Аналитика данных в бизнесе в Опольской политехнике

Факультет : Информатики

Страна/город: : Польша / Ополе

Начало обучения: 01.10.2026

Длительность обучения: 7 Семестров

Языки обучения:: Польский

Специализации:

Искусственный интеллект

Вступительные требования

Описание специальности

Программа обучения

Трудоустройство

Оплата за обучение:

4600 PLN (приблезительно 1100 EUR) в год.
Единовременный регистрационный сбор: 85 PLN, приблизительно 20 EUR.

Поступление в Опольскую Политехнику — с профессиональным сопровождением от первой заявки до начала обучения. Регистрация, подготовка к поступлению, поддержка и адаптация — всё в одном месте.

Telegram, Viber, WhatsApp: +380 73 073 65 43

ВСТУПИТЕЛЬНЫЕ ТРЕБОВАНИЯ ДЛЯ ИНОСТРАННЫХ КАНДИДАТОВ:

Как формируется рейтинг?

1️⃣ Для абитуриентов с документами об образовании (свидетельство/аттестат) в Украине, странах ЕС, ОЭСР и ЕАСТ рейтинг при поступлении рассчитывается на основе баллов по следующим предметам (НМТ/ЗНО):

Предмет №1: математика
Предмет №2: физика или информатика
Предмет №3: иностранный язык — коэффициент 0,5

2️⃣ Кандидаты с документами об образовании из других стран (кроме Украины, ЕС, ОЭСР и ЕАСТ) обязаны сдать дополнительный вступительный экзамен, который проверяет знания или особые способности, необходимые для поступления на обучение по определённой специальности.

Требования к знанию польского языка:

Кандидаты должны обязательно владеть официальным документом, подтверждающим знание языка на уровне B2:

Сертификат владения польским языком на уровне не ниже B2, выданный Państwowa Komisja do Spraw Poświadczania Znajomości Języka Polskiego
Сертификат, подтверждающий знание польского языка, выданный учреждением: European Consortium for the Certificate of Attainment in Modern Languages (ECL)
Сертификат, подтверждающий знание польского языка: telc GmbH, WBT Weiterbildungs-Testsysteme GmbH (TELC);
Свидетельство об окончании подготовительного курса для поступления на обучение, о котором говорится в ст. 60 абз. 4 закона от 12 декабря 2013 г. об иностранцах (Законодательный вестник от 2024 г. поз. 769, 1222 и 1688, а также от 2025 г. поз. 619, 621 и 622), продолжительностью не менее 9 месяцев.

❌ Сертификат или официальный документ, подтверждающий знание языка на уровне B2, необходимо загрузить до последнего дня регистрации на обучение. Абитуриенты, которые не предоставят соответствующий документ, не будут допущены к дальнейшим этапам вступительного процесса.

Важно для кандидатов:

Наличие результатов НМТ или ЗНО для кандидатов из Украины является обязательным.

Кандидаты с документами об образовании из других стран (кроме Украины, ЕС, ОЭСР и ЕАСТ) обязаны получить и загрузить в систему регистрации решение о признании аттестата/свидетельства (нострификацию) или письменную справку от директора NAWA.
Дата и очередность регистрации не влияют на зачисление — решающим является только результат конкурсной оценки кандидатов.
Внимание! Заявки кандидатов без оплаты регистрационного сбора не будут рассматриваться приёмной комиссией.

Дополнительная информация:

Информацию о доступных стипендиях и скидках, а также подробные сведения о вступительных требованиях и порядке расчёта вступительных баллов вы можете найти на странице: Опольская политехника

Получите консультацию и помощь со вступительным процессом

► Telegram, Viber, WhatsApp: +380730736543

Искусственный интеллект (Sztuczna inteligencja) в Опольской политехнике — это инженерская программа I ступени на польском языке, которая готовит студентов к созданию алгоритмов AI, анализу данных, построению прогнозных моделей, проектированию интеллектуальных систем и внедрению решений искусственного интеллекта в реальных сферах бизнеса, промышленности, медицины, финансов и новых технологий.

Специальность подойдет абитуриентам, которые интересуются программированием, математикой, логическим мышлением, машинным обучением, анализом данных, большими языковыми моделями, компьютерным зрением, обработкой естественного языка и современными технологиями. Это хороший выбор для тех, кто хочет не только пользоваться инструментами AI, но и самостоятельно создавать, обучать, тестировать и внедрять интеллектуальные системы.

