Artificial Intelligence and Data Processing
Cíle studijního programu
Studijní program Umělá inteligence a zpracování dat připravuje studenty na práci v oblasti návrhu a vývoje inteligentních systémů a analytiky rozsáhlých dat. Jde o oblasti informatiky, které se dnes velmi rychle vyvíjejí a nabývají stále větší důležitosti. Program studenty vede k důkladnému pochopení základních teoretických pojmů a metod. Již v průběhu studia studenti řeší konkrétní případové studie, při kterých se seznámí s aktuálně používanými nástroji a technologiemi. Studenti tak získají zkušenosti, které jim umožní bezprostředně využít aktuální stav poznání v praxi, i pevné základy, díky kterým mohou nadále samostatně sledovat další vývoj v oblasti. Program se dělí do tří specializací, které prohlubují znalosti ve vybraném směru. Specializace sdílí společný základ studia, který představuje studentům nejdůležitější matematické, algoritmické i technologické aspekty práce oboru. Specializace Strojové učení a umělá inteligence vede absolventy k získání hlubších znalostí metod v oblasti technik strojového učení a umělé inteligence a zkušeností s jejich aplikací. Specializace Zpracování přirozeného jazyka připravuje absolventy na práci s přirozenými jazyky (např. čeština, angličtina) v psané i mluvené podobě z pohledu informatiky. Specializace Analýza a zpracování rozsáhlých dat se zaměřuje na datové vědy, které vytvářejí hodnotu z obrovských datových toků tím, že sbírají, prozkoumávají, interpretují a prezentují data z různých hledisek za účelem datové analytiky, tzv. business intelligence.
Studijní plány
Přijímací řízeníAdmission to Master Programme Artificial Intelligence and Data Processing (study from autumn 2025)Termín podání do půlnoci 15. 4. 2025
- Informace o přijímacím běhu
Admission procedures for international students who want to study in English master's degree programmes (following bachelor's) beginning from September 2025. The tuition fee is 4500 Eur per year.
- Informace o přijímacích zkouškách v tomto studijním programuFor application process, the applicant needs to do the following steps:
- Submit an electronic application including all required documents and pay the application fee 750 CZK.
Detail information see at: https://www.fi.muni.cz/admission/international/guide.html
Studium
- Cíle
Studijní program Umělá inteligence a zpracování dat připravuje studenty na práci v oblasti návrhu a vývoje inteligentních systémů a analytiky rozsáhlých dat. Jde o oblasti informatiky, které se dnes velmi rychle vyvíjejí a nabývají stále větší důležitosti. Program studenty vede k důkladnému pochopení základních teoretických pojmů a metod. Již v průběhu studia studenti řeší konkrétní případové studie, při kterých se seznámí s aktuálně používanými nástroji a technologiemi. Studenti tak získají zkušenosti, které jim umožní bezprostředně využít aktuální stav poznání v praxi, i pevné základy, díky kterým mohou nadále samostatně sledovat další vývoj v oblasti. Program se dělí do tří specializací, které prohlubují znalosti ve vybraném směru. Specializace sdílí společný základ studia, který představuje studentům nejdůležitější matematické, algoritmické i technologické aspekty práce oboru. Specializace Strojové učení a umělá inteligence vede absolventy k získání hlubších znalostí metod v oblasti technik strojového učení a umělé inteligence a zkušeností s jejich aplikací. Specializace Zpracování přirozeného jazyka připravuje absolventy na práci s přirozenými jazyky (např. čeština, angličtina) v psané i mluvené podobě z pohledu informatiky. Specializace Analýza a zpracování rozsáhlých dat se zaměřuje na datové vědy, které vytvářejí hodnotu z obrovských datových toků tím, že sbírají, prozkoumávají, interpretují a prezentují data z různých hledisek za účelem datové analytiky, tzv. business intelligence.
