Veri Analizi ve Yapay Zeka Yüksek Lisans

Çalışma programı Veri Analizi ve Yapay Zeka , matematik ve bilgisayar bilimi bilgilerini dengeli bir şekilde birleştiren disiplinler arası bir çalışma programıdır. Disiplinlerarasılık, mezunlara, takip eden çalışma programlarının seçiminde veya uygulamada daha büyük fırsatlar sunar.

Neden bizimle çalışmalısınız?

• Roman çalışma programları. Yeni bir çalışma programı Veri Analizi ve Yapay Zeka sunuyoruz.
• Yeni laboratuvarlar. Üniversitemiz Bilim Parkı içerisinde bulunan Siber Güvenlik Laboratuvarı, Sanal Gerçeklik ile Bilgisayarla Görme Laboratuvarı, Nesnelerin İnterneti Laboratuvarı, Akıllı Veri Analizi Laboratuvarı ve diğer bazı laboratuvarları kullanın.
• gelenek. Bilgisayar Bilimleri Enstitüsü, bilgisayar bilimi öğretiminde otuz yılı aşkın bir geleneğe ve uzun süreli deneyime sahiptir.
• Aile ortamı. Üniversitemizde her öğrenci bireysel olarak ele alabileceğimiz ve olası sorunları bireysel olarak çözebileceğimiz bir bireydir. Yalnızca öğrencilere yönelik çeşitli etkinlikleri destekliyoruz.
• Son teknoloji araştırmalar, çalışma programlarına yansıtılır. Araştırmacılar önde gelen araştırma alanlarında uzmanlaşır ve mevcut bilgileri müfredata dahil eder. Programlama, veri analitiği, makine öğrenimi, yazılım mühendisliği, bilgisayar güvenliği, sinir ağları ve diğer birçok alan, seminer ve derslerde öğrencilere anında sunulur.
• Uygulama ile işbirliği. Kösice bölgesi bilgi teknolojisinde bir patlama yaşıyor ve birçok lider şirketin merkezi. Onlarla işbirliği, şirketler tarafından doğrudan gerçekleştirilen konular, Kösice Bilişim Vadisi'ne katılım veya bu şirketlerin desteklediği çeşitli faaliyetler şeklinde çeşitli seviyelerde gerçekleşir.

Çalışma planı

1. eğitim yılı

• Kombinatoryal algoritmalar, Rastgele süreçler, Çok değişkenli istatistiksel yöntemler - dünyanın modellenmesi ve doğru şekilde anlaşılması gerekiyor
• Veri Yönetimi Semineri - ortaklarla işbirliği içinde gerçek pratik sorunlara bakacağız
• Hesaplamalı Karmaşıklık, Verilerin Düzenlenmesi ve İşlenmesi, Paralel ve Dağıtık Sistemler – Bugünün hesaplama kapasitesi bile her türlü problem için yeterli değildir ve o zaman “insan aklı gelmelidir”
• Makine Öğrenimi – Otonom ve uzman sistemler, günümüzde makine öğrenimi olmadan hayal edilemez

2. eğitim yılı

• Sinir ağları – derin sinir ağları başarıları birbiri ardına kutlar ve her veri analistinin bunları kontrol etmesi gerekir
• Klasik ve kuantum hesaplamaları – kuantum bilgisayarlar artık ütopik bir rüya değil ve mezunlarımız zamana ayak uyduruyor
• Yaklaşım ve olasılık algoritmaları – çeşitli problemleri çözmek için araçlar asla yeterli değildir
  Veri Yönetimi Semineri - ortaklarla işbirliği içinde gerçek pratik sorunlara bakacağız
• Ayrıca, farklı bilim alanlarından (sadece fakültemizde değil), öğrencinin bireysel bir profil oluşturabileceği başka konularda da teklifimiz var.

Ve eğer başka bir şey biliyorlarsa ya da farklı yapıyorlarsa, öğrencinin öğreniminin bir kısmını fakülte dışında tamamlaması için koşulları yaratacağız.