Specjalności
Koncepcja nowego programu dla kierunku Informatyka jest pochodną zachodzących w ostatnich latach zmian strukturalnych w informatyce i jej zastosowaniach, polegających na tym, że sztuczna inteligencja horyzontalnie przenika niemal wszystkie jej obszary, zarówno w zakresie badań, jak i zastosowań.
Zgodnie z tą koncepcją za uzasadnione uznaliśmy utworzenie trzech specjalności, którym są: Informatyka w multimediach, Inteligentne systemy i Sztuczna inteligencja. Taki podział pozwala precyzyjniej określić profil kierunku, a jednocześnie lepiej odpowiada ewolucji informatyki jako dziedziny. Dzięki takiemu doborowi specjalności osiągnięto synergię i komplementarność modułów kształcenia na płaszczyźnie wiedzy i umiejętności. Programy specjalności ustrukturyzowano w grupy przedmiotów, co ma na celu osiągnięcie efektów uczenia się zachowując elastyczność i otwartość programu. W programie każdej specjalności znajduje się przedmiot matematyka, którego treści są sprofilowane w sposób uwzględniający charakterystykę specjalności.
Studia na kierunku informatyka realizuje się na konkretnej specjalności. Kandydat może wskazać specjalności w kolejności zgodnej z własnymi preferencjami. O zakwalifikowaniu na daną specjalność decyduje średnia ocen uzyskana przez kandydata w trakcie studiów inżynierskich.
Inteligentne Systemy
Specjalność Inteligentne Systemy to rozwiązywanie praktycznych problemów używając różnych metod – dostosowanych do rodzaju i istoty zagadnienia. Najlepsze efekty często daje synergia analityki deskryptywnej, uczenia maszynowego i podejmowania decyzji. Aby poprawnie rozwiązać dany problem należy dysponować danymi. Dane te mogą być pobierane z czujników IoT, od robotów, itd. Istotna jest także odpowiednia reakcja systemu poprzez działania fizycznych aktuatorów zawartych w urządzeniach IoT lub robotach. Oferujemy kształcenie nowych technologii oraz zdobycie solidnego warsztatu badawczego, istotnego dla przyszłego pracownika działu R&D, uczelni lub instytutu badawczego. To co wyróżnia specjalność to projekt badawczy - przedmiot który przygotowuje studentów do myślenia w sposób krytyczny, stawiania tez, poddawania ich testom, analizom, eksperymentom w celu ich weryfikacji. Studenci poznają sposób prowadzenia badań w kontekście systemów inteligentnych.
Informatyka w Multimediach
Specjalność Informatyka w Multimediach to pogłębiona wiedza teoretyczna i umiejętności praktyczne dotyczące modeli i algorytmów stosowanych w analizie i przetwarzaniu danych dźwiękowych i wizyjnych. Specjalność kładzie akcent na aplikacje multimedialne z uwzględnieniem metod sztucznej inteligencji, w szczególności z wykorzystaniem różnych architektur sieci neuronowych. W praktyce aplikacje takie realizują m.in. kompresję danych, rozpoznawanie obiektów, ukrywanie informacji, indeksowanie treści, modelowanie scen i obiektów, rzeczywistości wirtualnej i rozszerzonej. W ramach przedmiotów specjalności studenci doskonalą swoje w zakresie tworzenia oprogramowania specjalistycznego dla grafiki komputerowej, cyfrowych systemów wizyjnych i dźwiękowych, także systemów interaktywnych. Specjalność Informatyka w multimediach przygotowuje również do pracy badawczej gdzie wymagana jest weryfikacja hipotez z wykorzystaniem różnych algorytmów oraz różnych zbiorów danych multimedialnych, jak też prowadzenie wieloaspektowych eksperymentów celem weryfikacji takich hipotez, planowanie oraz prezentację otrzymanych rezultatów.
Sztuczna Inteligencja
Specjalność Sztuczna Inteligencja przekazuje wiedzę teoretyczną i umożliwia zdobycie umiejętności praktycznych w zakresie uczenia maszynowego, sztucznych sieci neuronowych, analizy danych i odkrywania wiedzy, metod optymalizacji, a także przetwarzania języka naturalnego. Oferowane w ramach tej specjalności przedmioty służą ugruntowaniu znajomości podstawowych metod oraz przedstawieniu bardziej złożonych algorytmów wykorzystywanych w tych obszarach. Studenci mają okazję zapoznania się z zaawansowanymi zagadnieniami dotyczącymi uczenia się i odkrywania wiedzy na podstawie danych tabelarycznych, głębokich sieci neuronowych stosowanych m.in. do danych obrazowych i tekstowych oraz metaheurystycznych metod optymalizacji. Zakres kształcenia obejmuje zarówno właściwości teoretyczne prezentowanych metod, jak i praktyczne aspekty ich stosowania, z uwzględnieniem odpowiedniego sformułowania problemu, przygotowania danych, doboru algorytmów i ich konfiguracji oraz oceny jakości wyników. Zajęcia wykładowe i projektowe przygotowują do wdrażania prezentowanych metod w praktyce oraz do uczestnictwa w badaniach naukowych.
