В рамках даної магістерської роботи була проведено детальне дослідження технології штучного інтелекту (ШІ). У роботі було розкрито основні принципи та методики роботи з ШІ, а також вивчено сучасні тренди та передові практики у цій галузі. Було проведено аналіз можливостей бібліотеки TensorFlow. Були досліджені функціональні можливості, інструменти та інтерфейс бібліотек, що дозволило оцінити його потенціал у контексті навчання студентів. Було розроблено комплекс практичних завдань за допомогою бібліотек Keras та TensorFlow. Комплекс завдань охоплював різноманітні аспекти створення, включаючи створення рядків коду, прототипування, роботу з бібліотеками та модулями. Також, в рамках магістерської роботи було проведено дослідження ефективності методики навчання студентів коледжів технологій використання штучного інтелекту. Було проведено аналіз результатів навчання, включаючи оцінку змін у рівні знань, вмінь та навичок студентів після впровадження методики. Робота складається з 54 сторінок основного тексту, який включає 10 рисунків, 2 таблиці. Ключові слова: штучний інтелект, Keras, TensorFlow, Deep Learning, AI, PyTorch, інтерфейс, JukeBox, комплекс практичних завдань. As part of this master's thesis, a detailed study of artificial intelligence (AI) technology was conducted. The work revealed the basic principles and methods of working with AI, as well as studied current trends and best practices in this area. The capabilities of the TensorFlow library were analyzed. The functionality, tools, and interface of the library were studied, which allowed us to assess its potential in the context of student learning. A set of practical tasks was developed using the Keras and TensorFlow libraries. The set of tasks covered various aspects of development, including creating lines of code, prototyping, working with libraries and modules. Also, as part of the master's thesis, a study was conducted on the effectiveness of the methodology for teaching college students to use artificial intelligence technologies. An analysis of learning outcomes was conducted, including an assessment of changes in the level of knowledge, skills and abilities of students after the implementation of the methodology. The work consists of 54 pages of the main text, which includes 10 figures and 2 tables. Keywords: artificial intelligence, Keras, TensorFlow, Deep Learning, AI, PyTorch, interface, JukeBox, set of practical tasks.