Praktyka zawodowa
Zdobędziesz kompetencje pozwalające na rozpoczęcie kariery jako inżynier AI w wiodących firmach technologicznych.
- Praktyczne projekty realizowane we współpracy z partnerami przemysłowymi
- Staże i praktyki w firmach technologicznych
I°Studia inżynierskie
Studia I stopnia na kierunku Sztuczna Inteligencja
Siedmiosemestralne studia I stopnia w języku polskim, kształcące inżynierów informatyków z rozległą wiedzą informatyczną i poszerzonymi podstawami matematycznymi potrzebnymi w obszarze sztucznej inteligencji.
Dla kandydatów, którzy chcą zdobyć solidne przygotowanie informatyczne, matematyczne i inżynierskie do projektowania rozwiązań opartych o sztuczną inteligencję.
- Tytuł
- Inżynier
- Czas trwania
- 3,5 roku · 7 semestrów
- Język
- Polski
- Miejsca
- 64 miejsca
Struktura studiów
Solidne podstawy i swoboda wyboru.
Siedmiosemestralne studia I stopnia w języku polskim rozwijają szerokie kompetencje informatyczne i matematyczne potrzebne do projektowania systemów sztucznej inteligencji.
Studia składają się łącznie z 2500 godzin zajęć teoretycznych i praktycznych.
Przedmioty obowiązkowe
Zapewniają solidne podstawy matematyczne i informatyczne oraz wprowadzają w kluczowe obszary sztucznej inteligencji:
- Architektura i organizacja komputerów
- Języki programowania i algorytmy
- Sieci komputerowe i cyberbezpieczeństwo
- Bazy i hurtownie danych
- Uczenie maszynowe
- Uczenie głębokie
Przedmioty wybieralne
Pozwolą Ci zgłębić wybrane zastosowania sztucznej inteligencji:
- Przetwarzanie obrazu
- Przetwarzanie danych masowych
- Przetwarzanie języka naturalnego
- Modele generatywne
- Uczenie reprezentacji
Sylwetka absolwenta
Absolwenci studiów I stopnia potrafią:
1
Definiować problemy, pozyskiwać dane i projektować rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji
2
Projektować, trenować i wdrażać modele AI
3
Analizować i przetwarzać dane multimodalne, złożone i masowe
4
Szacować potrzebne zasoby i projektować infrastrukturę dla rozwiązań AI
5
Uwzględniać biznesowe, etyczne, prawne i społeczne aspekty sztucznej inteligencji
6
Szybko adaptować się do nowych metod i narzędzi AI
7
Pracować w interdyscyplinarnym zespole, prezentować rozwiązania i wykorzystywać metody projektowe
Ścieżki rozwoju
Twoja przyszłość z AI @ PWr.
Kontynuacja nauki
Solidne podstawy pozwolą Ci kontynuować naukę na studiach magisterskich i rozwijać wybraną specjalizację.
- Możliwość dołączenia do projektów badawczych realizowanych na uczelni
- Przygotowanie do kariery naukowej
Własne projekty
Projekty zespołowe i praca inżynierska dają przestrzeń do rozwijania własnych pomysłów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji.
- Mentoring od doświadczonych badaczy i praktyków
- Dostęp do laboratoriów i zasobów obliczeniowych
Program studiów
Program semestr po semestrze.
