʙɷɸɿʎ ɹʆʆʉɿɸʎ, ɴɲʍɿʃɳ ʋʌʉɴʄɼʅɲʏɲ, ʍʖɹʍɻ ʅɸ
Ɏɻʔɿɲʃɼ ȵʋɸʇɸʌɶɲʍʀɲ ȵɿʃʊʆɲʎ, Ɍʘʏʉɶʌɲʅʅɸʏʌʀɲ, ȵʃʅɳɽɻʍɻ ɀɻʖɲʆɼʎ.
9 ɇʖɻʅɲʏɿʍʅʊʎ ɸɿʃʊʆɲʎ.
9 ɇʏʉɿʖɸʀɲ ɸʋɸʇɸʌɶɲʍʀɲʎ ɸɿʃʊʆɲʎ: ɇɻʅɸɿɲʃʉʀ ʅɸʏɲʍʖɻʅɲʏɿʍʅʉʀ, ɿʍʏʊɶʌɲʅʅɲ ɸɿʃʊʆɲʎ, ʏɸʖʆɿʃɹʎ
ʅɸ ɴɳʍɻ ʏʉ ɿʍʏʊɶʌɲʅʅɲ, ɶʌɲʅʅɿʃʊ ʔɿʄʏʌɳʌɿʍʅɲ, ɲʆʀʖʆɸʐʍɻ ɲʃʅʙʆ.
9 ɇʐʆɹʄɿʇɻ ʍɼʅɲʏʉʎ ʃɲɿ ʍʐʆɹʄɿʇɻ ɸɿʃʊʆɲʎ. ȵʋɸʇɸʌɶɲʍʀɲ ʍʏʉ ʋɸɷʀʉ ʏʘʆ ʍʐʖʆʉʏɼʏʘʆ, ʉ
ʅɸʏɲʍʖɻʅɲʏɿʍʅʊʎ Fourier, ʏʉ ɽɸʙʌɻʅɲ ʏɻʎ ʍʐʆɹʄɿʇɻʎ. Ⱦʐʃʄʉʏɿʃʉʀ ʋʀʆɲʃɸʎ, ʋʀʆɲʃɸʎ Toeplitz.
9 ɇʏʉɿʖɸʀɲ ʅʉʌʔʉʄʉɶɿʃɼʎ ɸʋɸʇɸʌɶɲʍʀɲʎ.
9 Ƀ ʅɸʏɲʍʖɻʅɲʏɿʍʅʊʎ Hough, ɸʆʏʉʋɿʍʅʊʎ ʅɸ ʏʉʆ ʅɸʏɲʍʖɻʅɲʏɿʍʅʊ Hough. Ⱦɲʏɳʏʅɻʍɻ ɸɿʃʊʆɲʎ:
ȸ ɹʆʆʉɿɲ ʏɻʎ ɲʆʏɿʃɸɿʅɸʆɿʃɼʎ ʍʐʆɳʌʏɻʍɻʎ, ɴɸʄʏɿʍʏʉʋʉʀɻʍɻ ɲʆʏɿʃɸɿʅɸʆɿʃɼʎ ʍʐʆɳʌʏɻʍɻʎ.
9 Ⱦɲʏɳʏʅɻʍɻ ʅɸ k-means. Ⱦɲʏɳʏʅɻʍɻ ʅɸ Gaussian Mixture Models ʃɲɿ ʏʉʆ ɲʄɶʊʌɿɽʅʉ
Expectation-Maximization.
9 ȵʆʏʉʋɿʍʅʊʎ ʖɲʌɲʃʏɻʌɿʍʏɿʃʙʆ ʍɻʅɸʀʘʆ: ȵʆʏʉʋɿʍʏɼʎ Moravec, Harris, SIFT. Image mosaicking
ʃɲɿ RANSAC.
9 ɀɲʌʃʉɴɿɲʆɳ ʋɸɷʀɲ: Ɉʉ ʅʉʆʏɹʄʉ Potts, ʏʉ ʅʉʆʏɹʄʉ Ising. ɇɻʅɲʍɿʉʄʉɶɿʃɼ ʃɲʏɳʏʅɻʍɻ.
Ⱦɲʏɳʏʅɻʍɻ ʆɹʔʉʐʎ ʍɻʅɸʀʘʆ.
9 Ƀʋʏɿʃɼ ʌʉɼ: ICA constraint, ʉ ɲʄɶʊʌɿɽʅʉʎ Horn-Schunk, ʉ ɲʄɶʊʌɿɽʅʉʎ Lukas-Kanade.
9 Ⱦɳʅɸʌɸʎ: ɇʏʉɿʖɸʀɲ ʋʌʉʉʋʏɿʃɼʎ ʋʌʉɴʉʄɼʎ, ʍʏɸʌɸʉʍʃʉʋʀɲ, stereo matching.
9 Ȼʖʆɻʄɳʏɻʍɻ
ɲʆʏɿʃɸɿʅɹʆʘʆ
(tracking):
Kanade-Lucas-Tomasi
tracker.
ȵʆʏʉʋɿʍʅʊʎ
ɲʆʏɿʃɸɿʅɹʆʘʆ ʃɲɿ ʍʖɸʏɿʃɳ ʋʌʉɴʄɼʅɲʏɲ (instance segmentation).
9 Non-maximum suppresion.
9 Template-matching, SIFT-based matching.
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
9 Integral images.
9 ȵʆʏʉʋɿʍʅʊʎ ʅɸ ʆɸʐʌʘʆɿʃɳ ɷʀʃʏʐɲ.
9 Ȱʆɲʔʉʌɳ ʍɸ ʍʑɶʖʌʉʆɸʎ ʃɲʏɸʐɽʑʆʍɸɿʎ ʃɲɿ ʏɸʖʆʉʄʉɶʀɸʎ ɲɿʖʅɼʎ: Neural Radiance Fields,
Implicit Neural Representations, Group-equivariant convolutions, Bayesian Neural Networks
ɶɿɲ Vision.
Computer Vision
9 Introduction to Computer Vision. Elementary notions, fundamental tasks and problems.
Relation of Computer Vision to Digital Image Processing, Photogrammetry and Machine
Learning.
9 Image formation.
9 Elements of digital image processing: Simple image transformations, image histogram,
histogram-based techniques, linear filtering, edge detection.
9 Signal and image convolution. Frequency space processing. Fourier Transform, Fourier
matrices, Fourier transform and convolution, convolution theorem. Toeplitz and circulant
matrices.
9 Morphological image processing.
9 Hough transform. Line, circle, parameteric shape detection using the hough transform.
9 Image segmentation: The notion of the objective function. Objective function optimization.
9 Segmentation using k-means. Segmentation using Gaussian Mixture Models and the
Expectation-Maximization algorithm.
9 Feature point detection: Moravec detector, Harris detector, SIFT detection and description.
Image mosaicking and RANSAC.
9 Markov random fields. Potts model, Ising model. Semantic image segmentation. Point cloud
segmentation.
9 Optic flow. Intensity constancy assumption. The Horn-Schunk algorithm, Lucas-Kanade
algorithm.
9 Cameras: Perspective projection, stereo vision and stereo matching.
9 Object tracking. Kanade-Lucas-Tomasi tracker.
9 Object detection and related tasks (instance segmentation). Non-maximum suppression.
Integral images.
9 Template matching, SIFT-based matching.
9 Neural networks in computer vision.
9 Reference to modern trends in vision: Neural Radiance Fields, Implicit Neural
Representations, Group-equivariant convolutions, Bayesian Neural Networks for Vision.
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
Ȳ12
ɀʉʆʏɸʄʉʋʉʀɻʍɻ ʃɲɿ Ⱦʀʆɻʍɻ
9 ɀʉʆʏɸʄʉʋʉʀɻʍɻ ɴɲʍɿʍʅɹʆɻ ʍʏɻʆ ʏʉʋʉʄʉɶʀɲ: ɶɸʆɿʃɸʐʅɹʆʉɿ ʍʐʆɷʐɲʍʏɿʃʉʀ ʖɳʌʏɸʎ ʃɲɿ
ɸʔɲʌʅʉɶɹʎ.
9 L-systems ʃɲɿ ɲʐʇɻʏɿʃɼ ʅʉʆʏɸʄʉʋʉʀɻʍɻ ɸʅʋʆɸʐʍʅɹʆɻ ɲʋʊ ʏɻ Ȳɿʉʄʉɶʀɲ.
9 Ʌɸʋʄɸɶʅɹʆɸʎ ʃɲʅʋʑʄɸʎ ʃɲɿ ɸʋɿʔɳʆɸɿɸʎ.
9 ȳɸʘʅɸʏʌɿʃɼ ɲʆɲʍʑʆɽɸʍɻ ɴɲʍɿʍʅɹʆɻ ʍɸ ʆɹʔɻ ʍɻʅɸʀʘʆ.
9 ȵɿʍɲɶʘɶɼ ʍʏʉ ʏʌɿʍɷɿɳʍʏɲʏʉ animation.
9 ȴʐʆɲʅɿʃɹʎ ʋʌʉʍʉʅʉɿʙʍɸɿʎ ɴɲʍɿʍʅɹʆɸʎ ʍʏɻ Ɍʐʍɿʃɼ.
9 ɇʐʍʏɼʅɲʏɲ ʍʘʅɲʏɿɷʀʘʆ ɶɿɲ animation ʃɲɿ ʋʌʉʍʉʅʉʀʘʍɻ ʌɸʐʍʏʙʆ.
Modelling and Animation
9 Topology-based modelling: generalized combinatorial maps and applications.
9 L-systems and Biology-inspired incremental modelling.
9 Implicit curves and surfaces.
9 Geometric reconstruction based on clouds of points.
9 Introduction to 3D animation.
9 Dynamic simulations, based on Physics.
9 Particle systems for animation and fluid simulation.
Ȳ13
ȴɿɲʖɸʀʌɿʍɻ ʃɲɿ Ƀʋʏɿʃʉʋʉʀɻʍɻ ȴɸɷʉʅɹʆʘʆ ɀɸɶɳʄɻʎ Ⱦʄʀʅɲʃɲʎ
9 ȵʇʊʌʐʇɻ ȴɸɷʉʅɹʆʘʆ ʃɲɿ ȵʋɿʖɸɿʌɻʍɿɲʃɼ Ɂʉɻʅʉʍʑʆɻ.
9 ȴɸɷʉʅɹʆɲ ɀɸɶɳʄɻʎ Ⱦʄʀʅɲʃɲʎ (Big Data). Ƀʄʉʃʄɼʌʘʍɻ ɷʉʅɻʅɹʆʘʆ ʃɲɿ ʅɻ ɷʉʅɻʅɹʆʘʆ
ɷɸɷʉʅɹʆʘʆ. Ƀʋʏɿʃʉʋʉʀɻʍɻ.
9 ȴɿɲʖɸʀʌɿʍɻ ȴɸɷʉʅɹʆʘʆ ɀɸɶɳʄɻʎ Ⱦʄɿʅɲʃɲʎ. ȵʌɶɲʄɸʀɲ ʃɲɿ ɲʌʖɿʏɸʃʏʉʆɿʃɹʎ. Map Reduce.
Hadoop. Ƀ ʌʊʄʉʎ ʏʘʆ ɴɳʍɸʘʆ ɷɸɷʉʅɹʆʘʆ NoSQL.
9 ȴɸɷʉʅɹʆɲ ɀɸɶɳʄɻʎ Ⱦʄʀʅɲʃɲʎ ʃɲɿ Ȱʋʉɽɼʃɸʎ ȴɸɷʉʅɹʆʘʆ. ȱʅɸʍɻ Ȱʆɲʄʐʏɿʃɼ ȵʋɸʇɸʌɶɲʍʀɲ.
9 ɇɻʅɲʍɿʉʄʉɶɿʃʊʎ Ȼʍʏʊʎ ʃɲɿ ȴɸɷʉʅɹʆɲ ɀɸɶɳʄɻʎ Ⱦʄʀʅɲʃɲʎ.
9 ȵʇʊʌʐʇɻ ɲʋʊ Ɇʉɹʎ ȴɸɷʉʅɹʆʘʆ.
9 ȵʇʊʌʐʇɻ ȴɸɷʉʅɹʆʘʆ ɲʋʊ ȳʌɳʔʉʐʎ Ⱦʉɿʆʘʆɿʃʙʆ ȴɿʃʏʑʘʆ.
9 ȴɿɲʔɼʅɿʍɻ ʍʏʉʆ Ʌɲɶʃʊʍʅɿʉ Ȼʍʏʊ.
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
9 ɇʐʍʏɼʅɲʏɲ ɇʐʍʏɳʍɸʘʆ.
Big Data Management and Visualization
9 Data Mining and Business Intelligence.
9 Big Data. Integration of structured and unstructured data. Data visualization.
9 Data Management in the big data world. Map Reduce. Hadoop. NoSQL databases.
9 Big Data and Data Warehousing. OLAP.
9 Semantic Web and Big Data.
9 Mining Data Streams.
9 Mining Social-Network Graphs.
9 Advertising on the Web.
9 Recommendation Systems.
Ȳ14
Ȱʍɲʔɼ ɇʐʍʏɼʅɲʏɲ ʃɲɿ ȵʇɸʄɿʃʏɿʃɼ ɉʋʉʄʉɶɿʍʏɿʃɼ
Ⱥɸʘʌʀɲ ɲʍɲʔʙʆ ʍʐʆʊʄʘʆ, ɲʍɲʔɸʀʎ ʃɲʆʊʆɸʎ ʃɲɿ ɴɳʍɸɿʎ ɲʍɲʔʙʆ ʃɲʆʊʆʘʆ, ʍʐʆɽɸʏɿʃʊʎ
ʃɲʆʊʆɲʎ ʍʐʅʋɸʌɲʍʅʉʑ.
Ȱʍɲʔɼʎ ɇʐʍʏɲɷʉʋʉʀɻʍɻ.
ȴʉʅɼ ʃɲɿ ʄɸɿʏʉʐʌɶʀɲ ʏʘʆ ɲʍɲʔʙʆ ʍʐʍʏɻʅɳʏʘʆ Mamdani.
Ȱʍɲʔɼ ʍʐʍʏɼʅɲʏɲ Takagi-Sugeno.
Ɂɸʐʌʉɲʍɲʔɼ ʍʐʍʏɼʅɲʏɲ.
ȳɸʆɸʏɿʃʉʀ ɲʄɶʊʌɿɽʅʉɿ.
ȵʐʔʐʂɲ ɇʅɻʆʙʆ.
Ȱʍɲʔɼ ʍʐʍʏɼʅɲʏɲ ɶɿɲ ʏɻ ʅʉʆʏɸʄʉʋʉʀɻʍɻ ʖʌʉʆʉʍɸɿʌʙʆ.
ȵʔɲʌʅʉɶɼ ʏɻʎ ɸʇɸʄɿʃʏɿʃɼʎ ʐʋʉʄʉɶɿʍʏɿʃɼʎ ʍʏɻʆ ɲʆʀʖʆɸʐʍɻ ɲʋɳʏɻʎ ʍɸ ɷʀʃʏʐɲ ɷɸɷʉʅɹʆʘʆ.
