Studia AI · Politechnika Wrocławska

Sztuczna Inteligencja

Magisterskie studia o uczeniu maszynowym i głębokim, z projektem przez trzy semestry.

• Uczelnia: Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Telekomunikacji
• Poziom: studia II stopnia
• Liczba semestrów: 3
• Punkty ECTS: 90

Ile będzie projektów?

3 semestryProjekt naukowo-wdrożeniowy ma razem 120 godzin i 8 punktów ECTS.

Czego się nauczysz: przedmioty po semestrach

1. Semestr 1: Uczenie maszynowe, sieci głębokie i modele grafowe (31 ECTS): Metodyka prowadzenia projektów naukowo-wdrożeniowych, Podstawy optymalizacji, Sieci złożone, Probabilistyczne modele grafowe, Głębokie sieci neuronowe, Uczenie maszynowe, Uczenie reprezentacji, Przetwarzanie danych i odkrywanie wiedzy, Projekt naukowo-wdrożeniowy 1
2. Semestr 2: Język naturalny i trzy przedmioty z bloku 2 (30 ECTS): Przetwarzanie języka naturalnego, Projekt naukowo-wdrożeniowy 2, Język obcy 2.1, Praca dyplomowa 1; do wyboru: Blok 1: przedmiot kierunkowy (Systemy rekomendacyjne i personalizacja, Informatyka afektywna, Przetwarzanie danych przestrzennych, Analiza mediów cyfrowych, Zastosowania technik rozmytych, Eksploracja danych językowych); do wyboru: Blok 2: przedmioty kierunkowe z egzaminem (Metaheurystyki, Analiza i przetwarzanie dźwięku, Analiza i przetwarzanie obrazu i wideo, Przetwarzanie danych masowych, Przetwarzanie danych złożonych, Zaawansowane modele głębokich sieci neuronowych, Techniki ochrony prywatności w przetwarzaniu danych, Biometria); do wyboru: Blok 3: przedmiot kierunkowy (Innowacje i przedsiębiorczość w sztucznej inteligencji, Biznes i technologia w przedsiębiorstwach sztucznej inteligencji, Aspekty prawne, społeczne i etyczne w sztucznej inteligencji, Wizualizacja danych i komunikowanie, Błąd 404: Nie znaleziono rozporządzenia)
3. Semestr 3: Praca dyplomowa i projekt (29 ECTS): Projekt naukowo-wdrożeniowy 3, Język obcy 2.2, Seminarium dyplomowe, Praca dyplomowa 2; do wyboru: Blok 1: przedmioty kierunkowe (Systemy rekomendacyjne i personalizacja, Informatyka afektywna, Przetwarzanie danych przestrzennych, Analiza mediów cyfrowych, Zastosowania technik rozmytych, Eksploracja danych językowych); do wyboru: Blok 3: przedmiot kierunkowy (Innowacje i przedsiębiorczość w sztucznej inteligencji, Biznes i technologia w przedsiębiorstwach sztucznej inteligencji, Aspekty prawne, społeczne i etyczne w sztucznej inteligencji, Wizualizacja danych i komunikowanie, Błąd 404: Nie znaleziono rozporządzenia)

Kim możesz zostać

• Własny startup: Technologię dla firmy budujesz już w projekcie naukowo-wdrożeniowym
• Doktorat: Badania w Katedrze Sztucznej Inteligencji i dalej w Szkole Doktorskiej
• Dział badań i rozwoju: Firmy rozwijające produkty i usługi oparte na AI
• Banki i firmy finansowe: Uczelnia wymienia je wśród pracodawców
• Farmacja i biotechnologia: Uczelnia wymienia je wśród pracodawców

Zanim się zdecydujesz

• Matematyki jest mało: Jeden przedmiot, Podstawy optymalizacji, za 2 punkty ECTS. To studia po licencjacie, ale wejście w uczenie maszynowe jest od razu.
• AI od pierwszego dnia: W 1. semestrze 21 z 31 punktów to uczenie maszynowe, głębokie sieci, modele grafowe i reprezentacje.
• Egzaminy: 4 w przedmiotach obowiązkowych, a trzy przedmioty z bloku 2 też kończą się egzaminem.
• Bez praktyk: Program podaje praktyki jako „nie dotyczy”. Doświadczenie dają projekty i praca dyplomowa.
• Dyplom to 20 punktów: W 3. semestrze samo seminarium i praca dyplomowa 2 to 17 z 29 punktów.

Dokumenty kierunku

• Program studiów: Jest
• Plan na semestry: Jest
• Sylabusy: Jest

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