Преимущества обучения на специальности

О специальности

Искусственный интеллект — это инженерная специальность, которая обучает создавать технологии, способные анализировать данные, обучаться на примерах, распознавать изображения, обрабатывать язык, прогнозировать события, поддерживать решения и автоматизировать сложные процессы. Студент изучает программирование, базы данных, компьютерные системы, математический анализ, линейную алгебру, статистику, алгоритмы, структуры данных, агентные системы, операционные системы, кибербезопасность и различные методы машинного обучения.

Программа сосредоточена на полном цикле работы с AI-решением: от первой строки кода и подготовки данных до обучения модели, оценки ее качества, интеграции с программными системами и внедрения в практическую среду. Студенты осваивают машинное обучение, глубокие нейронные сети, генеративные модели, большие языковые модели, обработку естественного языка, компьютерное зрение, анализ сигналов, системы AI в облаке и интеллектуальные алгоритмы в технических системах.

После первого года студент умеет программировать, понимает основы информационных систем, изучает математическую базу AI, анализирует данные и решает первые вычислительные задачи. После второго года студент создает модели машинного обучения и глубокого обучения, работает с текстом, изображениями и сигналами, использует методы обработки естественного языка и компьютерного зрения, оценивает модели и оптимизирует работу алгоритмов.

После третьего года студент может проектировать AI-системы от идеи до внедрения, интегрировать модели с программными системами, анализировать эффективность и влияние моделей, работать с проектами, выполнять инженерную дипломную работу и формировать портфолио практических решений.

Актуальность специальности связана с тем, что искусственный интеллект активно используется в бизнесе, медицине, финансах, промышленности, электронной коммерции, мобильных приложениях, робототехнике, автоматизации и государственном секторе. Рынок нуждается в специалистах, которые могут не только применять готовые инструменты, но и понимать, как работают алгоритмы, как обучать модели, как оценивать их качество и как ответственно внедрять AI-решения.

Уважаемые абитуриенты — на этой странице представлена общая информация о программе обучения. Обратите внимание, что университет может вносить изменения в учебный план. Если вы хотите получить полную программу с количеством часов, кредитами ECTS, распределением на лекции, практические и лабораторные занятия с подробным пояснением, а также помощь с поступлением — обращайтесь к нам:

► Telegram, Viber, WhatsApp: +380 73 073 65 43

Семестр 1

Гуманитарно-социальный предмет 1 (Przedmiot humanistyczno-społeczny 1) — 2 ECTS
Программирование 1 (Programowanie 1) — 6 ECTS
Базы данных 1 (Bazy danych 1) — 3 ECTS
Основы компьютерных систем (Podstawy systemów komputerowych) — 5 ECTS
Введение в машинное обучение (Wprowadzenie do uczenia maszynowego) — 2 ECTS
Безопасность труда и эргономика (Bezpieczeństwo pracy i ergonomia) — 1 ECTS
Математический анализ (Analiza matematyczna) — 6 ECTS
Линейная алгебра 1 (Algebra liniowa 1) — 5 ECTS

Семестр 2

Гуманитарно-социальный предмет 2 (Przedmiot humanistyczno-społeczny 2) — 3 ECTS
Программирование 2 (Programowanie 2) — 3 ECTS
Алгоритмы и структуры данных (Algorytmy i struktury danych) — 5 ECTS
Базы данных 2 (Bazy danych 2) — 4 ECTS
Машинное обучение (Uczenie maszynowe) — 5 ECTS
Математические основы искусственного интеллекта (Matematyczne podstawy sztucznej inteligencji) — 5 ECTS
Линейная алгебра 2 (Algebra liniowa 2) — 3 ECTS
Введение в статистику (Wprowadzenie do statystyki) — 2 ECTS

Семестр 3

Обязательные предметы

Кибербезопасность (Cyberbezpieczeństwo) — 3 ECTS
Агентные системы (Systemy agentowe) — 6 ECTS
Глубокое обучение (Uczenie głębokie) — 6 ECTS
Операционные системы (Systemy operacyjne) — 5 ECTS
Статистика (Statystyka) — 4 ECTS
Дискретная математика (Matematyka dyskretna) — 4 ECTS

