Studia AI · Politechnika Wrocławska

Zaufane systemy sztucznej inteligencji

Magisterskie studia o AI w bezpiecznych systemach IT: sieci, dane masowe i uczenie głębokie.

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

Jak mocno AI jest tu połączone z cyberbezpieczeństwem?

Od pierwszego semestruMasz projektowanie bezpiecznej architektury ICT, etykę i prawo AI, a w 2. semestrze infrastrukturę krytyczną za 5 ECTS.

Czego się nauczysz: przedmioty po semestrach

Semestr 1: Sieci, uczenie maszynowe i etyka AI (29 ECTS): Projekt naukowo-wdrożeniowy I, Projektowanie bezpiecznej architektury ICT, Nowoczesne architektury sieci teleinformatycznych, Uczenie maszynowe, Zaawansowane techniki optymalizacji, Kierunki rozwoju sztucznej inteligencji, Statystyczna analiza danych, Etyczne, prawne i socjalne aspekty w AI i cyberbezpieczeństwie, Język obcy 2.1
Semestr 2: Infrastruktura krytyczna, sieci neuronowe i bloki do wyboru (31 ECTS): Projekt naukowo-wdrożeniowy II, Infrastruktura krytyczna, Analiza danych eksperymentalnych, Sieci neuronowe, Kognitywistyka, Język obcy 2.2; do wyboru: Blok A: bezpieczeństwo systemów (Zaawansowane metody analizy i zabezpieczania dowodów informatycznych, Audytowanie systemów informatycznych: zaawansowana analiza danych); do wyboru: Blok B: uczenie głębokie i obliczenia (Uczenie głębokie, Systemy obliczeniowe AI); do wyboru: Blok C: obraz i sygnał (Systemy inspekcji wizualnej, Analiza sygnałów wielowymiarowych)
Semestr 3: Praca dyplomowa i bloki do wyboru (30 ECTS): Projekt naukowo-wdrożeniowy III, Fizyka i algorytmika kwantowa, Praca dyplomowa, Seminarium dyplomowe; do wyboru: Blok D: grafika i gry (Uczenie maszynowe w animacjach, Sztuczna inteligencja w grach komputerowych); do wyboru: Blok E: język i wyszukiwanie (Przetwarzanie języka naturalnego, Systemy wyszukiwania); do wyboru: Blok G: ruch w sieciach (Modelowanie ruchu w sieciach teleinformatycznych, Detekcja anomalii w systemach ICT); do wyboru: Blok F: dane sieciowe (Analiza danych sieciowych, Przetwarzanie danych w sieciach IoT)

Zanim się zdecydujesz

Matematyki jest mało: Tylko 4 punkty ECTS z nauk podstawowych, ale statystyka i optymalizacja mają razem 7.
AI od razu: Uczenie maszynowe masz w 1. semestrze, sieci neuronowe w 2., a uczenie głębokie w bloku B.
Cztery egzaminy: Dwa w 1. semestrze i dwa w 2., reszta to zaliczenia na ocenę.
Brak praktyk: Program podaje: praktyki nie dotyczą tego kierunku.
Dyplom to 16 z 30 punktów: W 3. semestrze samą pracę dyplomową masz za 16 ECTS.

Dokumenty kierunku

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