Skip to main content

E-přihláška

Artificial Intelligence and Data Science

  • Fakulta: Přírodovědecká
  • Typ studia: navazující
  • Doba studia: 2 roky
  • Jazyk výuky: angličtina
  • Forma studia: prezenční
  • Poplatek za studium: 3000 EUR/rok; způsobilým žadatelům bude poskytnuta podpora ve výši stipendia až 2000 EUR/rok.
  • Kód programu: N0619P140001

Popis programu

Program je úzce navázán na spolupráci komerční sférou, především s partnery v regionu (BOSCH, BMW, Engel, a další), kde mají studenti možnost vykonat povinnou stáž. Studentům jsou také k dispozici špičkově vybavené AI laboratoře a to na obou stranách hranice.

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

The base foundation the joint study program lies in the requirement to spend (in presence) at least ONE semester at the partner university. We recommend to do so within the first two semesters with the flexibility choosing to start summer semester @THD or winter semester @USB. The last two semester are divided between obligatory internship and master thesis. We recommend to choose master thesis supervisor as soon as possible and based on the supervisor's home institution to spend the remaining two semesters in that particular country.

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 přeshraničního společného studijního programu MAID získají specifické znalosti, dovednosti a kompetence ve specializované oblasti aplikované informatiky ? umělé inteligenci (metody strojového učení, analýzy a predikce) a datových vědách (data miningu, datové analýzy či zpracování velkých objemů dat, tzv. big data). Jejich profesní profil je předurčuje pro analytické myšlení a schopnost definovat požadavky v oblasti pokročilých neuronových sítí, metod strojového a hlubokého učení, analýzy velkých objemů dat a zpracování obrazu včetně aspektů Industry 4.0 a v neposlední řadě oblasti Life Science. Absolventi získají tyto dovednosti díky robustní základně znalostí v klíčových oblastech matematiky nebo výpočetní inteligence, jakož i řadu zvláštních dovedností v oblasti analýzy a vývoje nebo pokročilého zpracování dat, které následně budou využity během povinné praxe v předem vybraných firmách hrajících klíčovou roli na trhu práce v příhraničním regionu.
    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

Úspěšně ukončené bakalářské vzdělání.
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

Ing. Jana Hánová

Tel.: 389032274

E-mail: Tato e-mailová adresa je chráněna před spamboty. Pro její zobrazení musíte mít povolen Javascript.

Přihlaste si
odběr newsletteru

Zůstaňme v kontaktu na
sociálních sítích

Uchazeči

Studium

Věda & výzkum

Přihlásit se

Branišovská 1645/31a, 370 05 České Budějovice Tel.+420 389 032 191 | Tato e-mailová adresa je chráněna před spamboty. Pro její zobrazení musíte mít povolen Javascript.

Branišovská 1645/31a, 370 05
České Budějovice Tel.+420 389 032 191 Tato e-mailová adresa je chráněna před spamboty. Pro její zobrazení musíte mít povolen Javascript. www.jcu.cz

© 2021 Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích
Cookies

1