Pavol Jozef Safarik University Faculty of Science

Magister analizy danych i sztucznej inteligencji

Program studiów Analiza danych i sztuczna inteligencja to interdyscyplinarny program studiów, który w zrównoważony sposób łączy wiedzę z zakresu matematyki i informatyki. Interdyscyplinarność daje absolwentom większe możliwości w doborze kontynuacyjnych programów studiów lub w praktyce.

Dlaczego u nas studiować?

• Nowatorskie programy studiów. Oferujemy nowatorski program studiów Analiza danych i sztuczna inteligencja.
• Nowe laboratoria. Skorzystaj z Laboratorium Cyberbezpieczeństwa, Laboratorium komputerowej wizji z wirtualną rzeczywistością, Laboratorium Internetu Rzeczy, Laboratorium Inteligentnej Analizy Danych i kilku innych laboratoriów w naszym Uniwersyteckim Parku Naukowym.
• Tradycja. Instytut Informatyki ma ponad trzydziestoletnią tradycję i wieloletnie doświadczenie w nauczaniu informatyki.
• Rodzinna atmosfera. Na naszej uczelni każdy student jest indywidualnością, do której możemy się zwrócić indywidualnie i indywidualnie rozwiązać ewentualne problemy. Wspieramy kilka wydarzeń skierowanych wyłącznie do studentów.
• Najnowsze badania znajdują odzwierciedlenie w programach studiów. Naukowcy specjalizują się w wiodących dziedzinach badań i włączają aktualną wiedzę do programów nauczania. Programowanie, analiza danych, uczenie maszynowe, inżynieria oprogramowania, bezpieczeństwo komputerowe, sieci neuronowe i wiele innych dziedzin są od razu prezentowane studentom na seminariach i wykładach.
• Współpraca z praktyką. Region Koszycki przeżywa boom w zakresie technologii informatycznych i jest siedzibą kilku wiodących firm. Współpraca z nimi odbywa się na kilku płaszczyznach – albo w postaci tematów bezpośrednio realizowanych przez firmy, udziału w Koszyckiej Dolinie IT, albo w różnych działaniach, które te firmy wspierają.

Plan studiów

I rok studiów

• Algorytmy kombinatoryczne, Procesy losowe, Wielowymiarowe metody statystyczne – świat wymaga modelowania i właściwego zrozumienia
• Seminarium z zarządzania danymi – przyjrzymy się realnym praktycznym problemom we współpracy z partnerami
• Złożoność obliczeniowa, organizacja i przetwarzanie danych, systemy równoległe i rozproszone – nawet dzisiejsze możliwości obliczeniowe nie wystarczają na wszystkie rodzaje problemów, a wtedy „musi nadejść ludzki rozum”
• Uczenie maszynowe – Dziś nie można sobie wyobrazić autonomicznych i eksperckich systemów bez uczenia maszynowego

II rok studiów

• Sieci neuronowe – głębokie sieci neuronowe świętują sukces za sukcesem i każdy analityk danych musi je kontrolować
• Obliczenia klasyczne i kwantowe – komputery kwantowe nie są już utopijnym marzeniem, a nasi absolwenci idą z duchem czasu
• Algorytmy aproksymacyjne i probabilistyczne – narzędzia do rozwiązywania różnych problemów to za mało
  Seminarium z zarządzania danymi – przyjrzymy się realnym praktycznym problemom we współpracy z partnerami
• A ponadto mamy ofertę innych przedmiotów z różnych dziedzin nauki (nie tylko na naszym wydziale), dzięki którym student może stworzyć indywidualny profil.

A jeśli wie coś innego lub robi to inaczej, to stworzymy mu warunki do odbycia części studiów poza macierzystym kierunkiem.