Informatyka

Osoba koordynująca: prof. dr hab. Lech Banachowski

Symbol: A_BD

Tematyka zakresu specjalistycznego

W programie zajęć jest nauka programowania, administrowania i strojenia bazy danych na przykładzie systemów Oracle, Microsoft SQLServer, IBM DB2, MySQL, PostgreSQL. Dodatkowo, studenci zapoznają się z: projektowaniem, administrowaniem i strojeniem baz danych; uczą się używać narzędzia CASE; tworzą aplikacje baz danych działających w Internecie i w sieci lokalnej.

Możliwości wykorzystania zdobytej wiedzy w przyszłej pracy zawodowej

Przygotowuje absolwentów do pracy w firmach i działach informatycznych na stanowiskach: analityka, projektanta systemu informatycznego, administratora systemu baz danych, programisty tradycyjnych aplikacji, projektanta aplikacji internetowych oraz projektanta i administratora portalu internetowego.

Przykładowe tematy prac dyplomowych:

— Biblioteka;
— Turystyka;
— Third Country Training Program;
— JazzWorld Society;
— System statystycznego wspomagania w grach losowych;
— Herbaciarnia on-line;
— System do obsługi stowarzyszenia „Edukacja pod żaglami”;
— Sklep internetowy;
— Australia – aplikacja edukacyjna dla dzieci.

Opis laboratorium

Laboratorium wyposażone jest w wirtualne serwery: projektowe, baz danych i aplikacji. Do dyspozycji studentów jest wiele narzędzi programistycznych, projektowych i systemowych, takich jak:

• narzędzia CASE do prowadzenia prac projektowych: Oracle Designer, Micro-soft Visio;
• metodyki projektowe firm Oracle, Microsoft i Rational Software (IBM);
• systemy baz danych: Oracle, MS SQLServer, DB2, Postgres, MySQL;
• środowiska do tworzenia aplikacji klienckich: Visual Basic, Java, C, C#, C++, Oracle Forms, Oracle Reports;
• środowiska do tworzenia aplikacji internetowych: Oracle Internet Application Server, Oracle JDeveloper, Microsoft Internet Information Server, ASP.NET, Apache, PHP, Java Servlets, JSP, EJB, XML, serwisy webowe.

Przedmioty specjalizacyjne

• Technologie Internetu | TIN
• Administrowanie bazami danych | ABD

Osoba koordynująca: dr inż. Mariusz Trzaska

Symbol: A_IB

Tematyka zakresu specjalistycznego

Program studiów obejmuje analizę i projektowanie systemów informatycznych przy użyciu popularnych notacji obiektowych (m. in. UML) i narzędzi CASE. Poruszane są też zagadnienia inżynierii oprogramowania (w tym cyk życiowy dla różnych metodyk/podejść, np. przyrostowe). Studenci uczą się zarządzania przedsięwzięciem programistycznym, jak również implementacji efektów analizy (diagramów) w obiektowym języku programowania. Realizowane projekty inżynierskie (zarówno grupowe jak i indywidualne) łączą wiele obszarów IT, w tym: bazy danych, inżynierię oprogramowania, technologie mobile oraz rozproszone (webowe)

Możliwości wykorzystania zdobytej wiedzy w przyszłej pracy zawodowej

Przygotowujemy specjalistów z zakresu analizy, projektowania, implementacji, testowania i administrowania systemów informatycznych, metod inżynierii oprogramowania, metod projektowania baz danych, metod zwiększania jakości oprogramowania, metod integracji z Internetem. Są oni poszukiwani przez średnie i duże firmy komputerowe (w tym zagraniczne) realizujące kluczowe projekty informatyczne dla instytucji rządowych i administracyjnych, banków, przedsiębiorstw państwowych i prywatnych, szkół, wojska, mediów.

Przykładowe tematy prac dyplomowych:

— Zarządzanie wiedzą i ryzykiem w firmie programistycznej;
— Oprogramowanie wspomagające budowę i działanie sklepu internetowego;
— System przepływu prac wspomagający zarządzanie dokumentami i jakością oprogramowania;
— Kompleksowy System Obsługi Incydentów Ratunkowych;
— System obsługi schroniska dla zwierząt;
— Platforma do zarządzania firmą montażową;
— Aplikacja mobilna wspomagająca naukę języka obcego;
— Aplikacja mobilna wspierająca trening aerobowy;
— Analiza i porównanie maperów obiektowo-relacyjnych;
— System umożliwiający wzajemne pożyczanie przedmiotów codziennego użytku.

Opis laboratorium

Na zajęciach wykorzystuje się różne pakiety CASE, narzędzia IDE (np. IntelliJ Idea, Visual Studio), bazy danych (np. Microsoft SQL Server, MariaDB, PostgreSQL), systemy zarządzania treścią, różnorodne języki programowania (np. Java, platforma .NET).

Przedmioty specjalizacyjne

• Technologie Internetu | TIN
• Administrowanie bazami danych | ABD

Osoba koordynująca: prof. dr hab. Adam Wierzbicki

Symbol: B

Tematyka zakresu specjalistycznego

W ramach zakresu prowadzone są zajęcia z zakresu:

• ochrony informacji w sieciach komputerowych;
• konfiguracji i stosowania systemów zapór ogniowych, wykrywania i zapobiegania włamaniom;
• ukrywania informacji (steganografii), stosowania znaków wodnych;
• zastosowań kryptografii i kryminalistyki cyfrowej;
• programowania rozproszonego;
• projektowania i budowy bezpiecznego i wydajnego oprogramowania, w tym oprogramowania sieciowego;
• protokołów zapewniających jakość usług (QoS) w sieciach komputerowych;
• zarządzania sieciami komputerowymi;
• zaawansowanych protokołów rutingu oraz projektowania sieci lokalnych, sieci VLAN i VPN;
• projektowania i zarządzania urządzeniami zapewniającymi diagnostykę sieci;
• konfigurowania sieci, oceny jej wydajności i szybkości transmisji;
• administrowania i konfigurowania podstawowych systemów sieciowych, operacyjnych i baz danych;
• techniki projektowania i eksploatacji sieci bezprzewodowych.

Możliwości wykorzystania zdobytej wiedzy w przyszłej pracy zawodowej

Przygotowuje specjalistów z zakresu zarządzania sieciami komputerowymi, ochrony informacji, projektowania bezpiecznego i wydajnego oprogramowania przy zachowaniu podstawowych zasad inżynierii oprogramowania oraz z dziedziny kryminalistyki cyfrowej. Są oni potencjalnymi pracownikami firm, które stosują sieci komputerowe i wymagają zapewnienia ich bezpieczeństwa oraz wysokiej wydajności i niezawodności. Firmy produkujące oprogramowanie, działające w obszarach e-commerce, e-learning, e-government, e-business, poszukują specjalistów w dziedzinie zabezpieczenia oprogramowania oraz danych. Oddzielną kategorię stanowią specjaliści od kryminalistyki cyfrowej zatrudniani w dużych firmach lub organizacjach, które reagują przy naruszeniu bezpieczeństwa informacji lub w wypadku przestępstw cyfrowych.

Przykładowe tematy prac dyplomowych:

— Protokoły uwierzytelnienia i autoryzacji w sieciach komputerowych;
— Metody dochodzenia w kryminalistyce cyfrowej;
— Zapewnianie ochrony informacji w bankowości elektronicznej;
— Metody cyfrowych znaków wodnych;
— Audyt systemów wykrywania włamań;
— Planowanie i wdrożenie usług „Voice over IP”;
— Sterowanie urządzeniami za pośrednictwem sieci komputerowych;
— Analiza protokołów sieciowych;
— Zarządzanie i administracja sieciami komputerowymi;
— Analiza porównawcza mediów sieciowych;
— Sieciowe sterowniki urządzeń niestandardowych;
— Mechanizmy redundantne w sieciach komputerowych.

Opis laboratorium

Zakres posiada Laboratorium specjalistyczne wyposażone w urządzenia przeznaczone do budowy sieci komputerowych. Znajduje się tu kilka przenośnych szaf (Racks) ze switchami oraz routerami firmy Cisco. Istnieje także możliwość wypożyczenia lub korzystania na miejscu z urządzeń mobilnych. Do dyspozycji studentów są także komputery Apple wspomagające tworzenie oprogramowania w oparciu o język ObjectiveC. Warto wymienić też pozostałe urządzenia:

• Nokia Lumia (różne rodzaje);
• Samsung Galaxy (SIII x 2, Note II x 4, Tab 3);
• Nexus (4, 10);
• Apple (iPad Air x 2, iPhone 4, iPhone 5S, iPhone 5C);
• Motorola Xoom;
• kostki Dice+ (x2);
• Dell Venue 8;
• Epoc Emotive.

Przedmioty specjalizacyjne

• Zaawansowane sieci komputerowe | ZSK
• Zaawansowane systemy operacyjne | ZSO

Osoba koordynująca: prof. dr hab. Grzegorz Marcin Wójcik

Symbol: D

Tematyka zakresu specjalistycznego

Program specjalizacji „Systemy inteligentne i Data Science” ma na celu przygotowanie studentów do pracy w dynamicznie rozwijającym się obszarze sztucznej inteligencji, ze szczególnym uwzględnieniem zaawansowanych metod analizy i przetwarzania danych. Uczestnicy zdobywają solidne podstawy teoretyczne w zakresie uczenia maszynowego, w tym znajomość algorytmów klasyfikacji, regresji, klasteryzacji oraz metod oceny i optymalizacji modeli. Równolegle rozwijają praktyczne kompetencje związane z pracą w nowoczesnych środowiskach obliczeniowych, umożliwiających trenowanie modeli z wykorzystaniem przyspieszenia sprzętowego oraz zarządzanie eksperymentami i konfiguracjami środowisk.

Wielkie modele językowe (LLM) odegrały istotną rolę w dynamicznym rozwoju zastosowań sztucznej inteligencji, znacząco podnosząc jakość i dostępność rozwiązań opartych na przetwarzaniu języka naturalnego. Dzięki zdolności do rozumienia i generowania złożonych treści tekstowych umożliwiły rozwój zaawansowanych systemów konwersacyjnych, narzędzi wspomagających pisanie, tłumaczeń maszynowych, automatyzacji analizy dokumentów oraz generowania kodu. Ich elastyczność i zdolność adaptacji czynią je fundamentem nowoczesnych rozwiązań AI, które znajdują zastosowanie w edukacji, medycynie, biznesie oraz sektorach kreatywnych.

