Andmeanalüüsi ja tehisintellekti meister

Õppeprogramm Andmeanalüüs ja tehisintellekt on interdistsiplinaarne õppeprogramm, mis ühendab tasakaalukalt matemaatika ja arvutiteaduse teadmised. Interdistsiplinaarsus annab lõpetajatele suuremad võimalused jätkuõppeprogrammide valikul või praktikas.

Miks õppida meie juures?

• Uued õppeprogrammid. Pakume uudset õppeprogrammi Andmete analüüs ja tehisintellekt.
• Uued laborid. Kasutage küberturvalisuse laboratooriumi, arvutinägemise laborit virtuaalreaalsusega, asjade Interneti laborit, aruka andmete analüüsi laborit ja mõnda muud meie ülikooli teaduspargi laborit.
• Traditsioon. Arvutiteaduse instituudil on enam kui kolmekümneaastane traditsioon ja pikaajaline kogemus arvutiteaduse õpetamisel.
• Perekondlik õhkkond. Meie ülikoolis on iga üliõpilane indiviid, kellega saame individuaalselt tegeleda ja võimalikke probleeme individuaalselt lahendada. Toetame mitmeid eranditult õpilastele suunatud üritusi.
• Kõrgtehnoloogilised uuringud kajastuvad õppeprogrammides. Teadlased on spetsialiseerunud juhtivatele uurimisvaldkondadele ja lisavad praegused teadmised õppekavadesse. Programmeerimine, andmeanalüüs, masinõpe, tarkvaratehnika, arvutiturve, närvivõrgud ja paljud teised valdkonnad esitatakse õpilastele kohe seminaridel ja loengutel.
• Koostöö praktikaga. Košice piirkonnas on infotehnoloogia buum ja see on mitme juhtiva ettevõtte asukoht. Koostöö nendega toimub mitmel tasandil - kas ettevõtete otseselt realiseeritavate õppeainete, Košice IT -orus osalemise või erinevate ettevõtmiste toetatavate tegevuste näol.

Õppekava

1. õppeaasta

• Kombinatiivsed algoritmid, juhuslikud protsessid, mitmemõõtmelised statistilised meetodid - maailm tuleb modelleerida ja õigesti mõista
• Andmehalduse seminar - vaatame koostöös partneritega tegelikke praktilisi probleeme
• Arvutuste keerukus, andmete organiseerimine ja töötlemine, paralleelsed ja hajusüsteemid - isegi tänapäeva arvutusvõimest ei piisa igat tüüpi probleemide lahendamiseks ja siis tuleb „inimlik põhjus”
• Masinõpe - autonoomset ja asjatundlikku süsteemi ei saa tänapäeval ilma masinõppeta ette kujutada

2. õppeaasta

• Närvivõrgud - sügavad närvivõrgud tähistavad üht edu teise järel ja iga andmeanalüütik peab neid kontrollima
• Klassikalised ja kvantarvutused - kvantarvutid pole enam utoopiline unistus ja meie lõpetajad käivad ajaga kaasas
• Lähendamine ja tõenäosuslikud algoritmid - tööriistad erinevate probleemide lahendamiseks ei ole kunagi piisavad
  Andmehalduse seminar - vaatame koostöös partneritega tegelikke praktilisi probleeme
• Pealegi on meil pakkumises muid aineid erinevatest teadusvaldkondadest (mitte ainult meie teaduskonnas), mille kaudu üliõpilane saab luua individuaalse profiili.

Ja kui nad teavad midagi muud või teevad teisiti, siis loome õpilasele tingimused osa õpingute lõpetamiseks väljaspool koduteaduskonda.