Штучний інтелект в Опольській політехніці

Факультет: Інформатики

Країна/місто: Польща / Ополє

Початок навчання: 01.10.2026

Тривалість навчання: 7 Семестрів

Мови викладання: Польська

Спеціалізації :

Штучний інтелект

Вступні вимоги

Опис спеціальності

Програма навчання

Працевлаштування

Оплата за навчання :

4600 PLN (приблизно 1100 EUR) за рік;
Одноразовий реєстраційний збір: 85 PLN (приблизно 20 EUR).

Вступ до Опольської Політехніки — з професійним супроводом від першої заявки до початку навчання. Реєстрація, підготовка до вступу, підтримка та адаптація — все в одному місці.
Telegram, Viber, WhatsApp: +380 73 073 65 43

ВСТУПНІ ВИМОГИ ДЛЯ ІНОЗЕМНИХ КАНДИДАТІВ:

Як формується рейтинг?

1️⃣ Для абітурієнтів з документами про освіту (свідоцтво/атестат) в Україні, країн ЄС, ОЕСР та ЄАВТ рейтинг при вступі розраховується на основі балів з наступних предметів (НМТ/ЗНО):

Предмет №1: математика
Предмет №2: фізика або інформатика
Предмет №3: іноземна мова — коефіцієнт 0,5.

2️⃣ Кандидати з документами про освіту з інших країн (окрім України, ЄС, ОЕСР та ЄАВТ) зобов’язані скласти додатковий вступний іспит, що перевіряє знання або особливі здібності, необхідні для вступу на навчання за певною спеціальністю.

Вимоги до знання польської мови:

Кандидати повинні обов’язково володіти офіційним документом, що підтверджує знання мови на рівні B2:

Сертифікат володіння польської мовою на рівні не нижче В2 виданний Panstwowa komisja do spraw poswiadczania znajomosci jezyka polskiego
Сертифікат, що підтверджує знання польської мови, виданий установою: European Consortium for the Certificate of Attainment in Modern Languages (ECL)
Сертифікат, що підтверджує знання польської мови: telc GmbH, WBT Weiterbildungs-Testsysteme GmbH (TELC);
Засвідчення про закінчення підготовчого курсу для вступу на навчання, про який йдеться у ст. 60 абз. 4 закону від 12 грудня 2013 р. про іноземців (Законодавчий вісник від 2024 р. поз. 769, 1222 і 1688, а також від 2025 р. поз. 619, 621 і 622), тривалістю не менше ніж 9 місяців.

❌ Сертифікат або офіційний документ, що підтверджує знання мови на рівні B2, необхідно завантажити до останнього дня реєстрації на навчання. Абітурієнти, які не нададуть відповідного документа, не будуть допущені до подальших етапів вступного процесу.

Уваги для кандидатів:

Наявність результатів НМТ або ЗНО для кандидатів з України є обов'язковою.
Кандидати з документами про освіту з інших країн (окрім України, ЄС, ОЕСР та ЄАВТ) зобов’язані отримати та завантажити до системи реєстрації рішення про визнання атестата/свідоцтва (нострифікацію) або письмову довідку від директора NAWA.
Дата та черговість реєстрації не впливають на зарахування — вирішальним є лише рельтат конкурсного оцінювання кандидатів.
Увага! Заявки кандидатів без оплати реєстраційного збору не розглядатимуться приймальною комісією

Додаткова інформація:

Інформацію про доступні стипендії та знижки, а також детальні відомості про вступні вимоги та порядок розрахунку вступних балів ви можете знайти на сторінці: Опольська політехніка

Отримайте консультацію та допомогу зі вступним процесом ► telegram, viber, whatsapp: +380730736543

Штучний інтелект (Sztuczna inteligencja) в Опольській політехніці — це інженерська програма I ступеня польською мовою, яка готує студентів до створення алгоритмів AI, аналізу даних, побудови прогнозних моделей, проєктування інтелектуальних систем і впровадження рішень штучного інтелекту в реальних сферах бізнесу, промисловості, медицини, фінансів та нових технологій.

Спеціальність підійде абітурієнтам, які цікавляться програмуванням, математикою, логічним мисленням, машинним навчанням, аналізом даних, великими мовними моделями, комп’ютерним зором, обробкою природної мови та сучасними технологіями. Це добрий вибір для тих, хто хоче не лише користуватися інструментами AI, а самостійно створювати, навчати, тестувати й впроваджувати інтелектуальні системи.