Język programowania Python – kluczowy w realizacji specjalizacji – stanowi fundament współczesnych rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji. Ze względu na swoją prostotę, przejrzystość oraz bogaty ekosystem bibliotek open-source, jest powszechnie wykorzystywany zarówno przez profesjonalistów, jak i początkujących. Python umożliwia efektywną implementację algorytmów uczenia maszynowego, przetwarzania języka naturalnego, analizy danych oraz wielu innych zastosowań AI. Dzięki temu technologia ta staje się bardziej dostępna, przyspieszając postęp i umożliwiając tworzenie innowacyjnych rozwiązań.

Program specjalizacji „Systemy inteligentne i Data Science” ma na celu przygotowanie studentów do pracy w dynamicznie rozwijającym się obszarze sztucznej inteligencji, ze szczególnym uwzględnieniem zaawansowanych metod analizy i przetwarzania danych. Uczestnicy zdobywają solidne podstawy teoretyczne w zakresie uczenia maszynowego, w tym znajomość algorytmów klasyfikacji, regresji, klasteryzacji oraz metod oceny i optymalizacji modeli. Równolegle rozwijają praktyczne kompetencje związane z pracą w nowoczesnych środowiskach obliczeniowych, umożliwiających trenowanie modeli z wykorzystaniem przyspieszenia sprzętowego oraz zarządzanie eksperymentami i konfiguracjami środowisk.

Istotny nacisk położony jest na poznanie architektur współczesnych systemów SI, takich jak sieci neuronowe, modele sekwencyjne czy transformery, a także ich praktyczne zastosowania w analizie danych, przetwarzaniu języka naturalnego, rozpoznawaniu obrazów oraz generowaniu treści. Dzięki integracji wiedzy teoretycznej z praktyką studenci nabywają umiejętności nie tylko projektowania, lecz także skutecznego wdrażania inteligentnych rozwiązań w realnych zastosowaniach.

Program obejmuje również klasyczne zagadnienia sztucznej inteligencji, takie jak systemy ekspertowe, algorytmy wyszukiwania, logika rozmyta oraz podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. Pozwala to na zrozumienie fundamentalnych koncepcji dziedziny oraz ich współczesnych zastosowań. Szczególny akcent położony jest na technologie generatywne (Generative AI), w tym generatywne modele językowe (LLM), modele GAN (Generative Adversarial Networks) oraz architektury typu transformer wykorzystywane do generowania tekstów, obrazów, kodu, muzyki i innych form danych syntetycznych.

Specjalizacja obejmuje także przetwarzanie języka naturalnego (NLP), analizę obrazów, przetwarzanie danych strumieniowych oraz techniki głębokiego uczenia się. Absolwenci są przygotowani do pracy w różnorodnych sektorach, takich jak medycyna, finanse, przemysł czy nowe technologie, gdzie rola zaawansowanych systemów analizy danych i generatywnej sztucznej inteligencji staje się coraz bardziej kluczowa.

Wykaz promotorów prac inżynierskich

prof. dr hab. Grzegorz Marcin Wójcik
dr hab. Andrzej Wodecki, prof. PJATK
dr inż. Bernadetta Bartosik
dr Andrzej Bobyk
dr Dominik Deja
dr Wojciech Oronowicz-Jaśkowiak
dr inż. Piotr Schneider
dr inż. Mateusz Żbikowski
mgr inż. Adam Kassenberg
mgr inż. Piotr Kojałowicz
mgr Dominika Wnuk

Przykładowe tematy prac dyplomowych:

„Wykorzystanie głębokiego uczenia się do analizy obrazów medycznych w
celu diagnozowania chorób”

„Implementacja systemu klasyfikacji tekstu do automatycznego przetwarzania
dokumentów”

„Badanie efektywności różnych modeli uczenia maszynowego w
prognozowaniu cen giełdowych”

„Rozwój inteligentnego systemu rekomendacyjnego dla platformy e-commerce
na podstawie analizy preferencji użytkowników”

„Zastosowanie przetwarzania języka naturalnego w automatycznym
generowaniu podsumowań artykułów naukowych”

„Projektowanie systemu wykrywania oszustw w transakcjach finansowych z
wykorzystaniem algorytmów uczenia maszynowego”

„Optymalizacja wydajności systemu analizy danych strumieniowych w czasie
rzeczywistym”

„Wykorzystanie sieci neuronowych do identyfikacji obiektów na obrazach z
monitoringu miejskiego”

„Tworzenie inteligentnego asystenta wirtualnego do obsługi klientów na
stronach internetowych oparty na przetwarzaniu języka naturalnego”

„Analiza sentymentu w mediach społecznościowych przy użyciu metod
uczenia maszynowego w celu oceny opinii klientów o produktach lub
usługach”

Opis laboratorium

Do realizacji specjalizacji wykorzystywana jest zawsze najnowsza infrastruktura informatyczna PJATK, zapewniająca studentom dostęp do nowoczesnych narzędzi i technologii niezbędnych do efektywnego nauki i praktycznego stosowania wiedzy.

Przedmioty specjalizacyjne

• Podstawy uczenia maszynowego | PUM
• Środowiska uruchomieniowe AutoML | SUML

Ponadto, dla studentów realizujących ten zakres specjalistyczny rekomendowane jest realizowanie w ostatnim semestrze studiów przedmiotu Architektury rozwiązań i wdrożeń SI (ASI).

Osoba koordynująca: mgr inż. Michał Żbikowski, dr hab. inż. Krzysztof Szklanny,

Symbol: E

Tematyka zakresu specjalistycznego

Termin „Multimedia i AI” obejmuje zagadnienia tworzenia, przetwarzania i analizy multimediów w sposób tradycyjny jak i przy pomocy sztucznej inteligencji, a także zagadnienia współpracy użytkownika z systemami informatycznymi, które odbywa się zwykle on-line.

Multimedia

Multimedia to dziedzina zajmująca się tworzeniem, przetwarzaniem i zarządzaniem różnorodnymi formami mediów, takimi jak obraz, wideo, dźwięk i tekst. Specjaliści w tej dziedzinie pracują nad analizą treści multimedialnych, wyszukiwaniem i rekomendacjami multimediów, strumieniowaniem oraz dostarczaniem treści multimedialnych.

Szczególną rolę odgrywa tu interakcja, czyli dwukierunkowa komunikacja człowieka z systemem lub z innymi użytkownikami za pośrednictwem tego systemu (np. w grach i innych aktywnościach wymagających współdziałania). Taką interakcję umożliwiają interfejsy multimedialne.

Interaktywne multimedia integrują komputer, dane, telewizję, telefon i urządzenia mobilne, interfejsy oraz inne technologie informacyjne.

Media interaktywne odnoszą się do koncepcyjnego projektowania interakcji, graficznego interfejsu użytkownika, nowych mediów, kultury cyfrowej, oraz rzeczywistości rozszerzonej i wirtualnej. Do najpopularniejszych interaktywnych aplikacji multimedialnych należą gry, programy edukacyjne i szkoleniowe, encyklopedie elektroniczne i przewodniki turystyczne.

Media interaktywne to media cyfrowe, zaś elementami multimedialnymi są grafika komputerowa (w tym animacja 2D i 3D), fotografia cyfrowa, wideo, dźwięk, oraz niosący informację tekst. Techniki wykorzystywane w interakcji multimedialnej obejmują przetwarzanie sygnału, i metody uczenia maszynowego, w tym głębokie sieci neuronowe.

Sztuczna Inteligencja (AI)

Sztuczna inteligencja znajduje szerokie zastosowanie w multimediach, wpływając na różne aspekty tworzenia, przetwarzania i dystrybucji treści. Kilka głównych obszarów, w których AI jest wykorzystywana zostało przedstawionych poniżej:

1. Generowanie treści multimedialnych

AI może tworzyć teksty, obrazy, muzykę i wideo. Modele takie jak GPT-4 czy DALL-E generują realistyczne obrazy i teksty na podstawie tzw. promptów. Daje to nowe możliwości artystom i twórcom treści, umożliwiając im szybkie tworzenie wysokiej jakości materiałów.

AI wspomaga proces edycji wideo, automatycznie dostosowując kolory, dźwięk i efekty specjalne. Narzędzia takie jak Runway Research’s Gen-2 mogą tworzyć filmy na podstawie tekstu, obrazów lub klipów wideo.

2. Edycja i przetwarzanie treści multimedialnych

AI umożliwia edycję i przetwarzanie treści multimedialnych w obszarach, takich jak odszumianie, poprawa jakości, zmiana właściwości tła, zwiększenie rozdzielczości, uzupełnienie treści o pożądane elementy, usuwanie niechcianych elementów, zmiana stylu, i wiele innych.

3. Personalizacja treści

Algorytmy AI analizują preferencje użytkowników, aby dostarczać spersonalizowane rekomendacje dotyczące filmów, muzyki i innych treści multimedialnych. Zagadnienia tworzenia systemów rekomendacji muzycznej są dobrym przykładem.

4. Automatyzacja procesów twórczych

AI może automatyzować rutynowe zadania, takie jak transkrypcja, tłumaczenie i indeksowanie treści. To pozwala twórcom skupić się na bardziej kreatywnych aspektach pracy.

5. Analiza danych

AI analizuje dane z mediów społecznościowych, aby zrozumieć trendy i preferencje użytkowników. To pomaga w tworzeniu bardziej trafnych kampanii marketingowych i treści, które lepiej odpowiadają oczekiwaniom odbiorców.

AI umożliwia analizę treści multimedialnych, która może być wykorzystana do ich kategoryzowania na podstawie takich cech jak np. sentyment, emocje, styl czy cechy struktury. Celem takiego działania może być usprawnienie wyszukiwania, przeszukiwania oraz personalizowania treści multimedialnych.

6. Generowanie kodu

AI umożliwia generowanie kodu, który może być później wykorzystany w innych środowiskach, aplikacjach, grach komputerowych, dzięki temu programista poświęci czas na jego poprawę kodu i jego optymalizację.

7. Wsparcie działania interfejsów

AI jest coraz częściej wykorzystywana w celu poprawienia jakości, efektywności i dostępności interfejsów wielu aplikacji związanych np. z procedurami obsługi klienta. Ponadto może stanowić wsparcie interfejsów w procesach automatycznej i autonomicznej analizy dźwięku, obrazu czy wideo zarówno w instalacjach artystycznych, jak i systemach bezpieczeństwa czy zarządzania.

Możliwości wykorzystania zdobytej wiedzy w przyszłej pracy zawodowej

Absolwent ścieżki „Multimedia i AI”, jako specjalista od różnego rodzaju interfejsów multimedialnych, może znaleźć zatrudnienie w wielu zawodach związanych z systemami informatycznymi. 

