Kurs jest przeznaczony dla studentów 1. semestru studiów 2. stopnia na kierunku Informatyka i specjalności uzupełniającej Zaawansowana Analiza Danych (ZAD).

Wykład monograficzny 2021

Celem kursu jest zrozumienie przyczyn ewolucji sieci do sieci następnej generacji, poznanie architektury IP Multimedia Subsystem (IMS), usług i aplikacji IMS, zrozumienie koncepcji tworzenia nowych usług i aplikacji w środowisku IMS

Przedmiot prowadzony w semestrze letnim na MSU dotyczy zagadnień sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.

Materiały do przedmiotów:

 - Badania operacyjne (1/3), kier: informatyka mgr stac. rok. 1. sem. 1.
 - Operational research (1/3), kier: informatyka mgr stac. (ang) rok. 1. sem. 1.


Wprowadzenie do metod stosowanych w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji. Sposoby parametryzacji danych, budowania modelu, podejmowania decyzji. Specjalność: uczenie maszynowe.

Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z wybranymi zasadami etycznymi, takimi jak zaadresowanie problemów związanych z odpowiedzialnym podejściem do uczenia i do zastosowań wytrenowanych systemów decyzyjnych. Ponadto celem przedmiotu jest zwrócenie uwagi studentów na takie zagadnienia, jak: ogólne zasady etyczne w projektach informatycznych, zasady legalnej rejestracji i wykorzystywania
danych wrażliwych, prywatności, kwestie odpowiedzialnego zarządzania danymi i etyczne wykorzystywanie własności intelektualnej, chronionej prawnie.

Kurs wyłączenie dla specjalności "Uczenie Maszynowe" oraz "Sztuczna Inteligencja" kierunku Informatyka na wydziale ETI, realizowanych w projekcie AI Tech.

Przedmiotu nie można wybrać jako przedmiot obieralny ani w ramach indywidualnych planów studiów poza powyższymi specjalnościami.

studia niestacjonarne magisterskie, kierunek Informatyka

studia niestacjonare magisterskie, kierunek Informatyka

studia magisterskie, kierunek Informatyka, sem. 2

Seminarium  dyplomowe magisterskie

Studia II stopnia, sem.3

Przedmiot "metody badawcze w informatyce" uczy, czym są badania naukowe, jak je prowadzić, jak zbierać dane badawcze, analizować dane, opracowywać wyniki oraz raportować badania. Omawia wiele metod badawczych takich jak: systematyczny przegląd literatury (SLR), wywiady, ankiety, grupy fokusowe, eksperymenty, action research i inne.