Переваги навчання на спеціальності

Про спеціальність

Штучний інтелект — це інженерна спеціальність, яка навчає створювати технології, здатні аналізувати дані, навчатися на прикладах, розпізнавати зображення, обробляти мову, прогнозувати події, підтримувати рішення та автоматизувати складні процеси. Студент вивчає програмування, бази даних, комп’ютерні системи, математичний аналіз, лінійну алгебру, статистику, алгоритми, структури даних, системи агентів, операційні системи, кібербезпеку та різні методи машинного навчання.

Програма зосереджена на повному циклі роботи з AI-рішенням: від першого рядка коду і підготовки даних до навчання моделі, оцінювання її якості, інтеграції з програмними системами та впровадження у практичне середовище. Студенти опановують машинне навчання, глибокі нейронні мережі, генеративні моделі, великі мовні моделі, обробку природної мови, комп’ютерний зір, аналіз сигналів, системи AI у хмарі та інтелектуальні алгоритми в технічних системах.

Після першого року студент уміє програмувати, розуміє основи інформаційних систем, вивчає математичну базу AI, аналізує дані та розв’язує перші обчислювальні задачі. Після другого року студент створює моделі машинного навчання і глибокого навчання, працює з текстом, зображеннями та сигналами, використовує методи обробки природної мови і комп’ютерного зору, оцінює моделі й оптимізує роботу алгоритмів.

Після третього року студент може проєктувати AI-системи від ідеї до впровадження, інтегрувати моделі з програмними системами, аналізувати ефективність і вплив моделей, працювати з проєктами, виконувати інженерну дипломну роботу та формувати портфоліо практичних рішень.

Актуальність спеціальності пов’язана з тим, що штучний інтелект активно використовується в бізнесі, медицині, фінансах, промисловості, електронній комерції, мобільних застосунках, робототехніці, автоматизації та державному секторі. Ринок потребує фахівців, які можуть не лише застосовувати готові інструменти, а й розуміти, як працюють алгоритми, як навчати моделі, як оцінювати їхню якість і як відповідально впроваджувати AI-рішення.

Шановні абітурієнти – на цій сторінці представлена загальна інформація про програму навчання. Зверніть увагу, що університет може вносити зміни до навчального плану. Якщо ви хочете отримати повну програму з кількістю годин, кредитами ECTS, розподілом на лекції, практичні та лабораторні заняття з детальним поясненням — а також допомогу з вступом, звертайтесь до нас:

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

Семестр 1

Гуманітарно-соціальний предмет 1 (Przedmiot humanistyczno-społeczny 1) — 2 ECTS
Програмування 1 (Programowanie 1) — 6 ECTS
Бази даних 1 (Bazy danych 1) — 3 ECTS
Основи комп’ютерних систем (Podstawy systemów komputerowych) — 5 ECTS
Вступ до машинного навчання (Wprowadzenie do uczenia maszynowego) — 2 ECTS
Безпека праці та ергономіка (Bezpieczeństwo pracy i ergonomia) — 1 ECTS
Математичний аналіз (Analiza matematyczna) — 6 ECTS
Лінійна алгебра 1 (Algebra liniowa 1) — 5 ECTS

Семестр 2

Гуманітарно-соціальний предмет 2 (Przedmiot humanistyczno-społeczny 2) — 3 ECTS
Програмування 2 (Programowanie 2) — 3 ECTS
Алгоритми та структури даних (Algorytmy i struktury danych) — 5 ECTS
Бази даних 2 (Bazy danych 2) — 4 ECTS
Машинне навчання (Uczenie maszynowe) — 5 ECTS
Математичні основи штучного інтелекту (Matematyczne podstawy sztucznej inteligencji) — 5 ECTS
Лінійна алгебра 2 (Algebra liniowa 2) — 3 ECTS
Вступ до статистики (Wprowadzenie do statystyki) — 2 ECTS

Семестр 3

Обов’язкові предмети

Кібербезпека (Cyberbezpieczeństwo) — 3 ECTS
Системи агентів (Systemy agentowe) — 6 ECTS
Глибоке навчання (Uczenie głębokie) — 6 ECTS
Операційні системи (Systemy operacyjne) — 5 ECTS
Статистика (Statystyka) — 4 ECTS
Дискретна математика (Matematyka dyskretna) — 4 ECTS