Semestr 1
I
Analiza matematyczna dla informatyków 1
7 ECTS
Algebra dla informatyków
5 ECTS
Logika dla informatyków
4 ECTS
Programowanie
8 ECTS
Wstęp do sztucznej inteligencji
4 ECTS
Wprowadzenie do studiowania sztucznej inteligencji
2 ECTS
Semestr 2
II
Analiza matematyczna dla informatyków 2
5 ECTS
Kodowanie i algebra abstrakcyjna
2 ECTS
Matematyka dyskretna
5 ECTS
Architektura komputerów
4 ECTS
Algorytmy i struktury danych
4 ECTS
Uczenie maszynowe
5 ECTS
Paradygmaty programowania
5 ECTS
Wychowanie fizyczne
Semestr 3
III
Systemy zarządzania danymi
5 ECTS
Systemy operacyjne i wysokowydajne przetwarzanie
5 ECTS
Uczenie głębokie
6 ECTS
Indywidualny projekt naukowo-wdrożeniowy 1
1 ECTS
Język obcy 1
3 ECTS
Wstęp do prawdopodobieństwa i teorii miary
5 ECTS
Elementy teorii obliczeń i uczenia
5 ECTS
Wychowanie fizyczne
Semestr 4
IV
Zaawansowane metody sztucznej inteligencji
4 ECTS
Szybkie tworzenie rozwiązań AI 1
4 ECTS
Wdrażanie i utrzymanie rozwiązań opartych o sztuczną inteligencję 1
4 ECTS
Indywidualny projekt naukowo-wdrożeniowy 2
1 ECTS
Język obcy 2
3 ECTS
Sieci złożone
4 ECTS
Rachunek prawdopodobieństwa z elementami procesów stochastycznych
6 ECTS
Kryptografia i bezpieczeństwo informacji
4 ECTS
Semestr 5
V
Kreatywne metody rozwiązywania problemów
2 ECTS
Odpowiedzialność społeczna
1 ECTS
Trendy rozwoju sztucznej inteligencji
2 ECTS
Szybkie tworzenie rozwiązań AI 2
4 ECTS
Wdrażanie i utrzymanie rozwiązań opartych o sztuczną inteligencję 2
4 ECTS
Indywidualny projekt naukowo-wdrożeniowy 3
1 ECTS
Statystyka z elementami teorii informacji
7 ECTS
Przedmiot wybieralny z Bloku 1
5 ECTS
Przedmiot wybieralny z Bloku 2
4 ECTS
Przedmiot wybieralny z Bloku 2
4 ECTS
Semestr 6
VI
Zespołowy projekt sztucznej inteligencji 1
3 ECTS
Praktyka zawodowa
6 ECTS
Aspekty prawne, społeczne i etyczne sztucznej inteligencji
2 ECTS
Przedmiot wybieralny z Bloku 1
5 ECTS
Przedmiot wybieralny z Bloku 1
5 ECTS
Przedmiot wybieralny z Bloku 1
5 ECTS
Przedmiot wybieralny z Bloku 2
2 ECTS
Przedmiot wybieralny z Bloku 2
2 ECTS
Semestr 7
VII
Zespołowy projekt sztucznej inteligencji 2
20 ECTS
Podstawy biznesu i innowacji
4 ECTS
Przedmiot wybieralny z Bloku 2
2 ECTS
Przedmiot wybieralny z Bloku 2
2 ECTS
Przedmiot wybieralny z Bloku 2
2 ECTS
Blok obieralny Blok 1
Blok 1
Wytłumaczalne i zaufane systemy sztucznej inteligencji
5 ECTS
Bezpieczeństwo sztucznej inteligencji
5 ECTS
Metaheurystyki
5 ECTS
Przetwarzanie języka naturalnego
5 ECTS
Przetwarzanie obrazu
5 ECTS
Przetwarzanie i analiza dźwięku
5 ECTS
Przetwarzanie danych masowych
5 ECTS
Biometria
5 ECTS
Generatywne modele sztucznej inteligencji
5 ECTS
Nowe trendy w algorytmice
5 ECTS
Przetwarzanie danych biometrycznych z urządzeń noszalnych
5 ECTS
Blok obieralny Blok 2
Blok 2
Techniki kontrolowanej generacji w modelach generatywnych
2 ECTS
Wizualizacja danych i komunikacja interpersonalna
2 ECTS
Uczenie reprezentacji
2 ECTS
Infrastruktura rozproszona
2 ECTS
Przetwarzanie mediów społecznościowych
2 ECTS
Technologia rozproszonego rejestru - blockchain
2 ECTS
Efektywne metody sztucznej inteligencji
2 ECTS
Informatyka afektywna
2 ECTS
Odpowiedzialna sztuczna inteligencja
2 ECTS
Systemy rekomendacyjne i personalizacja
2 ECTS
Przetwarzanie danych złożonych
2 ECTS
Interfejsy mózg-komputer
2 ECTS
Techniki i wyzwania gromadzenia danych
2 ECTS
Po studiach
Co możesz robić po studiach.
AI EngineerML EngineerDS EngineerML OpsAI OpsData Engineer
Oficjalny opis kierunku wskazuje rosnące zapotrzebowanie na projektantów i programistów rozwiązań opartych o sztuczną inteligencję, m.in. AI Engineer, ML Engineer, DS Engineer, ML Ops, AI Ops i Data Engineer.
Rekrutacja
Zgłoś się przez system IRK
Aktualne terminy i wymagania znajdziesz w systemie rekrutacyjnym Politechniki Wrocławskiej.