Może podjąć pracę jako: projektant interakcji, specjalista User Experience i oceny użyteczności, specjalista tworzenia materiałów multimedialnych za pomocą AI, projektant graficzny, edytor foto i wideo, animator, artysta multimedialny, twórca audio/wideo, specjalista ds. korekcji kolorów w materiale wideo, grafik 3D, artysta efektów wizualnych (VFX), projektant stron www, projektant aplikacji mobilnych i innych cyfrowych rozwiązań interaktywnych, programista aplikacji multimedialnych, projektant gier, specjalista syntezy/rozpoznawania mowy, może też znaleźć zatrudnienie w obszarze przetwarzania języka naturalnego i wiele innych.

Przykładowe tematy prac dyplomowych:

AI:

●    Zaawansowane środowiska immersyjne, przygotowane przy użyciu AI

●    Tworzenie materiałów multimedialnych przy użyciu AI

●    Rozpoznawanie rzadkiej choroby genetycznej na podstawie zdjęcia

●    Zagrożenia wynikające z współczesnych technologii do klonowania głosu

●    Metody fotogrametryczne w uzyskiwaniu obrazu 3d na podstawie zdjęć

Dźwięk:

●    System syntezy mowy na podstawie bazy akustycznej zarejestrowanej przez nieprofesjonalnego lektora

●    Analiza i klasyfikacja głosów dziecięcych w oparciu o test percepcyjny RBH i pomiar AVQI

●    Klasyfikacja jakości głosu za pomocą skali RBH i głębokich sieci neuronowych

●    Hybrydowy system rekomendacji muzycznej

●    Realizacja utworu muzycznego i miks metodą tradycyjną oraz za pomocą wtyczek AI

●    Realizacja syntezy mowy dla głosu o znacznym stopniu patologii – nowotwór krtani

●    Hybrydowa aplikacja do analizy jakości głosu

Konstrukcja urządzeń elektronicznych:

●    Konstrukcja elektroglotografu do diagnostyki głosu

●    Budowa systemu oświetlenia do makrofotografii opartego o platformę Arduino

●    Stacja pogodowa – Budowa i bezpieczeństwo urządzeń IoT na przykładzie stacji pogodowej opartej na platformie Raspberry Pi 4

●    Autonomiczna stacja meteorologiczna wykorzystująca sztuczną inteligencję do generowania alertów związanych z lokalnymi gwałtownymi zjawiskami pogodowymi

Obraz statyczny i ruchomy:

●    Metoda segmentacji obrazu do rozpoznawania chodników za pomocą konwolucyjnych sieci neuronowych

●    Rozpoznawanie języka migowego

●    Tworzenie efektów specjalnych do filmu, animacji 2d,3d

UX:

●    Aplikacja mobilna do wspomagania procesu rehabilitacji osób dotkniętych afazją czuciową

●    Afazja Planer – projekt aplikacji mobilnej dla osób dotkniętych afazją

●    Wpływ użytych graficznych interfejsów użytkownika w grach wideo na odbiór mechanik rozgrywki przez różne typy graczy

●    Aphastory – aplikacja przeznaczona dla osób dotkniętych afazją wykorzystująca Google Glass

●    Aplikacja przeznaczona do terapii dzieci autystycznych

●    Aplikacja edukacyjna przeznaczona na urządzenia mobilne z systemem operacyjnym Android

●    Gra platformowa 2d o tematyce edukacyjnej

●    Interaktywna wizualizacja pomiarów antropometrycznych

Opis laboratorium 

Studenci mają dostęp do nowoczesnych laboratoriów, w których mogą prowadzić badania i projekty. Nasze laboratoria obejmują między innymi studio nagrań, laboratorium fotograficzne.

Studio nagrań

Studio nagrań składa się z dwóch pomieszczeń (reżyserki oraz studia nagraniowego) oddzielonych od siebie podwójną szybą oraz podwójnymi drzwiami. Dodatkowo zadbano aby kąty między ścianami nie były proste, aby zapobiec powstawaniu niepożądanych zjawisk akustycznych. Dodatkowo ściany pokrywa materiał dźwiękochłonny.

Do dyspozycji studentów pozostaje profesjonalny sprzęt nagłośnieniowy, a więc konsolety dźwięku, różnego rodzaju mikrofony (począwszy od klasycznych mikrofonów dynamicznych do rejestrowania instrumentów muzycznych, poprzez bardzo czułe mikrofony pojemnościowe, skończywszy na zestawie do mikrofonowania zestawu perkusyjnego), procesory dźwięku oraz przygotowane stanowisko komputerowe do realizacji nagrań z zainstalowanym dedykowanym oprogramowaniem. W studiu znajdują się również pianino cyfrowe oraz klawiatura MIDI.

Studio fotograficzne

Studio jest wyposażone w jedno główne stanowisko pracy z trzema tłami oraz kilka dodatkowych posiadających pojedyncze tło. W studio zrealizowano adaptację akustyczną, wykonaną ze specjalnych paneli, co pozwala na rejestrowanie materiału wideo i dźwiękowego do celów profesjonalnych.

W studiu znajdują się pełnoklatkowe lustrzanki cyfrowe posiadające dużą rozpiętość tonalną matryc światłoczułych. 

Do dyspozycji studentów pozostaje profesjonalny sprzęt oświetleniowy, a więc lampy pozwalające na realizację zdjęć z ultra krótkimi czasami błysku umożliwiającymi zamrożenie ruchu, wielokrotny błysk podczas jednej ekspozycji z możliwością ustawienia opóźnień. Lampy wyposażone są w modyfikatory oświetleniowe takie jak softboxy, grid, wrota, stripboxy, reflektory i strumienice. Pozostałą część oświetleniową uzupełniają lampy reporterskie, czyli przenośne źródła oświetleniowe z zasilaniem bateryjnym. W studiu można też wykorzystać urządzenie zwane Pixelstick.

Przedmioty specjalizacyjne

• Realizacja Projektów Multimedialnych (RPM)
• Sztuczna Inteligencja i Wirtualna Rzeczywistość (SIWR)

Ponadto, następujące przedmioty obowiązkowe lub obieralne są powiązane merytorycznie z niniejszym zakresem specjalistycznym:

• Narzędzia Sztucznej Inteligencji
• Multimedia
• Grafika Komputerowa
• Interakcja Człowiek Komputer
• Podstawy Uczenia Maszynowego
• Systemy Zarządzania Treścią

Osoba koordynująca: mgr Piotr Pawłowski

Symbol: E_3D

Tematyka zakresu specjalistycznego

Studenci po ukończeniu zakresu posiadają podstawową wiedzę w tematyce używania technik obróbki obrazu video, komputerowego oraz technik animacji 3D. Potrafią przygotować model 3D do animacji oraz zapewnić wsparcie techniczne podczas animacji postaci przez profesjonalnego animatora. Dzięki znajomości technicznej procesu absolwenci zakresu mogą kontrolować proces powstawania animacji 3D i efektów specjalnych postprodukcji. Umieją też uruchomić i nadzorować systemy wykorzystywane przy produkcji efektów specjalnych oraz animacji 3D.

Możliwość wykorzystania zdobytej wiedzy w przyszłej pracy zawodowej

Absolwenci zakresu znajdą pracę przy produkcji filmów, reklam, programów telewizyjnych czy przy postprodukcji FX „Efekty Specjalne”. Będą też mogli z powodzeniem pracować programując gry komputerowe oraz inne aplikacje multimedialne. Możliwość wykorzystania zdobytej wiedzy, to m.in. tworzenie elementów gier komputerowych oraz innych aplikacji multimedialnych.

Przykładowe tematy prac dyplomowych:

— Produkcja filmu animowanego przy pomocy grafiki 3D;
— Tworzenie kontentu do gry komputerowej.

Opis laboratorium

Laboratorium Animacji i Grafiki 3D wyposażone jest w komputery PC najnowszej generacji oraz skaner 3D przeznaczony do skanowania po-piersi wraz z teksturą. W laboratorium znajduje się także kilka wysoce wyspecjalizowanych urządzeń współdziałających z komputerem. Są to m.in. ręczny skaner 3D (Microscribe firmy Immersion) oraz specjalizowany interfejs dotykowy typu HAPTIC (Phantom Desktop firmy Sensable). Laboratorium zajmuje się rozwijaniem technologii na potrzeby kina i telewizji oraz technologiami wykorzystywanymi w animacji i renderingu. Dysponuje też własnym BlueBoxem. Działalność dydaktyczna Laboratorium obejmuje zajęcia projektowe dla specjalności Animacja 3D i Programowanie Gier.

Przedmioty specjalizacyjne

• Realizacja Projektów Multimedialnych (RPM)
• Sztuczna Inteligencja i Wirtualna Rzeczywistość (SIWR)

Osoba koordynująca: dr inż. Michał Majewski

Symbol: F

Tematyka zakresu specjalistycznego

Zakres specjalistyczny Robotyka i Inteligentne Systemy Autonomiczne koncentruje się na mobilnych systemach robotycznych, integrując zaawansowane techniki sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego oraz algorytmów sterowania. Kluczowym elementem programu jest rozwój wizji maszynowej oraz projektowanie autonomicznych, inteligentnych systemów. Studenci zdobywają umiejętności łączenia technik AI z zaawansowanym sprzętem, co umożliwia tworzenie wydajnych i nowoczesnych systemów robotycznych.

Program specjalizacji obejmuje projektowanie i wdrażanie sieci neuronowych, które odgrywają kluczową rolę w analizie danych, klasyfikacji obrazów i podejmowaniu decyzji przez systemy robotyczne. W programie nacisk kładzie się na praktyczne wykorzystanie technik głębokiego uczenia w robotyce, jak np.

• YOLO (You Only Look Once) – algorytm do detekcji obiektów w czasie rzeczywistym, wykorzystywany w systemach śledzenia i monitoringu,
• U-Net – architektura sieci neuronowych do segmentacji obrazów, stosowana w zadaniach takich jak analiza otoczenia czy mapowanie,
• Autoenkodery i GAN-y (Generative Adversarial Networks) – używane do generowania danych, rekonstrukcji obrazów oraz analizy złożonych środowisk robotycznych.

Program uwzględnia również specyfikę wdrażania wyuczonych modeli na platformach robotycznych o ograniczonej mocy obliczeniowej i niskim zużyciu energii, co jest kluczowe w przypadku długotrwałej pracy bez stałych źródeł zasilania. Zastosowanie znajdują tu zaawansowane techniki, takie jak:

• Graph Machine Learning (uczenie maszynowe oparte na grafach) – pozwala na optymalizację modeli przy użyciu danych o strukturze grafowej, co znacząco zwiększa efektywność systemów w ograniczonych środowiskach obliczeniowych,
• Neuroewolucja – umożliwia ewolucyjne projektowanie i adaptację struktur sieci neuronowych w celu dostosowania ich do ograniczeń sprzętowych oraz specyficznych wymagań środowiska.

