- studia II stopnia
- Tytuł zawodowy: magister inżynier
Sztuczna inteligencja
Naciśnij Enter aby wybrać kartę, Tab, aby odczytać treść karty.
OPIS KIERUNKU
Studia magisterskie zapewniają podstawową wiedzę z zakresu sztucznej inteligencji (artificial intelligence) i nauki o danych (data science). Rozwijają zarówno umiejętności matematyczne, programistyczne, obliczeniowe, analityczne, jak i umiejętności pracy projektowej w grupie, z nastawieniem na identyfikowanie problemów (naukowych, biznesowych, społecznych) i ich rozwiązywanie z wykorzystaniem technik i metod inteligentnych. Studia są przygotowane dla kandydatów interesujących się tematyką analizy danych i sztucznej inteligencji (w tym uczenia maszynowego), którzy potrafią programować, a matematyka oraz algorytmika nie są im obce. Kandydat powinien być gotowy do intensywnej pracy, zwieńczonej projektem naukowo-wdrożeniowym. Studia obejmują zagadnienia z zakresu metod maszynowego uczenia, w tym modeli probabilistycznych i modeli głębokich (deep learning), zastosowań sztucznej inteligencji w personalizowanych systemach rekomendacyjnych oraz w przetwarzaniu języka naturalnego, danych multimedialnych, danych sieciowych i danych pochodzących z mediów cyfrowych. Studia przybliżą również techniki pozyskiwania informacji z danych masowych, złożonych, przestrzennych i afektywnych. Ponadto, w trakcie studiów będzie również można poznać metodyki prowadzenia projektów w zakresie Sztucznej Inteligencji, zarówno w teorii, a przede wszystkim w praktyce, podczas trzysemestralnego projektu naukowo-wdrożeniowego. Studiowanie na tym kierunku umożliwi także poznanie możliwości zastosowań sztucznej inteligencji w biznesie.
W czasie studiów ukierunkowujemy studentów do jednej z trzech ścieżek dalszego rozwoju:
- podjęcia dalszej pracy badawczej (doktorat),
- pracy w najlepszych centrach badawczo-rozwojowych na świecie (Google, Facebook, Microsoft, Samsung itd.) oraz
- zakładania własnych start-upów związanych z rozwojem i zastosowaniem sztucznej inteligencji).
Kryteria
Wskaźnik rekrutacyjny kandydata na studia II stopnia jest liczony wg wzoru:
D × 10 + ŚR + OD
- D
ocena na dyplomie,
- ŚR
średnia ważona z przebiegu studiów,
- OD
punkty przyznawane za kierunek ukończonych studiów I stopnia: 15, 10, 5 i 0 punktów dla kierunków należących odpowiednio do grupy 1, 2, 3 lub 4
- OD
suma punktów przyznawana za aktywności dodatkowe studenta (max. 10 pkt), w tym: 5 pkt za potwierdzony fakt współautorstwa publikacji naukowej opublikowanej w materiałach z listy czasopism i konferencji MEiN w dyscyplinie informatyka lub informatyka techniczna i telekomunikacji o punktacji min. 20 pkt. oraz 5 pkt za potwierdzona przez organizatorów fakt zwycięstwa w branżowym konkursie typu hackathon/datathon o puli nagród minimum 10 000 zł.
|
GRUPA 1 (OD = 15 pkt.): analiza danych – big data, applied Mathematics, Applied Computer Science, Computer Science, Computer Science and Information Systems, danologia, Data Science, indywidualne studia informatyczno-matematyczne, informatyka, informatyka algorytmiczna, informatyka analityczna, informatyka i systemy informacyjne, informatyka i systemy inteligentne, informatyka stosowana, informatyka techniczna, inżynieria danych, inżynieria i analiza danych, matematyka i analiza danych, matematyka i statystyka, matematyka komputerowa, matematyka stosowana, statystyka i analiza danych, sztuczna inteligencja GRUPA 2 (OD = 10 pkt.) automatyka i robotyka, Informatics, inżynieria obliczeniowa, inżynieria systemów, makrokierunek: automatyka i robotyka, elektronika i telekomunikacja, informatyka; matematyka w technice, mechatronika, teleinformatyka GRUPA 3 (OD = 5 pkt.) aplikacja internetu rzeczy, bioinformatyka, bioinformatyka i biologia systemów, Computer Aided Engineering, cyberbezpieczeństwo, edukacja techniczno-informatyczna, Electronic and Computer Engineering, elektromechatronika, elektroniczne przetwarzanie informacji, elektronika, geoinformatyka, geoinformatyka i techniki satelitarne, informatyka ekonomiczna, informatyka i agroinżynieria, informatyka i ekonometria, informatyka przemysłowa, informatyka stosowana i systemy pomiarowe, informatyka w medycynie, inżynieria biomedyczna, inżynieria cyfryzacji, inżynieria techniczno-informatyczna, kryptologia i cyberbezpieczeństwo, matematyka, matematyka stosowana i technologie informatyczne, techniczne zastosowania internetu. GRUPA 4 (OD = 0 pkt.): pozostałe kierunki |
Dodatkowe warunki przyjęć
Wymagany tytuł zawodowy
inżynier, magister inżynier, inżynier architekt, magister inżynier architekt
Dopuszczalne kierunki ukończonych studiów
brak ograniczeń
Więcej informacji
Absolwent potrafi:
- Podejmować i rozwiązywać wyzwania technologiczne w różnych dziedzinach życia metodami Sztucznej Inteligencji
- Stosować metody uczenia maszynowego, w tym modele głębokie (ang. deep learning) i wnioskowania statystycznego oraz nowoczesne narzędzia informatyczne w trudnych zadaniach analizy danych oraz interpretacji pozyskanej wiedzy w zastosowaniach praktycznych
- Analizować złożone, masowe i dynamiczne dane językowe, multimedialne, medyczne, pochodzące z mediów społecznościowych, zjawisk ekonomicznych i innych
Koła naukowe
Na PWr działa 160 kół naukowych,
sprawdź czym możesz zająć się „po godzinach”
wszystkich organizacji
studenckich