Sztuczna inteligencja to jeden z najbardziej dynamicznie rozwijających się obszarów współczesnej technologii, który wywiera znaczący wpływ na rynek pracy i sektor społeczno-gospodarczy. Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytetu Jagiellońskiego, uznawany za jeden z czołowych w Polsce, oferuje kierunek studiów I stopnia, który przygotowuje specjalistów w dziedzinie sztucznej inteligencji, skupiając się na nauczaniu maszynowym oraz zaawansowanych sieciach neuronowych.
Celem kierunku „Sztuczna Inteligencja” jest kształcenie programistów specjalizujących się w nauczaniu maszynowym oraz zaawansowanych sieciach neuronowych. Program studiów obejmuje naukę programowania w języku Python, budowanie sieci neuronowych w środowisku PyTorch oraz przetwarzanie obrazów i języka naturalnego przy użyciu głębokich sieci neuronowych. Zajęcia prezentują światowy poziom wiedzy w tej dziedzinie, a studenci mają możliwość zapoznania się z wynikami badań prezentowanymi na międzynarodowych konferencjach, takich jak NeurIPS, ICML, ICRL czy CVPR.
Umiejętności programistyczne są rozszerzane o solidne podstawy matematyczne, co zapewnia absolwentom głębokie zrozumienie stosowanych narzędzi. Dzięki temu, po ukończeniu studiów, absolwenci są dobrze przygotowani do pracy w międzynarodowych firmach, które wykorzystują zaawansowane metody sztucznej inteligencji. Rośnie również zapotrzebowanie na specjalistów AI w różnych sektorach rynku pracy, co czyni ten kierunek szczególnie atrakcyjnym.
Wydział Matematyki i Informatyki UJ, posiadający kategorię A+ nadaną przez Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego, od lat zajmuje czołowe miejsca w krajowych rankingach. Wydział oferuje nowoczesne warunki studiowania, w tym doskonale wyposażone sale wykładowe i laboratoria komputerowe, które zapewniają komfortowe warunki do nauki i pracy.
Studenci mogą dostosować program studiów do swoich zainteresowań, wybierając przedmioty już od drugiego roku studiów. Wydział oferuje również współpracę z czołowymi firmami IT, co umożliwia uczestnictwo w rzeczywistych projektach informatycznych oraz korzystanie z nowoczesnego oprogramowania. WMiI UJ stawia także na rozwój zainteresowań studentów poprzez działalność w kołach naukowych, w tym w Kole Sztucznej Inteligencji i Robotyki.
Absolwenci kierunku „Sztuczna Inteligencja” są dobrze przygotowani do podjęcia pracy w różnorodnych sektorach, gdzie zaawansowane technologie AI odgrywają kluczową rolę. Zdobyta wiedza i umiejętności otwierają drzwi do kariery w międzynarodowych, innowacyjnych firmach, które wykorzystują metody sztucznej inteligencji.
Sztuczna inteligencja znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach życia. Systemy oparte na logice rozmytej są wykorzystywane do sterowania procesami technologicznymi w warunkach braku pełnych danych, a sieci neuronowe znajdują zastosowanie w programowaniu przeciwników w grach komputerowych oraz w rozpoznawaniu obrazów i mowy. AI jest również powszechnie używana w ekonomii do oceny zdolności kredytowej i planowania kampanii reklamowych, a także w prognozowaniu i wykrywaniu oszustw.
Sztuczna inteligencja to dziedzina, która rozwija się niezwykle dynamicznie, a jej zastosowania stale się rozszerzają. Absolwenci kierunku „Sztuczna Inteligencja” na Wydziale Matematyki i Informatyki UJ będą mieli możliwość uczestniczenia w tym fascynującym rozwoju, stając się ekspertami w jednej z najbardziej innowacyjnych i przyszłościowych dziedzin współczesnej nauki.
Sztuczna inteligencja, zwana również AI (od ang. artificial intelligence), to zdolność urządzeń stworzonych przez człowieka do przejawiania zachowań uważanych za inteligentne. Termin ten został po raz pierwszy użyty przez Johna McCarthy’ego w 1956 roku podczas konferencji w Dartmouth. SI obejmuje tworzenie modeli i programów symulujących różne aspekty ludzkiej inteligencji, takie jak rozumowanie logiczne, podejmowanie decyzji w warunkach niepełnych danych, a także przetwarzanie języka naturalnego i obrazów.
Prace nad sztuczną inteligencją prowadzone są w dwóch głównych podejściach: symbolicznym i subsymbolicznym. Pierwsze z nich koncentruje się na tworzeniu modeli matematyczno-logicznych, podczas gdy drugie polega na rozwijaniu struktur i programów „samouczących się”, wzorowanych na sieciach neuronowych. Dzięki tym badaniom powstają rozwiązania, które znajdują szerokie zastosowanie w różnych dziedzinach, takich jak systemy eksperckie, automatyczne tłumaczenie, rozpoznawanie obrazów i mowy, czy inteligentne roboty.
poleca:
