Umělá inteligence a zpracování dat
Umělá inteligence a zpracování dat jsou dynamicky se rozvíjející oblasti informatiky, které nabývají stále větší důležitosti. Program je postaven na důkladném pochopení základních teoretických pojmů a metod, díky čemuž dostanou studenti možnost stát se v oblasti opravdovými odborníky. Mezi jádro oboru patří výuka umělé inteligence, strojového učení, neuronových sítí, statistiky, vizualizace dat a technologií zpracování rozsáhlých dat.
Teorie však není odtržena od praxe – již v průběhu studia studenti řeší konkrétní případové studie, při kterých se seznámí s aktuálně používanými nástroji a technologiemi. Studenti mají možnost během studia pracovat na reálných průmyslových nebo vědeckých projektech. Studenti v programu získávají zkušenosti, které jim umožní bezprostředně využít aktuální stav poznání v praxi, i pevné základy, díky kterým mohou nadále samostatně sledovat další vývoj v této dynamické oblasti.
Uchazeč si volí jednu ze specializací Strojové učení a umělá inteligence, Zpracování a analýza rozsáhlých dat nebo Zpracování přirozeného jazyka.
| Český studijní program s přednáškami v angličtině / anglický program | |
|---|---|
| Forma | prezenční |
| Doba studia | 2 roky |
Profil absolventa
Díky dynamickému vývoji oblasti, na kterou studenty program připravuje, mají absolventi širokou škálu uplatnění, přičemž konkrétní způsoby uplatnění kontinuálně vznikají a mnohé se teprve objeví v průběhu studia. Rámcové možnosti uplatnění představují:
- aplikovaný i základní výzkum, typicky zpracování rozsáhlých dat, často ve spolupráci s odborníky z jiných oborů jako je biologie nebo lingvistika;
- práce ve firmách, jejichž bezprostředním zájmem jsou umělá inteligence a zpracování dat (např. Seznam, Google), například na pozicích Data Scientist a Machine Learning Engineer;
- práce ve firmách, které mají k dispozici cenná a často rozsáhlá data (např. bankovnictví, telekomunikační operátoři), ale i firmách poskytující technologie pro datovou analytiku v cloudech, například na pozicích Business Intelligence Analyst a Data Analyst;
- založení vlastního start-upu specializujícího se na využití metod umělé inteligence v konkrétní oblasti.
Kam po tomto studiu?
Vhodný navazující doktorský programy FI:
- Informatika
Průzkum uplatnění absolventů
Absolventi FI jsou oceňováni v praxi, jejich průměrný hrubý nástupní plat je v posledních několika letech více než 45 000 Kč, dle průzkumu všech stupňů studia. Více o uplatnění absolventů
Seznamte se s úspěšnými absolventy
Propojení světů biologů a informatiků
Absolventka bioinformatiky Monika Čechová shrnuje své zkušenosti ze spolupráce biologů a informatiků ve svém článku v časopise PLOS Computational Biology.
Ve studijním katalogu naleznete seznamy povinných a povinně volitelných předmětů a doporučený průchod studiem.
Součástí studia jsou praktické projekty, často ve spolupráci s komerční sférou. Přímo stáž ve firmě však není součástí studia.
Specializace
Specializace jsou studijní plány, které stanovují podmínky pro dostudování, jako jsou např. povinné předměty.
Strojové učení a umělá inteligence
Specializace vede absolventy k získání hlubších znalostí metod v oblasti technik strojového učení a umělé inteligence a zkušeností s jejich aplikací.
Seznamte se s úspěšným absolventem
Najdeš tam, co neznáš, i díky výzkumnému týmu Jiřího MaternyNapadlo by vás, že výsledky hledání internetového vyhledávače ovlivňuje mladý absolvent FI MU, který v době vzniku portálu Seznam.cz psal povídky do šuplíku?
Zpracování a analýza rozsáhlých dat
Specializace se zaměřuje na datové vědy, které vytvářejí hodnotu z obrovských datových toků tím, že sbírají, prozkoumávají, interpretují a prezentují data z různých hledisek za účelem datové analytiky, tzv. business intelligence.
Zpracování přirozeného jazyka
Specializace připravuje absolventy na práci s přirozenými jazyky (např. čeština, angličtina) v psané i mluvené podobě z pohledu informatiky.