Istotnym elementem specjalizacji jest zagadnienie interakcji człowieka z robotem.

Duży nacisk kładzie się na przetwarzanie języka naturalnego (NLP). Studenci poznają metody umożliwiające robotom interpretację poleceń w języku naturalnym oraz integrację wiedzy językowej ze światem rzeczywistym.

Podczas zajęć wykorzystywane są zaawansowane narzędzia programistyczne i biblioteki, które są standardem w systemach AI i robotycznych:

• Środowisko: ROS (Robot Operating System), które umożliwia symulację i integrację systemów autonomicznych.
• Python jako główny język programowania,
• Biblioteki: Keras, PyTorch, scikit-learn, OpenCV,

Możliwość wykorzystania zdobytej wiedzy  

Po ukończeniu zakresu student  posiada wszechstronne umiejętności w zakresie:

Dzięki zdobytym kompetencjom absolwent jest przygotowany do pracy w sektorze zaawansowanych technologii, w tym robotyki, systemów autonomicznych, sztucznej inteligencji, czy inżynierii sterowania. Dzięki tej wiedzy absolwenci mogą podjąć pracę w sektorach takich jak przemysł technologiczny, automatyzacja, motoryzacja (samochody autonomiczne), robotyka przemysłowa, systemy monitoringu czy badania nad sztuczną inteligencją. Kompetencje zdobyte podczas studiów pozwalają również na prowadzenie własnych innowacyjnych projektów w obszarze AI i robotyki.

• projektowania i optymalizacji systemów opartych na sieciach neuronowych,
• implementacji technik AI (wizja maszynowa, NLP, głębokie uczenie) w systemach autonomicznych,
• tworzenia algorytmów monitoringu, detekcji i śledzenia obiektów,
• optymalizacji modeli przy użyciu neuroewolucji i Graph Machine Learning,
• integracji sprzętu i oprogramowania w nowoczesnych systemach AI.

Przykładowe tematy prac dyplomowych

Studenci mają możliwość realizacji projektów dyplomowych w aktualnych i innowacyjnych obszarach, takich jak:

• systemy śledzenia obiektów z wykorzystaniem kamer,
• wizyjne systemy wspomagające treningi sportowe,
• projektowanie autonomicznych pojazdów,
• detekcja zdarzeń i niebezpieczeństw drogowych,
• budowanie wirtualnych czujników z wykorzystaniem technik filtracji (np. filtry Kalmana, filtry cząstek),
• mapowanie i eksploracja środowisk,
• lokalizacja i nawigacja przy użyciu algorytmów SLAM,
• wdrażanie algorytmów głębokiego uczenia w czasie rzeczywistym.

Opis laboratorium

Specjalizacja korzysta z nowoczesnych pracowni wyposażonych w zaawansowane narzędzia i sprzęt, w tym:

• 50 robotów mobilnych ćwiczeniowych, umożliwiających testowanie algorytmów sterowania i poruszania się w zróżnicowanych środowiskach,
• systemy do implementacji algorytmów PID oraz do realizacji niskopoziomowego sterowania, co pozwala na naukę podstaw automatyki i integracji z systemami robotycznymi,
• roboty z systemami LIDAR, dedykowane do zadań związanych z budowaniem map, eksploracją środowiska i lokalizacją z wykorzystaniem algorytmów SLAM.

Dzięki zastosowaniu środowiska ROS (Robot Operating System) oraz jego bibliotek,

studenci mogą realizować zaawansowane projekty, symulować zachowania robotów oraz integrować algorytmy AI z systemami robotycznymi.

Laboratorium jest wyposażone w:

• 8 robotów mobilnych Roomba z komputerami on – board;
• robot humanoidalny NAO;
• 2 roboty mobilne Pioneer 2DX;
• 5 robotów Lego NXT 2.0;
• System sterowania człowiek-komputer na podstawie gestów i sylwetki z użyciem Asus Xtion kamery głębokości.

Przedmioty specjalizacyjne

• Inteligentne systemy sterowania | ISS
• Wizja maszynowa | WMA

Ponadto, studentom realizującym ten zakres, rekomendowany jest wybór w przedostatnim semestrze studiów przedmiotu obieralnego Metody inżynierii wiedzy (MIW).

Osoby koordynujące: dr inż. Michał Tomaszewski, dr inż. Radosław Nielek

Symbol: H

Tematyka zakresu specjalistycznego

W trakcie trzech semestrów nauki w ramach zakresu specjalistycznego, studenci otrzymują praktyczną wiedzę dotyczącą tworzenia oprogramowania na platformy mobilne. Zdobywają informacje z zakresu: systemów operacyjnych oraz architektur sprzętowych urządzeń mobilnych; usługi sieci IP zapewniającej mobilność oraz komunikację urządzeń mobilnych z Internetem; ochrony informacji w sieciach urządzeń mobilnych; sieci ad-hoc; programowania rozproszonego; architektury, organizacji kanałów radiowych, komutacji, protokołów i sygnalizacji, usług oraz zasad projektowania sieci radiowych; sieci komórkowych (standardy GSM, CDMA, UMTS); sieci satelitarnych i ich zastosowań; sieci 802.11 oraz sieci Bluetooth; protokołów zapewniających jakość usług (QoS) w sieciach komputerowych; zaawansowanych protokołów routingu oraz sieci VPN. Zajęcia dydaktyczne przedstawiają ekosystemy bazujące na Androidzie, Qt, jak również Windows Phone. Studenci poznają podstawy architektury platform, procesu tworzenia aplikacji i dystrybucji. Na zajęciach podejmowane są również następujące problemy: interakcji użytkownika z aplikacjami (mechanizmy detekcji i śledzenia akcji); projektowania wyglądu aplikacji mobilnej; analizy i obróbki akwizycjonowanych informacji (kamer, akcelerometrów itd.); komunikacji bezprzewodowej Bluetooth i WiFi. Studentom przedstawiane są języki programowania, takie jak: Java, C++ i ObjectiveC, a wkrótce także .Net.

Możliwości wykorzystania zdobytej wiedzy w przyszłej pracy zawodowej

Absolwenci są specjalistami w zakresie tworzenia oprogramowania na platformy mobilne. Zdobywają informacje z zakresu: systemów operacyjnych oraz architektur sprzętowych urządzeń mobilnych; usługi sieci IP zapewniającej mobilność oraz komunikację urządzeń mobilnych z Internetem; ochrony informacji w sieciach urządzeń mobilnych; sieci ad-hoc; programowania rozproszonego; architektury, organizacji kanałów radiowych, komutacji, protokołów i sygnalizacji, usług oraz zasad projektowania sieci radiowych; sieci komórkowych (standardy GSM, CDMA, UMTS); sieci satelitarnych i ich zastosowań; sieci 802.11 oraz sieci Bluetooth; protokołów zapewniających jakość usług (QoS) w sieciach komputerowych; zaawansowanych protokołów routingu oraz sieci VPN.

Przykładowe tematy prac dyplomowych:

— Inteligentny dom;
— Bezpieczny punkt dostępowy sieci 802.11;
— Tłumacz angielsko-japoński na komórki;
— Pojazdy zdalnie sterowane;
— Gry na komórki;
— Wirtualny telefon;
— Tworzenie map GPS;
— Interaktywne przewodniki dla turystów
— Systemy znajdowania optymalnej drogi.

Opis laboratorium

Laboratorium zakresu podlega nieustannemu rozwojowi finansowanemu z prac badawczych i statutowych. Wspomagane jest również przez firmę Nokia. W skład laboratorium wchodzi sprzęt CISCO do zarządzania sieciami 802.11x (używający protokołu autentykacji RADIUS), analizator spektrum radiowego dla WiFi, moduł GPS, karty sieciowe WiFi i Bluetooth na „dongle” USB. Planowany jest zakup kilku zaawansowanych urządzeń sensorowych, włączając w to urządzenia używające sieci radiowej ZigBee. Wśród urządzeń mobilnych dostępnych dla studentów w celu testowania swoich rozwiązań można wymienić:

• Urządzenia Google z systemem Android (G1, G2, także tablety);
• Urządzenia Nokia (N900, N97);
• Urządzenia Apple (iPhone 3GS, iPod Touch, iPad);
• Urządzenia Blackberry (9700 Bold);
• Urządzenia HTC (HD2);
• Tablety (Archos 5, Archos 9, Samsung Galaxy);
• Booklety (Nokia).

Przedmioty specjalizacyjne

• Zaawansowane sieci komputerowe | ZSK
• Programowanie mobilne | PRM

Osoby koordynujące: mgr inż. Barbara Karpowicz, prof. Wiesław Kopeć, Katedra XR i
Centrum Badawcze XR PJATK

Symbol: J

Tematyka zakresu specjalistycznego

Specjalizacja eXtended Reality, Gry i Systemy Immersyjne prowadzona jest przez
zespół badaczy i specjalistów z laboratoriów Centrum Badawczo-Rozwojowego XR
PJATK (XR Center – XRC) składający się m.in. z kadry akademickiej doświadczonej
w obszarze tworzenia środowisk immersyjnych eXtended Reality continuum
(VR/AR/XR), deweloperów Unity, projektantów interfejsów i interakcji, grafików i
projektantów 2D i 3D oraz specjalistów w zakresie zarządzania projektem i
zespołem.

Zakres specjalistyczny XRG obejmuje dwie główne ścieżki dyplomowe związane z
szeroko pojętym tworzeniem gier oraz interaktywnych systemów immersyjnych:

• —ścieżka podstawowa: Game Development
• —ścieżka rozszerzona: XR Research and Development

Podstawową ścieżką zakresu specjalistycznego XRG jest Game Development,
bazująca na dotychczasowej specjalizacji Programowanie Gier (XPG) i stanowiąca jej
uzupełnienie oraz rozszerzenie. Obejmuje ona kompleksowe przygotowanie dyplomu
z uwzględnieniem różnorodnych aspektów związanych z tworzeniem współczesnych
gier komputerowych 2D i 3D z wykorzystaniem głównych silników używanych w
branży, czyli Unity oraz Unreal. Program obejmuje praktyczne elementy procesów
produkcyjnych charakterystycznych dla branży, od zagadnień projektowych i
szybkiego prototypowania, przez software i content development, po narzędzia i
metody pracy zespołowej, uzupełnione istotnymi elementami dokumentowania
procesu, w szczególności na potrzeby części pisemnej pracy dyplomowej.

