Dlaczego Sztuczna Inteligencja?

Wpływ sztucznej inteligencji na rynek pracy jest zjawiskiem niezaprzeczalnym, nazywanym coraz częściej Czwartą Rewolucją Przemysłową.  

• Zgodnie z prognozą zawartą w raporcie Światowego Forum Ekonomicznego roboty utworzą znacznie więcej miejsc pracy niż zabiorą i będą to stanowiska o większej decyzyjności, wymagające kreatywności, nastawione na stały rozwój kompetencji.
• Według danych ze strony Think Tanku Parlamentu Europejskiego (https://www.europarl.europa.eu/thinktank/pl)  dzięki rozwojowi sztucznej inteligencji 14%  miejsc pracy będzie można w wysokim stopniu zautomatyzować, a kolejne 32% może stanąć w obliczu poważnych zmian, zaś wydajność pracy do roku 2035 może wzrosnąć nawet o 37%.
• W Polsce już co czwarta firma deklaruje, iż korzysta z AI, zaś 54% Polaków zakłada, że sztuczna inteligencja odciśnie znaczące piętno na ich życiu w ciągu najbliższych 3 lat (podobne założenie deklaruje 98% firm na przestrzeni najbliższych 5 lat) (raport „Unlocking Europe’s AI Potential” firmy AWS)
• Jeśli Polska będzie w stanie utrzymać ten poziom cyfryzacji do 2030 r., może to przynieść polskiej gospodarce 576 mld zł, czyli dodatkowe 85 mld zł w porównaniu z zeszłorocznymi prognozami. (raport „Unlocking Europe’s AI Potential” firmy AWS)

Trzeba jednak pamiętać, że na rozwoju sztucznej inteligencji zyskają przede wszystkim te kraje, które będą tworzyć sztuczną inteligencję i kształcić specjalistów w tym zakresie, a nie jedynie będą z niej korzystać. To w krajach, które będą tworzyć AI powstanie największe zapotrzebowanie na specjalistyczną pracę.

Dlaczego u nas?

Celem kierunku Sztuczna Inteligencja (studia I stopnia) jest kształcenie programistów, specjalizujących się w nowoczesnych metodach nauczania maszynowego i zaawansowanych sieci neuronowych. Dokładamy wszelkich starań, by oferowane zajęcia prezentowały obecny światowy poziom wiedzy w tej dyscyplinie.
W  trakcie studiów Student pozna biegle programowanie w języku Python, budowanie sieci neuronowych w środowisku PyTorch, przetwarzanie obrazów i języka naturalnego za pomocą głębokich sieci neuronowych i wiele innych zagadnień przydatnych w pracy specjalisty AI. Umiejętności programistyczne zostaną rozszerzone o pogłębione zrozumienie matematycznych podstaw stosowanych narzędzi.
Po ukończeniu kierunku Absolwent będzie dobrze przygotowany do pracy w międzynarodowych innowacyjnych firmach które używają metod sztucznej inteligencji. W konsekwencji będzie specjalistą poszukiwanym w rosnącej ilości sektorów rynku pracy.

Grupa badawcza uczenia maszynowego na WMiI UJ

Co oferujemy dodatkowo?

• dopasowanie studiów do własnych potrzeb zainteresowań poprzez wybór części przedmiotów  już na drugim roku studiów
• nowoczesne, doskonale wyposażone pracownie komputerowe, z możliwością indywidulanej pracy przed i po zajęciach
• współpraca z najlepszymi firmami IT (możliwość uczestnictwa w rzeczywistych projektach informatycznych)
• nowoczesne i darmowe oprogramowanie do użytku na własnym komputerze, w tym systemy i środowiska deweloperskie firmy Microsoft;
• możliwość rozwijania zainteresowań w aż 4 kołach naukowych, w tym w Kole Sztucznej Inteligencji i robotyki;
• stypendia za wyniki w nauce i sporcie oraz stypendia socjalne.

Studia w Instytucie Informatyki i Matematyki Komputerowej UJ

Instytut oferuje wszechstronne wykształcenie informatyczne. Elastyczny system studiowania umożliwia. Logiczne myślenie, zdolność do formułowania i rozwiązywania problemów, łatwość w przyswajaniu nowych idei i technologii to atuty naszych studentów i efekt przemyślanego, popartego wieloletnim doświadczeniem nauczania. Umiejętności te przekładają się na szybki awans zawodowy oraz wysokie zarobki absolwentów kierunku informatyka.

Wykłady specjalistyczne

Od trzeciego roku studiów pierwszego stopnia każdy student może sam wybierać większość zajęć, a wybór jest naprawdę duży. Przykładowe przedmioty:

• nauczanie maszynowe
• programowanie funkcyjne
• programowanie niskopoziomowe
• programowanie w systemie Apple iOS
• programowanie w Java
• przetwarzanie obrazów i danych
• rozpoznawanie obrazów
• systemy baz danych NoSQL
• testowanie oprogramowania
• wprowadzenie do kognitywistyki
• wzorce projektowe

... i wiele innych