Bậc thầy về phân tích dữ liệu và trí tuệ nhân tạo

Chương trình học Phân tích Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo là một chương trình học liên ngành kết hợp một cách cân bằng kiến thức toán học và khoa học máy tính. Liên ngành mang lại cho sinh viên tốt nghiệp cơ hội lớn hơn trong việc lựa chọn các chương trình học tiếp theo hoặc trong thực tế.

Tại sao học với chúng tôi?

• Các chương trình nghiên cứu tiểu thuyết. Chúng tôi cung cấp một chương trình nghiên cứu mới lạ về Phân tích dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo.
• Phòng thí nghiệm mới. Sử dụng Phòng thí nghiệm An ninh mạng, Phòng thí nghiệm thị giác máy tính với thực tế ảo, Phòng thí nghiệm Internet of Things, Phòng thí nghiệm Phân tích Dữ liệu Thông minh và một số phòng thí nghiệm khác trong Công viên Khoa học Đại học của chúng tôi.
• Truyền thống. Viện Khoa học Máy tính có hơn ba mươi năm truyền thống và kinh nghiệm lâu năm trong việc giảng dạy khoa học máy tính.
• Không khí gia đình. Trong trường đại học của chúng tôi, mỗi sinh viên là một cá nhân mà chúng tôi có thể giải quyết từng cá nhân và chúng tôi có thể giải quyết từng vấn đề có thể xảy ra. Chúng tôi hỗ trợ một số sự kiện dành riêng cho sinh viên.
• Nghiên cứu hiện đại được phản ánh trong các chương trình học. Các nhà nghiên cứu chuyên về các lĩnh vực nghiên cứu hàng đầu và đưa kiến thức hiện tại vào chương trình giảng dạy. Lập trình, phân tích dữ liệu, học máy, kỹ thuật phần mềm, bảo mật máy tính, mạng nơ-ron và nhiều lĩnh vực khác ngay lập tức được trình bày cho sinh viên tại các hội thảo và bài giảng.
• Hợp tác với thực hành. Khu vực Košice đang trải qua sự bùng nổ về công nghệ thông tin và là nơi đặt trụ sở của một số công ty hàng đầu. Hợp tác với họ diễn ra ở nhiều cấp độ - dưới dạng các chủ đề do các công ty trực tiếp thực hiện, tham gia vào Košice IT Valley, hoặc trong các hoạt động khác nhau mà các công ty này hỗ trợ.

Kế hoạch học tập

Năm học đầu tiên

• Thuật toán tổ hợp, Quy trình ngẫu nhiên, Phương pháp thống kê đa biến - thế giới cần được mô hình hóa và hiểu đúng
• Hội thảo về Quản lý Dữ liệu - chúng tôi sẽ xem xét các vấn đề thực tế thực tế khi hợp tác với các đối tác
• Tính toán phức tạp, tổ chức và xử lý dữ liệu, hệ thống song song và phân tán - Ngay cả năng lực tính toán ngày nay cũng không đủ cho tất cả các loại vấn đề, và khi đó “lý trí của con người phải đến”
• Học máy - Không thể tưởng tượng được các hệ thống chuyên nghiệp và tự trị nếu không có máy học ngày nay

Năm học thứ 2

• Mạng thần kinh - mạng thần kinh sâu ăn mừng hết thành công này đến thành công khác và mọi nhà phân tích dữ liệu phải kiểm soát chúng
• Tính toán cổ điển và lượng tử - máy tính lượng tử không còn là giấc mơ không tưởng và sinh viên tốt nghiệp của chúng tôi bước đi cùng thời đại
• Các thuật toán xấp xỉ và xác suất - các công cụ để giải quyết các vấn đề khác nhau không bao giờ là đủ
  Hội thảo về Quản lý Dữ liệu - chúng tôi sẽ xem xét các vấn đề thực tế thực tế khi hợp tác với các đối tác
• Và hơn thế nữa, chúng tôi có đề nghị cung cấp các môn học khác từ các lĩnh vực khoa học khác nhau (không chỉ ở khoa của chúng tôi), qua đó sinh viên có thể tạo hồ sơ cá nhân.

Và nếu họ biết điều gì khác hoặc làm điều đó khác đi, thì chúng tôi sẽ tạo điều kiện để sinh viên đó hoàn thành một phần việc học của họ ngoài giảng viên tại nhà.