Dla osób zainteresowanych rozwijaniem zainteresowań w kierunku badawczo-
rozwojowym, w szczególności planujących kontynuację poszerzania wiedzy i
umiejętności na drugim stopniu studiów proponujemy rozszerzenie ścieżki
podstawowej w ramach ścieżki XR Research and Development. Tematyka
dyplomów związana jest z pogłębianiem zainteresowań studentów w kierunku
badawczo-rozwojowym w kontekście projektów i aktywności prowadzonych w XR
Center PJATK w ramach sieci współpracy badawczej. Osią prac badawczych XRC są
zaawansowane systemy immersyjne osadzone w szeroko rozumianym Mixed Reality
continuum obejmującym rzeczywistość wirtualną (VR), rozszerzoną (AR) i
poszerzoną (XR) w połączeniu z wykorzystaniem najnowszych trendów i innowacji w
zakresie zastosowań informatyki, takich jak uczenie maszynowe (Machine Learning,
ML) i sztuczna inteligencja (Artificial Intelligence, AI), w tym Generative AI, IoT i
inteligentne otoczenie (Smart Environment), w tym Smart City, Smart Home, Smart
Office, automatyzacja procesów (Robotic Process Automation, RPA), Complex Event
Processing czy Industry 4.0 w połączeniu z niestandardowymi interfejsami, takimi
jak VUI (Voice User Interface), EMG (Electromyography) i EOG (Electro-oculography),
BCI (Brain-Computer Interface), oraz akwizycją, przetwarzaniem i analizą
multimodalnych danych, w tym danych psychofizjologicznych, takich jak okulografia
i pupilometria (Eye Tracking, ET), EEG (elektroencefalografia) oraz psychofizjologia
obwodowa (m.in. GSR/EDA, ECG/PPG). W ramach ścieżki XR Research and
Development dyplomanci otrzymają wsparcie mentorskie oraz indywidualnie
dobraną ścieżkę tutoringową w oparciu o doświadczenie transdyscyplinarnej kadry
Centrum Badawczo-Rozwojowego XR PJATK.

Możliwości wykorzystania zdobytej wiedzy w przyszłej pracy zawodowej

Absolwenci ścieżki Game Development mogą znaleźć pracę nie tylko na rynku
tworzenia gier, ale też w dowolnym innym obszarze IT związanym z tworzeniem
aplikacji czasu rzeczywistego, np. Game Designer, Game Developer, Unity Developer,
2D Artist, 3D Artist, Sound Designer.

Podczas zajęć dla osób zainteresowanych karierą w kierunku software development
będzie stawiany nacisk na dobre praktyki programowania w języku C#, który znajduje
zastosowanie w wielu obszarach współczesnych systemów IT opartych m.in. o
środowisko i ekosystem .NET. Osoby zainteresowane rozwojem w kierunku content
development otrzymają wsparcie w zakresie warsztatu pracy niezbędnego do
technicznego przygotowania szeroko rozumianego contentu 2D i 3D na potrzeby
projektów informatycznych. Dodatkowo umiejętności z zakresu pracy w zespole
znajdą zastosowanie niezależnie od docelowej ścieżki kariery absolwenta naszej
specjalizacji.

Absolwent transdyscyplinarnej ścieżki XR Research and Development na studiach
pierwszego stopnia, w zależności od obranej tematyki, będzie w stanie zrealizować
swoje zawodowe ambicje w szerokim spektrum nowoczesnych trendów branży IT
związanych zarówno z projektowaniem, jak i współtworzeniem oraz wykorzystaniem
interaktywnych systemów immersyjnych z wybranego obszaru eXtended Reality /
Mixed Reality continuum (XR/MR). W szczególności może specjalizować się
w tworzeniu oprogramowania i kontentu na potrzeby immersyjnych środowisk
interaktywnych, od gier 2D i 3D po aplikacje VR/AR/XR, również z uwzględnieniem
wybranych aspektów związanych z akwizycją i wykorzystaniem multimodalnych
danych, w tym danych psychofizjologicznych, wraz z ich przetwarzaniem i analizą z
wykorzystaniem zaawansowanych algorytmów wizji komputerowej, uczenia
maszynowego i sztucznej inteligencji.

Przykładowe tematy prac dyplomowych:

W przypadku ścieżki Game Development temat pracy dyplomowej może obejmować
różnorodne aspekty z szeroko rozumianego obszaru tworzenia gier, wraz z ich
implementacją w ramach projektu dyplomowego w postaci gry lub kluczowych
elementów rozgrywki demonstrujących rozwiązanie danego problemu. Przykładowe
tematy z lat ubiegłych:

• — Implementacja dynamicznego dostosowania poziomu trudności w grze na przykładzie gry zręcznościowej “Chicken fever”.
• — Proces tworzenia gry komputerowej opartej o technologię Virtual Reality w środowisku Unity na przykładzie projektu „SurVR”.
• — Implementacja systemu walki wręcz z wykorzystaniem aktywnej fizyki w oparciu o Active Ragdoll.
• — Framework do tworzenia gier RPG z wykorzystaniem środowiska Unity.
• — Protokół komunikacji sieciowej do gry wieloosobowej w kontekście rozgrywki turowej.
• — Rozwiązywanie problemu grywalności poprzez zastosowanie elementów losowych oraz generowanych proceduralnie.

W ramach ścieżki XR Research and Development tematy prac dyplomowych mogą
dotyczyć różnorodnych aspektów związanych z projektowaniem i implementacją
wybranych zagadnień z zakresu mixed reality continuum, w szczególności systemów
immersyjnych VR/AR/XR w powiązaniu ze wspomagającymi obszarami zastosowań
systemów informatycznych m.in. w zakresie sztucznej inteligencji, uczenia
maszynowego, inteligentnego otoczenia, czy multimodalnych interfejsów oraz
interakcji.

• — Mobilna aplikacja interwencyjno-badawcza wzmacniająca zachowania prośrodowiskowe. (jedna z pięciu najlepszych prac dyplomowych studiów pierwszego stopnia w roku akademickim 2021/2022)
• — Implementacja silnika do gier z wykorzystaniem renderera OGRE.
• — Renderowanie scen w czasie rzeczywistym z użyciem Vulkan.
• — Wykorzystanie elementów psychofizjologii obwodowej w środowiskach wirtualnych.
• — Wykorzystanie eyetrackingu w immersyjnych środowiskach wirtualnych.
• — Zastosowanie sztucznej inteligencji do sterowania interakcją w systemach immersyjnych
• — Analiza i przetwarzanie obrazu z użyciem kilku źródeł obrazu.
• — Rozpoznawanie obrazów przy użyciu sztucznej inteligencji wspomaganej crowdsourcingowo.
• — Automatyzacja procesów biznesowych z wykorzystaniem robotów regułowych i sztucznej inteligencji.

Opis laboratorium

Specjalizacja XRG – eXtended Reality, Gry i Systemy Immersyjne posiada wsparcie
zaplecza laboratoriów Centrum Badawczego XR w postaci wysokowydajnych stacji
XR, sprzętu VR, AR i XR z eyetrackingiem, specjalistycznego wyposażenia do badań
psychofizjologicznych, a także szybkiego prototypowania w oparciu o m.in. druk 3D,
skany laserowe czy fotogrametrię.

Przedmioty specjalizacyjne

• Partycypacyjne projektowanie gier | PAPG
• Unity – wzorce projektowe i praktyki programistyczne | UWP

Osoby koordynujące: mgr inż. Adam Kassenberg

Symbol: K

Tematyka zakresu specjalistycznego

Absolwent posiądzie teoretyczną i praktyczną wiedzę z zakresu architektury bezpieczeństwa systemów informatycznych, analizy i informatyki śledczej, rodzajów zagrożeń i ataków oraz przeciwdziałania im, poszukiwania, gromadzenia i zabezpieczania materiału dowodowego oraz działań prewencyjnych. Absolwent zdobędzie wiedzę z zakresu bezpieczeństwa informatycznego, budowę systemów operacyjnych i aplikacji oraz sieci informatycznych, pozna podstawy kryptografii oraz umiejętność programowania w języku Python. Zdobędzie też umiejętności z zakresu zabezpieczania systemów komputerowych, aplikacji i sieci informatycznych. Absolwent uzyska wiedzę i praktyczne umiejętności umożliwiające podjęcie pracy związanej z architekturą bezpieczeństwa systemów informatycznych, tworzeniem polityk bezpieczeństwa, ich wdrażania, utrzymania oraz rozwoju. Pozna najnowsze metody ataków i zagrożenia dla systemów informatycznych. Będzie potrafił przeciwdziałać ich rozprzestrzenianiu i skutkom. Pozna podstawy informatyki śledczej, pozyska wiedzę jak pozyskiwać, gromadzić i zabezpieczać materiał dowodowy. Absolwent będzie potrafił analizować dane związane z wystąpieniem incydentów teleinformatycznych, wyszukiwać i identyfikować związki między nimi, wyciągać wnioski i oceniać ich wiarygodność. Będzie umiał sporządzić pełny raport z przebiegu incydentu, jego faktycznych i możliwych skutków, podjętych działań oraz proponowanych działań zapobiegawczych na przyszłość. Będzie potrafił współdziałać z organami przestrzegania prawa w zakresie rozpoznania i zwalczania cyberprzestępczości, jak również będzie przygotowany do prowadzenia szkoleń w zakresie bezpieczeństwa teleinformatycznego dla pracowników swojej firmy lub instytucji.

Możliwości wykorzystania zdobytej wiedzy w przyszłej pracy zawodowej

Wykorzystanie wiedzy z zakresu cyberbezpieczeństwa w przyszłej pracy zawodowej otwiera szerokie możliwości, ponieważ jest to dynamicznie rozwijająca się dziedzina, kluczowa dla niemal każdej branży. Oto główne obszary, w których można zastosować zdobytą wiedzę, wraz z konkretnymi przykładami:

Ochrona danych i systemów:

• Zarządzanie bezpieczeństwem infrastruktury IT: Projektowanie i wdrażanie zabezpieczeń, takich jak zapory sieciowe (firewalle), systemy wykrywania i • zapobiegania włamaniom (IDS/IPS) czy szyfrowanie danych.

• Zabezpieczanie chmury: Konfigurowanie bezpiecznych środowisk w chmurze (np. AWS, Azure) i zapewnianie zgodności z regulacjami (np. RODO, NIST).

• Praca jako inżynier bezpieczeństwa w firmach technologicznych, bankach lub administracji publicznej.

• Cyberbezpieczeństwo w sektorze publicznym: Praca w instytucjach rządowych, np. w zespołach CERT (Computer Emergency Response Team).

• Kryptografia: Projektowanie i wdrażanie systemów szyfrowania danych.

• Bezpieczeństwo IoT: Zabezpieczanie urządzeń Internetu Rzeczy, np. w inteligentnych miastach czy przemyśle.

Reagowanie na incydenty i analiza powłamaniowa:

• Analiza incydentów: Identyfikacja źródła ataku, analiza złośliwego oprogramowania (malware) i odtwarzanie przebiegu incydentu w celu zapobiegania przyszłym zagrożeniom.

