Sztuczna inteligencja i data science

Sztuczna Inteligencja i Data Science to kierunek techniczny, realizowany na Politechnice Częstochowskiej, przeznaczony dla osób, które dostrzegają potencjał w nowoczesnych metodach analizy danych. Absolwent zna nowoczesne algorytmy inteligentnego przetwarzania danych, takie jak np. metody uczenia głębokiego, jak również ich konkretne zastosowania. Absolwent posiada również wiedzę matematyczną pozwalającą na opis oraz analizę stosowanych metod, jak również zna aspekty przetwarzania danych, takie jak zarządzanie nierelacyjnymi bazami danych, czy architektury obliczeniowe stosowane w omawianych zagadnieniach.

Studia trwają trzy semestry, realizowane są na poziomie drugiego stopnia. Absolwenci uzyskują tytuł magistra inżyniera.

Zakres kształcenia

• sztuczna inteligencja (studia w języku polskim; część zajęć prowadzona jest po angielsku) - kształcenie uwzględnia zarówno zagadnienia analizy danych (analizę statystyczną, uczenie maszynowe, inteligencję obliczeniową, czy metody uczenia głębokiego) jak i różne metody dostępu do danych; absolwent będzie znał zarówno teoretyczne podstawy różnych współczesnych metod analizy danych, jak i będzie potrafił wykorzystać te metody na różnych polach, takich jak analiza danych złożonych (tekst, dźwięk, obraz), analiza danych medycznych, zastosowania w ekonomii, czy w robotyce. Słuchacze poznają najnowsze narzędzia przetwarzania danych, jak i rozwiązania aktualnie proponowane w światowej literaturze. Studenci nabędą kompetencje do prowadzenia badań naukowych.
• Computional Intelligence and Data Science (studia w całości w języku angielskim) - zajęcia obejmują zagadnienia matematyki, modelowania, projektowania baz danych ze uwzględnieniem hurtowni danych, przetwarzania danych niepewnych i nieprecyzyjnych, metod ewolucyjnych i strategii przeszukiwania, a także wstęp do algorytmów i programowania. Następnie studenci uczą się wykorzystywać uzyskaną wiedzę w praktyce. Kursy obejmą przetwarzanie dużych zbiorów danych i pozyskiwanie wiedzy, projektowanie i zastosowanie systemów decyzyjnych z uwzględnieniem problemów wielokryterialnych, sterowania i teorii gier, przetwarzanie sygnałów i danych strumieniowych oraz wykorzystanie uczenia maszynowego nie tylko w sieciach neuronowych.

Perspektywy zatrudnienia:

• firmy zbierające i przetwarzające duże ilości informacji, banki, instytucje finansowe – Data Scientist;
• firmy dostarczające inteligentnych rozwiązań dla biznesu - BI Developer;
• firmy prowadzące badania społeczne, badania rynku, działające w branży marketingowej – Analityk danych;
• firmy wdrażające nowoczesne technologie, organizacje typu start-up - Data Analytics.