ȵʔɲʌʅʉɶɼ ɲʍɲʔʙʆ ʃɲɿ ʆɸʐʌʉɲʍɲʔʙʆ ʍʐʍʏɻʅɳʏʘʆ ʍʏɻʆ ʃɲʏɲʍʏʉʄɼ ɽʉʌʑɴʉʐ ʍɸ ɲʃʉʐʍʏɿʃɳ
ʍɼʅɲʏɲ.
Ɂɸʐʌʉɲʍɲʔɼ ɇʐʍʏɼʅɲʏɲ ɸʋɸʇɸʌɶɲʍʀɲʎ ɴɿʉʁɲʏʌɿʃʙʆ ʍɻʅɳʏʘʆ.
Fuzzy Systems and Evolutionary Computation
Fuzzy set theory, fuzzy rules and fuzzy rule bases, compositional rule of inference.
Fuzzy Clustering.
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
Structure and operation of Mamdani fuzzy systems.
Takagi-Sugeno fuzzy systems.
Neurofuzzy systems.
Genetic algorithms.
Swarm intelligence.
Fuzzy systems for time-series modelling.
Application of evolutionary computation to fraud detection in data networks.
Fuzzy and neurofuzzy systems for noise cancellation in audio signals.
Neurofuzzy systems for biomedical signal processing.
Ȳ15
ɍʘʌɿʃɼ Ȱʆɳʄʐʍɻ
9 Ɉʉ ɸʆʆʉɿʉʄʉɶɿʃʊ ʋʄɲʀʍɿʉ ʏɻʎ ʖʘʌɿʃɼʎ ɲʆɳʄʐʍɻʎ: Ƀʌʉʄʉɶʀɲ, Ȳɲʍɿʃɹʎ ɲʌʖɹʎ ʃɲɿ ʅɹɽʉɷʉɿ, ȸ
ɹʆʆʉɿɲ ʏɻʎ ʉʆʏʊʏɻʏɲʎ ʍʏɻ ʖʘʌɿʃɼ ɲʆɳʄʐʍɻ, ʖɲʌɲʃʏɻʌɿʍʏɿʃɳ ʃɲɿ ɿɷɿʊʏɻʏɸʎ.
9 ɀɸɽʉɷʉʄʉɶɿʃʊ ʋʄɲʀʍɿʉ ʏɻʎ ʖʘʌɿʃɼʎ ɲʆɳʄʐʍɻʎ.
9 ɉʋʉʄʉɶɿʍʏɿʃɹʎ ʅɹɽʉɷʉɿ ʃɲɿ ʅʉʆʏɹʄɲ ʍʏɻ ɶɸʘʖʘʌɿʃɼ ɲʆɳʄʐʍɻ.
9 ɍʘʌɿʃɼ ʍʏɲʏɿʍʏɿʃɼ.
9 ɀʉʆʏɹʄɲ ɍʘʌʉɽɹʏɻʍɻʎ ʃɲɿ ȴɿʃʏʑʘʆ.
9 ɉʋʉʍʏɼʌɿʇɻ ʖʘʌɿʃʙʆ ɲʋʉʔɳʍɸʘʆ ʍʏɲ ɇ.ȳ.Ʌ.
9 Project.
Spatial Analysis
9 Conceptual Frameworks for Geospatial Analysis: terminology, basic pronciples and methods,
the notion of entity in spatial analysis, attributes and properties.
9 Methodological Context of Geospatial Analysis.
9 Structuring data for Geospatial Analysis.
9 Computational methods and Geospatial Analysis Models.
9 Spatial Statistics.
9 Location – allocation models.
9 Spatial decision support.
9 Project.
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
Ȳ16
Ʉʌɲʍɻ ɉʋʉʄʉɶɿʍʏʙʆ ʃɲɿ Ɍʘʏʉɶʌɲʅʅɸʏʌʀɲ
ȸ ɸɿʃʊʆɲ ʘʎ ʋʌʉʉʋʏɿʃɼ ɲʋɸɿʃʊʆɿʍɻ ʏʉʐ 3D ʖʙʌʉʐ. ɀɻʖɲʆɼ ʍɻʅɸɿɲʃɼʎ ʉʋɼʎ (pin-hole camera),
ʃɸʆʏʌɿʃɼ ʋʌʉɴʉʄɼ ʃɲɿ ʉɿ ɶɸʘʅɸʏʌɿʃɹʎ ɿɷɿʊʏɻʏɹʎ ʏɻʎ (ɸʃʏʌʉʋɼ ʄʊɶʘ ɲʆɲɶʄʑʔʉʐ, ʋɲʌɳʄʄɲʇɻ, ʍɻʅɸʀɲ
ʔʐɶɼʎ). ȸ ʍʐʆɽɼʃɻ ʍʐɶɶʌɲʅʅɿʃʊʏɻʏɲʎ ʘʎ ʅɲɽɻʅɲʏɿʃʊ ʅʉʆʏɹʄʉ ʏɻʎ ʃɸʆʏʌɿʃɼʎ ʋʌʉɴʉʄɼʎ. Ʌʀʆɲʃɸʎ
ʍʏʌʉʔɼʎ. ȵʍʘʏɸʌɿʃʊʎ ʋʌʉʍɲʆɲʏʉʄɿʍʅʊʎ ɸɿʃʊʆɲʎ, ɲʃʏɿʆɿʃɼ ɷɿɲʍʏʌʉʔɼ ʔɲʃʙʆ, ɴɲɽʅʉʆʊʅɻʍɻ
ʅɻʖɲʆɼʎ. ȵʇʘʏɸʌɿʃʊʎ ʋʌʉʍɲʆɲʏʉʄɿʍʅʊʎ ɸɿʃʊʆɲʎ. ȸ ɶɸʘʅɸʏʌʀɲ ʏɻʎ 3D ɲʆɲʃɲʏɲʍʃɸʐɼʎ (3D
reconstruction).
ɇʏʉɿʖɸʀɲ ʋʌʉɴʉʄɿʃɼʎ ɶɸʘʅɸʏʌʀɲʎ (ʉʅʉɶɸʆɸʀʎ ʍʐʆʏɸʏɲɶʅɹʆɸʎ, ʍɻʅɸʀɲ ʏʉʐ ɲʋɸʀʌʉʐ, ʋʌʉɴʉʄɿʃʊ
ɸʋʀʋɸɷʉ ʃɲɿ ʋʌʉɴʉʄɿʃʊʎ ʖʙʌʉʎ). Ʌʌʉɴʉʄɿʃʉʀ ʅɸʏɲʍʖɻʅɲʏɿʍʅʉʀ. Ƀʅʉɶʌɲʔʀɲ – ȱʅɸʍʉʎ ɶʌɲʅʅɿʃʊʎ
ʅɸʏɲʍʖɻʅɲʏɿʍʅʊʎ (DLT). Ʌʀʆɲʃɲʎ ʋʌʉɴʉʄɼʎ. Ʌʀʆɲʃɲʎ ʅɻʖɲʆɼʎ. ȵʋɿʋʉʄɿʃɼ ɶɸʘʅɸʏʌʀɲ. ȵʋɿʋʉʄɿʃʊʎ
(fundamental) ʋʀʆɲʃɲʎ, ɷɸʍʅɸʐʅɹʆʉʎ ɸʋɿʋʉʄɿʃʊʎ (essential) ʋʀʆɲʃɲʎ. ȵʑʌʘʍʏʉɿ ɸʃʏɿʅɻʏɹʎ, RANSAC.
ɇʖɸʏɿʃʊʎ
ʃɲɿ
ɲʋʊʄʐʏʉʎ
ʋʌʉʍɲʆɲʏʉʄɿʍʅʊʎ
ʍʏɸʌɸʉɺɸʑɶʉʐʎ.
ȵʋɿʋʉʄɿʃɼ
ɸʋɲʆɲʍʑʍʏɲʍɻ
ʍʏɸʌɸʉɺɸʑɶʉʐʎ.
ɇɻʅɸɿɲʃʉʀ ʏɸʄɸʍʏɹʎ ʃɲɿ ʋɸʌɿɶʌɲʔɸʀʎ (descriptors). Ȱʆʀʖʆɸʐʍɻ ʃɲɿ ʍʐʆʏɲʑʏɿʍɻ ʖɲʌɲʃʏɻʌɿʍʏɿʃʙʆ
ʍɻʅɸʀʘʆ. Ȱʐʏʊʅɲʏʉʎ ʍʖɸʏɿʃʊʎ ʋʌʉʍɲʆɲʏʉʄɿʍʅʊʎ. Ȱʐʏʊʅɲʏʉʎ ʋʉʄʐɸɿʃʉʆɿʃʊʎ ʋʌʉʍɲʆɲʏʉʄɿʍʅʊʎ,
SFM (Structure from Motion), ʍʐʆʊʌɽʘʍɻ ʅɸ ʏɻ ʅɹɽʉɷʉ ʏɻʎ ɷɹʍʅɻʎ (bundle adjustment).
ȵɿʍɲɶʘɶɼ ʋʌʊʍɽɸʏʘʆ ɷɸʍʅɸʑʍɸʘʆ. Ȱʐʏʉɴɲɽʅʉʆʊʅɻʍɻ ʅɻʖɲʆɼʎ (self-calibration).
ȳɸʘʅɸʏʌɿʃʉʀ
ʅɸʏɲʍʖɻʅɲʏɿʍʅʉʀ
ʗɻʔɿɲʃʙʆ
ɸɿʃʊʆʘʆ.
Ɏɻʔɿɲʃɼ
ɲʆɲɶʘɶɼ,
ʗɻʔɿɲʃɼ
ʉʌɽʉʔʘʏʉɶʌɲʔʀɲ, ʗɻʔɿɲʃɳ ɲʆɲʋʏʑɶʅɲʏɲ ʃɲɿ ʖɲʌʏʉɶʌɲʔɿʃɹʎ ʋʌʉɴʉʄɹʎ. Ʌɲʆʉʌɲʅɿʃɹʎ ɸɿʃʊʆɸʎ.
Ɏɻʔɿɲʃɼ ʍʐʆʏɲʑʏɿʍɻ/ʍʐʍʖɹʏɿʍɻ ɸɿʃʊʆɲʎ (image matching) ʃɲɿ ʖɳʌʏɸʎ ɴɳɽʉʐʎ (depth/disparity
maps). ɀɹʏʌɲ ʉʅʉɿʊʏɻʏɲʎ ʃɲɿ ʍʐʍʍʘʅɳʏʘʍɻ ʃʊʍʏʉʐʎ (cost aggregation). ɀɹɽʉɷʉɿ ʃɲɿ ʍʏʌɲʏɻɶɿʃɹʎ
ɷɿɸɿʃʉʆɿʃɼʎ ʃɲɿ ʋʉʄʐɸɿʃʉʆɿʃɼʎ ʍʐʆʏɲʑʏɿʍɻʎ. ȵɿʍɲɶʘɶɼ ɶɸʘʅɸʏʌɿʃʙʆ ɷɸʍʅɸʑʍɸʘʆ. Ȱʐʏʊʅɲʏɻ
ʍʐʄʄʉɶɼ ʗɻʔɿɲʃʉʑ ʅʉʆʏɹʄʉʐ ɲʆɲɶʄʑʔʉʐ ʃɲɿ 3D ɲʆɲʃɲʏɲʍʃɸʐɼ ɲʆʏɿʃɸɿʅɹʆʘʆ, ʉʋʏɿʃʉʋʉʀɻʍɻ.
ɇʑɶʖʌʉʆɲ ʋʌʉʁʊʆʏɲ ʃɲɿ ɸʔɲʌʅʉɶɹʎ.
Computer Vision and Pjotogrammetry
The image as perspective mapping of 3D space. Pin-hole camera, central projection and its
geometric properties (displacement due to relief, parallax, vanishing points and lines). The
collinearity condition as mathematical model of central projection. Rotation matrices. Interior
(intrinsic) image orientation, radial lens distortion, camera calibration. Exterior (extrinsic) image
orientation – pose estimation. The geometry of 3D reconstruction.
Elements of projective geometry (homogeneous coordinates, points at infinity, projective plane and
projective space). Projective coordinate transformations. Homography – Direct Linear
transformation (DLT). Camera matrix and projection matrix. Epipolar geometry. Fundamental
matrix, Essential matrix. Robust estimators, RANSAC. Relative and absolute orientation of the
stereo-pair. Epipolar rectification of stereo-pairs.
Feature point operators and descriptors. Extraction and matching of feature points. Automatic
relative orientation. Automatic multi-image orientation, SFM (Structure from Motion) techniques,
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
automatic multi-image Bundle Adjustment. The use of additional constraints. Self-calibrating bundle
adjustment.
Geometric transformations of digital images. Digital image rectification and ortho-rectification,
image developments and cartographic projections. Panoramic images.
Digital image matching (correlation) and depth/disparity maps. Similarity measures and matching
cost functions, cost aggregation. Techniques and strategies for stereo, multi-stereo and multi-view
matching. The use of geometric constraints. Automatic generation of digital surface models. 3D
object
and
scene
reconstruction,
visualization
and
photo-texturing.
State-of-the-art
photogrammetric products.
ȵ01
ȵɿʃʉʆɿʃɼ, ȵʋɲʐʇɻʅɹʆɻ ʃɲɿ ɀɿʃʏɼ Ʌʌɲɶʅɲʏɿʃʊʏɻʏɲ, Ɏɻʔɿɲʃɳ Ʌɲɿʖʆʀɷɿɲ
9 ȵɿʍɲɶʘɶɼ ʍʏɻʆ ɿʍʏʉʌʀɲ ʃɲɿ ʏɻʆ ʃɲʏɲʍʃɸʐɼ ʏʘʆ ʋɲɿʖʆɿɷɿʙʆ.
9 ɇʖɸɷʀɲʍɻ ʃɲɿ ʅʉʆʏɸʄʉʋʉʀɻʍɻ ʋɲɿʖʆɿɷɿʙʆ.
9 Ⱦɲʏɲʍʃɸʐɼ ʋʉʄʐʅɸʍɿʃʉʑ ʐʄɿʃʉʑ ɶɿɲ ʋɲɿʖʆʀɷɿɲ.
9 ɀɻʖɲʆɹʎ ʃɲɿ ɶʄʙʍʍɸʎ ʋʌʉɶʌɲʅʅɲʏɿʍʅʉʑ.
9 Ȱʆɳʋʏʐʇɻ ʋɲɿʖʆɿɷɿʙʆ ʍɸ 2D ʃɲɿ 3D.
9 ɇʖɸɷʀɲʍɻ ʃɲɿ ʃɲʏɲʍʃɸʐɼ ɷɿɸʋɲʔɼʎ.
9 Ɍʐʍɿʃɼ ɶɿɲ ʋɲɿʖʆʀɷɿɲ.
