Studia AI · Politechnika Wrocławska

Matematyka stosowana i sztuczna inteligencja

Inżynierskie studia, na których matematyka spotyka uczenie maszynowe i sieci głębokie.

Czy to bardziej matematyka, czy AI?

780 godzin matematykiUczenie maszynowe zaczyna się w 4. semestrze, sieci głębokie w 7.

Czego się nauczysz: przedmioty po semestrach

  1. Semestr 1: Algebra, analiza i pierwszy kod (30 ECTS): Algebra z geometrią 1, Wstęp do programowania, Analiza matematyczna 1, Elementy logiki i teorii mnogości, Filozofia matematyki
  2. Semestr 2: Więcej analizy i programowanie w Pythonie (30 ECTS): Algebra z geometrią 2, Matematyka dyskretna, Analiza matematyczna 2, Technologie informacyjne, Programowanie, Wychowanie fizyczne
  3. Semestr 3: Prawdopodobieństwo, fizyka i pierwszy wybór (30 ECTS): Fizyka układów prostych, Rachunek prawdopodobieństwa, Metody analizy rzeczywistej i zespolonej, Równania różniczkowe w technice, Język obcy 1; do wyboru: Przedmiot techniczny (Obliczenia naukowe, Bazy danych, Metrologia z akwizycją danych, Widzenie komputerowe, Analiza sygnałów, Algorytmy i struktury danych, Pakiety statystyczne)
  4. Semestr 4: Statystyka, procesy losowe i uczenie maszynowe (30 ECTS): Fizyka układów złożonych, Statystyka stosowana, Modelowanie stochastyczne, Wprowadzenie do uczenia maszynowego, Symulacje komputerowe, Język obcy 2; do wyboru: Blok humanistyczny i społeczny 1 (Filozofia społeczna, Zdrowie psychiczne człowieka)
  5. Semestr 5: Szeregi czasowe, finanse i metody numeryczne (30 ECTS): Procesy stochastyczne i ich zastosowanie, Komputerowa analiza szeregów czasowych, Metody numeryczne, Modelowanie rynków finansowych; do wyboru: Przedmiot nietechniczny (Analiza danych ankietowych, Elementy teorii gier, Badania operacyjne, Zastosowania równań różniczkowych cząstkowych, Analiza bifurkacji i zastosowania układów dynamicznych, Modele statystyczne niezawodności systemów, Sztuczna inteligencja, Zarządzanie ryzykiem w przemyśle); do wyboru: Blok humanistyczny i społeczny 2 (Przedsiębiorczość, Podstawy zarządzania, Ekonomiczne i prawne otoczenie przedsiębiorstwa, Podstawy ekonomii, Podstawy marketingu)
  6. Semestr 6: Praktyka i najwięcej wyborów (30 ECTS): Wychowanie fizyczne, Matematyka dla przemysłu, Praktyka zawodowa; do wyboru: Przedmioty techniczne (Obliczenia naukowe, Bazy danych, Metrologia z akwizycją danych, Widzenie komputerowe, Analiza sygnałów, Algorytmy i struktury danych, Pakiety statystyczne); do wyboru: Przedmioty nietechniczne (Analiza danych ankietowych, Elementy teorii gier, Badania operacyjne, Zastosowania równań różniczkowych cząstkowych, Analiza bifurkacji i zastosowania układów dynamicznych, Modele statystyczne niezawodności systemów, Sztuczna inteligencja, Zarządzanie ryzykiem w przemyśle)
  7. Semestr 7: Sieci głębokie i projekt inżynierski (30 ECTS): Matematyka ubezpieczeń życiowych, Przygotowanie do egzaminu dyplomowego, Sieci neuronowe i uczenie głębokie, Projekt inżynierski; do wyboru: Przedmiot techniczny (Obliczenia naukowe, Bazy danych, Metrologia z akwizycją danych, Widzenie komputerowe, Analiza sygnałów, Algorytmy i struktury danych, Pakiety statystyczne); do wyboru: Przedmiot nietechniczny (Analiza danych ankietowych, Elementy teorii gier, Badania operacyjne, Zastosowania równań różniczkowych cząstkowych, Analiza bifurkacji i zastosowania układów dynamicznych, Modele statystyczne niezawodności systemów, Sztuczna inteligencja, Zarządzanie ryzykiem w przemyśle)

Kim możesz zostać

Zanim się zdecydujesz

Dokumenty kierunku

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