Предметы по выбору

Иностранный язык (Język obcy) — 2 ECTS, предмет по выбору
Физическое воспитание (Wychowanie fizyczne) — 0 ECTS, предмет по выбору

Семестр 4

Обязательные предметы

Численные методы в машинном обучении (Metody numeryczne w uczeniu maszynowym) — 3 ECTS
Параллельное и распределенное программирование 1 (Programowanie współbieżne i rozproszone 1) — 5 ECTS
Инженерия программного обеспечения (Inżynieria oprogramowania) — 2 ECTS
Неконтролируемое и слабоконтролируемое обучение (Uczenie nienadzorowane i słabonadzorowane) — 6 ECTS
Обработка изображений и компьютерное зрение (Przetwarzanie obrazu i widzenie komputerowe) — 6 ECTS
Обработка естественного языка (Przetwarzanie języka naturalnego) — 6 ECTS

Предметы по выбору

Иностранный язык (Język obcy) — 2 ECTS, предмет по выбору
Физическое воспитание (Wychowanie fizyczne) — 0 ECTS, предмет по выбору

Семестр 5

Обязательные предметы

Параллельное и распределенное программирование 2 (Programowanie współbieżne i rozproszone 2) — 5 ECTS
Интерпретируемые методы машинного обучения (Interpretowalne metody uczenia maszynowego) — 3 ECTS
Моделирование физических явлений (Modelowanie zjawisk fizycznych) — 3 ECTS

Предметы по выбору

Иностранный язык (Język obcy) — 2 ECTS, предмет по выбору

Профильные предметы по выбору

Студент выбирает один предмет из первой группы.

Обработка сигналов (Przedmiot wybieralny 1 - Przetwarzanie sygnałów) — 6 ECTS, предмет по выбору
Обработка временных рядов (Przedmiot wybieralny 1 - Przetwarzanie szeregów czasowych) — 6 ECTS, предмет по выбору

Студент выбирает один предмет из второй группы.

Методы настройки гиперпараметров моделей (Przedmiot wybieralny 2 - Metody strojenia hiperparametrów modeli) — 5 ECTS, предмет по выбору
Оптимизация и эвристическое моделирование (Przedmiot wybieralny 2 - Optymalizacja i modelowanie heurystyczne) — 5 ECTS, предмет по выбору

Студент выбирает один предмет из третьей группы.

Автономные системы (Przedmiot wybieralny 3 - Systemy autonomiczne) — 6 ECTS, предмет по выбору
Обучение с подкреплением (Przedmiot wybieralny 3 - Uczenie ze wzmacnianiem) — 6 ECTS, предмет по выбору

Семестр 6

Обязательные предметы

Обработка и распознавание звука (Przetwarzanie i rozpoznawnie dźwięku) — 3 ECTS
Машинное обучение в облачных системах (Uczenie maszynowe w systemach chmurowych) — 5 ECTS

Предметы по выбору

Иностранный язык (Język obcy) — 2 ECTS, предмет по выбору

Профильный проектный блок

Переходная работа (Praca przejściowa) — 3 ECTS

Профильные предметы по выбору

Студент выбирает один предмет из четвертой группы.

Генеративное машинное обучение (Przedmiot wybieralny 4 - Generatywne uczenie maszynowe) — 4 ECTS, предмет по выбору
Инструменты искусственного интеллекта в приложениях (Przedmiot wybieralny 4 - Narzędzia sztucznej inteligencji w zastosowaniach) — 4 ECTS, предмет по выбору

Студент выбирает один предмет из пятой группы.

Автоматическое машинное обучение и системы правил (Przedmiot wybieralny 5 - Automatyczne uczenie maszynowe i systemy regułowe) — 5 ECTS, предмет по выбору
Нейросимволические системы (Przedmiot wybieralny 5 - Systemy neurosymboliczne) — 5 ECTS, предмет по выбору

Студент выбирает один предмет из шестой группы.

Интеллектуальные алгоритмы в технических системах (Przedmiot wybieralny 6 - Algorytmy inteligentne w systemach technicznych) — 5 ECTS, предмет по выбору
Искусственный интеллект в интернете вещей (Przedmiot wybieralny 6 - Sztuczna inteligencja w Internecie rzeczy) — 5 ECTS, предмет по выбору

Студент выбирает один предмет из седьмой группы.