9 Ɉɸʖʆɻʏɼ Ɂʉɻʅʉʍʑʆɻ ɶɿɲ ʋɲɿʖʆʀɷɿɲ.
9 Ʌɲɿʖʆʀɷɿɲ ɶɿɲ ʔʉʌɻʏɹʎ ʍʐʍʃɸʐɹʎ.
9 ȵʔɲʌʅʉɶɹʎ ɸɿʃʉʆɿʃɼʎ ʋʌɲɶʅɲʏɿʃʊʏɻʏɲʎ.
9 ȵʔɲʌʅʉɶɹʎ ɸʋɲʐʇɻʅɹʆɻʎ ʋʌɲɶʅɲʏɿʃʊʏɻʏɲʎ.
9 ȴɿɲɷɿʃʏʐɲʃɳ ʋɲɿʖʆʀɷɿɲ ʋʉʄʄʙʆ ʋɲɿʃʏʙʆ.
Virtual, Augmented and Mixed Reality, Digital Games
9 Introduction to the history and development of games.
9 Development and modeling of games.
9 Development of multimedia assets for games.
9 Game engines and programming languages.
9 Development of 2D and 3D games.
9 Design and development of user interface.
9 Physics for games.
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
9  Artificial intelligence for games.
9 Games for mobile devices.
9 Virtual reality applications.
9 Augmented reality applications.
9 Multiplayer gaming in internet.
ȵ02
ȵʋɸʇɸʌɶɲʍʀɲ ȹʖʉʐ ʃɲɿ Ƀʅɿʄʀɲʎ
9 ȵɿʍɲɶʘɶɼ ʍʏɻʆ ʗɻʔɿɲʃɼ ɸʋɸʇɸʌɶɲʍʀɲ ʔʘʆɼʎ.
9 ȵʋɲʆɳʄɻʗɻ ɴɲʍɿʃʙʆ ɶʆʙʍɸʘʆ ʗɻʔɿɲʃɼʎ ɸʋɸʇɸʌɶɲʍʀɲʎ ʍɼʅɲʏʉʎ.
9 Ⱥɸʅɸʄɿʙɷɸɿʎ ɹʆʆʉɿɸʎ ʋɲʌɲɶʘɶɼʎ ɲʆɽʌʙʋɿʆɻʎ ʔʘʆɼʎ ʃɲɿ ɷɿɳɷʉʍɻ ɼʖʉʐ ʍʏɻʆ ɲʆɽʌʙʋɿʆɻ
ʔʘʆɻʏɿʃɼ ʉɷʊ.
9 Ȱʃʉɼ, ɲʃʉʐʍʏɿʃɳ ʅʉʆʏɹʄɲ, ʃɲɿ ɲʆʏʀʄɻʗɻ ʉʅɿʄʀɲʎ.
9 ɀɹɽʉɷʉɿ ɸʋɸʇɸʌɶɲʍʀɲʎ ʔʘʆɼʎ ʍʏʉ ʋɸɷʀʉ ʏʉʐ ʖʌʊʆʉʐ.
9 Ȱʆɲʋɲʌɲʍʏɳʍɸɿʎ ʍʏʉ ʋɸɷʀʉ ʏɻʎ ʍʐʖʆʊʏɻʏɲʎ.
9 Ƀʅʉʅʉʌʔɿʃɼ ɸʋɸʇɸʌɶɲʍʀɲ ʔʘʆɼʎ.
9 Ȱʆɳʄʐʍɻ ɶʌɲʅʅɿʃɼʎ ʋʌʊɴʄɸʗɻʎ ʍɻʅɳʏʘʆ ʔʘʆɼʎ.
9 Ȱʄɶʊʌɿɽʅʉɿ ɸʃʏʀʅɻʍɻʎ ʋɲʌɲʅɹʏʌʘʆ ʍɼʅɲʏʉʎ ʔʘʆɼʎ.
9 Ɏɻʔɿɲʃɼ ʃʘɷɿʃʉʋʉʀɻʍɻ ʍɻʅɳʏʘʆ ʉʅɿʄʀɲʎ.
9 Ⱦʘɷɿʃʉʋʉʀɻʍɻ ʔʘʆɼʎ ʃɲɿ ɼʖʉʐ ʍʏʉ ʋɸɷʀʉ ʏʘʆ ʍʐʖʆʉʏɼʏʘʆ.
9 ɇʑʆɽɸʍɻ ʉʅɿʄʀɲʎ ɲʋʊ ʃɸʀʅɸʆʉ.
9 Ȱʐʏʊʅɲʏɻ ɲʆɲɶʆʙʌɿʍɻ ʉʅɿʄʀɲʎ ʅɸ ʖʌɼʍɻ ʃʌʐʔʙʆ ʅʉʆʏɹʄʘʆ Markov.
9 ȵʇɲɶʘɶɼ ʖɲʌɲʃʏɻʌɿʍʏɿʃʙʆ ʃɲɿ ɲʆɲɶʆʙʌɿʍɻ ʅʉʐʍɿʃʙʆ ʍɻʅɳʏʘʆ.
Audio and Speech Processing
9 Introduction to digital speech processing.
9 A brief review of fundamentals of digital signal processing.
9 Fundamentals of human speech production and sound propagation in the human vocal tract.
9 Hearing, auditory models, and speech perception.
9 Time-domain methods for speech processing.
9 Frequency domain representation.
9 Homomorphic speech processing.
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
9 Linear predictive analysis of speech signals.
9 Algorithms for estimating speech parameters.
9 Digital coding of speech signals.
9 Frequency domain coding of speech and audio.
9 Text-to-speech synthesis.
9 Automatic speech recognition using hidden Markov models.
9 Feature extraction and recognition of music signals.
ȵ03
Ɉʌɿʍɷɿɳʍʏɲʏɻ ȵʃʏʑʋʘʍɻ
9 ȵɿʍɲɶʘɶɼ ʍʏɻʆ ʋʌʉʍɽɸʏɿʃɼ ʃɲʏɲʍʃɸʐɼ ʃɲɿ ʍʏɻʆ ʏʌɿʍɷɿɳʍʏɲʏɻ ɸʃʏʑʋʘʍɻ.
9 ȴɿɳʏʅɻʍɻ, ʋɲʌɲɶʘɶɼ ʆɻʅɳʏʘʆ ɸʃʏʑʋʘʍɻʎ.
9 Ⱥɹʅɲʏɲ ʋʉɿʊʏɻʏɲʎ ɸʃʏʑʋʘʍɻʎ.
9 Ƀ ʌʊʄʉʎ ʏʉʐ ʄʉɶɿʍʅɿʃʉʑ ʃɲɿ ʏɻʎ ɲʄɶʉʌɿɽʅɿʃɼʎ ʍʏʉʆ ɹʄɸɶʖʉ ʅɻʖɲʆʙʆ ɶɿɲ ɴɸʄʏʀʘʍɻ ʏɻʎ
ʃɲʏɲʍʃɸʑɻʎ.
9 Ȱʌʖɸʀɲ ɲʌɿɽʅɻʏɿʃʙʆ ɸʆʏʉʄʙʆ (G-code).
9 Ȱʄɶʉʌɿɽʅɿʃɼ ʅʉʆʏɸʄʉʋʉʀɻʍɻ ɸʔɲʌʅʉʍʅɹʆɻ ʍʏɻʆ ʃɲʏɲʍʃɸʐɼ.
9 Ʌʌʉɶʌɲʅʅɲʏɿʍʅʊʎ ȳʌɲʔɿʃʙʆ ɶɿɲ ʏʌɿʍɷɿɳʍʏɲʏɻ ɸʃʏʑʋʘʍɻ.
9 Ʌɸɷʀɲ ɹʌɸʐʆɲʎ ʍʏʉʆ ʏʉʅɹɲ ʏɻʎ ʋʌʉʍɽɸʏɿʃɼʎ ʃɲʏɲʍʃɸʐɼʎ.
3D Printing
9 Introduction to additive fabrication and to 3D printing.
9 Slicing, generation of printing threads.
9 Printing quality issues.
9 The role of software and algorithms for machine control in order to ameliorate the quality
of fabrication.
9 Files of numerical commands (G-code).
9 Algorithmic modelling for fabrication.
9 Graphics programming for 3D printing.
9 Research areas in the domain of additive fabrication.
ȵ04
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
Ɉɸʖʆɻʏɼ Ɂʉɻʅʉʍʑʆɻ ʃɲɿ Ʌɲɿʖʆʀɷɿɲ
Ȼʍʏʉʌɿʃɼ ɲʆɲɷʌʉʅɼ. Ⱦɲʏɻɶʉʌʀɸʎ (genres) ʋɲɿʖʆɿɷɿʙʆ. Ȳɲʍɿʃɹʎ ɹʆʆʉɿɸʎ ʃɲɿ ɲʌʖɹʎ ʃɿʆʉʑʅɸʆʘʆ
ɶʌɲʔɿʃʙʆ. ɇʖɸɷɿʉʃʀʆɻʍɻ ʅɸ ʖʌɼʍɻ ɲʌʖʙʆ ɷʐʆɲʅɿʃɼʎ (ʃʀʆɻʍɻ ʍʐʍʏɼʅɲʏʉʎ ʍʘʅɲʏɿɷʀʘʆ, ɷʐʆɲʅɿʃɼ
ʃɲɿ ʃʀʆɻʍɻ ʍʏɸʌɸʉʑ ʍʙʅɲʏʉʎ). Aʆʀʖʆɸʐʍɻ ʃɲɿ ʖɸɿʌɿʍʅʊʎ ʍʐɶʃʌʉʑʍɸʘʆ ʍɸ ʍʘʅɲʏʀɷɿɲ ʃɲɿ ʍʏɸʌɸɳ
ʍʙʅɲʏɲ. ɇʖɸɷɿʉʃʀʆɻʍɻ ʅɸ ʏɸʖʆɿʃɹʎ keyframing. Ʌɲʌɲʅɸʏʌɿʃɹʎ ʃɲʅʋʑʄɸʎ. Ʌɲʌɲʅɸʏʌʉʋʉʀɻʍɻ
ʃɲʅʋʑʄɻʎ ʘʎ ʋʌʉʎ ʏʉ ʅɼʃʉʎ. ȶʄɸɶʖʉʎ ʃɲɿ ʃɲɽʉʌɿʍʅʊʎ ʏɲʖʑʏɻʏɲʎ ʃʀʆɻʍɻʎ ɸʋʀ ʃɲʅʋʑʄɻʎ. ȵʐɽɸʀɲ
ʃɿʆɻʅɲʏɿʃɼ ʃɲɿ ɸʔɲʌʅʉɶɹʎ ʍʏɻʆ ʃʀʆɻʍɻ ɲʌɽʌʘʏʙʆ ɷʉʅʙʆ. ȵʔɲʌʅʉɶɹʎ ʏɻʎ ɉʋʉʄʉɶɿʍʏɿʃɼʎ/Ɉɸʖʆɻʏɼʎ
Ɂʉɻʅʉʍʑʆɻʎ (YN/TN) ʍʏɲ Ʌɲɿʖʆʀɷɿɲ. ɀɻʖɲʆɹʎ ʋɲɿʖʆɿɷɿʙʆ ʃɲɿ ɷɿɲʍʑʆɷɸʍɻ ʅɸ YN/TN. Ⱦʀʆɻʍɻ ʍɸ
ʋɲɿʖʆʀɷɿɲ (steering behaviors), ȵʑʌɸʍɻ /ʍʖɸɷɿɲʍʅʊʎ ɷɿɲɷʌʉʅɼʎ ʍɸ ʋɲɿʖʆʀɷɿɲ (breadth first,
navigation meshes ,A*). ȿɼʗɻ ɲʋʉʔɳʍɸʘʆ ʃɲɿ ʅʉʆʏɸʄʉʋʉʀɻʍɻ ʍʐʅʋɸʌɿʔʉʌɳʎ ʍɸ ʋɲɿʖʆʀɷɿɲ.
ȴɿɸʌɶɲʍɿɲʃɼ ɷɻʅɿʉʐʌɶʀɲ ʋɸʌɿɸʖʉʅɹʆʉʐ ʍɸ ʋɲɿʖʆɿɷɿɲ.
Artificial Intelligence and Games
ȸistorical overview. Animation principles, games genres. Dynamics / physics - based animation:
particle systems, rigid body dynamics. Collision detection and response. Keyframe animation.
Parametric curves, arc - length parameterization, speed control. Forward kinematics, animation of
articulated structures. Computational / artificial intelligence (CI/AI) in games. Game engines and
interfacing with game CI/AI. Movement in games - steering behaviors. Pathfinding/ pathplanning in
games (breadth first, navigation meshes ,A*). Decision making and behaviour modelling in games.
Procedural content generation in games.
ȵ05
ȵʋɸʇɸʌɶɲʍʀɲ ʃɲɿ Ȱʆɳʄʐʍɻ Ȳɿʉʁɲʏʌɿʃɼʎ ȵɿʃʊʆɲʎ ʃɲɿ ɇɼʅɲʏʉʎ
9 Ȳɿʉʁɲʏʌɿʃɳ ʍɼʅɲʏɲ ʃɲɿ ɸɿʃʊʆɸʎ: ECG, ɸʋɸʇɸʌɶɲʍʀɲ ʔʘʆɼʎ, MRI.
9 ȵʋɸʇɸʌɶɲʍʀɲ ʆʏɸʏɸʌʅɿʆɿʍʏɿʃʙʆ ʍɻʅɳʏʘʆ ʃɲɿ ɸɿʃʊʆɲʎ: ʄɼʗɻ ɷɸɷʉʅɹʆʘʆ, ʗɻʔɿɲʃʊ
ʔɿʄʏʌɳʌɿʍʅɲ, DTFT.
9 Ʌɿɽɲʆʊʏɻʏɸʎ ʃɲɿ ʍʏʉʖɲʍʏɿʃɳ ʍɼʅɲʏɲ: PDF, ʏɲʇɿʆʊʅɻʍɻ, ɸʃʏʀʅɻʍɻ PDF, ʍʏʉʖɲʍʏɿʃɳ ʍɼʅɲʏɲs,
PCA, ICA.
9 Ⱦɲʏɳʏʅɻʍɻ ɸɿʃʊʆɲʎ.
Biomedical Image and Signal Processing and Analysis
9 Biomedical Signals and lmages: ECG, Speech Coding, MRI.
9 Deterministic Signal and lmage Processing: Data Acquisition, Digital Filtering, DTFT.
9 Probability and Random Signals: PDF, Classification, Estimating PDF, Random signals, PCA,
ICA.
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
9 lmage Segmentation.