• Zarządzanie zespołem SOC (Security Operations Center): Monitorowanie systemów w czasie rzeczywistym i reagowanie na zagrożenia.

• Praca jako analityk SOC lub specjalista ds. reagowania na incydenty w centrach bezpieczeństwa dużych korporacji.

Testowanie bezpieczeństwa (pentesting/red teaming):

• Przeprowadzanie kontrolowanych ataków na systemy (testy penetracyjne) w celu identyfikacji luk w zabezpieczeniach.

• Tworzenie raportów i rekomendacji naprawczych dla organizacji.

• Praca jako etatowy pentester lub niezależny konsultant ds. bezpieczeństwa.

Rozwój oprogramowania bezpiecznego:

• Wdrażanie zasad Secure Software Development Lifecycle (SDLC) w procesie tworzenia aplikacji.

• Analiza kodu pod kątem podatności (np. SQL Injection, XSS).

• Praca jako programista zorientowany na bezpieczeństwo w firmach tworzących oprogramowanie.

Zarządzanie tożsamością i dostępem (IAM):

• Konfigurowanie systemów uwierzytelniania wieloskładnikowego (MFA) i zarządzanie dostępem użytkowników.

• Tworzenie polityk dostępu opartych na zasadzie najmniejszych uprawnień (Least Privilege).

• Praca jako specjalista IAM w dużych organizacjach lub dostawcach usług chmurowych.

Edukacja i podnoszenie świadomości:

• Prowadzenie szkoleń dla pracowników firm w zakresie dobrych praktyk bezpieczeństwa, np. rozpoznawania ataków phishingowych.

• Tworzenie programów edukacyjnych lub kampanii uświadamiających.

• Praca jako trener ds. cyberbezpieczeństwa lub konsultant w firmach szkoleniowych.

Przykłady zawodów:

• Analityk bezpieczeństwa IT
• Inżynier bezpieczeństwa sieci
• Konsultant ds. cyberbezpieczeństwa
• Specjalista ds. zarządzania incydentami
• Architekt bezpieczeństwa
• Specjalista ds. bezpieczeństwa aplikacji 
• Specjalista ds. testów penetracyjnych (Pentester)
• Specjalista ds. zarządzania tożsamością i dostępem (IAM)
• Analityk danych bezpieczeństwa (Security Data Analyst)
• Ekspert ds. cyberbezpieczeństwa w sektorze publicznym
• Trener ds. cyberbezpieczeństwa
• Specjalista ds. DevSecOps

Perspektywy:

Cyberbezpieczeństwo to dziedzina o ogromnym zapotrzebowaniu na specjalistów – według raportów globalny niedobór ekspertów w tej branży wynosi kilka milionów. W Polsce sektor ten rozwija się dynamicznie, szczególnie w firmach technologicznych, finansowych i administracji publicznej. Praca w cyberbezpieczeństwie oferuje stabilność, wysokie zarobki i możliwość ciągłego rozwoju.

Przykładowe tematy prac dyplomowych:

1. Analiza i reagowanie na incydenty

• Analiza skuteczności systemów wykrywania i zapobiegania włamaniom (IDS/IPS) w środowisku chmurowym
• Odtwarzanie przebiegu ataku ransomware na podstawie logów systemowych
• Porównanie narzędzi do analizy powłamaniowej w systemach Windows i Linux
• Wykorzystanie uczenia maszynowego do wykrywania anomalii w ruchu sieciowym

2. Testowanie bezpieczeństwa (pentesting/red teaming)

• Opracowanie scenariuszy testów penetracyjnych dla aplikacji webowych opartych na frameworku Django
• Analiza podatności protokołu MQTT w systemach IoT
• Metody eskalacji uprawnień w środowiskach kontenerowych (np. Docker, Kubernetes)
• Testowanie bezpieczeństwa aplikacji mobilnych na platformie Android z wykorzystaniem narzędzi open-source

3. Bezpieczeństwo sieci

• Projektowanie bezpiecznej architektury sieci SD-WAN dla małych i średnich przedsiębiorstw
• Analiza skuteczności protokołu TLS 1.3 w zabezpieczaniu komunikacji sieciowej
• Zabezpieczanie sieci Wi-Fi w środowiskach korporacyjnych przed atakami typu Evil Twin
• Wpływ ataków DDoS na wydajność systemów chmurowych i metody ich mitigacji

4. Kryptografia i zarządzanie kluczami

• Porównanie algorytmów szyfrowania symetrycznego i asymetrycznego w kontekście wydajności i bezpieczeństwa
• Wdrożenie systemu zarządzania kluczami kryptograficznymi w środowisku korporacyjnym
• Analiza bezpieczeństwa post-kwantowej kryptografii w zastosowaniach praktycznych
• Zastosowanie blockchain do bezpiecznego przechowywania kluczy kryptograficznych

5. Bezpieczeństwo aplikacji i oprogramowania

• Analiza podatności na ataki SQL Injection w popularnych systemach CMS (np. WordPress, Joomla)
• Wdrożenie zasad Secure SDLC w procesie tworzenia aplikacji mobilnej
• Wykrywanie i zapobieganie atakom XSS w aplikacjach webowych przy użyciu statycznej analizy kodu
• Zabezpieczanie API REST przed atakami typu credential stuffing

6. Bezpieczeństwo chmury

• Audyt bezpieczeństwa konfiguracji usług chmurowych na przykładzie AWS S3
• Zastosowanie zasad Zero Trust w środowiskach chmurowych (Azure, GCP)
• Analiza ryzyka związanego z błędną konfiguracją kontenerów w Kubernetes
• Porównanie mechanizmów uwierzytelniania w usługach chmurowych

7. Internet Rzeczy (IoT) i urządzenia wbudowane

• Analiza bezpieczeństwa protokołów komunikacyjnych w urządzeniach IoT (np. Zigbee, LoRaWAN)
• Zabezpieczanie inteligentnych urządzeń domowych przed atakami typu Man-in-the-Middle
• Projektowanie bezpiecznego systemu aktualizacji oprogramowania w urządzeniach IoT
• Analiza podatności kamer IP na ataki zdalne

8. Zarządzanie tożsamością i dostępem (IAM)

• Wdrożenie uwierzytelniania wieloskładnikowego (MFA) w środowisku przedsiębiorstwa
• Analiza skuteczności systemów Single Sign-On (SSO) w kontekście bezpieczeństwa
• Projektowanie modelu zarządzania dostępem opartym na zasadzie najmniejszych uprawnień
• Zastosowanie biometrii w systemach uwierzytelniania – analiza bezpieczeństwa i prywatności

9. Cyberbezpieczeństwo a sztuczna inteligencja

• Wykorzystanie uczenia maszynowego do wykrywania ataków phishingowych w wiadomościach e-mail
• Analiza zagrożeń związanych z atakami na modele AI (np. adversarial attacks)
• Zastosowanie algorytmów SI do klasyfikacji złośliwego oprogramowania
• Etyczne aspekty wykorzystania sztucznej inteligencji w monitorowaniu bezpieczeństwa

10. Aspekty prawne i organizacyjne

• Wpływ regulacji RODO na projektowanie systemów bezpieczeństwa w przedsiębiorstwach
• Opracowanie planu ciągłości działania (BCP) w przypadku cyberataku
• Analiza zgodności systemów IT z normą ISO 27001 w wybranym przedsiębiorstwie
• Rola audytu bezpieczeństwa w zarządzaniu ryzykiem cybernetycznym

Opis laboratorium

Zajęcia realizowane są w większości na platformie e-learningowej HackingDept. Są one prowadzone w sposób interaktywny na zbliżonych do rzeczywistości kompleksowych przykładach, które będą wymagały od studentów odpowiedniego przygotowania, przestudiowania możliwości i znalezienia optymalnych rozwiązań do przedstawionych w nich problemach.

Zespół przygotowujący platformę HackingDept składa się wyłącznie z pasjonatów – doświadczonych pentesterów, badaczy Cybersecurity oraz programistów. Wszyscy są członkami najlepszych polskich zespołów występujących w międzynarodowych konkursach bezpieczeństwa IT (CTF). Sukcesy tam odnoszone pokazują, że należą do światowej czołówki ekspertów w tej dziedzinie. Przygotowane materiały bazują na ich wieloletnim doświadczeniu i są nieustannie uzupełnianie o najnowsze zidentyfikowane zagrożenia, ryzyka i standardy adresujące rzeczywiste potrzeby w ramach IT i OT. 

Przedmioty specjalizacyjne

Ten zakres specjalistyczny pogłębia wiedzę i umiejętności wprowadzane w ramach przedmiotu obowiązkowego Bezpieczeństwo systemów informacyjnych (BSI).

• Analiza incydentów cyberbezpieczeństwa (AIC)
• Kryminalistyka cyfrowa (KCY)

W ramach trzech semestrów PRO dla tej specjalizacji będzie prowadzony projekt (SITA) – Projektowanie Bezpiecznych Architektur IT

Ponadto, studentom realizującym ten zakres, rekomendowany jest wybór przedmiotu obieralnych:

• w przedostatnim semestrze studiów Testowanie bezpieczeństwa systemów IT (TBS).
• w ostatnim semestrze studiów Bezpieczeństwo Aplikacji WWW (BWW). 

Osoby koordynujące: mgr Tomasz Fornalik

Symbol: L

Tematyka zakresu specjalistycznego

Student specjalizacji „Zarządzanie chmurą obliczeniową” to osoba o wielowymiarowym profilu kompetencji, łącząca wiedzę techniczną z umiejętnościami biznesowymi. Charakteryzuje się następującymi cechami.

