理学士人工知能

人工知能（AI）は、人々が学び、推論し、意思決定を行う方法に触発された計算技術の開発と応用を目的としています。 60年前のこの分野の開始以来、予測できない進捗率でさまざまな傾向を経験してきました。今日、AIの研究と技術は私たちの生活に浸透しており、輸送、エンターテインメント、ホームおよびサービスロボット工学、教育、セキュリティ、ヘルスケアなどの分野に大きな影響を与えています。これは主に、データの氾濫と、AIの従来のパラダイムに取って代わったデータ駆動型パラダイムの目覚ましい成功によるものです。

Poznan University of Technology 理学士号を提供しています。ポーランドで先駆的な人工知能のプログラム。 7学期のプログラムは、ポーランドと国際市場の両方で高度に専門化されたAI専門家に対する需要の高まりに応えて開始されました。カリキュラムは、卒業生に、実用的なAIアプリケーションに必要なコンピューターサイエンスと数学の深い知識と、最新のAIトレンドに関する最新の知識を提供することを目的としています。クラスは英語で教えられ、AIの研究が国際社会、ジャーナル、会議からの権威ある賞で高く評価されている世界的に認められた科学者によって提供されます。

最初の学期から、学生は人工知能、機械学習、およびデータ分析の基本的なアプローチを知るようになります。最後の2年間は、AI研究のホットな分野に完全に専念しています。これらには、ビッグデータと自然言語処理、深層学習と強化学習、コンピュータービジョン、決定分析、運用研究、進化的計算、協調システム、モノのインターネット、ロボット工学が含まれます。基本的な方法の知識とは別に、学生は、人々と効果的にコラボレーションできるインテリジェントシステムを構築し、消費者や社会に向けられたさまざまなビジネスセクターやドメインにこれらのツールを適用するために必要な学際的なスキルを習得します。卒業生は、コンピュータープログラマー、データアナリスト、または機械学習エンジニアとして働く準備ができており、独自のAIスタートアップを立ち上げるのに十分な知識を持っています。

コース概要

前期

• コンピュータサイエンスのための数学入門
• 微積分I
• 人工知能入門
• 離散数学
• プログラミング入門
• コンピューティング入門
• 認知科学のある人工生命
• 英語

後期

• 線形代数
• 確率の紹介
• 微積分II
• 低水準プログラミングによるコンピュータアーキテクチャ
• アルゴリズムとデータ構造
• 並行性プログラミングを備えたオペレーティングシステム
• 英語

後期

• 統計学
• 選択科目1：情報理論/データ圧縮方法
• オブジェクトプログラミング
• データベースシステム
• 人工知能
• 選択的2：組み合わせ最適化/離散最適化
• 英語
• キャリアリソース

4学期

• ソフトウェア工学
• コンピューターネットワーク
• 機械学習
• 選択科目3：凸最適化の要素/データ分析の最適化手法
• データマイニング
• 選択科目4：データの視覚化/グラフィックス
• ロボット工学I
• 英語

5学期

• ディープラーニング
• インターネットアプリケーション
• 選択科目5：オペレーションズリサーチ/インダストリアルエンジニアリング
• 情報検索
• 革新的な起業家精神
• 選択科目6：問題クラスI：データ分析/人工知能
• 選択科目7：コンピュータービジョン/信号処理

6学期

• 自然言語処理
• 選択科目8：意思決定分析/意思決定支援
• 選択科目9：ビッグデータと分散処理/ビッグデータ処理の理論と実践
• 選択科目10：強化学習とマルチエージェントシステム/計算知能
• ロボティクスII
• 選択科目11：問題クラスII：機械学習/人工知能
• 倫理と研究
• 科学論文を書く方法論
• 職業インターンシップ（4週間）

7学期

• サイバーセキュリティ
• 選択科目12：セマンティックWebとソーシャルネットワーク/マンマシンインタラクション/宣言型プログラミングとエキスパートシステム
• 選択科目13：AIとゲーム/進化的計算
• 選択科目14：モノのインターネット/スパイキングニューラルネットワーク
• セミナー
• 科学研究の準備
• 卒業論文の準備
• 学士号のキャップストーンプロジェクト

重要な情報

• 大学： Poznan University of Technologyポズナン、ポーランド
• 取得する学位：科学、工学の学士
• プログラムのウェブサイト： B.SC。人工知能のプログラム
• 連絡先：国際関係事務所ul。 Piotrowo 5、60-965ポズナン、ポーランド
  指導言語：英語
• ECTSポイント： 210
• 期間： 3。5年（7学期）
• 指導方法：講義、クラス、実験室クラス、プロジェクト、インターンシップ