ȵ06
Ʌɲʌɲɶʘɶɼ Ƀʋʏɿʃʉɲʃʉʐʍʏɿʃʉʑ Ʌɸʌɿɸʖʉʅɹʆʉʐ
9 Ⱥɸʘʌɻʏɿʃʊ ɀɹʌʉʎ ɀɲɽɼʅɲʏʉʎ: Ʌʌʉɴʉʄɹʎ ʅɿʃʌʙʆ ɴʀʆʏɸʉ ʃɲɿ ʋɲʌɳʄʄɻʄɲ ɷɿɸʇʉɷɿʃɼ
ɲʆɳʄʐʍɻ ʏɻʎ ʖʌɼʍɻʎ ʏɻʎ ʉʋʏɿʃʉɲʃʉʐʍʏɿʃɼʎ ɶʄʙʍʍɲʎ ʍɲʆ ɴɲʍɿʃʊ ɸʌɶɲʄɸʀʉ ɹʃʔʌɲʍɻʎ.
9 ȴɻʅɿʉʐʌɶɿʃʊ ɀɹʌʉʎ ɀɲɽɼʅɲʏʉʎ: ɇʏʉ ɷɻʅɿʉʐʌɶɿʃʊ ʅɹʌʉʎ ʉɿ ʔʉɿʏɻʏɹʎ ʃɲʄʉʑʆʏɲɿ ʆɲ
ɸʌɸʐʆɼʍʉʐʆ ɹʆɲ ɽɹʅɲ ʏʉ ʉʋʉʀʉ ɽɲ ɸʋɿʃʉɿʆʘʆɼʍʉʐʆ ʋʌʉʎ ɹʆɲ ʍʐɶʃɸʃʌɿʅɹʆʉ ʃʉɿʆʊ ʍʏʊʖʉ
(target group). ɇɸ ɸʋʊʅɸʆʉ ɴɼʅɲ ʃɲʄʉʑʆʏɲɿ ʆɲ ʍʐɶɶʌɳʗʉʐʆ ʅɿɲ ʍʑʆʉʗɻ (ʋɸʌʀʄɻʗɻ
ʍɸʆɲʌʀʉʐ) ʃɲɿ ʏɻʆ ɲʆɳʋʏʐʇɼ ʏɻʎ ʍɸ ʍɸʆɳʌɿʉ. ȵʌɸʐʆʉʑʆ ʏɲ ɸɿʃɲʍʏɿʃɳ ʍʏʉɿʖɸʀɲ ʋʉʐ ɽɲ
ʖʌɻʍɿʅʉʋʉɿɼʍʉʐʆ ʃɲɿ ɷɻʅɿʉʐʌɶʉʑʆ ɹʆɲ ɸɿʃʉʆʉɶʌɲʔɻʅɹʆʉ ʍɸʆɳʌɿʉ (storyboard). Ɉʉ
ʅɳɽɻʅɲ ʉʄʉʃʄɻʌʙʆɸʏɲɿ ʅɸ ʏɻʆ ɷɻʅɿʉʐʌɶʀɲ ʏʉʐ ʉʋʏɿʃʉɲʃʉʐʍʏɿʃʉʑ ʋɸʌɿɸʖʉʅɹʆʉʐ ʍɸ ʅʉʌʔɹʎ
ʊʋʘʎ motion graphics, animated spots, games ʃʄʋ.
Audiovisual Production (Motion Design)
9 Theoretical Part : We shall project short video and analyse the use of the audio-visual
language as a basic tool of expression.
9 Creative Course Part: In the creative part of the lesson, students are asked to research a topic
which they will communicate to a specific target group. In the next step they are asked to
write a summary and develop it into a script. We shall ask them to research the visual
elements and to create a storyboard. The course will be completed with the creation of
audio-visual content in formats such as motion graphics, animated spots, games etc.
ȵ07
ȵʋɸʇɸʌɶɲʍʀɲ Ɍʐʍɿʃɼʎ ȳʄʙʍʍɲʎ
9 ȵɿʍɲɶʘɶɼ ʍʏɻʆ ɉʋʉʄʉɶɿʍʏɿʃɼ ȳʄʘʍʍʉʄʉɶʀɲ.
9 ȵʋɸʇɸʌɶɲʍʀɲ Ɍʐʍɿʃɼʎ ȳʄʙʍʍɲʎ ʃɲɿ ȵʔɲʌʅʉɶɹʎ.
9 ȵʇɲɶʘɶɼ Ʌʄɻʌʉʔʉʌʀɲʎ.
9 ȵʋɸʇɸʌɶɲʍʀɲ Ɍʐʍɿʃɼʎ ȳʄʙʍʍɲʎ ʃɲɿ ɇɻʅɲʍɿʉʄʉɶɿʃʊʎ Ȼʍʏʊʎ.
9 Ȱʐʏʊʅɲʏɻ ɲʆɳʋʏʐʇɻ Ƀʆʏʉʄʉɶɿʙʆ.
9 ȵʋɸʇɸʌɶɲʍʀɲ Ɍʐʍɿʃɼʎ ȳʄʙʍʍɲʎ ʃɲɿ Ⱦʉɿʆʘʆɿʃɳ ȴʀʃʏʐɲ.
9 Ȱʆɳʄʐʍɻ ɇʐʆɲɿʍɽɼʅɲʏʉʎ ʃɲɿ ȵʇʊʌʐʇɻ ȳʆʙʅɻʎ.
Natural Language Processing
9 Introduction in Computational Linguistics.
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
9 Natural Language Processing and Applications.
9 Information Extraction.
9 Natural Language Processing and the Semantic Web.
9 Automatic Ontology development.
9 Natural Language Processing and Social Networks.
9 Sentiment Analysis and Opinion Mining.
ȵ08
Aʆɳʄʐʍɻ Ⱦʉɿʆʘʆɿʃʙʆ ȴɿʃʏʑʘʆ
9 ȵɿʍɲɶʘɶɼ ʍʏɻʆ Ȱʆɳʄʐʍɻ Ⱦʉɿʆʘʆɿʃʙʆ ȴɿʃʏʑʘʆ.
9 Ⱥɸʘʌʀɲ ɶʌɳʔʘʆ.
9 ɀʉʆʏɹʄɲ ʏʐʖɲʀʘʆ ɶʌɳʔʘʆ.
9 Centrality.
9 Ȳɲɽʅʊʎ ʍʐʍʖɹʏɿʍɻʎ.
9 ȴʉʅɼ ʃʉɿʆʊʏɻʏɲʎ.
9 ȴʀʃʏʐɲ Small world.
9 ȴɿɸʌɶɲʍʀɸʎ ɷɿʃʏʑʘʆ.
9 ȵʐʌʘʍʏʀɲ ɷɿʃʏʑʘʆ.
9 Ɍɲɿʆʊʅɸʆɲ ɸʇɳʋʄʘʍɻʎ.
Social Network Analysis
9 Introduction in Social Network Analysis.
9 Graph theory.
9 Random Graph Models.
9 Centrality.
9 Degree correlations.
9 Community structure.
9 Small world networks.
9 Processes on networks.
9 Network robustness.
9 Spreading phenomena.
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
ȵ09
Ȳɸʄʏɿʍʏʉʋʉʀɻʍɻ
9 ȸ ɹʆʆʉɿɲ ʏɻʎ Ȳɸʄʏɿʍʏʉʋʉʀɻʍɻʎ.
9 ȵʋɲʆɳʄɻʗɻ ʍʏʉɿʖɸʀʘʆ ȳʌɲʅʅɿʃɼʎ ȱʄɶɸɴʌɲʎ ʃɲɿ ʍʐʆɲʌʏɼʍɸʘʆ.
9 Ȳɸʄʏɿʍʏʉʋʉʀɻʍɻ ʅɹʍʘ ʋɲʌɲɶʙɶʘʆ.
9 Ɉʉ ȳʌɲʅʅɿʃʊ Ʌʌʊɴʄɻʅɲ (ȳɅ) ʃɲɿ ɻ ɸʋɹʃʏɲʍɻ ʏʉʐ ʍʏʉ Ȱʃɹʌɲɿʉ Ʌʌʊɴʄɻʅɲ (ȰɅ): ɶɸʆɿʃɼ
ʋɸʌɿɶʌɲʔɼ ʃɲɿ ɷʐʍʃʉʄʀɸʎ ɸʋʀʄʐʍɻʎ (ʏɳʇɸɿʎ ʋʉʄʐʋʄʉʃʊʏɻʏɲʎ ʏʘʆ ʋʌʉɴʄɻʅɳʏʘʆ).
9 Ɉʉ ȴʐʁʃʊ ʋʌʊɴʄɻʅɲ ʃɲɿ ʉɿ ɲʆɲɶʃɲʀɸʎ ʃɲɿ ɿʃɲʆɹʎ ʍʐʆɽɼʃɸʎ ɴɸʄʏɿʍʏʊʏɻʏɲʎ ʏʉʐ ȳɅ (ʍʐʆɽɼʃɸʎ
Karush, Kuhn, Tucker) - ɸɿʍɲɶʘɶɼ ʍʏɻ ɽɸʘʌʀɲ ʃʐʌʏʙʆ ʍʐʆʊʄʘʆ ʃɲɿ ʍʐʆɲʌʏɼʍɸʘʆ.
9 Ȱʄɶʉʌɿɽʅɿʃɼ ɸʋʀʄʐʍɻ ʏʉʐ ȳɅ (ʍʏʉ Rn) – ɻ ʅɹɽʉɷʉʎ Simplex.
9 Ƀɿʃʉʆʉʅɿʃɼ ɸʌʅɻʆɸʀɲ ʏʉʐ ɷʐʁʃʉʑ ʋʌʉɴʄɼʅɲʏʉʎ ʃɲɿ ʏʘʆ ʍʏʉɿʖɸʀʘʆ ʏʉʐ Simplex Tableau.
9 ȵɿɷɿʃɹʎ ʋɸʌɿʋʏʙʍɸɿʎ ʏʉʐ ȳɅ ʃɲɿ ʉ ʖɸɿʌɿʍʅʊʎ ʏʉʐʎ ʅɹʍʘ ʏʉʐ ɲʄɶʊʌɿɽʅʉʐ Simplex - ʋʉʄʄɲʋʄɹʎ
ɴɹʄʏɿʍʏɸʎ ʄʑʍɸɿʎ, ɸʃʔʐʄɿʍʅɹʆɲ ʍɻʅɸʀɲ, ʃɸʆʊʎ ʖʙʌʉʎ ʄʑʍɸʘʆ.
9 ȸ ʅɹɽʉɷʉʎ Simplex ʅɸ ʔʌɳɶʅɲʏɲ ʍʏɿʎ ʅɸʏɲɴʄɻʏɹʎ.
9 Ȱʆɳʄʐʍɻ ɸʐɲɿʍɽɻʍʀɲʎ, ɸɿʍɲɶʘɶɼ ʆɹʘʆ ʅɸʏɲɴʄɻʏʙʆ ʃɲɿ ʋɸʌɿʉʌɿʍʅʙʆ, ʋɲʌɲʅɸʏʌɿʃʊʎ
ʋʌʉɶʌɲʅʅɲʏɿʍʅʊʎ.
9 Ȳɸʄʏɿʍʏʉʋʉʀɻʍɻ ʃɲɿ ȴʀʃʏʐɲ.
9 ȴɿɲʃʌɿʏɼ Ȳɸʄʏɿʍʏʉʋʉʀɻʍɻ.
Optimization
9 The concept of Optimization.
9 Review of Linear Algebra elements and functions.
9 Optimization through derivatives.
9 The Linear Problem (LP) and its extension to the Integer Problem (IP): general description
and difficulties of solving (classes of complexity of the problems).
9 The Dual problem and the necessary and sufficient optimality conditions of the LP (Karush,
Kuhn, Tucker conditions) - introduction to the theory of convex sets and functions.
9 Algorithmic solution of the LP – the Simplex method.
9 Economic Interpretation of Simplex Tableau Elements.
9 Special cases and addressing them through the Simplex algorithm - multiple optimal
solutions, degenerate points, empty solution space.
9 The Simplex method with bounds to variables.
9 Sensitivity analysis, introduction of new variables and constraints, parametric programming.
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
9 Optimization and Networks.
9 Discrete Optimization.
ȵ10
Ʌʌʉɶʌɲʅʅɲʏɿʍʅʊʎ ʅɸ ʋɸʌɿʉʌɿʍʅʉʑʎ
ɀʉʆʏɹʄɲ: ʏɿ ɸʀʆɲɿ, ɶɿɲʏʀ ʏɲ ʖʌɸɿɲɺʊʅɲʍʏɸ. ȴʀʃʏʐɲ ʋɸʌɿʉʌɿʍʅʙʆ, ɴɲʍɿʃʉʀ ʉʌɿʍʅʉʀ, ʍʖɹʍɸɿʎ ʃɲɿ
ʏɸʄɸʍʏɹʎ. ȵʔɲʌʅʉɶɹʎ ʅʉʆʏɹʄʘʆ ʋɸʌɿʉʌɿʍʅʙʆ, ʋɲʌɲɷɸʀɶʅɲʏɲ. ɀɸɽʉɷʉʄʉɶʀɲ ɸʃʋʊʆɻʍɻʎ ʅʉʆʏɹʄʘʆ
ʅɸ ʏɻ ʖʌɼʍɻ ʋɸʌɿʉʌɿʍʅʙʆ. Ȳɲʍɿʃɹʎ ʏɸʖʆɿʃɹʎ ɸʋʀʄʐʍɻʎ: backtracking, forward checking,
backmarking, ʃʄʋ. ɇʐʆɹʋɸɿɲ ɷɿʃʏʑʉʐ ʋɸʌɿʉʌɿʍʅʙʆ ʃɲɿ ʏɸʖʆɿʃɹʎ ɸʋʀʏɸʐʇɻʎ ʍʐʆɹʋɸɿɲʎ ɷɿɲʔʉʌɸʏɿʃʙʆ
ɸʋɿʋɹɷʘʆ: arc consistency, path consistency, k-consistency. ɇʐʆɹʋɸɿɲ ʃɲɿ ɶʌɲʔɼʅɲʏɲ. Ɉɸʖʆɿʃɹʎ
ɸʐʔʐʉʑʎ ʉʋɿʍɽʉɷʌʊʅɻʍɻʎ: backjumping, graph-backjumping, ʃʄʋ.  ɉɴʌɿɷɿʃʉʀ Ȱʄɶʊʌɿɽʅʉɿ.  ȸ
ɸʋʀʄʐʍɻ ʏʘʆ ȴɿʃʏʑʘʆ Ʌɸʌɿʉʌɿʍʅʙʆ ʅɸ ʏɻ ʖʌɼʍɻ ʐʋʉʄʉɶɿʍʏɼ: ȻȲɀ ILOG STUDIO, ɸɿʍɲɶʘɶɼ ʍʏʉ API
CPLEX ʃɲɿ ʋʌʉɶʌɲʅʅɲʏɿʍʅʊʎ ʏʉʐ ʅɹʍʘ C/C++.
Programming with Constraints
Models: what are they and why we need them. Constraint networks, basic definitions, relations and
operators. Applications of constraint models, examples. Modeling methodology using constraints.
