navazující magisterský program (český) se specializacemi

• český studijní program, přednášky mohou být v angličtině
• doc. RNDr. Tomáš Brázdil, Ph.D.

Studijní program Umělá inteligence a zpracování dat připravuje studenty na práci v oblasti návrhu a vývoje inteligentních systémů a analytiky rozsáhlých dat. Jde o oblasti informatiky, které se dnes velmi rychle vyvíjejí a nabývají stále větší důležitosti. Program studenty vede k důkladnému pochopení základních teoretických pojmů a metod. Již v průběhu studia studenti řeší konkrétní případové studie, při kterých se seznámí s aktuálně používanými nástroji a technologiemi. Studenti tak získají zkušenosti, které jim umožní bezprostředně využít aktuální stav poznání v praxi, i pevné základy, díky kterým mohou nadále samostatně sledovat další vývoj v oblasti. Program se dělí do tří specializací, které prohlubují znalosti ve vybraném směru. Specializace sdílí společný základ studia, který představuje studentům nejdůležitější matematické, algoritmické i technologické aspekty práce oboru. Specializace Strojové učení a umělá inteligence vede absolventy k získání hlubších znalostí metod v oblasti technik strojového učení a umělé inteligence a zkušeností s jejich aplikací. Specializace Zpracování přirozeného jazyka připravuje absolventy na práci s přirozenými jazyky (např. čeština, angličtina) v psané i mluvené podobě z pohledu informatiky. Specializace Analýza a zpracování rozsáhlých dat 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.

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 lingvistika nebo medicína; 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.

Požadavky na úspěšné absolvování programu

• Získat nejméně 120 kreditů za celou dobu studia a složit státní závěrečnou zkoušku.
• Získat 20 kreditů za předmět SDIPR a obhájit diplomovou práci. Viz pokyny.
• Absolvovat všechny povinné a povinně volitelné předměty programu a vybrané specializace nejvyšší formou ukončení (není-li explicitně uvedeno jinak).
• Splnit podmínky alespoň jedné specializace studijního programu.

Povinné předměty programu

Specializace: Strojové učení a umělá inteligence

Specializace Strojové učení a umělá inteligence vede absolventy k získání hlubších znalostí metod v oblasti technik strojového učení a umělé inteligence a zkušeností s jejich aplikací.

Povinné předměty specializace

Doporučený průchod studiem

Specializace: Zpracování a analýza rozsáhlých dat

Specializace Analýza a zpracování rozsáhlých dat propojuje datovou analytiku, business intelligence a technologie pro práci s rozsáhlými a různorodými daty. Důraz klade na získávání, interpretaci a komunikaci poznatků využitelných pro rozhodování v technickém, analytickém i manažerském kontextu.

Povinné předměty specializace

Doporučený průchod studiem

Specializace: Zpracování přirozeného jazyka

Specializace Zpracování přirozeného jazyka připravuje absolventy na práci s přirozenými jazyky (např. čeština, angličtina) v psané i mluvené podobě z pohledu informatiky.

Povinné předměty specializace

Doporučený průchod studiem