Studia AI · Politechnika Lubelska

Sztuczna inteligencja w biznesie

Studia dla kogoś, kto chce rozumieć i AI, i firmę, w której ta AI ma zarabiać.

Czy sztuczna inteligencja nas zastąpi?

Nie!Ale pracownik wykorzystujący sztuczną inteligencję już Tak!

Czego się nauczysz: przedmioty po semestrach

  1. Semestr 1: Firma, matematyka i wielkie pytania (27 ECTS): Ochrona własności intelektualnej, Podstawy zarządzania, Socjologia i psychologia organizacji, Podstawy ekonomii, Podstawy marketingu, Epistemologia i filozofia wiedzy, Matematyka I, Perspektywy i filozofia sztucznej inteligencji, Inżynieria systemów komputerowych
  2. Semestr 2: Dużo matematyki i pierwszy kod (27 ECTS): Język obcy, Podstawy finansów i rachunkowości, Organizacja oraz zarządzanie produkcją, Matematyka II, Rachunek prawdopodobieństwa, Statystyka matematyczna, Teoria grafów, Podstawy algorytmiki i programowania
  3. Semestr 3: Python, R i pierwsze roboty programowe (29 ECTS): Język obcy, Procesy informacyjno-decyzyjne w zarządzaniu, Organizacja zespołów i pracy grupowej, Sprawozdawczość i analiza finansowa, Statystyka w naukach społecznych, Automatyzacja procesów biznesowych, Systemy informatyczne wspomagające uczenie maszynowe, Programowanie w języku R, Programowanie w języku Python; do wyboru: Programowanie obiektowe (Programowanie obiektowe w języku JavaScript, Programowanie obiektowe w języku C#)
  4. Semestr 4: Zaczyna się uczenie maszynowe (29 ECTS): Język obcy, Diagnoza otoczenia organizacji, Logistyka i jej podsystemy, Metodologia badań społecznych, Metody i techniki sztucznej inteligencji, Zaawansowane programowanie w języku Python, Bazy danych; do wyboru: Wybrane aspekty informatyki (Technologie Internetu rzeczy w biznesie, Technologie internetowe i sieci komputerowe, Modelowanie 3D i Rzeczywistość Wirtualna)
  5. Semestr 5: Sieci neuronowe i najwięcej laboratoriów (30 ECTS): Język obcy, Procesy organizacyjnego uczenia się, Projektowanie i optymalizacja procesów w przedsiębiorstwie, Projektowanie badań społecznych, Metrologia, Prezentacja i wizualizacja danych, Zaawansowane metody i techniki sztucznej inteligencji, Hurtownie danych; do wyboru: Metody uczenia maszynowego i AI (Uczenie głębokie do rozpoznawania obiektów, Uczenie głębokie w systemach rozpoznawania i przetwarzania mowy, Metody dekompozycji i ekstrakcji cech w obrazach, Systemy wyszukiwania i klasyfikowania danych oparte na AI, Systemy chatbot oparte na AI)
  6. Semestr 6: AI w firmie, fabryce i finansach (30 ECTS): Zarządzanie projektami, Podstawy przedsiębiorczości, Przemysł 4.0 i przemysłowa sztuczna inteligencja, Seminarium dyplomowe; do wyboru: AI w zastosowaniach biznesowych (Uczenie maszynowe w logistyce, Metody wspomagania podejmowania decyzji, Analityka i prognozowanie finansowe, Analizy konsumenckie, Zastosowanie sieci neuronowych w diagnostyce przemysłowej, Ekonometria i prognozowanie ekonometryczne); do wyboru: Wybrane aspekty biznesu (Zarządzanie przedsiębiorcze, Zarządzanie zmianą, Monitoring i analiza mediów, Jakość produktów i usług, Zintegrowana komunikacja marketingowa, Zarządzanie innowacjami, e-Marketing)
  7. Semestr 7: Praca inżynierska i ostatnie przedmioty (38 ECTS): CRM 2.0, Prawo i etyka procesów badawczych, Metodologie prowadzenia projektów eksploracji danych, Metody optymalizacji w biznesie, Przygotowanie pracy inżynierskiej; do wyboru: Cyfrowe przetwarzanie danych (Przetwarzanie danych z urządzeń pomiarowych, Cyfrowe przetwarzanie sygnałów); do wyboru: Komunikacja z otoczeniem (Reklama cyfrowa, e-PR, Komunikacja w cyberprzestrzeni); do wyboru: Człowiek w organizacji (Kariera zawodowa, Stres cyfrowy w pracy)

Kim możesz zostać

Zanim się zdecydujesz

Nieoficjalne opracowanie Grzegorza Wysockiego na podstawie dokumentów uczelni, stan na 2026-11-03. Porównanie wszystkich kierunków: Analiza kierunków z AI.