Предмети до вибору

Іноземна мова (Język obcy) — 2 ECTS, предмет до вибору
Фізичне виховання (Wychowanie fizyczne) — 0 ECTS, предмет до вибору

Семестр 4

Обов’язкові предмети

Чисельні методи в машинному навчанні (Metody numeryczne w uczeniu maszynowym) — 3 ECTS
Паралельне та розподілене програмування 1 (Programowanie współbieżne i rozproszone 1) — 5 ECTS
Інженерія програмного забезпечення (Inżynieria oprogramowania) — 2 ECTS
Некероване та слабкокероване навчання (Uczenie nienadzorowane i słabonadzorowane) — 6 ECTS
Обробка зображень і комп’ютерний зір (Przetwarzanie obrazu i widzenie komputerowe) — 6 ECTS
Обробка природної мови (Przetwarzanie języka naturalnego) — 6 ECTS

Предмети до вибору

Іноземна мова (Język obcy) — 2 ECTS, предмет до вибору
Фізичне виховання (Wychowanie fizyczne) — 0 ECTS, предмет до вибору

Семестр 5

Обов’язкові предмети

Паралельне та розподілене програмування 2 (Programowanie współbieżne i rozproszone 2) — 5 ECTS
Інтерпретовані методи машинного навчання (Interpretowalne metody uczenia maszynowego) — 3 ECTS
Моделювання фізичних явищ (Modelowanie zjawisk fizycznych) — 3 ECTS

Предмети до вибору

Іноземна мова (Język obcy) — 2 ECTS, предмет до вибору

Напрямові предмети до вибору

Студент обирає один предмет із першої групи.

Обробка сигналів (Przedmiot wybieralny 1 - Przetwarzanie sygnałów) — 6 ECTS, предмет до вибору
Обробка часових рядів (Przedmiot wybieralny 1 - Przetwarzanie szeregów czasowych) — 6 ECTS, предмет до вибору

Студент обирає один предмет із другої групи.

Методи налаштування гіперпараметрів моделей (Przedmiot wybieralny 2 - Metody strojenia hiperparametrów modeli) — 5 ECTS, предмет до вибору
Оптимізація та евристичне моделювання (Przedmiot wybieralny 2 - Optymalizacja i modelowanie heurystyczne) — 5 ECTS, предмет до вибору

Студент обирає один предмет із третьої групи.

Автономні системи (Przedmiot wybieralny 3 - Systemy autonomiczne) — 6 ECTS, предмет до вибору
Навчання з підкріпленням (Przedmiot wybieralny 3 - Uczenie ze wzmacnianiem) — 6 ECTS, предмет до вибору

Семестр 6

Обов’язкові предмети

Обробка та розпізнавання звуку (Przetwarzanie i rozpoznawnie dźwięku) — 3 ECTS
Машинне навчання в хмарних системах (Uczenie maszynowe w systemach chmurowych) — 5 ECTS

Предмети до вибору

Іноземна мова (Język obcy) — 2 ECTS, предмет до вибору

Напрямовий проєктний блок

Перехідна робота (Praca przejściowa) — 3 ECTS

Напрямові предмети до вибору

Студент обирає один предмет із четвертої групи.

Генеративне машинне навчання (Przedmiot wybieralny 4 - Generatywne uczenie maszynowe) — 4 ECTS, предмет до вибору
Інструменти штучного інтелекту в застосуваннях (Przedmiot wybieralny 4 - Narzędzia sztucznej inteligencji w zastosowaniach) — 4 ECTS, предмет до вибору

Студент обирає один предмет із п’ятої групи.

Автоматичне машинне навчання та системи правил (Przedmiot wybieralny 5 - Automatyczne uczenie maszynowe i systemy regułowe) — 5 ECTS, предмет до вибору
Нейросимволічні системи (Przedmiot wybieralny 5 - Systemy neurosymboliczne) — 5 ECTS, предмет до вибору

Студент обирає один предмет із шостої групи.

Інтелектуальні алгоритми в технічних системах (Przedmiot wybieralny 6 - Algorytmy inteligentne w systemach technicznych) — 5 ECTS, предмет до вибору
Штучний інтелект в інтернеті речей (Przedmiot wybieralny 6 - Sztuczna inteligencja w Internecie rzeczy) — 5 ECTS, предмет до вибору

Студент обирає один предмет із сьомої групи.