Basic solving techniques: backtracking, forward checking, backmarking, etc. Constraint network
consistency and techniques to achieve consistency of different levels: arc consistency, path
consistency, k-consistency. Consistency and graphs. Intelligent techniques: backjumping, graphbackjumping, etc. Hybrid Algorithms. Solving Constraint Networks using a computer: IBM ILOG
STUDIO, introduction to the CPLEX API and its programming via C/C++.
ȵ11
ȵʋɿʖɸɿʌɻʍɿɲʃɼ ȶʌɸʐʆɲ
ȵɿʍɲɶʘɶɼ ʍʏɻʆ ȵʋɿʍʏɼʅɻ ʏɻʎ ȿɼʗɻʎ Ȱʋʉʔɳʍɸʘʆ ʃɲɿ ȵʋɿʍʏɼʅɻʎ ȴɿʉʀʃɻʍɻʎ.  Ɉʉ ȳʌɲʅʅɿʃʊ ʃɲɿ ʏʉ
Ȱʃɹʌɲɿʉ ʋʌʊɴʄɻʅɲ Ȳɸʄʏɿʍʏʉʋʉʀɻʍɻʎ ʃɲɿ ɻ ʖʌɼʍɻ ʏʉʐ ʍʏɻ ʄɼʗɻ ɲʋʉʔɳʍɸʘʆ. ɀʉʆʏɸʄʉʋʉʀɻʍɻ ʃɲɿ
ɸʔɲʌʅʉɶɹʎ ɶɿɲ ʏɻ ʄɼʗɻ ɲʋʉʔɳʍɸʘʆ. Ɉʉ ȴʐʁʃʊ ʋʌʊɴʄɻʅɲ ʃɲɿ ʉɿ ɲʆɲɶʃɲʀɸʎ ʃɲɿ ɿʃɲʆɹʎ ʍʐʆɽɼʃɸʎ
ɴɸʄʏɿʍʏʊʏɻʏɲʎ ʏʉʐ ȳɅ (ʍʐʆɽɼʃɸʎ Karush, Kuhn, Tucker).  Ȱʄɶʉʌɿɽʅɿʃɼ ɸʋʀʄʐʍɻ ʏʉʐ ȳɅ– ɻ ʅɹɽʉɷʉʎ
Simplex ʃɲɿ ɸɿɷɿʃɹʎ ʋɸʌɿʋʏʙʍɸɿʎ. Ƀɿʃʉʆʉʅɿʃɼ ɸʌʅɻʆɸʀɲ ʃɲɿ ɲʆɳʄʐʍɻ ɸʐɲɿʍɽɻʍʀɲʎ. ȵʋʀʄʐʍɻ ʅɸ ʏɻ
ʖʌɼʍɻ ʐʋʉʄʉɶɿʍʏɼ- ɸɿʍɲɶʘɶɼ ʍʏʉ ɸʌɶɲʄɸʀʉ OPL- Studio. ȸ ʅɹɽʉɷʉʎ PERT. ɇʏʉʖɲʍʏɿʃɳ ʅʉʆʏɹʄɲ.
Operational Research
Introduction to Decision Making and Management Science. The Linear and Integer Optimization
problem and its use in decision making. Modeling and applications for decision making. The Dual
problem and the necessary and sufficient optimality conditions of the GP (Karush, Kuhn, Tucker
conditions). Algorithmic solution of the GA – the Simplex method and special cases. Economic
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
interpretation and sensitivity analysis. Solving using PC - introduction to OPL- Studio tool. The PERT
method. Stochastic models.
ȵ12
Ʌʌʉɻɶʅɹʆɲ Ⱥɹʅɲʏɲ ɇʏɲʏɿʍʏɿʃɼʎ ʃɲɿ Ʌɿɽɲʆʉʏɼʏʘʆ
9 Ʌʄɻɽʐʍʅʊʎ ʃɲɿ ɷɸʀɶʅɲ.
9 ȵʋɸʇɸʌɶɲʍʀɲ ɷɸɷʉʅɹʆʘʆ.
9 Ⱦɲʏɲʆʉʅɹʎ (ʖ-2, F).
9 Ⱦɸʆʏʌɿʃʊ ʉʌɿɲʃʊ ɽɸʙʌɻʅɲ.
9 ȵʃʏɿʅɻʏɹʎ (ʅɹɽʉɷʉʎ ʌʉʋʙʆ, ʅɹɽʉɷʉʎ ɸʄɲʖʀʍʏʘʆ ʏɸʏʌɲɶʙʆʘʆ, ʅɹɽʉɷʉʎ ʅɹɶɿʍʏɻʎ
ʋɿɽɲʆʉʔɳʆɸɿɲʎ).
9 ȴɿɲʍʏɼʅɲʏɲ ɸʅʋɿʍʏʉʍʑʆɻʎ.
9 ȶʄɸɶʖʉʎ ʐʋʊɽɸʍɻʎ.
9 ȳʌɲʅʅɿʃɼ ʋɲʄɿʆɷʌʊʅɻʍɻ.
9 ȵʔɲʌʅʉɶɹʎ ʅɸ ʏʉ ʄʉɶɿʍʅɿʃʊ SPSS.
Advanced Topics in Statistics and Probability
9 Population and sample.
9 Data Processing.
9 Distributions (chi-square, F).
9 Central limit theorem.
9 Estimators (methods of moments, methods of least squares, method of maximum
likelihood).
9 Confidence intervals.
9 Hypothesis testing.
9 Linear regression.
9 The SPSS software package.
ȵ13
Ʌʌʉɻɶʅɹʆɲ Ⱥɹʅɲʏɲ Ʉʌɲʍɻʎ ɉʋʉʄʉɶɿʍʏʙʆ ʃɲɿ Ɍʘʏʉɶʌɲʅʅɸʏʌʀɲʎ
ɇʑɶʖʌʉʆɸʎ ʅɹɽʉɷʉɿ SFM ʃɲɿ SLAM. Ɉʉʋɿʃɹʎ ʃɲɿ ɇʑʆʉʄɸʎ ʋʌʉʍɸɶɶʀʍɸɿʎ, ȵɿʍɲɶʘɶɼ ʋʌʊʍɽɸʏʘʆ
ʋɲʌɲʅɹʏʌʘʆ (GNSS/IMU, ʔʘʏʉʍʏɲɽɸʌɳ ʃ.ʄʋ.), ʄʑʍɸɿʎ Ȳɲɽɸɿɳʎ ɀɳɽɻʍɻʎ. SLAM: Visual SLAM, Lidar
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
SLAM ʃɲɿ ʍʐʆɷʐɲʍʅʉʀ (ʋʖ. visual-inertial ʃ.ʄʋ.), ʄʑʍɸɿʎ Ȳɲɽɸɿɳʎ ɀɳɽɻʍɻʎ. Ȳɲɽʅʉʆʊʅɻʍɻ
ʍʐʍʏɼʅɲʏʉʎ
Camera-Lidar.
ɇʑɶʖʌʉʆɸʎ
ʅɹɽʉɷʉɿ
ʍʏɻʆ
ʍʐʆʏɲʑʏɿʍɻ
ʖɲʌɲʃʏɻʌɿʍʏɿʃʙʆ.
Ʌʌʉʃɲɽʉʌɿʍʅɹʆɲ ʖɲʌɲʃʏɻʌɿʍʏɿʃɳ, ʖɲʌɲʃʏɻʌɿʍʏɿʃɳ Ȳɲɽɸɿɳʎ ɀɳɽɻʍɻʎ. Ȳɲɽɸɿɳ ɀɳɽɻʍɻ ʃɲɿ
ʍʑʆʉʄɸʎ ɶɸʘʅɸʏʌɿʃɹʎ ʄʑʍɸɿʎ. Ʌʐʃʆɼ ɇʐʆʏɲʑʏɿʍɻ: ɀɹɽʉɷʉɿ Ɉʉʋɿʃɹʎ, ɇʑʆʉʄɸʎ ʃɲɿ Ȳɲɽɸɿɳʎ ɀɳɽɻʍɻʎ.
Advanced Topics in Computer Vision and Photogrammetry
State-of-the-art in SFM and SLAM. SFM: Local and Global approaches, Integration of additional
parameters (GNSS/IMU, control points etc.), Deep learning solutions. SLAM: Visual SLAM, Lidar
SLAM and fusions (visual-inertial etc.), Deep learning solutions. Camera-Lidar calibration. State-ofthe-art in feature matching. Hand crafted features, Deep Learning features. Deep Learning and
global geometric solutions. Dense Matching: Local, Global, Deep Learning approaches.
ȵ14
ɍʘʌɿʃɼ ɇʏɲʏɿʍʏɿʃɼ
9 ɍʘʌɿʃɼ ɷɸɿɶʅɲʏʉʄɻʗʀɲ (ʏʐʖɲʀɲ, ʍʐʍʏɻʅɲʏɿʃɼ, ʍʏʌʘʅɲʏʉʋʉɿɻʅɹʆɻ).
9 Eʇɸʌɸʑʆɻʍɻ ʖʘʌɿʃʙʆ ʋʌʉʏʑʋʘʆ.
9 Ȱʆɳʄʐʍɻ ʍɻʅɸɿɲʃʙʆ ʖʘʌɿʃʙʆ ʋʌʉʏʑʋʘʆ (point pattern analysis).
9 ȳɸʘʍʏɲʏɿʍʏɿʃʉʀ ɷɸʀʃʏɸʎ.
9 ȵʆʏʉʋɿʍʅʊʎ ʍʐʍʏɳɷʘʆ (clusters) ʍʏʉʆ ɶɸʘɶʌɲʔɿʃʊ ʖʙʌʉ.
9 Ȱʆɳʄʐʍɻ ʖʘʌɿʃʙʆ ɷɸɷʉʅɹʆʘʆ ʍɸ ʍɻʅɸʀɲ ʃɲɿ ʋʉʄʑɶʘʆɲ.
9 ɀɹʏʌɻʍɻ ʖʘʌɿʃɼʎ ɲʐʏʉʍʐʍʖɹʏɿʍɻʎ.
9 Ȱʆɳʄʐʍɻ ʏɳʍɻʎ ɸʋɿʔɳʆɸɿɲʎ (trend surface analysis).
9 ɀʉʆʏɹʄɲ ʖʘʌɿʃɼʎ ʋɲʄɿʆɷʌʊʅɻʍɻʎ.
9 ȵɿɷɿʃɳ ʅʉʆʏɹʄɲ ʋɲʄɿʆɷʌʊʅɻʍɻʎ.
9 Ɉɲʇɿʆʊʅɻʍɻ ʖʘʌɿʃʙʆ ɷɸɷʉʅɹʆʘʆ (ɲʆɳʄʐʍɻ ʍʐʍʏɳɷʘʆ, ɷɿɲʃʌɿʏɿʃɼ ɲʆɳʄʐʍɻ).
Spatial Statistics
9 Spatial Sampling (random, systematic, stratified).
9 Exploration of spatial patterns.
9 Point pattern analysis.
9 Geostatistical indices.
9 Identification of clusters in geographic space.
9 Analysis of spatial data (polygons).
9 Measures of spatial autocorrelation.
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
9 Trend surface analysis.
9 Models of spatial regression.
9 Special types of regression models.
9 Classification of spatial data (cluster analysis, discriminant analysis).
ȵ15
Ɉɻʄɸʋɿʍʃʊʋɻʍɻ ʃɲɿ ɀɻʖɲʆɿʃɼ ɀɳɽɻʍɻ
Ȳɲʍɿʃɹʎ ɲʌʖɹʎ ʏɻʎ ɻʄɸʃʏʌʉʅɲɶʆɻʏɿʃɼʎ (ȸ/ɀ) ɲʃʏɿʆʉɴʉʄʀɲʎ (ʆʊʅʉɿ, ɲʄʄɻʄɸʋɿɷʌɳʍɸɿʎ ʏɻʎ ȸ/ɀ
ɲʃʏɿʆʉɴʉʄʀɲʎ ʅɸ ʏɻʆ ɲʏʅʊʍʔɲɿʌɲ ʃɲɿ ʏɻʆ ɸʋɿʔɳʆɸɿɲ ʏɻʎ ɶɻʎ, ʔɲʍʅɲʏɿʃɹʎ ʐʋʉɶʌɲʔɹʎ). ȵʋɸʇɸʌɶɲʍʀɲ
ɷʉʌʐʔʉʌɿʃʙʆ ɸɿʃʊʆʘʆ (ɶɸʘʅɸʏʌɿʃɹʎ ʋɲʌɲʅʉʌʔʙʍɸɿʎ, ɶɸʘ-ɲʆɲʔʉʌɳ, ɲʏʅʉʍʔɲɿʌɿʃɼ ʃɲɿ
ʌɲɷɿʉʅɸʏʌɿʃɼ ɷɿʊʌɽʘʍɻ). Ɍʀʄʏʌɲ ʃɲɿ ɷɸʀʃʏɸʎ. Ʌɲʌʉʐʍʀɲʍɻ ʃɲɿ ʋɸʌɿɶʌɲʔɼ ʗɻʔɿɲʃʙʆ ɷɸɷʉʅɹʆʘʆ
ʏɻʄɸʋɿʍʃʊʋɻʍɻʎ (ʋʉʄʑ- ʃɲɿ ʐʋɸʌ-ʔɲʍʅɲʏɿʃʉʀ ɲɿʍɽɻʏɼʌɸʎ, ʉʌɲʏʊ/ʐʋɹʌʐɽʌʉ, ɽɸʌʅɿʃʊ ʐʋɹʌʐɽʌʉ,
ʌɲʆʏɳʌ, Lidar). Ⱦʀʆɻʍɻ/ɶɸʘʅɸʏʌʀɲ ɷʉʌʐʔʉʌɿʃʙʆ ʍʐʍʏɻʅɳʏʘʆ ɷɿɲʍʏɻʅɿʃʙʆ ʋʌʉɶʌɲʅʅɳʏʘʆ
ʋɲʌɲʃʉʄʉʑɽɻʍɻʎ ʏɻʎ ɶɻʎ (Landsat, Worldview, Sentinel, ʋʌʊɶʌɲʅʅɲ Copernicus). Ɉɲʇɿʆʊʅɻʍɻ
ɷʉʌʐʔʉʌɿʃʙʆ ɸɿʃʊʆʘʆ (ʅɻ ɸʋɿɴʄɸʋʊʅɸʆɻ, ɸʋɿɴʄɸʋʊʅɸʆɻ, ɲʆʏɿʃɸɿʅɸʆʉʍʏʌɲʔɼʎ). ɀɻʖɲʆɿʃɼ ʅɳɽɻʍɻ
ʃɲɿ ʏɻʄɸʋɿʍʃʊʋɻʍɻ: ʏɸʖʆɿʃɹʎ, ɸʔɲʌʅʉɶɹʎ ʃɲɿ ʅɸʄʄʉʆʏɿʃɹʎ ʋʌʉʉʋʏɿʃɹʎ. Ʌɲʌɲɷɸʀɶʅɲʏɲ ɸʔɲʌʅʉɶʙʆ
ʅɻʖɲʆɿʃɼʎ ʅɳɽɻʍɻʎ ʃɲɿ ʏɻʄɸʋɿʍʃʊʋɻʍɻʎ: ʋɲʌɲʃʉʄʉʑɽɻʍɻ ɲʄʄɲɶʙʆ ɲʍʏɿʃʉʑ ʃɲɿ ɲɶʌʉʏɿʃʉʑ
ʋɸʌɿɴɳʄʄʉʆʏʉʎ, ʖʌɼʍɸɿʎ ɶɻʎ, ɶɸʘʌɶʀɲ, ɶɸʘʅʉʌʔʉʄʉɶʀɲ, ʋɲʌɳʃʏɿʉ ʋɸʌɿɴɳʄʄʉʆ, ɹʌɶɲ ʐʋʉɷʉʅʙʆ ʃɲɿ
ʋɲʌɲʃʉʄʉʑɽɻʍɻ ʃɲʏɲʍʏʌʉʔʙʆ.
