Master in Datenanalyse und Künstliche Intelligenz

Der Studiengang Datenanalyse und Künstliche Intelligenz ist ein interdisziplinärer Studiengang, der in ausgewogener Weise die Kenntnisse der Mathematik und Informatik kombiniert. Die Interdisziplinarität eröffnet den Absolventinnen und Absolventen größere Chancen bei der Wahl des Anschlussstudiums oder in der Praxis.

Warum bei uns studieren?

• Neuartige Studienprogramme. Wir bieten einen neuartigen Studiengang Datenanalyse und Künstliche Intelligenz an.
• Neue Labore. Nutzen Sie das Cyber Security Laboratory, das Labor für Computer Vision mit virtueller Realität, das Labor für das Internet der Dinge, das Labor für intelligente Datenanalyse und einige andere Labore in unserem Universitäts-Wissenschaftspark.
• Tradition. Das Institut für Informatik verfügt über eine mehr als dreißigjährige Tradition und langjährige Erfahrung in der Lehre der Informatik.
• Familiäre Atmosphäre. An unserer Hochschule ist jeder Studierende ein Individuum, auf das wir individuell eingehen und die möglichen Probleme individuell lösen können. Wir unterstützen mehrere Veranstaltungen, die sich ausschließlich an Studierende richten.
• Modernste Forschung spiegelt sich in den Studiengängen wider. Die Forschenden spezialisieren sich auf führende Forschungsbereiche und beziehen aktuelle Erkenntnisse in die Curricula ein. Programmierung, Datenanalyse, maschinelles Lernen, Software Engineering, Computersicherheit, neuronale Netze und viele andere Bereiche werden den Studierenden in Seminaren und Vorlesungen sofort vorgestellt.
• Zusammenarbeit mit der Praxis. Die Region Košice erlebt einen Boom in der Informationstechnologie und ist Sitz mehrerer führender Unternehmen. Die Zusammenarbeit mit ihnen findet auf mehreren Ebenen statt – entweder in Form von Themen, die von Unternehmen direkt realisiert werden, der Teilnahme am Košice IT Valley oder in verschiedenen Aktivitäten, die diese Unternehmen unterstützen.

Studienplan

1. Studienjahr

• Kombinatorische Algorithmen, Zufallsprozesse, multivariate statistische Methoden – die Welt muss modelliert und richtig verstanden werden
• Seminar zum Thema Datenmanagement – wir schauen uns in Kooperation mit Partnern reale Praxisprobleme an
• Rechenkomplexität, Organisation und Verarbeitung von Daten, parallele und verteilte Systeme – Auch die heutige Rechenkapazität reicht nicht für alle Arten von Problemen, und dann muss die „menschliche Vernunft kommen“
• Machine Learning – Autonome und Expertensysteme sind heute ohne Machine Learning nicht mehr wegzudenken

2. Studienjahr

• Neuronale Netze – Deep Neural Networks feiern einen Erfolg nach dem anderen und jeder Datenanalyst muss sie kontrollieren
• Klassische und Quantenrechnungen – Quantencomputer sind keine Utopie mehr und unsere Absolventen gehen mit der Zeit
• Approximation und probabilistische Algorithmen – Werkzeuge zur Lösung verschiedener Probleme sind nie genug
  Seminar zum Thema Datenmanagement – wir schauen uns in Kooperation mit Partnern reale Praxisprobleme an
• Und darüber hinaus haben wir ein Angebot an weiteren Fächern aus unterschiedlichen Wissenschaftsbereichen (nicht nur an unserer Fakultät), durch die sich der Studierende ein individuelles Profil erstellen kann.

Und wenn sie etwas anderes wissen oder anders machen, schaffen wir die Voraussetzungen dafür, dass die Studierenden einen Teil ihres Studiums außerhalb der Heimatfakultät absolvieren können.