Wykształcenie i wiedza

•    Solidne podstawy informatyczne, obejmujące architekturę systemów, sieci komputerowe i bezpieczeństwo IT
•    Dogłębna znajomość wiodących platform chmurowych (AWS, Microsoft Azure, Google Cloud)
•    Rozumienie modeli usług chmurowych (IaaS, PaaS, SaaS) i ich zastosowań biznesowych
•    Wiedza z zakresu wirtualizacji, konteneryzacji i automatyzacji infrastruktury

Umiejętności techniczne

•    Konfiguracja i zarządzanie usługami chmurowymi
•    Projektowanie architektury rozwiązań w środowiskach wielochmurowych
•    Implementacja zabezpieczeń i zgodności z przepisami (RODO, ISO)
•    Optymalizacja kosztów i wydajności infrastruktury chmurowej
•    Podstawowa znajomość programowania i skryptów automatyzujących (Python, Bash)
•    Praca z narzędziami Infrastructure as Code (Terraform, CloudFormation)

Kompetencje biznesowe

•    Analiza potrzeb organizacji i transformacja ich na rozwiązania technologiczne
•    Zarządzanie projektami migracji do chmury
•    Optymalizacja procesów biznesowych z wykorzystaniem technologii chmurowych
•    Podstawy zarządzania finansami IT i modelami kosztowymi chmury

Cechy osobowości

•    Zdolność do ciągłego uczenia się w dynamicznie zmieniającej się dziedzinie
•    Analityczne podejście do rozwiązywania problemów

•    Umiejętność pracy zarówno samodzielnie, jak i w zespole interdyscyplinarnym
•    Efektywna komunikacja z interesariuszami o różnym poziomie wiedzy technicznej
•    Dokładność i odpowiedzialność przy pracy z infrastrukturą krytyczną dla biznesu

Absolwent specjalizacji:

•    Zna publiczne platformy chmurowych – praktyczna wiedza o funkcjonowaniu AWS, Microsoft Azure, Google Cloud i innych wiodących rozwiązań
•    Zna architekturę chmurową – umiejętność projektowania skalowalnych, bezpiecznych i efektywnych kosztowo rozwiązań
•    Potrafi wdrażać i migrować systemy do chmury obliczeniowej – zdolność przenoszenia istniejących systemów do chmury oraz budowania nowych rozwiązań natywnych dla chmury
•    Potrafi automatyzować tworzenie i zarządzanie infrastruktury w chmurze – posługiwanie się narzędziami Infrastructure as Code (Terraform, CloudFormation, ARM)
•    Zna technologię konteneryzacji – zarządzanie aplikacjami kontenerowymi z wykorzystaniem Docker, Kubernetes i innych orkiestratorów
•    Zna zasady bezpieczeństwa w chmurowe – implementacja zabezpieczeń zgodnych z najlepszymi praktykami i standardami branżowymi
•    Potrafi zarządzać danymi w chmurze – konfiguracja i optymalizacja baz danych, hurtowni danych i rozwiązań Big Data w chmurze
•    Stosuje mechanizmy monitorowania i analizy zasobów w chmurze – wdrażanie systemów monitorowania, alarmowania i analizy wydajności
•    Potrafi przeprowadzić analizę kosztów – optymalizacja wydatków na usługi chmurowe i prognozowanie budżetu

Możliwości wykorzystania zdobytej wiedzy w przyszłej pracy zawodowej

Popularne stanowiska pracy:

•    Cloud Solutions Architect – projektowanie i wdrażanie architektury rozwiązań chmurowych
•    Cloud Operations Engineer/Administrator – zarządzanie infrastrukturą i usługami w chmurze
•    DevOps Engineer – łączenie rozwoju oprogramowania z operacjami IT w środowiskach chmurowych
•    Cloud Security Specialist – zapewnianie bezpieczeństwa danych i aplikacji w chmurze
•    Cloud Migration Specialist – planowanie i przeprowadzanie migracji systemów do chmury
•    Multi-cloud Manager – optymalizacja wykorzystania różnych dostawców usług chmurowych
•    FinOps Specialist – zarządzanie kosztami i optymalizacja wydatków na usługi chmurowe

Trendy rynkowe i zapotrzebowanie:

•    Rosnące zapotrzebowanie na specjalistów chmurowych we wszystkich branżach przechodzących cyfrową transformację
•    Szczególnie wysokie zapotrzebowanie w sektorach: finansowym, ochrony zdrowia, e-commerce, produkcyjnym i publicznym
•    Prognozowany stabilny wzrost liczby miejsc pracy w tej dziedzinie w perspektywie 5-10 lat
•    Możliwości pracy zarówno w dużych korporacjach, jak i w mniejszych firmach wdrażających rozwiązania chmurowe

Przykładowe tematy prac dyplomowych:

•    Projektowanie architektury mikro-usług dla aplikacji e-commerce w środowisku chmurowym
•    Implementacja strategii CI/CD dla aplikacji natywnych dla chmury
•    Strategie wdrażania GitOps w zarządzaniu infrastrukturą chmurową
•    Analiza i mitygacja zagrożeń bezpieczeństwa w systemach kontenerowych
•    Zastosowanie Infrastructure as Code w automatyzacji zarządzania zasobami chmurowymi

Opis laboratorium

Przedmioty specjalizacyjne

• Kontenery i orkiestracja (KIO)
• Automatyzacja w chmurach obliczeniowych (ACO)

W semestrze poprzedzającym wybór specjalizacji wprowadzono przedmiot obieralny Podstawy Chmury Obliczeniowej (PCO), adresowany do ogółu studentów, jednak najsilniej powiązany z problematyką zakresu „L”.

Osoba koordynująca: prof. dr hab. Kazimierz Subieta

Symbol: A_IO

Tematyka zakresu specjalistycznego

W programie studiów jest analiza i projektowanie systemów informatycznych przy użyciu metodyk obiektowych (UML) i obiektowych narzędzi CASE. Poruszane są też zagadnienia inżynierii oprogramowania, w tym omówienie jego pełnego cyklu życiowego (faza strategiczna, analiza, projektowanie, konstrukcja, testowanie, wdrożenie, pielęgnacja, modyfikacja). Studenci uczą się zarządzania przedsięwzięciem programistycznym, zaawansowanymi graficznie interfejsami użytkownika oraz projektami inżynierskimi łączącymi bazy danych, inżynierię oprogramowania i technologie rozproszone (Internet). 

Możliwości wykorzystania zdobytej wiedzy w przyszłej pracy zawodowej

Przygotowuje specjalistów z zakresu analizy, projektowania i administrowania dużych systemów informatycznych, metod inżynierii oprogramowania, metod projektowania baz danych, metod zwiększania jakości oprogramowania, metod integracji z Internetem. Są oni poszukiwani przez średnie i duże firmy komputerowe (w tym zagraniczne) realizujące kluczowe projekty informatyczne dla instytucji rządowych i administracyjnych, banków, przedsiębiorstw państwowych i prywatnych, szkół, wojska, mediów.

Przykładowe tematy prac dyplomowych:

— Repozytorium ponownego użycia;
— Zarządzanie wiedzą i ryzykiem w firmie programistycznej;
— Oprogramowanie wspomagające budowę i działanie sklepu internetowego;
— System przepływu prac wspomagający zarządzanie dokumentami i jakością oprogramowania;
— System wspomagający nauczanie analizy i projektowania obiektowego;
—System zarządzania treścią służący do tworzenia aplikacji internetowych.

Opis laboratorium

Na zajęciach wykorzystuje się różne pakiety CASE, Microsoft SQL Server, Microsoft Internet Information Server/ASP, Oracle, Visual Basic, Java, platforma .NET, przeglądarki WWW. Od 2005 roku używany jest też software IBM: RAD, WebSphere i Rational.

Przedmioty specjalizacyjne

• Technologie Internetu | TIN
• Administrowanie bazami danych | ABD

Osoba koordynująca: dr hab. Adam Wierzbicki

Symbol: B

Tematyka zakresu specjalistycznego

W ramach zakresu prowadzone są zajęcia z zakresu:

• ochrony informacji w sieciach komputerowych;
• konfiguracji i stosowania systemów zapór ogniowych, wykrywania i zapobiegania włamaniom;
• ukrywania informacji (steganografii), stosowania znaków wodnych;
• zastosowań kryptografii i kryminalistyki cyfrowej;
• programowania rozproszonego;
• projektowania i budowy bezpiecznego i wydajnego oprogramowania, w tym oprogramowania sieciowego;
• protokołów zapewniających jakość usług (QoS) w sieciach komputerowych;
• zarządzania sieciami komputerowymi;
• zaawansowanych protokołów rutingu oraz projektowania sieci lokalnych, sieci VLAN i VPN;
• projektowania i zarządzania urządzeniami zapewniającymi diagnostykę sieci;
• konfigurowania sieci, oceny jej wydajności i szybkości transmisji;
• administrowania i konfigurowania podstawowych systemów sieciowych, operacyjnych i baz danych;
• techniki projektowania i eksploatacji sieci bezprzewodowych.

Możliwości wykorzystania zdobytej wiedzy w przyszłej pracy zawodowej

Przygotowuje specjalistów z zakresu zarządzania sieciami komputerowymi, ochrony informacji, projektowania bezpiecznego i wydajnego oprogramowania przy zachowaniu podstawowych zasad inżynierii oprogramowania oraz z dziedziny kryminalistyki cyfrowej. Są oni potencjalnymi pracownikami firm, które stosują sieci komputerowe i wymagają zapewnienia ich bezpieczeństwa oraz wysokiej wydajności i niezawodności. Firmy produkujące oprogramowanie, działające w obszarach e-commerce, e-learning, e-government, e-business, poszukują specjalistów w dziedzinie zabezpieczenia oprogramowania oraz danych. Oddzielną kategorię stanowią specjaliści od kryminalistyki cyfrowej zatrudniani w dużych firmach lub organizacjach, które reagują przy naruszeniu bezpieczeństwa informacji lub w wypadku przestępstw cyfrowych.

Przykładowe tematy prac dyplomowych:

— Protokoły uwierzytelnienia i autoryzacji w sieciach komputerowych;
— Metody dochodzenia w kryminalistyce cyfrowej;
— Zapewnianie ochrony informacji w bankowości elektronicznej;
— Metody cyfrowych znaków wodnych;
— Audyt systemów wykrywania włamań;
— Planowanie i wdrożenie usług „Voice over IP”;
— Sterowanie urządzeniami za pośrednictwem sieci komputerowych;
— Analiza protokołów sieciowych;
— Zarządzanie i administracja sieciami komputerowymi;
— Analiza porównawcza mediów sieciowych;
— Sieciowe sterowniki urządzeń niestandardowych;
— Mechanizmy redundantne w sieciach komputerowych.

Opis laboratorium

Zakres posiada Laboratorium specjalistyczne wyposażone w urządzenia przeznaczone do budowy sieci komputerowych. Znajduje się tu kilka przenośnych szaf (Racks) ze switchami oraz routerami firmy Cisco. Istnieje także możliwość wypożyczenia lub korzystania na miejscu z urządzeń mobilnych. Do dyspozycji studentów są także komputery Apple wspomagające tworzenie oprogramowania w oparciu o język ObjectiveC. Warto wymienić też pozostałe urządzenia:

• Nokia Lumia (różne rodzaje);
• Samsung Galaxy (SIII x 2, Note II x 4, Tab 3);
• Nexus (4, 10);
• Apple (iPad Air x 2, iPhone 4, iPhone 5S, iPhone 5C);
• Motorola Xoom;
• kostki Dice+ (x2);
• Dell Venue 8;
• Epoc Emotive.

