Uczenie maszynowe w analityce danych

Szanowni Państwo,

przedstawiamy harmonogram na I semestr:

1. 5.-6.10
2. 12.10
3. 19.-20.10
4. 26.-27.10
5. 9.-10.11.
6. 16.-17.11
7. 23.-24.11
8. 30.11-1.12
9. 7.-8.12
10. 14.-15.12
11. 4.-5.1

Studia uczenie maszynowe w analityce danych to 2-semestralne studia obejmujące 285 godz. zajęć, z których aż 191 godzin to praktyczne zajęcia laboratoryjne oraz projektowe. W zakres studiów wchodzi pogłębiona wiedza teoretyczna i praktyczna z zakresu statystyki z wykorzystaniem języka R, rachunku macierzowego, baz danych relacyjnych oraz NoSQL, zaawansowanych metod eksploracji danych, sieci neuronowych, uczenia głębokiego, uczenia ze wzmocnieniem, uczenia z oraz bez nadzoru, przetwarzania języka naturalnego, analizy dużych zbiorów danych oraz prawnych aspektów analityki danych. Studia odbywają się w formie zdalnej!

Do kogo adresowane są studia

Studia uczenie maszynowe w analityce danych kierowane są do osób, które posiadają już podstawową wiedzę w zakresie informatyki i analityki danych lub pracują na stanowiskach związanych z szeroko pojętym Data Science. Studia pozwalają uporządkować posiadaną wiedzę i rozszerzyć ją w sposób znaczący o zaawansowane metody sztucznej inteligencji stosowanej do eksploracji i przetwarzania róznych typów danych. W szczególności kierowane są do osób zainteresowanych tematyką uczenia maszynowego oraz Big Data chcących podjąć pracę w międzynarodowych firmach korzystających z rozwiązań opartych na systemach uczących się.

Sylwetka absolwenta studiów podyplomowych

Absolwent studiów podyplomowych Uczenie maszynowe w analityce danych będzie posiadał wiedzę teoretyczną i praktyczną w zakresie metod wnioskowania statystycznego, baz danych, eksploracji danych, uczenia maszynowego, sieci neuronowych, algorytmów przetwarzania i rozumienia języka naturalnego, analizy dużych zbiorów danych oraz prawnych aspektów analityki danych. Będzie potrafił wykorzystać posiadaną wiedzę do rozwiązywania złożonych problemów z zakresu uczenia maszynowego i analityki danych przez dobór i zastosowanie właściwych metod i algorytmów. Absolwent będzie potrafił posługiwać się nowoczesnymi technikami i językami programowania oraz dostosować istniejące komponenty i rozwiązania na potrzeby konkretnego projektu. Będzie również posiadał umiejętność pracy w zespole nad większymi projektami mającymi długofalowy charakter.

Warunki ukończenia studiów

Do ukończenia studiów podyplomowych konieczne i wystarczające jest zaliczenie wszystkich przedmiotów przewidzianych w toku studiów. Ocena końcowa obliczana jest zgodnie z Regulaminem Studiów Podyplomowych AGH na podstawie średniej arytmetycznej ocen ze studiów.

Limity przyjęć

minimum warunkujące uruchomienie studiów 22,

maksimum 45 osób

1. PLAN STUDIÓW PODYPLOMOWYCH:

SEMESTR STUDIÓW - 1 :

Łączna liczba godzin: .152

Łączna liczba punktów ECTS: 20

SEMESTR STUDIÓW - 2 :

JAK SIĘ ZAPISAĆ?

1. Zarejestruj się w systemie: podyplomowe.informatyka.agh.edu.pl
2. Zapisz się na studia (zapisanie się na studia jest możliwe po zarejestrowaniu się w systemie, i zalogowaniu się)
3. Poczekaj na potwierdzenie Twojego zgłoszenia przez Sekretariat Studiów
4. Pobierz ze strony formularz zgłoszeniowy oraz oświadczenie o zapoznaniu się z regulaminem studiów, wypełnij te dokumenty oraz prześlij skany podpisanych wersji dokumentów na adres Sekretariatu Studiów
5. Wnieś opłatę wpisową (nr rachunku zostanie podany wkrótce), oraz prześlij skan potwierdzenia wpłaty na adres mailowy sekretariatu studiów
6. Wnieś pełną opłatę za studia oraz dostarcz orginały wszystkich dokumentów do Sekretariatu

    

INFORMACJE KONTAKTOWE

Kierownik studiów:
dr Małgorzata Zajęcka
e-mail: mzajecka@agh.edu.pl

Sekretariat studiów:
mgr inż. Domiinka Knapik-Mróz
e-mail: dkm@agh.edu.pl,