Program Umělá inteligence a data science
► Chceš formovat budoucnost s umělou inteligencí a daty? Magisterský program Umělá inteligence a data science tě připraví na práci ve třech klíčových oblastech: bezpečná a lidsky orientovaná AI, vývoj AI aplikací a pokročilá analýza dat se strojovým učením. Naučíš se navrhovat inteligentní systémy, implementovat AI technologie i 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 softwaru 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 Machine learning aplikací | 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 |
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 analytici,
- 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 poznáš fakultu i vyučující zblízka, dozvíš se více o studiu, možnostech praxe i uplatnění absolventů. Je to ideální příležitost zjistit, jaké to u nás je. Sleduj stránku DOD.
Podmínky přijímacího řízení nalezneš na stránce o přijímacím řízení.
Všechny informace o doktorském studiu jsou uvedeny 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. Většina absolventů pracuje jako zaměstnanci, ale právě FIS má také nejvíce podnikatelů mezi fakultami. (Data Absolventského centra, říjen 2024)
Ano. Řada studentů při studiu pracuje v oboru na částečný úvazek nebo sbírá zkušenosti na stážích. Studium je sice náročné, ale s dobrou organizací času lze práci a školu skloubit.
Bodová hranice se každý rok liší. Aktuálně se navíc otevírají nové programy, u kterých se mohou výsledky výrazně změnit. Přehled hranic z minulého roku najdeš zde.
Odpověď, kterou hledáš, tu není? Zeptej se našich studentů!
Kontakt
Máš-li nějaké dotazy ohledně budoucího studia, můžeš využít našeho projektu „Zeptej se!“. V projektu jsou zapojeni naši aktuální studenti, kteří ti rádi odpoví na vše, co tě zajímá ohledně magisterského studia na FISu nebo cokoliv s ním spojeným. Kromě toho máš i možnost napsat na studijní oddělení, které ti bude kdykoliv nápomocné v průběhu tvého studia.