Przedmioty specjalizacyjne

• Zaawansowane sieci komputerowe | ZSK
• Zaawansowane systemy operacyjne | ZSO

Osoba koordynująca: prof. dr hab. Grzegorz Marcin Wójcik

Symbol: D

Tematyka zakresu specjalistycznego

Sztuczna inteligencja (SI) odgrywa kluczową rolę we współczesnym społeczeństwie, przekształcając sposób, w jaki funkcjonujemy, pracujemy i komunikujemy się. Jej znaczenie jest szczególnie widoczne w dziedzinach takich jak medycyna, przemysł, handel, finanse oraz edukacja. W medycynie, algorytmy SI pomagają diagnozować choroby, analizować obrazowanie medyczne i dostarczać spersonalizowane leczenie. W przemyśle, roboty zasilane SI zwiększają wydajność, redukując koszty i ryzyko ludzkich błędów. W handlu i finansach, systemy SI analizują ogromne ilości danych, prognozują trendy rynkowe i optymalizują inwestycje. Natomiast w edukacji, SI może dostosować program nauczania do indywidualnych potrzeb studentów, umożliwiając bardziej efektywną naukę. W miarę rozwoju tej technologii, jej znaczenie będzie nadal rosło, wpływając na niemalże każdy aspekt życia społecznego i gospodarczego.
Jednakże równocześnie pojawiają się pytania dotyczące etyki i bezpieczeństwa związane z wykorzystaniem SI, wymagając ścisłej kontroli i odpowiedzialnego zarządzania tymi nowymi możliwościami.

Python odgrywa kluczową rolę w rozwoju sztucznej inteligencji, stając się językiem programowania pierwszego wyboru dla wielu profesjonalistów i badaczy w tej dziedzinie. Jego prostota, czytelność i elastyczność czynią go idealnym narzędziem do implementacji algorytmów uczenia maszynowego, przetwarzania języka naturalnego, analizy danych i wielu innych zastosowań związanych ze sztuczną inteligencją. Biblioteki takie jak TensorFlow, PyTorch, scikit-learn czy Keras, dostępne w Pythonie, zapewniają bogaty zestaw narzędzi do budowy, trenowania i wdrażania zaawansowanych modeli SI. Ponadto ogromna społeczność programistyczna i szeroki ekosystem narzędzi open-source sprawiają, że Python jest atrakcyjnym wyborem dla osób na różnych poziomach zaawansowania. Dzięki temu językowi sztuczna inteligencja staje się bardziej dostępna i przystępna dla szerszego grona ludzi, przyspieszając tym samym postęp w tej dziedzinie i otwierając nowe możliwości innowacji.

Specjalizacja „Inteligentne systemy przetwarzania danych” ma na celu przygotowanie studentów do pracy w obszarze sztucznej inteligencji, koncentrując się na zaawansowanych technikach analizy i przetwarzania danych. Głównym celem specjalizacji jest przekazanie uczestnikom wiedzy i umiejętności potrzebnych do projektowania, implementacji i optymalizacji inteligentnych systemów wykorzystujących dane. W ramach tej specjalizacji studenci uczą się obsługi popularnych bibliotek i narzędzi związanych z AI, takich jak TensorFlow, PyTorch, scikit-learn czy Keras, które umożliwiają budowę zaawansowanych modeli uczenia maszynowego. Ponadto, skupia się również na przetwarzaniu języka naturalnego (NLP), analizie obrazu, przetwarzaniu strumieni danych oraz technikach głębokiego uczenia się. Specjalizacja „Inteligentne systemy przetwarzania danych” przygotowuje studentów do wyzwań związanych z analizą dużych zbiorów danych, ekstrakcją wartościowych informacji oraz tworzeniem inteligentnych aplikacji, które wykorzystują potencjał sztucznej inteligencji. Dzięki temu absolwenci tej specjalizacji są gotowi do pracy w różnorodnych obszarach, takich jak medycyna, finanse, przemysł czy technologie internetowe, gdzie wykorzystanie inteligentnych systemów przetwarzania
danych staje się coraz bardziej istotne.

Przykładowe tematy prac dyplomowych:

„Wykorzystanie głębokiego uczenia się do analizy obrazów medycznych w
celu diagnozowania chorób”

„Implementacja systemu klasyfikacji tekstu do automatycznego przetwarzania
dokumentów”

„Badanie efektywności różnych modeli uczenia maszynowego w
prognozowaniu cen giełdowych”

„Rozwój inteligentnego systemu rekomendacyjnego dla platformy e-commerce
na podstawie analizy preferencji użytkowników”

„Zastosowanie przetwarzania języka naturalnego w automatycznym
generowaniu podsumowań artykułów naukowych”

„Projektowanie systemu wykrywania oszustw w transakcjach finansowych z
wykorzystaniem algorytmów uczenia maszynowego”

„Optymalizacja wydajności systemu analizy danych strumieniowych w czasie
rzeczywistym”

„Wykorzystanie sieci neuronowych do identyfikacji obiektów na obrazach z
monitoringu miejskiego”

„Tworzenie inteligentnego asystenta wirtualnego do obsługi klientów na
stronach internetowych oparty na przetwarzaniu języka naturalnego”

„Analiza sentymentu w mediach społecznościowych przy użyciu metod
uczenia maszynowego w celu oceny opinii klientów o produktach lub
usługach”

Opis laboratorium

Do realizacji specjalizacji wykorzystywana jest zawsze najnowsza infrastruktura informatyczna PJATK, zapewniająca studentom dostęp do nowoczesnych narzędzi i technologii niezbędnych do efektywnego nauki i praktycznego stosowania wiedzy.

Przedmioty specjalizacyjne

• Inteligentne systemy sterowania | ISS
• Wizja maszynowa | WMA

Osoba koordynująca: dr inż. Michał Majewski

Symbol: F

Tematyka zakresu specjalistycznego

W ramach zakresu poruszany jest szeroki zakres tematów związanych z robotyką mobilną.  Prezentowane są różne architektury robotów, ze szczegółowym omówieniem systemów sensorycznych, sposobów poruszania się robotów oraz  elementów wykonawczych. Z mobilnością robotów związanych jest wiele zagadnień z zakresu lokalizacji i nawigacji jak np. budowa map terenu (zarówno topologicznych jak i geometrycznych).  Przedstawione zostaną również zagadnienia sterowania i współpracy robotów w złożonych sytuacjach, z uwzględnieniem metod sztucznej inteligencji, nauki maszynowej czy inżynierii wiedzy.  Ponieważ eksperymenty z rzeczywistymi robotami są dość kosztowne i czasochłonne,  bardzo pomocna  jest  umiejętność symulacji  komputerowej.

Możliwość wykorzystania zdobytej wiedzy  

Po ukończeniu zakresu student powinien samodzielnie zrealizować proste konstrukcje robotyczne z wykorzystaniem Arduino czy  Raspberry Pi. Uzyskana wiedza umożliwi wykorzystanie robotów do konkretnych zadań – np. dronów do monitorowania czy śledzenia obiektów.  Pomocna będzie również w firmach zajmujących się  elektromobilnością, monitoringiem i  zabezpieczeniem ruchu.  Istnieje również możliwość pracy jako programista, zwłaszcza w dziedzinach, gdzie wymagana  jest znajomość sprzętu, np. programista maszyn, robotów etc.

Przykładowe tematy prac dyplomowych

Tematyka potencjalnych prac jest dość szeroka. Obejmuje ona zarówno możliwość budowy robota czy też realizacji konkretnego sterowania robotem. Wiąże się to zazwyczaj z rozwiązaniem zadań związanych z lokalizacją, nawigacją, wykrywania i śledzenia obiektów, optymalizacją czy podejmowania decyzji. Możliwe są również prace dyplomowe wykorzystujące tylko symulacje komputerowe.
Nasi studenci wykonali wiele konstrukcji, m.in.

— robot humanoidalny PALADYN;
— robot typu quadruped;
— robot typu hexapod.

Propozycje prac dyplomowych przedstawione są poniżej:

— Budowa drona z wykorzystaniem platformy Multiwii czy Raspberry pi;
— Współpraca grupy robotów;
— Jednoczesne lokalizacja i budowanie map SLAM;
— Nawigacja robota z wykorzystaniem map topologicznych;
— Śledzenie obiektów np. z wykorzystaniem technik deep learning-u;
— Sterowanie robotami na podstawie gestów.

Opis laboratorium

W laboratorium robotyki możliwe są prace eksperymentalne z robotami na temat ich nawigacji, lokalizacji, wykrywania obiektów, wędrówek w labiryncie. Jest też możliwa budowa własnego robota. Nasi studenci wykonali wiele konstrukcji, m.in.

• robot humanoidalny PALADYN – obecnie eksponowany w Centrum Nauki Kopernik;
• robot typu quadruped;
• robot typu hexapod.

Laboratorium jest wyposażone w:

• 8 robotów mobilnych Roomba z komputerami on – board;
• robot humanoidalny NAO;
• 2 roboty mobilne Pioneer 2DX;
• 5 robotów Lego NXT 2.0;
• System sterowania człowiek-komputer na podstawie gestów i sylwetki z użyciem Asus Xtion kamery głębokości.

Przedmioty specjalizacyjne

• Inteligentne systemy sterowania | ISS
• Wizja maszynowa | WMA

Symbol: G

Możliwości wykorzystania zdobytej wiedzy w przyszłej pracy zawodowej

Absolwenci są specjalistami w zakresie programowania systemów biznesowych. Znają niuanse technologiczne i awangardowe technologie programowania biznesowego, co daje im wysokie umiejętności projektowania i wdrażania takich systemów, zapewniając jednocześnie dobrą pozycję na rynku pracy.

Symbol: E

Możliwości wykorzystania zdobytej wiedzy w przyszłej pracy zawodowej

Absolwenci mogą znaleźć pracę w studiach cyfrowych jako realizatorzy postprodukcji, w działach handlowych firm przy obsłudze i rozwijaniu oprogramowania handlu elektronicznego (e-commerce), w firmach software’owych (przygotowywanie interfejsu dla użytkownika), w firmach integrujących systemy informatyczne (integratorzy systemów MM), w bankach (obsługa i rozwój cyfrowych systemów monitoringu i nadzoru), w firmach biomedycznych (wizualizacja), w serwisach internetowych, u operatorów telekomunikacyjnych i wszędzie tam, gdzie konieczne jest opracowywanie graficznych interfejsów dla użytkownika.

Symbol: E3D

Możliwości wykorzystania zdobytej wiedzy w przyszłej pracy zawodowej

Możliwość wykorzystania zdobytej wiedzy, to m.in. produkcja filmów, reklam, programów telewizyjnych, postprodukcja FX „Efekty Specjalne”. Programowanie gier komputerowych oraz innych aplikacji multimedialnych.