Ʌɲʌʉʐʍʀɲʍɻ ʖʌɼʍɻʎ ɸʇɸɿɷɿʃɸʐʅɹʆʉʐ ʄʉɶɿʍʅɿʃʉʑ ʏɻʄɸʋɿʍʃʊʋɻʍɻʎ (ENVI & SNAP). Ȱʆɳɶʆʘʍɻ ʃɲɿ
ʋɸʌɿɶʌɲʔɼ ʋʉʄʑ- ʃɲɿ ʐʋɸʌ-ʔɲʍʅɲʏɿʃʙʆ ɷɸɷʉʅɹʆʘʆ. Ȼʍʏʊɶʌɲʅʅɲ, ɶɸʘʅɸʏʌɿʃɼ, ʌɲɷɿʉʅɸʏʌɿʃɼ ʃɲɿ
ɲʏʅʉʍʔɲɿʌɿʃɼ ɷɿʊʌɽʘʍɻ. ɀɹɽʉɷʉɿ ɴɸʄʏʀʘʍɻʎ ʃɲɿ ɸʀɷɻ ʏɲʇɿʆʊʅɻʍɻʎ ɸɿʃʊʆɲʎ.
Remote Sensing and Machine Learning
Basic principles of electromagnetic (EM) radiation (laws, interactions of EM radiation with the
atmosphere and the earth's surface, spectral signatures). Processing of satellite images (geometric
distortions, geo-referencing, atmospheric and radiometric correction). Filters and indicators.
Presentation and description of digital remote sensing data (multispectral and hyperspectral
sensors, visible/infrared, thermal infrared, radar, Lidar). Motion/geometry of satellite systems of
earth observation space programs (Landsat, Worldview, Sentinel, Copernicus). Classification of
satellite images (unsupervised, supervised, object-oriented). Machine learning and remote sensing:
techniques, applications and future perspectives. Examples of applications of machine learning and
remote sensing: monitoring of urban and rural environment changes, land use, agriculture,
geomorphology, coastal environment, infrastructure and disaster monitoring.
Presentation of the use of specialized remote sensing software (ENVI & SNAP). Reading and
description of multi- and hyperspectral data. Histogram, geometric, radiometric and atmospheric
correction. Image enhancement methods and types of image classification.
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
ȵ16
ɍɲʌʏʉɶʌɲʔɿʃɼ Ƀʋʏɿʃʉʋʉʀɻʍɻ
Ɉʉ ɽɸʘʌɻʏɿʃʊ ʅɹʌʉʎ ʏʉʐ ʅɲɽɼʅɲʏʉʎ ʋɸʌɿʄɲʅɴɳʆɸɿ ʏɿʎ ɲʃʊʄʉʐɽɸʎ ɸʆʊʏɻʏɸʎ:
9 ɇʏɲʏɿʃʉʀ ʖɳʌʏɸʎ (ʃʄʀʅɲʃɸʎ ɿɸʌɳʌʖɻʍɻʎ ɷɸɷʉʅɹʆʘʆ, ʖɲʌʏʉɶʌɲʔɿʃɹʎ ʋʌʉɴʉʄɹʎ, ʉʋʏɿʃɹʎ
ʅɸʏɲɴʄɻʏɹʎ ʖɲʌʏʉɶʌɲʔɿʃʉʑ ʍʐʅɴʉʄɿʍʅʉʑ, ʃʄɲʍɿʃɹʎ ʃɲɿ ʋɿʉ ɸʇɸɿɷɿʃɸʐʅɹʆɸʎ ʅɹɽʉɷʉɿ
ʉʋʏɿʃʉʋʉʀɻʍɻʎ, ʄʉɶɿʍʅɿʃɳ ɸʌɶɲʄɸʀɲ, & ɸʔɲʌʅʉɶɹʎ ʍʏɲʏɿʃʙʆ ʖɲʌʏʙʆ).
9 ɍɳʌʏɸʎ ʃɿʆʉʑʅɸʆɻʎ ɸɿʃʊʆɲʎ (ʅɹɽʉɷʉɿ ʉʋʏɿʃʉʋʉʀɻʍɻʎ ʍɸ ɷʐʆɲʅɿʃʉʑʎ ʖɳʌʏɸʎ, ɷʐʆɲʅɿʃɹʎ
ʅɸʏɲɴʄɻʏɹʎ ʖɲʌʏʉɶʌɲʔɿʃʉʑ ʍʐʅɴʉʄɿʍʅʉʑ, ʏʑʋʉɿ ʖɲʌʏʙʆ ʃɿʆʉʑʅɸʆɻʎ ɸɿʃʊʆɲʎ, ʄʉɶɿʍʅɿʃɳ
ɸʌɶɲʄɸʀɲ, & ɸʔɲʌʅʉɶɹʎ ʖɲʌʏʙʆ ʃɿʆʉʑʅɸʆɻʎ ɸɿʃʊʆɲʎ).
9 ɍɳʌʏɸʎ ʋʉʄʐʅɹʍʘʆ ʃɲɿ ɷɿɲɷʌɲʍʏɿʃʉʀ ʖɳʌʏɸʎ (ɻʖɻʏɿʃɹʎ (ɲʃʉʐʍʏɿʃɹʎ) ʅɸʏɲɴʄɻʏɹʎ
ʖɲʌʏʉɶʌɲʔɿʃʉʑ ʍʐʅɴʉʄɿʍʅʉʑ, ɷɿɲɷʌɲʍʏɿʃʊʏɻʏɲ ʃɲɿ ʋʄʉɼɶɻʍɻ ʍɸ ʖɳʌʏɸʎ, ʅʉʌʔʉʋʉʀɻʍɻ
ɷɿɳʏɲʇɻʎ ɷɿɲɷʌɲʍʏɿʃʙʆ ʖɲʌʏʙʆ, ʄʉɶɿʍʅɿʃɳ ɸʌɶɲʄɸʀɲ, & ɸʔɲʌʅʉɶɹʎ ʖɲʌʏʙʆ ʋʉʄʐʅɹʍʘʆ ʃɲɿ
ɷɿɲɷʌɲʍʏɿʃʙʆ ʖɲʌʏʙʆ).
9 Ƀʋʏɿʃɼ ɲʆʏʀʄɻʗɻ ʃɲɿ ɶʆʙʍɻ ʍʏʉʐʎ ʖɳʌʏɸʎ (ɴɲʍɿʃɹʎ ɹʆʆʉɿɸʎ, ɽɸʘʌʀɸʎ & ʅʉʆʏɹʄɲ
ʖɲʌʏʉɶʌɲʔɿʃɼʎ ɸʋɿʃʉɿʆʘʆʀɲʎ).
9 ɀɹɽʉɷʉɿ ɲʇɿʉʄʊɶɻʍɻʎ ʖɲʌʏʙʆ (ɲʋʉʏɸʄɸʍʅɲʏɿʃʊʏɻʏɲ ʃɲɿ ɲʋʉɷʉʏɿʃʊʏɻʏɲ ʖɲʌʏʉɶʌɲʔɿʃʉʑ
ʍʐʅɴʉʄɿʍʅʉʑ, ɽɹʅɲʏɲ ʖʌɻʍʏʙʆ ʃɲɿ ʖʌɻʍʏɿʃʊʏɻʏɲʎ ʍʏʉʐʎ ʖɳʌʏɸʎ, & ʋʉɿʉʏɿʃɹʎ ʃɲɿ ʋʉʍʉʏɿʃɹʎ
ʅɹɽʉɷʉɿ ɲʇɿʉʄʊɶɻʍɻʎ ʖɲʌʏʙʆ).
Ɉʉ ʋʌɲʃʏɿʃʊ ʅɹʌʉʎ (ɸʌɶɲʍʏɼʌɿʉ) ʏʉʐ ʅɲɽɼʅɲʏʉʎ ʋɸʌɿʄɲʅɴɳʆɸɿ:
9 ȵʌɶɲʍʏɻʌɿɲʃɹʎ ɲʍʃɼʍɸɿʎ (ʉʋʏɿʃʉʋʉʀɻʍɻ ʖɲʌʏʉɶʌɲʔɿʃʙʆ ɷɸɷʉʅɹʆʘʆ ʅɹʍʘ ʍʏɲʏɿʃʙʆ
ʖɲʌʏʙʆ, ʖɲʌʏʙʆ ʃɿʆʉʑʅɸʆɻʎ ɸɿʃʊʆɲʎ, ʖɲʌʏʙʆ ʋʉʄʐʅɹʍʘʆ ʃɲɿ ɷɿɲɷʌɲʍʏɿʃʙʆ ʖɲʌʏʙʆ).
9 ȵʌɶɲʍʀɸʎ ɴɿɴʄɿʉɶʌɲʔɿʃɼʎ ɲʆɲʍʃʊʋɻʍɻʎ & ɲʆɳʄʐʍɻʎ ɸʋɿʍʏɻʅʉʆɿʃʙʆ ɳʌɽʌʘʆ.
Cartographic Visualization
The theoretical part of the course includes the following topics:
9 Static mapping (data measurement scales, map projections, visual variables of map
symbolization, traditional and more specified visualization methods, software tools, & static
maps applications).
9 Animated mapping (map visualization methods for dynamic mapping, dynamic variables of
map symbolization, animated maps types, software tools, & animated maps applications).
9 Multimedia and interactive mapping (sound variables of cartographic visualization, map
interaction and navigation, interactive map layout, software tools, & multimedia and
interactive maps applications).
9 Visual perception and cognition in maps (basic concepts, theories, & models for cartographic
communication).
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
9 Map evaluation methods (effectiveness and efficiency of cartographic symbolization, users
& usability issues in map design, & quantitative and qualitative methods for map evaluation).
The laboratory part of the course includes:
9 Lab exercises (cartographic visualization using static, animated, multimedia and interactive
maps).
9 Literature review & research article analysis exercises.
ȵ17
Ʌʄʉɼɶɻʍɻ GNSS
9 Ȳɲʍɿʃɹʎ ɹʆʆʉɿɸʎ ʋʄʉɼɶɻʍɻʎ: ɲʆɲʅɹʏʌɻʍɻ, ʃɲɽʉʌɿʍʅʊʎ ʍʏʀɶʅɲʏʉʎ, ɶʌɲʅʅɼ ɽɹʍɻʎ,
ʅɹʏʌɲ ɲʃʌʀɴɸɿɲʎ, ɽɹʍɻ/ʋʌʉʍɲʆɲʏʉʄɿʍʅʊʎ/ʏɲʖʑʏɻʏɲ.
9 Ɉɸʖʆɿʃɹʎ-ʍʐʍʏɼʅɲʏɲ ʋʄʉɼɶɻʍɻʎ: ʉʐʌɳʆɿɲ ʋʄʉɼɶɻʍɻ, ʋʄʉɼɶɻʍɻ ʅɸ ʋʐʇʀɷɲ,
ʌɲɷɿʉʋʄʉɼɶɻʍɻ,
ɲɷʌɲʆɸɿɲʃɼ
ʋʄʉɼɶɻʍɻ,
ʐɴʌɿɷɿʃɳ
ʍʐʍʏɼʅɲʏɲ:
GPS/INS/ʉɷʊʅɸʏʌʉ/ʋʐʇʀɷɲ, ʔʀʄʏʌʉ Kalman.
9 Ʌʄʉɼɶɻʍɻ ʅɸ ɷʉʌʐʔʉʌɿʃɳ ʍʐʍʏɼʅɲʏɲ: ɲʌʖɹʎ ɷʉʌʐʔʉʌɿʃɼʎ ʋʄʉɼɶɻʍɻʎ, ɷɹʃʏɸʎ
GNSS, GPS-GLONASS-GALILEO-BEIDOU-LEO, ʋɻɶɹʎ ʍʔɲʄʅɳʏʘʆ, jamming, spoofing,
ʍʐʍʏɼʅɲʏɲ ɲʆɲʔʉʌɳʎ ʍʐʆʏɸʏɲɶʅɹʆʘʆ ʍʏʉ ɷʉʌʐʔʉʌɿʃʊ ɸʆʏʉʋɿʍʅʊ, ʏɸʖʆɿʃɹʎ
(ɲʐʏʊʆʉʅʉʎ/ʍʖɸʏɿʃʊʎ ɸʆʏʉʋɿʍʅʊʎ, DGPS, SBAS, RTK) ʃɲɿ ɲʃʌʀɴɸɿɸʎ, ɷʀʃʏʐɲ ʅʊʆɿʅʘʆ
ʍʏɲɽʅʙʆ GNSS, ɸɿʃʉʆɿʃʊʎ ʍʏɲɽʅʊʎ ɲʆɲʔʉʌɳʎ, ʋʌʉʍɷɿʉʌɿʍʅʊʎ ʐʗʉʅɹʏʌʘʆ ʅɸ GNSS.
9 ȵʔɲʌʅʉɶɹʎ ʋʄʉɼɶɻʍɻʎ: ʋʄʉɼɶɻʍɻ ʅɸ smarthphones, ʋʄʉɼɶɻʍɻ drones, ʋʄʉɼɶɻʍɻ
ʍɸ ɸʍʘʏɸʌɿʃʉʑʎ ʖʙʌʉʐʎ.
GNSS Navigation
9 Basic concepts of Navigation: dead-reckoning, position fixing, line of Position,
accuracy standards, position/attitude/velocity.
9 Navigation techniques and systems: celestial navigation, compass navigation,
radionavigation, inertial navigation, hybrid systems: GPS/INS/odometer/compass,
Kalman filter.
9 Satellite Navigation: principles of satellite navigation, GNSS receivers, GPS-GLONASSGALILEO-BEIDOU-LEO, error sources, jamming, spoofing, coordinate reference
systems in satellite navigation, techniques (autonomous/relative, accuracy, DGPS,
SBAS, RTK), accuracies, GNSS reference station networks, Virtual Reference Station
9 Height determination with GNSS: Navigation applications, smartphone navigation,
drone navigation, indoor navigation.