Дослідницький проєкт у штучному інтелекті 1 (Przedmiot wybieralny 7 - Projekt badawczy w sztucznej inteligencji 1) — 3 ECTS, предмет до вибору
Командний проєкт систем штучного інтелекту 1 (Przedmiot wybieralny 7 - Zespołowy projekt systemów sztucznej inteligencji 1) — 3 ECTS, предмет до вибору

Семестр 7

Обов’язкові предмети

Етика штучного інтелекту (Etyka sztucznej inteligencji) — 1 ECTS
Право інтелектуальної власності (Prawo własności intelektualnej) — 1 ECTS

Дипломний блок

Дипломний семінар (Seminarium dyplomowe) — 2 ECTS
Інженерна дипломна робота (Praca dyplomowa inżynierska) — 15 ECTS

Напрямові предмети до вибору

Студент обирає один предмет із восьмої групи.

Аналіз просторових даних (Przedmiot wybieralny 8 - Analiza danych przestrzennych) — 2 ECTS, предмет до вибору
Обробка великих наборів і дослідження даних (Przedmiot wybieralny 8 - Przetwarzanie dużych zbiorów i eksploracja danych) — 2 ECTS, предмет до вибору

Студент обирає один предмет із дев’ятої групи.

Детекція аномалій (Przedmiot wybieralny 9 - Detekcja anomalii) — 1 ECTS, предмет до вибору
Штучний інтелект у біоінформатиці (Przedmiot wybieralny 9 - Sztuczna inteligencja w bioinformatyce) — 1 ECTS, предмет до вибору

Студент обирає один предмет із десятої групи.

Дослідницький проєкт у штучному інтелекті 2 (Przedmiot wybieralny 10 - Projekt badawczy w sztucznej inteligencji 2) — 2 ECTS, предмет до вибору
Командний проєкт систем штучного інтелекту 2 (Przedmiot wybieralny 10 - Zespołowy projekt systemów sztucznej inteligencji 2) — 2 ECTS, предмет до вибору

Практика

Професійна практика (Praktyka zawodowa) — 6 ECTS, практика

Можливості працевлаштування:

Після завершення навчання випускник може працювати як:

інженер штучного інтелекту;
інженер машинного навчання;
фахівець із глибокого навчання;
аналітик даних;
дослідник штучного інтелекту;
інженер MLOps;
фахівець з обробки природної мови;
фахівець із комп’ютерного зору;
інженер програмного забезпечення з елементами AI;
розробник систем штучного інтелекту;
фахівець із великих мовних моделей;
фахівець із генеративного AI;
інженер хмарних систем машинного навчання;
фахівець із аналізу та обробки даних;
фахівець із автоматизації на основі AI;
інженер інтелектуальних систем;
фахівець із AI-рішень для бізнесу;
фахівець із тестування та моніторингу AI-моделей;
координатор AI-проєктів;
засновник або співзасновник технологічного AI-стартапу.

Випускники можуть працювати:

в IT-компаніях;
у технологічних компаніях;
у стартапах;
у центрах досліджень і розробок;
у компаніях електронної комерції;
у фінансовому секторі та банківській сфері;
у медичних і біотехнологічних компаніях;
у промислових компаніях;
у компаніях автоматизації та робототехніки;
у автомобільній галузі;
у компаніях, що працюють із великими даними;
у командах, які впроваджують AI у бізнес-процеси;
у підрозділах цифрової трансформації;
у міжнародних технологічних командах, зокрема дистанційно;
у власному технологічному бізнесі.

Робота для вас:

Штучний інтелект (po-bs-pl-Sztuczna inteligencja)

Опольська Політехніка (Опольський Політехнічний Університет)

Як формується рейтинг?

Вимоги до знання польської мови:

Уваги для кандидатів:

Додаткова інформація:

Переваги навчання на спеціальності

Про спеціальність

Семестр 1

Семестр 2

Семестр 3

Обов’язкові предмети

Предмети до вибору

Семестр 4

Обов’язкові предмети

Предмети до вибору

Семестр 5

Обов’язкові предмети

Предмети до вибору

Напрямові предмети до вибору

Семестр 6

Обов’язкові предмети

Предмети до вибору

Напрямовий проєктний блок

Напрямові предмети до вибору

Семестр 7

Обов’язкові предмети

Дипломний блок

Напрямові предмети до вибору

Практика

Після завершення навчання випускник може працювати як:

Випускники можуть працювати: