Program je úzce navázán na spolupráci komerční sférou, především s partnery v regionu (BOSCH, BMW, Engel, a další), kde mají studenti možnost vykonat povinnou stáž. Studentům jsou také k dispozici špičkově vybavené AI laboratoře a to na obou stranách hranice.
Vyučovacím jazykem programu je angličtina. Studenti mají možnost nejen dále rozvíjet své komunikační dovednosti v tomto jazyce (díky specializovaným kurzům s rodilými mluvčími), ale současně absolvují také úvod do regionálních jazyků (němčiny nebo češtiny), které usnadní komunikaci v každodenním životě při studiu a zajistí lepší podmínky pro potenciální nástup do zaměstnání v regionu.
Directory:\Profil absolventa
Absolventi přeshraničního společného studijního programu MAID získají znalosti, dovednosti a kompetence ve specializované oblasti aplikované informatiky – umělé inteligenci (metody strojového učení, analýzy a predikce) a datových vědách (data miningu, datových analýzách či zpracování velkých objemů dat, tzv. big data).
Jejich profesní profil je předurčuje pro analytické myšlení a schopnost definovat požadavky v oblasti pokročilých neuronových sítí, metod strojového a hlubokého učení, analýzy velkých objemů dat včetně aspektů Industry 4.0 a v neposlední řadě oblasti Life Science. Absolventi získají tyto dovednosti díky robustní základně znalostí v klíčových oblastech matematiky nebo výpočetní inteligence. Získají také řadu dovedností v oblasti analýzy a vývoje nebo pokročilého zpracování dat, které následně budou využity během povinné praxe v předem pečlivě vybraných firmách, hrajících klíčovou roli na trhu práce v příhraničním regionu.
Directory:\Benefity studia
Magisterske studium umele inteligence a Data Science.
Directory:\Znalosti
Znalost aplikované informatiky, pokročilé znalosti zpracování dat, databázových technologií, analýzy, návrhu a metody vývoje softwaru a to včetně implementace paralelních algoritmů. Kromě toho získají nadstandardní znalosti teoretické informatiky včetně neuronových sítí, hlubokého (Deep) a strojového učení, samoorganizujících se systémů, analýzy a zpracování velkých objemů dat.
Directory:\Dovednosti
Aplikace nástrojů pro zpracování dat a jejich implementace, funkční modelování, vývoj aplikací a služeb. Pokročilé dovednosti a schopnosti analyzovat problém a navrhnout řešení založené na mimořádném porozumění distribuovaným algoritmům, modelování databází a softwarovému inženýrství včetně paralelního zpracování. Absolventi navíc budou disponovat praktickými dovednostmi, které zajistí excelentní porozumění frameworkům strojového učení (PyTorch, Keras, TensorFlow).
Directory:\Kompetence
Komplexní analýzy chování systémů, vynikající orientace v implementacích Industry 4.0 včetně návrhů optimalizace procesů. Kromě toho bude absolvent schopen navrhnout analytické modely a definovat případy užití autonomních systémů, působit jako pokročilý vývojář, analytik nebo systémový integrátor. Bude schopen analyzovat velké datové kolekce, vyvíjet datově řízené predikční modely nebo posoudit aplikovatelnost různých technik modelování a abstrakce.
Profil absolventa je dále rozvíjen ve speciálně navržené laboratoři na míru tomuto studijnímu programu, kde práci v ní je vyhrazena značná část, zejména v posledním semestru studia. Tato povinná laboratorní práce by měla být ideálně spojena s tématem diplomové práce studenta. Absolvent má analogicky mimořádné komunikační schopnosti v anglickém jazyce, včetně schopností psát odborné práce, což by mohlo být výhodou v případě rozhodnutí pokračovat v doktorskému studiu na univerzitách nejen v České republice, ale především v zahraničí.
Studenti se navíc díky absolvování studijního programu seznámí s kulturami sousedních zemí a regionů, což bude navíc podpořeno absolvováním povinných kurzů národních jazyků obou partnerských zemí.
