Czestochowa University of Technology
Master în inteligență artificială și știința datelor, specializarea Inteligență computațională și știința datelor (MSc)
Częstochowa, Polonia
MSc (masterat în științe)
DURATA
3 semestre
LIMBI
Engleză
RITM
La zi
TERMEN LIMITĂ DE APLICARE
30 Nov 2025
CEA MAI DEVREME DATĂ DE ÎNCEPERE
Feb 2026
TAXE DE ȘCOLARIZARE
EUR 1.200 / per semester *
FORMAT DE STUDIU
În campus
* plus taxă de recrutare suplimentară nerambursabilă de 85 PLN (aproximativ 20 EUR)
Specialitatea Inteligență computațională și știința datelor se adresează candidaților interesați de cunoașterea metodelor moderne de inteligență artificială și, în special, de inteligența computațională și aplicațiile acesteia, de exemplu, analiza big data și data mining. Tematica propusă este strâns legată de cercetarea științifică desfășurată de Facultatea de Inginerie Mecanică și Știința Calculatoarelor. Acest lucru asigură un nivel profesional și o actualitate a cursurilor. Cunoștințele și experiența obținute permit lucrul în cadrul prelucrării datelor statistice, inclusiv economice, de marketing, medicale etc., care astăzi reprezintă o componentă esențială a activității economice. Metodele prezentate sunt, de asemenea, elemente inseparabile ale sistemelor moderne de procesare a fluxurilor de date reprezentând, de exemplu, sunetul și imaginea în dispozitive industriale și de consum. Prin urmare, absolvenții pot utiliza cunoștințele obținute într-o varietate de echipe de proiectare. Extrem de importantă este, de asemenea, capacitatea de a dobândi experiență în utilizarea de software specializat.
Anul I
Semestrul 1
- Introducere în algoritmi și programare
- Algoritmi evolutivi și strategii de căutare
- Sisteme fuzzy și procesare incertă
- Analiza Sistemelor Probabilistice (și Statistică)
- Baze de date și depozite
- Probleme selectate de matematică aplicată
- Instruire privind condițiile educaționale sigure și igienice
- Engleză tehnică și științifică
Semestrul 2
- Rețele neuronale și învățare automată
- Big Data și Data Mining
- Sisteme inteligente de procesare a semnalelor
- Analiză inteligentă în criminalistica informatică
- Teoria Jocurilor și Deciziilor
- Piața muncii și activitatea economică
- Proprietatea intelectuală în tehnică și știință
Anul II
Semestrul 3
- Aplicarea Inteligenței Artificiale I
- Aplicarea Inteligenței Artificiale II
- Aplicarea Inteligenței Artificiale III
- Aplicarea Inteligenței Artificiale IV
- Seminar de diplomă și pregătirea tezei de master
- Metodologia cercetării științifice
- Competență în analizarea seturilor mari de date, identificarea tiparelor și obținerea de informații concrete folosind metode statistice sofisticate și algoritmi de învățare automată
- Înțelegere aprofundată a modelelor de învățare automată, a rețelelor neuronale și a tehnicilor de inteligență artificială, care să le permită să proiecteze, să implementeze și să optimizeze sisteme și aplicații inteligente
- Expertiză în colectarea, curățarea, transformarea și stocarea datelor, asigurând integritatea și utilizabilitatea datelor pentru analiză
- Capacitatea de a efectua cercetări independente, de a dezvolta soluții inovatoare la probleme complexe și de a fi la curent cu cele mai recente progrese în domeniul inteligenței artificiale și al științei datelor
- Abilități puternice de rezolvare a problemelor, capabile să aplice cunoștințele teoretice în scenarii din lumea reală, să optimizeze procesele și să îmbunătățească procesul decizional prin abordări bazate pe date
Competențele legate de analiza datelor, crearea de modele predictive și automatizarea proceselor sunt din ce în ce mai căutate într-o gamă largă de aplicații. Absolvenții programului de Inteligență Artificială și Știința Datelor își pot găsi locuri de muncă în multe industrii, inclusiv:
- Companii de tehnologie
- Startup-uri axate pe noi tehnologii și inovații
- Instituții implicate în analiza riscului de credit, detectarea fraudelor sau tranzacționarea acțiunilor
- Analiza datelor medicale și genomică
- Automatizarea diagnosticelor medicale, cum ar fi recunoașterea imaginilor medicale
- Analiza comportamentului clienților
- Personalizarea conținutului publicitar
- Crearea de sisteme de recomandare
- Analiza coșului de cumpărături
- Optimizarea lanțului de aprovizionare