ȵ18
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
Ʌʌʉɻɶʅɹʆɲ ɇʐʍʏɼʅɲʏɲ ȴɿɲʖɸʀʌɿʍɻʎ Ⱦɲʏɲʍʏʌʉʔʙʆ
ȵɿʍɲɶʘɶɼ
ʍʏɻʆ
ɲʆɳʄʐʍɻ
&
ɷɿɲʖɸʀʌɿʍɻ
ʃɿʆɷʑʆʘʆ.
ȳɸʘɷʐʆɲʅɿʃɹʎ
ʃɲʏɲʍʏʌʉʔɹʎ.
ɉɷʌʉʅɸʏɸʘʌʉʄʉɶɿʃɹʎ ʃɲʏɲʍʏʌʉʔɸʎ. ȴɲʍɿʃɹʎ ʋʐʌʃɲɶɿɹʎ. ɇʐʍʏɼʅɲʏɲ ʃɲɿ ʅɸɽʉɷʉʄʉɶʀɸʎ ɹɶʃɲɿʌɻʎ
ʋʌʉɸɿɷʉʋʉʀɻʍɻʎ ʃɿʆɷʑʆʉʐ (ɲɿʍɽɻʏɼʌɸʎ ʅɹʏʌɻʍɻʎ, ɷɿɲʍʐʆɷɸɷɸʅɹʆɲ ʍʐʍʏɼʅɲʏɲ, ɸɶʃɲʏɲʍʏɳʍɸɿʎ
ʋɸɷʀʉʐ, ʃɲʏɲɶʌɲʔɹʎ ʋʌɲɶʅɲʏɿʃʉʑ ʖʌʊʆʉʐ, ʅɸɽʉɷʉʄʉɶʀɸʎ ʋʌʊɴʄɸʗɻʎ ɴʌɲʖɹʘʎ ʃɲɿ ʅɲʃʌʉʑ ʖʌʊʆʉʐ,
ɲʆɲɶʆʙʌɿʍɻ
ʋʌʉʏʑʋʘʆ
ʍɸ
ɷʀʃʏʐɲ
ɲɿʍɽɻʏɼʌʘʆ,
ɲʆɳʄʐʍɻ
ʃɲɿ
ʍʖɸɷɿɲʍʅʊʎ
ɷɿʃʏʑʘʆ
ʋɲʌɲʃʉʄʉʑɽɻʍɻʎ, ʍʐʍʏɼʅɲʏɲ ɹʃɷʉʍɻʎ ʋʌʉɸɿɷʉʋʉʀɻʍɻʎ, ʃʉɿʆʘʆɿʃʊ & ʉɿʃʉʆʉʅɿʃʊ ʃʊʍʏʉʎ
ʄɲʆɽɲʍʅɹʆɻʎ ɼ ɲʆɹʃɷʉʏɻʎ ʋʌʉɸɿɷʉʋʉʀɻʍɻʎ, ʍʐʍʏɼʅɲʏɲ ʋʄɻɽʉʋʉʌɿʍʅʉʑ & ʋʄɻɽɲʆʀʖʆɸʐʍɻʎ).
ɀɹɽʉɷʉɿ ʄɼʗɻʎ ɲʋʉʔɳʍɸʘʆ ʍɸ ʋʌɲɶʅɲʏɿʃʊ ʖʌʊʆʉ. ɀʉʆʏɸʄʉʋʉʀɻʍɻ ʔʐʍɿʃʙʆ ʃɲʏɲʍʏʌʉʔʙʆ.
ȴɿɲʖɸʀʌɿʍɻ ʔʐʍɿʃʙʆ ʃɲʏɲʍʏʌʉʔʙʆ & ʃʌʀʍɸʘʆ. Ƀ ʌʊʄʉʎ ʏɻʎ ʋʄɻʌʉʔʉʌʀɲʎ ʍʏɻ ɷɿɲʖɸʀʌɿʍɻ ʃʌʀʍɸʘʆ.
Ƀ ʌʊʄʉʎ ʏʘʆ ɇʐʆʏʉʆɿʍʏɿʃʙʆ ɸʋɿʖɸɿʌɻʍɿɲʃʙʆ Ⱦɹʆʏʌʘʆ. ɇʐʍʏɼʅɲʏɲ ɷɿɲʖɸʀʌɿʍɻʎ ʃʌʀʍɸʘʆ, ɇʖɸɷɿɲʍʅʊʎ
ɹʃʏɲʃʏɻʎ ɲʆɳɶʃɻʎ, ɲʋʉʃɲʏɳʍʏɲʍɻʎ ʃɲɿ ɲʆɲʍʐɶʃʌʊʏɻʍɻʎ. Ƀɿʃʉʆʉʅɿʃɹʎ & ʃʉɿʆʘʆɿʃɹʎ ɸʋɿʋʏʙʍɸɿʎ
ʏʘʆ ʃɲʏɲʍʏʌʉʔʙʆ. ȴɿɲʖɸʀʌɿʍɻ ɀɀȵ-ɷɿɲɷɿʃʏʑʉʐ-ʃʉɿʆʘʆɿʃʙʆ ɷɿʃʏʑʘʆ ʍʏɿʎ ʔʐʍɿʃɹʎ ʃɲʏɲʍʏʌʉʔɹʎ.
Advanced Disaster Management Systems
Introduction to Risk Analysis & Management. Geodynamic Hazards. Hydrometeorological Disasters.
Forest fires. Detection of precursors. Early warning systems and methodologies (measurement
sensors, interconnected systems, field installations, real-time logging, with short- and long-term
forecasting methodologies, sensor network pattern recognition, cost-tracking analysis & monitoring
system, monitoring system, crowdfunding & crowd tracking systems). Real-time decision-making
methods. Disaster modeling. Disaster & Crisis Management. The role of information in crisis
management. The role of Coordination Business Centers. Crisis Management Systems, Emergency
Planning, Rehabilitation and Reconstruction. Economic & Social Impacts of Disasters. Management
of media – internet – social networks in natural disasters.
ȵ19
ȵʋɸʇɸʌɶɲʍʀɲ ʃɲɿ Ƀʋʏɿʃʉʋʉʀɻʍɻ Ɉʌɿʍɷɿɳʍʏɲʘʆ ȴɸɷʉʅɹʆʘʆ
ɇʑʆʉʗɻ ʅɸɽʊɷʘʆ ʍʐʄʄʉɶɼʎ 3D ʋʄɻʌʉʔʉʌʀɲʎ. ɀʉʌʔɹʎ 3D ɷɸɷʉʅɹʆʘʆ (ʆɹʔʉʎ ʍɻʅɸʀʘʆ/point cloud,
3D ʋʄɹɶʅɲ ʍɻʅɸʀʘʆ/3D mesh, Surfaces, NURBS, Solids). Aʄʄɻʄʉɲʆɲʔʉʌɳ 3D ʆɸʔʙʆ ʍɻʅɸʀʘʆ (ICP
registration, 3D feature matching). ȵʋɸʇɸʌɶɲʍʀɲ 3D ɷɸɷʉʅɹʆʘʆ (ɸʇʉʅɳʄʐʆʍɻ/smoothing, ʋʄɼʌʘʍɻ
ʃɸʆʙʆ/hole filling, relaxing, ʃɲʏɳʏʅɻʍɻ/segmentation, ʏɲʇɿʆʊʅɻʍɻ/classification, ɲʆɲɶʆʙʌɿʍɻ
ɲʆʏɿʃɸɿʅɹʆʘʆ/object recognition). Ɉʌɿɶʘʆɿʍʅʊʎ ʍɻʅɸɿʉʍʐʆʊʄʘʆ (2D ʃɲɿ 3D ʏʌɿɶʘʆɿʍʅʊʎ Delaunay
–
ȴɿɳɶʌɲʅʅɲ
Voronoi).
Ȱʄɶʊʌɿɽʅʉɿ
ɷɻʅɿʉʐʌɶʀɲʎ
ɸʋɿʔɲʆɸɿʙʆ
ɲʋʊ
ʆɹʔʉʎ
ʍɻʅɸʀʘʆ.
Ʌɲʌɲʅɸʏʌʉʋʉʀɻʍɻ 3D ʋʄɹɶʅɲʏʉʎ (3D mesh). ȴɻʅɿʉʐʌɶʀɲ ʗɻʔɿɲʃʉʑ ʅʉʆʏɹʄʉʐ ɸɷɳʔʉʐʎ (DTM) ɲʋʊ
ʗɻʔɿɲʃʊ ʅʉʆʏɹʄʉ ɸʋɿʔɲʆɸʀɲʎ (DSM). Ɍʘʏʉɶʌɲʅʅɸʏʌɿʃʉʀ ɲɿʍɽɻʏɼʌɸʎ ʏʌɿɶʘʆɿʍʅʉʑ (structured light
scanners, laser-line scanners, Kinect).
ɇɲʌʘʏɹʎ laser, ʉʋʏɿʃʉʀ ʍɲʌʘʏɹʎ. ɇʐʆɷʐɲʍʅʊʎ
ʔʘʏʉɶʌɲʅʅɸʏʌʀɲʎ ʃɲɿ ʍɲʌʘʏʙʆ laser. Ȱʋʊɷʉʍɻ ʐʔɼʎ ʍɸ 3D ʅʉʆʏɹʄɲ ʃɲɿ ʍɸ ʋʌʉɴʉʄɹʎ ʏʉʐʎ (texture
mapping, texture atlas, ʉʌɽʉɲʆɲɶʘɶɼ ʃɲɿ “ɲʄɻɽɼʎ ʉʌɽʉʔʘʏʉɶʌɲʔʀɲ”, ʋʌʉʉʋʏɿʃɹʎ ɲʋɸɿʃʉʆʀʍɸɿʎ,
ʗɻʔɿɲʃɹʎ ʋɸʌɿɻɶɼʍɸɿʎ). 3D ʅʉʆʏɹʄɲ ʋʊʄɸʘʆ ʅɸ level of detail (LoD). 3D mobile mapping (ɲʋʊ laser
ʃɲɿ ɲʋʊ ɸɿʃʊʆɸʎ).
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
3D Data Processing and Visualization
Review of methods for 3D data collection. Types of 3D data (point clouds, 3D meshes, Surfaces,
NURBS, Solids). Registration of 3D point clouds (ICP registration, 3D feature matching). Processing
of 3D data (blunder filtering, smoothing, hole filling, relaxing, segmentation, classification, object
recognition). Triangulation of point sets (2D and 3D Delaunay triangulation – Voronoi diagram).
Algorithms for surface generation from point clouds. 3D mesh parameterization. Extracting digital
terrain models (DTM) from digital surface models (DSM). Photogrammetric triangulation sensors
(structured light scanners, laser-line scanners, Kinect). Laser scanners, optical scanners –
combination of photogrammetry and laser scanners. Photo-texturing 3D models and 2D model
projections (texture mapping, texture atlas, orthorectification and “true ortho”, perspective views,
digital walk-throughs). 3D city models with level of detail (LoD). 3D mobile mapping (laser-based
and image-based).
E20
Building Information Modeling (BIM)
9 Building Information Modelling (BIM)- Ȳɲʍɿʃɹʎ Ȱʌʖɹʎ, ɀɹɽʉɷʉɿ, Ɉɸʖʆɿʃɹʎ, Ʌʌʉɷɿɲɶʌɲʔɹʎ,
Ⱦɲʆʉʆɿʍʅʉʀ.
9 Ɉɸʖʆʉʄʉɶʀɸʎ ȴɻʅɿʉʐʌɶʀɲʎ 3D ɀʉʆʏɹʄʘʆ - ɇɳʌʘʍɻ 3D, Ɍʘʏʉɶʌɲʅʅɸʏʌʀɲ - ȵʃʏʑʋʘʍɻ 3D.
9 Ɉɸʖʆʉʄʉɶʀɸʎ Ƀʋʏɿʃʉʋʉʀɻʍɻʎ - ȵʋɲʐʇɻʅɹʆɻ Ʌʌɲɶʅɲʏɿʃʊʏɻʏɲ, ȵɿʃʉʆɿʃɼ Ʌʌɲɶʅɲʏɿʃʊʏɻʏɲ.
9 ȴʉʅɹʎ Ⱦʏɿʌʀʘʆ - ȳɸʘʅɸʏʌɿʃɳ ʅʉʆʏɹʄɲ, Ʌɲʌɲʅɸʏʌʉʋʉʀɻʍɻ ɇʑʆɽɸʏʘʆ ɀʉʆʏɹʄʘʆ.
BIM
9 BIM concepts, approaches, metodology, standards and regulations.
9 Modelling Technologies - 3D scanning and BIM modells, Photogrammetry and 3D modelling and
3D printing.
9 Visualazation Technologies - Augmented Reality, Virtual Reality.
9 Building Structures - Geometric models of singular structures, Parameterization of structure
models.
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
ΠΑΡΑΡΤΗΜΑ Β
Έκθεση ανάλυσης για την εξ αποστάσεως
εκπαίδευση
Η εξ αποστάσεως εκπαίδευση αποτελεί ένα δυναμικό
και ραγδαία εξελισσόμενο επιστημονικό πεδίο με πληθώρα συνιστωσών και μεθοδολογικών προσεγγίσεων.
Η εφαρμογή τεχνικών εξ αποστάσεως εκπαίδευσης αποτελεί μια πρόκληση για κάθε διδάσκοντα που εμπλέκεται
πρώτη φορά σε μια τέτοια διαδικασία.
Στις συνθήκες που έχουν διαμορφωθεί, είναι επιτακτική η ανάγκη ανασύνθεσης του μαθησιακού περιβάλ-
λοντος. Το σχέδιο δράσης του Πανεπιστημίου Δυτικής
Αττικής περιλαμβάνει την υποστήριξη της εκπαιδευτικής
διαδικασίας με ψηφιακά μέσα και τεχνολογίες (ασύγχρονα και σύγχρονα ηλεκτρονικά εργαλεία και περιβάλλο-
ντα), δίνοντας ταυτόχρονα έμφαση στην επιμόρφωση
των μελών του σε θέματα μεθόδων, τεχνικών και καλών πρακτικών εκπαίδευσης με ψηφιακές τεχνολογίες.
(https://www.uniwa.gr/e-learning/).
Το σύνολο του υλικού των μαθημάτων που προσφέρονται από το Πανεπιστήμιο Δυτικής Αττικής για τη δι-
εξαγωγή της εξ αποστάσεως εκπαίδευσης μέσω ασύγχρονων και σύγχρονων ψηφιακών τάξεων και εργαλείων
(Open eclass, Moodle, MS Teams καθώς και εναλλακτικών αυτών), συμπεριλαμβανομένων ενδεικτικά αλλά
όχι περιοριστικά, κειμένων, διαφανειών, γραφημάτων,
γραφικών, φωτογραφιών, βίντεο, σχεδιαγραμμάτων,
απεικονίσεων, προσομοιώσεων και γενικά κάθε είδους
αρχείων, αποτελεί αντικείμενο πνευματικής ιδιοκτησίας (copyright) και διέπεται από τις εθνικές και διεθνείς
διατάξεις περί Πνευματικής Ιδιοκτησίας, με εξαίρεση τα
ρητώς αναγνωρισμένα δικαιώματα τρίτων.