Исследовательский проект в искусственном интеллекте 1 (Przedmiot wybieralny 7 - Projekt badawczy w sztucznej inteligencji 1) — 3 ECTS, предмет по выбору
Командный проект систем искусственного интеллекта 1 (Przedmiot wybieralny 7 - Zespołowy projekt systemów sztucznej inteligencji 1) — 3 ECTS, предмет по выбору

Семестр 7

Обязательные предметы

Этика искусственного интеллекта (Etyka sztucznej inteligencji) — 1 ECTS
Право интеллектуальной собственности (Prawo własności intelektualnej) — 1 ECTS

Дипломный блок

Дипломный семинар (Seminarium dyplomowe) — 2 ECTS
Инженерная дипломная работа (Praca dyplomowa inżynierska) — 15 ECTS

Профильные предметы по выбору

Студент выбирает один предмет из восьмой группы.

Анализ пространственных данных (Przedmiot wybieralny 8 - Analiza danych przestrzennych) — 2 ECTS, предмет по выбору
Обработка больших наборов и исследование данных (Przedmiot wybieralny 8 - Przetwarzanie dużych zbiorów i eksploracja danych) — 2 ECTS, предмет по выбору

Студент выбирает один предмет из девятой группы.

Детекция аномалий (Przedmiot wybieralny 9 - Detekcja anomalii) — 1 ECTS, предмет по выбору
Искусственный интеллект в биоинформатике (Przedmiot wybieralny 9 - Sztuczna inteligencja w bioinformatyce) — 1 ECTS, предмет по выбору

Студент выбирает один предмет из десятой группы.

Исследовательский проект в искусственном интеллекте 2 (Przedmiot wybieralny 10 - Projekt badawczy w sztucznej inteligencji 2) — 2 ECTS, предмет по выбору
Командный проект систем искусственного интеллекта 2 (Przedmiot wybieralny 10 - Zespołowy projekt systemów sztucznej inteligencji 2) — 2 ECTS, предмет по выбору

Практика

Профессиональная практика (Praktyka zawodowa) — 6 ECTS, практика

После завершения обучения выпускник может работать как:

инженер искусственного интеллекта;
инженер машинного обучения;
специалист по глубокому обучению;
аналитик данных;
исследователь искусственного интеллекта;
инженер MLOps;
специалист по обработке естественного языка;
специалист по компьютерному зрению;
инженер программного обеспечения с элементами AI;
разработчик систем искусственного интеллекта;
специалист по большим языковым моделям;
специалист по генеративному AI;
инженер облачных систем машинного обучения;
специалист по анализу и обработке данных;
специалист по автоматизации на основе AI;
инженер интеллектуальных систем;
специалист по AI-решениям для бизнеса;
специалист по тестированию и мониторингу AI-моделей;
координатор AI-проектов;
основатель или сооснователь технологического AI-стартапа.

Выпускники могут работать:

в IT-компаниях;
в технологических компаниях;
в стартапах;
в центрах исследований и разработок;
в компаниях электронной коммерции;
в финансовом секторе и банковской сфере;
в медицинских и биотехнологических компаниях;
в промышленных компаниях;
в компаниях автоматизации и робототехники;
в автомобильной отрасли;
в компаниях, работающих с большими данными;
в командах, которые внедряют AI в бизнес-процессы;
в подразделениях цифровой трансформации;
в международных технологических командах, в том числе дистанционно;
в собственном технологическом бизнесе.

Работа для вас:

Искусственный интеллект (po-bs-pl-Sztuczna inteligencja)

Опольская Политехника (Опольский Политехнический Университет)

Как формируется рейтинг?

Требования к знанию польского языка:

Важно для кандидатов:

Дополнительная информация:

Преимущества обучения на специальности

О специальности

Семестр 1

Семестр 2

Семестр 3

Обязательные предметы

Предметы по выбору

Семестр 4

Обязательные предметы

Предметы по выбору

Семестр 5

Обязательные предметы

Предметы по выбору

Профильные предметы по выбору

Семестр 6

Обязательные предметы

Предметы по выбору

Профильный проектный блок

Профильные предметы по выбору

Семестр 7

Обязательные предметы

Дипломный блок

Профильные предметы по выбору

Практика

После завершения обучения выпускник может работать как:

Выпускники могут работать: