Program Umělá inteligence a data science

► Chcete formovat budoucnost s umělou inteligencí a daty?

Magisterský program Umělá inteligence a data science Vás připraví na práci ve třech klíčových oblastech: bezpečná a lidsky orientovaná AI, vývoj AI aplikací a pokročilá analýza dat se strojovým učením. Naučíte se navrhovat inteligentní systémy, implementovat AI technologie a modelovat složité datové soubory.

Standardní délka studia: 2 roky
Předpokládaný počet přijímaných uchazečů: 90 (30+30+30)
Garant programu: prof. Ing. Tomáš Kliegr, Ph.D.
Garantující katedry: Katedra informačního a znalostního inženýrství

Tento program spojuje umělou inteligenci, datovou analytiku a strojové učení tak, aby absolventi byli vyhledávanými odborníky pro technologické firmy, konzultační společnosti i výzkumné instituce. Studium poskytuje nejen teoretické základy, ale především praktické dovednosti pro práci s daty a AI v různých kontextech. Studenti se naučí:

  • Matematicko-informatické základy AI a algoritmy zajišťující interpretovatelnost a vysvětlitelnost modelů.
  • Práci s generativní AI a pokročilými metodami zpracování přirozeného jazyka.
  • Návrh a implementaci human-centric systémů s ohledem na bezpečnost, etiku a spolupráci člověk-stroj.
  • Vývoj komplexních AI aplikací a informačních systémů, využití cloudových technologií a moderních softwarových nástrojů.
  • Pokročilou analýzu dat a modelování s využitím strojového učení a statisticko-ekonometrických metod.
  • Řízení datově-analytických a softwarových projektů, prezentaci výsledků srozumitelně a přesvědčivě.

Specializace:

Díky volitelným blokům předmětů si studenti mohou zvolit směr, který je zajímá nejvíce a tím získají konkurenční výhodu na trhu práce a jasný profesní profil.

Absolventi specializace Human-centered a bezpečná umělá inteligence budou disponovat takovými znalostmi a dovednostmi, aby byli schopni:

  • Rozumět matematicko-informatickým základům umělé inteligence a algoritmickým metodám zajišťujícím interpretovatelnost a vysvětlitelnost chování umělé inteligence.
  • Používat pokročilé metody zpracování přirozeného jazyka a generativní umělé inteligence.
  • Navrhovat „Human-centric AI“ systémy – s ohledem na lidské potřeby, bezpečnost, etiku, právní prostředí, a především spolupráci mezi umělou inteligencí a lidmi.
  • Reprezentovat data a znalosti pomocí metod využívaných v umělé inteligenci.
  • Navrhovat multiagentní systémy, provádět agentové simulace a měřit inteligenci umělých agentů.

Absolventi specializace Vývoj software a technologie umělé inteligence budou disponovat takovými znalostmi a dovednostmi, aby byli schopni:

  • Navrhovat, implementovat a provozovat informační systémy a aplikace, včetně využití cloudových technologií a umělé inteligence.
  • Řídit softwarové projekty a vhodně do jejich životního cyklu zapojovat umělou inteligenci.
  • Využívat umělou inteligenci pro podporu procesů softwarového inženýrství.
  • Orientovat se v aktuálně využívaných technologiích a přístupech k vývoji software z hlediska umělé inteligence, CI/CD a vhodných programovacích jazyků a vybrané zástupce těchto technologií prakticky používat.
  • Využívat low-code či no-code AI platformy, metody autonomního testování software a související technologie.

Absolventi specializace Data science a strojové učení budou disponovat takovými znalostmi a dovednostmi, aby byli schopni:

  • Vymezit a formulovat úlohy data science při modelování a analýze ekonomických jevů a vztahů.
  • Navrhovat nové či upravovat existující metody data science, včetně jejich softwarové implementace.
  • Aplikovat pokročilé metody strojového učení a implementovat jejich začlenění do podnikových systémů či aplikací.
  • Aplikovat pokročilé statisticko-ekonometrické techniky při studiu deskriptivních, prediktivních i kauzálních otázek.
  • Rozumět problematice vytváření a chování modelů umělé inteligence.
  • Řídit datově-analytické projekty za použití adekvátních nástrojů, včetně využití umělé inteligence.