Συνεπώς, απαγορεύεται ρητά η με οποιονδήποτε
τρόπο καταγραφή, βιντεοσκόπηση, ηχογράφηση, όπως
επίσης η αναπαραγωγή, αναδημοσίευση, αντιγραφή,
μετάδοση, έκδοση, μετάφραση, τροποποίηση του υλικού των μαθημάτων που διεξάγονται από απόσταση,
τμηματικά ή περιληπτικά, χωρίς τη ρητή προηγούμενη
έγγραφη συναίνεση του Διδάσκοντα.
Σε περίπτωση που διαπιστωθεί παράβαση της παραπάνω απαγόρευσης, πρόκειται να κινηθεί άμεσα η
διαδικασία επιβολής όλων των νόμιμων κυρώσεων και
ιδίως η άσκηση ποινικής δίωξης κατά του υπαιτίου και
ικανοποίηση όλων των αξιώσεων, σύμφωνα με τις διατάξεις περί Πνευματικής ιδιοκτησίας.
Των ανωτέρω εξαιρείται η απλή παρακολούθηση και
«φόρτωση» (download) του μαθησιακού υλικού για αυστηρά προσωπική χρήση των φοιτητών για σκοπούς
μελέτης, εκπόνησης ασκήσεων/εργασιών και διεξαγωγής έρευνας.
Σε περίπτωση πρόθεσης βιντεοσκόπησης ηλεκτρονικής διάλεξης ή άλλης σύγχρονης εκπαιδευτικής δρα-
στηριότητας (ασκήσεις πράξης, εργαστηριακή ομάδα)
εκ μέρους του Διδάσκοντα θα πρέπει, πριν την έναρξη
της καταγραφής, να ενημερώνονται οι συμμετέχοντες
φοιτητές ώστε να συναινούν ή και να έχουν τη δυνατότητα απενεργοποίησης της κάμερας, του μικροφώνου
τους ή ακόμα και αποχώρησης από τη σύσκεψη.
Μέρος των μαθημάτων του Δ.Π.Μ.Σ. θα διεξάγονται με
σύγχρονη εξ αποστάσεως εκπαίδευση. Η εξ αποστάσεως
σύγχρονη εκπαίδευση δεν θα ξεπερνά σε καμία περίπτωση το 50% των πιστωτικών μονάδων του Δ.Π.Μ.Σ.
Η εποχή μας επιβάλει την αξιοποίηση ψηφιακών εργαλείων και την ενίσχυση των ψηφιακών δεξιοτήτων του
ανθρώπινου δυναμικού και πολύ περισσότερο σε ένα
Δ.Π.Μ.Σ που συνδέεται άμεσα με αυτά τα ζητούμενα. Με
την εξ αποστάσεως εκπαίδευση, εκτός από την γνωστική
ωφέλεια, το Δ.Π.Μ.Σ θα συμβάλει και στη μείωση της
ενέργειας που απαιτείται για τη μεταφορά των φοιτητών
στο χώρο του Πανεπιστημίου και της ενέργειας που θα
δαπανούσε το ίδρυμα με τη λειτουργία των αιθουσών
του. Για την σύγχρονη εξ αποστάσεως εκπαίδευση θα
χρησιμοποιηθεί το Microsoft Teams με παράλληλη υποστήριξη κυρίως της εκπαιδευτικής πλατφόρμας Moodle
και δευτερευόντως του e-class. Θα είναι διαθέσιμο στους
φοιτητές, το απαραίτητο εκπαιδευτικό υλικό για τις
σπουδές τους, σε όλη τη διάρκεια του προγράμματος
μέσω του Microsoft Teams και του Moodle. Στους μεταπτυχιακούς φοιτητές θα δίνεται η δυνατότητα αξιοποί-
ησης του Office365 μέσω του Πανεπιστημίου Δυτικής
Αττικής. Με την εμπειρία που διαθέτει το Πανεπιστήμιο
Δυτικής Αττικής σε εργαλεία σύγχρονης και ασύγχρονης
εκπαίδευσης, επιτυγχάνεται μία εξαιρετική προσομοίωση της εκπαιδευτικής αίθουσας και συνολικά της εκπαι-
δευτικής διαδικασίας.
Ο συνδυασμός διά ζώσης εκπαίδευσης με εξ αποστάσεως (σύγχρονη και ασύγχρονη) που θα παρέχεται
από το Δ.Π.Μ.Σ. γενικά, θα δημιουργεί ένα εξαιρετικό
περιβάλλον που θα οδηγεί σε μία φοιτητοκεντρική διαδικασία μάθησης. Ο φοιτητής καλείται να μελετήσει και
να αποκτήσει γνώση διά ζώσης και από απόσταση, ενώ
σημαντικό ρόλο σε αυτόν τον στόχο παίζει η συνεργασία
με άλλους φοιτητές καθώς και με τον διδάσκοντα. Έτσι,
ο ρόλος του καθηγητή-διδάσκοντα στο Δ.Π.Μ.Σ. μετατρέπεται σε καθηγητή-σύμβουλο μιας και ο στόχος του
είναι να βοηθήσει τον φοιτητή αλλά και να τον συμβουλέψει σε ζητήματα που έχουν να κάνουν με τον τρόπο
μελέτης. Όλοι οι διδάσκοντες στο Πανεπιστήμιο Δυτικής Αττικής εκπαιδεύονται και υποστηρίζονται από το
Γραφείο Υποστήριξης Διδασκαλίας και Μάθησης πάνω
στη διδασκαλία με τη μεθοδολογία της εξ αποστάσεως
εκπαίδευσης και έτσι διασφαλίζεται η εξοικείωσή τους
με το συγκεκριμένο σύστημα εκπαίδευσης.
Σε όλους τους φοιτητές του Δ.Π.Μ.Σ. θα παρέχονται
επιπρόσθετα MS OFFICE 365 με δυνατότητα αποθήκευσης 30GB στο cloud της Microsoft. To Πανεπιστήμιο
Δυτικής Αττικής διαθέτει δύο πλατφόρμες ασύγχρονης
εξ αποστάσεως εκπαίδευσης (Moodle, e-class). Το ΠΜΣ
θα χρησιμοποιεί και τα δυο συστήματα ασύγχρονης
ηλεκτρονικής εκπαίδευσης του Πανεπιστημίου (Moodle,
e- class) και την Πλατφόρμα σύγχρονης εξ αποστάσεως
εκπαίδευσης MS Teams. Στο Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής και Υπολογιστών και στο πλαίσιο του Τομέα
Λογισμικού και Πληροφοριακών Συστημάτων και του
Ερευνητικού Εργαστηρίου Εκπαιδευτικής Τεχνολογίας
και Συστημάτων Ηλεκτρονικής Μάθησης δραστηριοποιείται ομάδα μελών ΔΕΠ και ΕΔΙΠ για τη λειτουργία και
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
ανάπτυξη των συστημάτων Ηλεκτρονικής Εκπαίδευσης
του ΠΑ.Δ.Α. Ο τομέας αυτός αποτελεί ένα από τα σημεία
ερευνητικής δραστηριοποίησης του Τμήματος με σημαντικά αποτελέσματα.
Στο Δ.Π.Μ.Σ. θα εφαρμόζονται και ένα σύνολο από
καλές πρακτικές όπως η συνεχής επαφή με τους φοιτητές
και πέραν των υποχρεώσεων του οδηγού σπουδών και η
αναμόρφωση της διδασκαλίας ανάλογα με τις τρέχουσες
εξελίξεις.
Επιπλέον, κατά τη διάρκεια των σπουδών τους, πολλοί
από τους φοιτητές, συνήθως, καλλιεργούν, σχέση συνεργασίας με τους διδάσκοντες, κάτι που διατηρεί την
επικοινωνία κατά το μεγαλύτερο μέρος της διάρκειας
των σπουδών και επιτρέπει τη συζήτηση για άλλα θέματα, πέρα από το στενό περιθώριο του μαθήματος στο
οποίο έχει ξεκινήσει η συνεργασία (για παράδειγμα, οι
φοιτητές αναζητούν συμβουλές για την επιλογή θέματος
Διπλωματικής εργασίας ή ακόμα και για ζητήματα σε
σχέση με την επαγγελματικής τους πορείας).
Η απόφαση αυτή να δημοσιευθεί στην Εφημερίδα της
Κυβερνήσεως.
Αιγάλεω, 26 Ιανουαρίου 2024
Ο Πρύτανης
ΠΑΝΑΓΙΩΤΗΣ ΚΑΛΔΗΣ
ΕΦΗΜΕΡΙ∆Α TΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ
Τεύχος B’ 799/02.02.2024
Ταχυδρομική Διεύθυνση: Καποδιστρίου 34, τ.κ. 10432, Αθήνα
ΤΗΛΕΦΩΝΙΚΟ ΚΕΝΤΡΟ: 210 5279000 - fax: 210 5279054
ΕΞΥΠΗΡΕΤΗΣΗ ΚΟΙΝΟΥ
Πωλήσεις - Συνδρομές: (Ισόγειο, τηλ. 210 5279178 - 180)
Πληροφορίες: (Ισόγειο, Γρ. 3 και τηλεφ. κέντρο 210 5279000)
Παραλαβή Δημ. Ύλης: (Ισόγειο, τηλ. 210 5279167, 210 5279139)
Ωράριο για το κοινό: Δευτέρα ως Παρασκευή: 8:00 - 13:30
Ιστότοπος: www.et.gr
Πληροφορίες σχετικά με την λειτουργία
του ιστότοπου: helpdesk.et@et.gr
Αποστολή ψηφιακά υπογεγραμμένων
εγγράφων προς δημοσίευση στο ΦΕΚ:
webmaster.et@et.gr
Πληροφορίες για γενικό πρωτόκολλο
και αλληλογραφία: grammateia@et.gr
Το Εθνικό Τυπογραφείο αποτελεί δημόσια υπηρεσία υπαγόμενη στην Προεδρία της Κυβέρνησης και έχει την ευθύνη τόσο για τη σύνταξη, διαχείριση, εκτύπωση και κυκλοφορία των
Φύλλων της Εφημερίδας της Κυβερνήσεως (ΦΕΚ), όσο και για την κάλυψη των εκτυπωτικών εκδοτικών αναγκών του δημοσίου και του ευρύτερου δημόσιου τομέα (ν. 3469/2006/Α΄ 131
και π.δ. 29/2018/Α΄58).
1. ΦΥΛΛΟ ΤΗΣ ΕΦΗΜΕΡΙΔΑΣ ΤΗΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΕΩΣ (ΦΕΚ)
• Τα ΦΕΚ σε ηλεκτρονική μορφή διατίθενται δωρεάν στο www.et.gr, την επίσημη ιστοσελίδα του Εθνικού Τυπογραφείου. Όσα ΦΕΚ δεν έχουν ψηφιοποιηθεί και καταχωριστεί στην
ανωτέρω ιστοσελίδα, ψηφιοποιούνται και αποστέλλονται επίσης δωρεάν με την υποβολή αίτησης, για την οποία αρκεί η συμπλήρωση των αναγκαίων στοιχείων σε ειδική φόρμα στον
ιστότοπο www.et.gr.
• Τα ΦΕΚ σε έντυπη μορφή διατίθενται σε μεμονωμένα φύλλα είτε απευθείας από το Τμήμα Πωλήσεων και Συνδρομητών, είτε ταχυδρομικά με την αποστολή αιτήματος παραγγελίας
μέσω των ΚΕΠ, είτε με ετήσια συνδρομή μέσω του Τμήματος Πωλήσεων και Συνδρομητών.
Tο κόστος ενός ασπρόμαυρου ΦΕΚ από 1 έως 16 σελίδες είναι 1,00 €, αλλά για κάθε επιπλέον
οκτασέλιδο (ή μέρος αυτού) προ σαυξάνεται κατά 0,20 €. Το κόστος ενός έγχρωμου ΦΕΚ από
1 έως 16 σελίδες είναι 1,50 €, αλλά για κάθε επιπλέον οκτασέλιδο (ή μέρος αυτού) προσαυξάνεται κατά 0,30 €.  To τεύχος Α.Σ.Ε.Π. διατίθεται δωρεάν.
• Τρόποι αποστολής κειμένων προς δημοσίευση:
Α. Τα κείμενα προς δημοσίευση στο ΦΕΚ, από τις υπηρεσίες και τους φορείς του
δημο σίου, αποστέλλονται ηλεκτρονικά στη διεύθυνση webmaster.et@et.gr με χρήση
προηγμέ νης ψηφιακής υπογραφής και χρονοσήμανσης.
Β. Κατ’ εξαίρεση, όσοι πολίτες δεν διαθέτουν προηγμένη ψηφιακή υπογραφή μπορούν
είτε να αποστέλλουν ταχυδρομικά, είτε να καταθέτουν με εκπρόσωπό τους κείμενα προς
δημοσίευση εκτυπωμένα σε χαρτί στο Τμήμα Παραλαβής και Καταχώρισης Δημοσιευμάτων.
• Πληροφορίες, σχετικά με την αποστολή/κατάθεση εγγράφων προς δημοσίευση, την ημερήσια κυκλοφορία των Φ.Ε.Κ., με την πώληση των τευχών και με τους ισχύοντες τιμοκαταλό-
γους για όλες τις υπη ρεσίες μας, περιλαμβάνονται στoν ιστότοπο (www.et.gr). Επίσης μέσω
του ιστότοπου δίδονται πληροφορίες σχετικά με την πορεία δημοσίευσης των εγγράφων, με
βάση τον Κωδικό Αριθμό Δημοσιεύματος (ΚΑΔ). Πρόκειται για τον αριθμό που εκδίδει το Εθνικό Τυπογραφείο για όλα τα κείμενα που πληρούν τις προϋποθέσεις δημοσίευσης.
2. ΕΚΤΥΠΩΤΙΚΕΣ - ΕΚΔΟΤΙΚΕΣ ΑΝΑΓΚΕΣ ΤΟΥ ΔΗΜΟΣΙΟΥ
Το Εθνικό Τυπογραφείο ανταποκρινόμενο σε αιτήματα υπηρεσιών και φορέων του δημοσίου
αναλαμβάνει να σχεδιάσει και να εκτυπώσει έντυπα, φυλλάδια, βιβλία, αφίσες, μπλοκ, μηχανογραφικά έντυπα, φακέλους για κάθε χρήση, κ.ά.
Επίσης σχεδιάζει ψηφιακές εκδόσεις, λογότυπα και παράγει οπτικοακουστικό υλικό.
Πείτε μας τη γνώμη σας,
για να βελτιώσουμε τις υπηρεσίες μας,  συμπληρώνοντας την ειδική φόρμα στον ιστότοπό μας.
Πείτε μας τη γνώμη σας,

[Source: 20240200799.pdf | Tokens: 145259]