nazev obor pro diplom: string(40) "Artificial Intelligence and Data Science"
nazev oboru: string(40) "Artificial Intelligence and Data Science"
nazev programu pro diplom: string(40) "Artificial Intelligence and Data Science"
nazev programu string(40) "Artificial Intelligence and Data Science"
Tel.: 389032274 E-mail: Vyberte si variantu studijního programu nebo kombinaci, na kterou se chcete přihlásit. Přírodovědecká fakulta Artificial Intelligence and Data Science
Popis programu
Vyučovacím jazykem programu je angličtina. Studenti mají možnost nejen dále rozvíjet své komunikační dovednosti v tomto jazyce (díky specializovaným kurzům s rodilými mluvčími), ale současně absolvují také úvod do regionálních jazyků (němčiny nebo češtiny), které usnadní komunikaci v každodenním životě při studiu a zajistí lepší podmínky pro potenciální nástup do zaměstnání v regionu. Informace o studiu
Courses included in the study program are dividi into the four main building blocks and module groups:
- Artificial Intelligence
- Data Science
- Internship
- Master Thesis
More information about the particular subjects: https://bit.ly/3CAwOYO Profil absolventa
Uplatníte se například jako:
Absolventi společného profesně zaměřeného navazujícího přeshraničního magisterského studijního programu získají:
- Znalosti: Znalost aplikované informatiky, pokročilé znalosti zpracování dat, databázových technologií včetně analýzy, návrhu a metody vývoje softwaru včetně implementace paralelních algoritmů. Kromě toho získají nadstandardní znalosti teoretické informatiky včetně neuronových sítí, hlubokého (Deep) a strojového učení, samo-organizujících se systémů, analýzy a zpracování velkých objemů dat.
- Dovednosti: Aplikace nástrojů pro zpracování dat a jejich implementace, funkční modelování, vývoj aplikací a služeb. Pokročilé dovednosti a schopnosti analyzovat problém a navrhnout řešení založené na mimořádném porozumění distribuovaným algoritmům, modelování databází a softwarovému inženýrství včetně paralelního zpracování. Absolventi navíc budou disponovat praktickými dovednostmi, které zajistí excelentní porozumění frameworkům strojového učení (PyTorch, Keras, TensorFlow).
- Kompetence: Komplexní analýzy chování systémů, vynikající orientace v implementacích Industry 4.0 včetně návrhů optimalizace procesů. Kromě toho bude absolvent schopen navrhnout analytické modely a definovat případy užití autonomních systémů, působit jako pokročilý vývojář, analytik nebo systémový integrátor. Bude schopen analyzovat velké datové kolekce, vyvíjet datově řízené predikční modely nebo posoudit aplikovatelnost různých technik modelování a abstrakce.
Profil absolventa je dále rozvíjen ve speciálně navržené laboratoři pro podporu tohoto studijního programu, kde práci v ní je vyhrazena značná část zejména v posledním semestru předloženého studijního plánu. Tato povinná laboratorní práce by měla být ideálně spojena s tématem diplomové práce studenta. Absolvent má analogicky mimořádné komunikační schopnosti v anglickém jazyce, včetně schopností psát vědecké práce v tomto jazyce, což by mohlo být výhodou v případě rozhodnutí pokračování v doktorskému studiu na univerzitách nejen v České republice, ale především v zahraničí. Studenti se navíc díky absolvování studijního programu seznámí s kulturami sousedních zemí, což bude navíc podpořeno absolvováním povinných kurzů národních jazyků obou partnerů.
Absolventi programu budou připravení na profesní dráhu například v těchto profesích:
- Machine Learning Scientist
- Software Engineer ? AI Specialist
- System Architect ? AI Specialist
- Software Developer Specialist
- Software Analyst
- Data Scientist
- Business Intelligence (BI) Developer. Přijímací řízení
Znalost anglického jazyka na úrovni minimálně B2 (doložená certifikátem nebo pohovorem).
Zisk min. 90 kreditů (ECTS) z oblasti informatika v bakalářském studijním programu (doložených dodatkem diplomu nebo ověřeným výpisem úspěšně absolvovaných předmětů bakalářského studia).
Zisk min. 18 kreditů (ECTS) z oblastí umělé inteligence a data science v bakalářském studijním programu (absolvováním předmětů s převažující tématikou např. neuronové sítě, umělá/výpočetní inteligence, strojové učení, data mining, distribuované algoritmy, datové analýzy apod.)
Úspěšné absolvování písemného příjímacího testu nebo přijímacího pohovoru. Něco navíc
Kontakt
Artificial Intelligence and Data Science