- Výstupy z učení
Absolvent je po úspěšném ukončení studia schopen:
- navrhovat systémy a technologie pro zpracování a analýzu dat, a to i rozsáhlých, vyžadujících distribuované architektury;
- navrhovat, implementovat a vyhodnocovat metody pro inteligentní chování počítačových systémů;
- identifikovat problémy řešitelné pomocí technik umělé inteligence a strojového učení, vhodným způsobem je formálně popsat a aplikovat adekvátní přístup k jejich řešení;
- provést praktickou analýzu rozsáhlých dat, výsledky vhodně vizualizovat, statisticky zpracovat a interpretovat;
- zohlednit společenský dopad a etické aspekty vývoje inteligentních systémů a analýzy (potenciálně citlivých) dat;
- nadále samostatně sledovat vývoj v oblasti a vzdělávat se.
- Uplatnění absolventa
Díky dynamickému vývoji oblasti, na kterou studenty program připravuje, mají absolventi širokou škálu uplatnění, přičemž konkrétní způsoby uplatnění kontinuálně vznikají a mnohé se teprve objeví v průběhu studia. Rámcové možnosti uplatnění představují: aplikovaný i základní výzkum, typicky zpracování rozsáhlých dat, často ve spolupráci s odborníky z jiných oborů jako je lingvistika nebo medicína; práce ve firmách, jejichž bezprostředním zájmem jsou umělá inteligence a zpracování dat (např. Seznam, Google), například na pozicích Data Scientist a Machine Learning Engineer; práce ve firmách, které mají k dispozici cenná a často rozsáhlá data (např. bankovnictví, telekomunikační operátoři), ale i firmách poskytující technologie pro datovou analytiku v cloudech, například na pozicích Business Intelligence Analyst a Data Analyst; založení vlastního start-upu specializujícího se na využití metod umělé inteligence v konkrétní oblasti.
- Pravidla a podmínky pro vytváření studijních plánůBakalářské a magisterské studium probíhá podle celouniverzitního kreditního systému, který je v souladu s pravidly European Credit Transfer System (ECTS). Povinně volitelné předměty jsou ve studijním plánu organizovány do jedné čí více skupin; student volí povinně volitelné předměty na základě stanoveného minimálního počtu kreditů v každé skupině. Celouniverzitní pravidla pro tvorbu studijních programů, která zpřesňují pravidla vymezená v metodice Národního akreditačního úřadu Doporučené postupy pro přípravu studijních programů, upravuje směrnice Masarykovy univeritzy č. 1/2024 Pravidla pro tvorbu studijních programů a programů celoživotního vzdělávání. Směrnice vymezuje šest typů studijních plánů a jejich použití a kombinace v jednotlivých typech studijních programů. Jedná se o
- jednooborový studijní plán,
- studijní plán se specializací,
- hlavní studijní plán (maior),
- vedlejší studijní plán (minor),
- studijní plán ve spolupráci s jinou vysokou školou či jinou právnickou osobou,
- studijní plán na dostudování (určen pouze pro dostudování ve studijním oboru, studijním programu nebo studijním plánu, který zanikne).
- Praxe
Praxe není povinnou součástí studijního programu.
- Cíle kvalifikačních prací
U diplomové práce se očekává, že student především prokáže schopnost zpracovat větší projekt (například vytvořit užitečný program, formulovat a dokázat netriviální tvrzení) a že dokáže své dílo zasadit do relevatního kontextu aktuálního poznání a prezentovat je formou odborného textu. Práce musí být v anglickém jazyce. Předepsaná struktura práce zahrnuje sekce
Kopie prohlášení autora školního díla, Prohlášení o autorství, Obsah,
Vlastní text práce, a referencovanou Literaturu. Očekávaný rozsah práce je 40 normostran, vlastního textu (včetně ilustrací).
- Návaznost na další studijní programy
Absolvent studijního programu může (po splnění podmínek přijetí) pokračovat v doktorském studiu na dané fakultě.