Kierunki studiów związane z tą dyscypliną są zaprojektowane tak, aby łączyć teorię z praktyką. Program obejmuje zajęcia z zakresu technologii, analizy danych, programowania oraz zarządzania. Struktura studiów pozwala zdobyć zarówno wiedzę techniczną, jak i umiejętności biznesowe potrzebne do wdrażania innowacyjnych rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji.
Pierwszy rok koncentruje się na wprowadzeniu do podstawowych zagadnień związanych ze sztuczną inteligencją oraz biznesem. Studenci uczą się języków programowania, które są najczęściej stosowane w analizie danych i SI. W programie uwzględniono też kursy z zakresu algebry liniowej, rachunku prawdopodobieństwa i statystyki, które są podstawą algorytmów SI.
W kolejnych latach studenci poznają zaawansowane techniki sztucznej inteligencji oraz uczą się, jak wdrażać je w biznesie. Poznają sieci neuronowe, algorytmy nadzorowane i nienadzorowane. Uczą się również zarządzania dużymi zbiorami danych, ich analizowania i wizualizowania.
1. Typ i tryb studiów:
Studia na kierunku sztuczna inteligencja w biznesie możemy podzielić na:
1. Typ:
2. Tryb:
2. Zdobywana wiedza i umiejętności
Absolwenci biegle znają języki programowania wykorzystywane w SI, takie jak Python, R czy SQL. Projektują i wdrażają modele nadzorowane oraz nienadzorowane. Analizują też duże zbiory danych z wykorzystaniem narzędzi, takich jak Hadoop, Spark czy systemy bazodanowe NoSQL.
Tworzą chatboty, systemy analizy tekstu i rozpoznawania mowy. Wykorzystują modele SI do przewidywania trendów, zachowań konsumenckich czy wyników biznesowych. Zbierają też, przetwarzają i wizualizują dane z wykorzystaniem Tableau, Power BI.
Analizują również problemy organizacyjne i projektują rozwiązania oparte na SI. Poza tym automatyzują powtarzalne zadania biznesowe za pomocą robotyzacji procesów. Opracowują również strategie transformacji cyfrowej firm z zastosowaniem SI.