Sztuczna inteligencja w logistyce i transporcie

Dysponujemy nowoczesnymi laboratoriami i infrastrukturą, która umożliwia praktyczne zajęcia z wykorzystaniem najnowszych technologii z zakresu sztucznej inteligencji. Nasz zespół wykładowców to doświadczeni specjaliści w dziedzinie sztucznej inteligencji, którzy dzielą się swoją wiedzą i doświadczeniem z pasją i zaangażowaniem. Nasze zajęcia są oparte na praktyce, co pozwala studentom zdobyć nie tylko teoretyczną wiedzę, ale również umiejętności praktyczne w zakresie implementacji i stosowania sztucznej inteligencji w różnych systemach informatycznych.

Absolwenci pierwszego stopnia studiów na kierunku „Sztuczna inteligencja w logistyce i transporcie” posiadają zaawansowaną, praktyczną wiedzę z zakresu nowoczesnych metod inteligencji obliczeniowej, uczenia maszynowego, sieci neuronowych, analizy oraz przetwarzania dużych zbiorów danych, a także integracji rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji (SI) w złożonych systemach informatycznych. Profil praktyczny kształcenia przygotowuje ich do efektywnego wykorzystania algorytmów SI w projektowaniu, wdrażaniu i optymalizacji procesów biznesowych, w tym procesów logistycznych i transportowych oraz systemów autonomicznych.

Absolwenci tego kierunku uzyskują tytuł zawodowy Inżyniera. Dysponują interdyscyplinarnymi kompetencjami łączącymi informatykę techniczną, telekomunikację oraz wiedzę inżynieryjno-techniczną z dziedzin takich jak logistyka, transport czy automatyzacja procesów. Dzięki temu potrafią formułować i rozwiązywać złożone oraz nietypowe problemy praktyczne, wykorzystując metody sztucznej inteligencji do analiz predykcyjnych, optymalizacji zasobów, autonomizacji procesów oraz usprawniania systemów IT.

Do kompetencji absolwentów należą w szczególności:

• Analiza i przetwarzanie danych. Potrafią gromadzić, selekcjonować, przetwarzać i interpretować duże zbiory danych, w tym dane multimedialne i sensoryczne.
• Projektowanie systemów SI. Znają zasady budowy inteligentnych aplikacji opartych na uczeniu maszynowym, sieciach neuronowych oraz algorytmach genetycznych.
• Wdrażanie i testowanie inteligentnych systemów informatycznych. Potrafią tworzyć oprogramowanie umożliwiające automatyzację procesów, rozpoznawanie wzorców, analizę obrazów cyfrowych, optymalizację tras transportu oraz zarządzanie zapasami.
• Integracja rozwiązań SI. Umieją integrować rozproszoną infrastrukturę IT, łączyć systemy bazodanowe, sieciowe i sensoryczne z narzędziami SI, tworząc wydajne środowisko wspomagające podejmowanie decyzji.
• Bezpieczeństwo i niezawodność. Posiadają świadomość zagadnień bezpieczeństwa systemów informatycznych, w tym systemów autonomicznych, oraz potrafią wprowadzać zabezpieczenia chroniące dane i infrastrukturę przed zagrożeniami.
• Zarządzanie projektami i procesami. Znają metody planowania, organizacji oraz optymalizacji procesów logistycznych i transportowych, a także zasady zarządzania przedsięwzięciami inżynierskimi z wykorzystaniem narzędzi SI.

Absolwenci są gotowi do podjęcia pracy w różnorodnych sektorach gospodarki, w tym:

• Firmach informatycznych i high-tech. Projektowanie i rozwój rozwiązań SI, analiza danych z wykorzystaniem machine learning, implementacja algorytmów predykcyjnych.
• Działach R&D i centrach badawczych. Prace badawczo-rozwojowe nad nowymi metodami inteligencji obliczeniowej, systemami autonomicznymi i rozwiązaniami optymalizującymi procesy.
• Logistyce, transporcie, spedycji. Rozwój i wdrażanie systemów autonomicznych pojazdów, optymalizacja łańcucha dostaw, zarządzanie zapasami, usprawnianie procesów magazynowych i transportowych.
• Przemyśle motoryzacyjnym. Tworzenie oprogramowania dla pojazdów autonomicznych, integracja systemów wizyjnych i czujnikowych, diagnostyka i utrzymanie systemów SI.
• Firmach konsultingowych. Doradztwo w zakresie wdrażania algorytmów SI, optymalizacji procesów oraz transformacji cyfrowej organizacji.
• Samodzielna działalność gospodarcza. Prowadzenie własnej firmy projektującej innowacyjne rozwiązania oparte na AI.