Vyučované předměty

Diplomový seminář Optimalizační metody
Grafová a relační data: reprezentace a analýza (v angličtině) Principy umělé inteligence
Metadovednosti pro praxi I Velké jazykové modely
Dynamické modely (v angličtině) Paralelní a GPU programování pro strojové učení
Interpretovatelné metody strojového učení a AI Případové studie z Data Science
Modelování v Data Science
Agilní projekt vývoje aplikací využívajících AI Prostorové modely
Funkcionální programování Umělé neuronové sítě a hluboké učení
Matematická optimalizace
Kognitivní věda Symbolická a vysvětlitelná AI
Sociální a psychologické aspekty užití systémů umělé inteligence Webová a mobilní analytika
Strojové učení a AI – low code a no code přístupy
Data mining – praktické aplikace Umělé neuronové sítě a hluboké učení
Dynamické modely (v angličtině) Základy neurověd
Programování pro AI a data science
Agilní projekt vývoje aplikací využívajících AI Metody a praktiky vývoje a testování softwaru
Bezpečný provoz a kontejnerizace aplikací Programování pro AI a data science
Funkcionální programování
Data mining – praktické aplikace Umělé neuronové sítě a hluboké učení
Digitální forenzní analýza Vývoj pokročilých webových aplikací v PHP
Paralelní a GPU programování pro strojové učení Webová a mobilní analytika

Vzorový studijní plán

Uplatnění absolventů

Magisterský program Umělá inteligence a data science nabízí absolventům široké možnosti uplatnění na trhu práce díky třem profilovým specializacím:

Specializace Human-centered a bezpečná umělá inteligence:

  • vývojáři uživatelských rozhraní,
  • konzultanti pro etiku a bezpečnost AI,
  • výzkumníci v oblasti kognitivních věd.

Specializace Vývoj software a technologie umělé inteligence:

  • software inženýři,
  • AI specialisté ve firmách zaměřených na technologie,
  • vývojáři autonomních systémů.

Specializace Data science a strojové učení:

  • data scientist,
  • machine learning inženýři,
  • specialisté na big data ve firmách a výzkumných institucích.

Absolventi tohoto programu budou mít silný základ v základních znalostech AI a data science, což jim umožní flexibilně se přizpůsobit různým profesním rolím a potřebám trhu práce. Tento program je navržen tak, aby odpovídal aktuálním trendům a požadavkům v oblasti umělé inteligence a datové analýzy, což zvyšuje jejich konkurenceschopnost a atraktivitu pro zaměstnavatele.


Q&A

Na Dni otevřených dveří máte možnost poznat fakultu i vyučující zblízka. Dozvíte se více o studiu, možnostech praxe i uplatnění absolventů. Je to ideální příležitost zjistit, jaké to u nás skutečně je. Sledujte stránku DOD pro aktuální informace.

Podrobné informace o podmínkách přijímacího řízení naleznete na stránce věnované přijímacímu řízení.

Všechny informace o možnostech doktorského studia naleznete zde.

Absolventi FIS mají nejvyšší průměrné výdělky mezi fakultami VŠE – nejčastěji 70–80 tisíc Kč měsíčně. Už během studia pracuje v oboru 89 % studentů. Absolventi působí jako analytici, projektoví a produktoví manažeři, vývojáři, testeři, konzultanti či designéři. Najdete je v IT firmách, bankách, pojišťovnách, auditorských a poradenských společnostech, médiích, kreativních agenturách i ve státní správě. FIS má také nejvíce podnikatelů mezi fakultami.


(Zdroj: Data Absolventského centra, říjen 2024)

Ano. Mnoho studentů pracuje v oboru na částečný úvazek nebo sbírá zkušenosti na stážích. Studium je sice náročné, ale s dobrou organizací času lze práci a školu úspěšně skloubit.

Bodová hranice se každý rok liší. Navíc se otevírají nové programy, u kterých se mohou výsledky výrazně změnit. Přehled hranic z minulého roku naleznete zde.

Odpověď, kterou hledáte, tu není? Zeptejte se našich studentů!

Kontakt

Máte-li jakékoli dotazy ohledně budoucího studia, můžete využít náš projekt „Zeptej se!“. Do projektu jsou zapojeni naši současní studenti, kteří Vám rádi odpovědí na vše, co Vás zajímá ohledně magisterského studia na FISu nebo s ním souvisejících témat.

Kromě toho máte také možnost obrátit se na studijní oddělení, které Vám bude kdykoli nápomocné v průběhu celého studia.