黑料不打烊

Universitetas
叠别苍诲谤耻辞尘别苍臈
Stojantiesiems
Studijos
Mokslas ir inovacijos
Verslui
Fakultetai
骋谤寞啪迟颈

Dirbtinio intelekto sprendim懦 valdymas

Lietuvi懦 arba angl懦 kalba Hibridin臈 studij懦 programa
Nuolatin臈s studijos
Nuolatin臈s studijos
  • Padalinys
    Fundamentini懦 moksl懦 fakultetas
  • Programos kodas
    6211BX024
  • Studij懦 kryptis
    Informatikos mokslai
  • Kvalifikacinis laipsnis
    Informatikos moksl懦 magistras
  • 罢谤耻办尘臈
    2

艩ios programos lietuvi懦 kalba d臈stomoje grup臈je planuojamos 丑颈产谤颈诲颈苍臈蝉 (蝉颈苍肠丑谤辞苍颈苍臈蝉) magistrant奴ros studijos 鈥� u啪si臈mimai vykdomi kontaktiniu b奴du tuo pa膷iu metu vykdant u啪si臈mimo transliacij膮 virtualaus bendravimo priemon臈mis, o egzaminai laikomi 黑料不打烊 patalpose.

Apie

Dirbtinio intelekto sprendimai vis da啪niau naudojami verslo sektoriuje ir asmeniniame gyvenime. Jie suteikia galimybes automatizuoti rutininius darbus, pritaikyti 拧iuolaikines technologijas intelektuali懦 sprendim懦 pri臈mimui. Ta膷iau Lietuvoje ir visame pasaulyje tr奴ksta dirbtinio intelekto specialist懦, geban膷i懦 perprasti esam懦 technologij懦 galimybes ir tinkamai valdyti j懦 k奴rimo ir diegimo proces膮.

Dirbtinio intelekto sprendim懦 valdymas studij懦 programa orientuota 寞 visapusi拧k膮 dirbtinio intelekto srities suvokim膮, reikaling膮 tinkamai valdyti dirbtinio intelekto projektus ir sprendimus. Studij懦 metu bus gilinamasi 寞 dirbtinio intelekto projekt懦 gyvavimo cikl膮, atitinkam懦 jo dali懦 organizavim膮 ir vykdym膮. Technin臈s 啪inios ir geb臈jimai kurti dirbtinio intelekto sprendimus bus suteikiami tiek, kad besimokantieji gal臈t懦 pilnai perprasti j懦 veikl懦 principus, ta膷iau didesnis d臈mesys bus skiriamas 拧i懦 technologij懦 tinkamam pritaikymui, 寞galinimui ir suvaldymui. Tod臈l 拧ioje programoje gali studijuoti ne tik tiksli懦j懦 moksl懦 absolventai, ta膷iau ir asmenys, norintys persikvalifikuoti ir tapti tarpininkais, tarp inovatyvi懦 dirbtinio intelekto sprendim懦 k奴r臈j懦 ir tas technologijas galin膷i懦 pilnai pritaikyti sektori懦.

艩ios magistro studij懦 programos tikslas 鈥� paruo拧ti auk拧tos kvalifikacijos, analitiniu m膮stymu pasi啪ymin膷ius ir geban膷ius konkuruoti spar膷iai besikei膷ian膷ioje aplinkoje informacini懦 sistem懦 specialistus, turin膷ius plat懦 dirbtinio intelekto srities suvokim膮, i拧manan膷ius dirbtinio intelekto sistem懦 gyvavimo cikl膮, esam懦 sistem懦 pritaikymo ir vystymo galimybes, geban膷ius taikyti 寞vairius dirbtinio intelekto ir/ar automatizavimo sprendimus i拧kilusi懦 problem懦 sprendimui, vertinti sistem懦 ir dirbtinio intelekto sprendim懦 kokyb臋, atsi啪velgiant 寞 keliamus reikalavimus ir atlikt懦 tyrim懦 rezultatais, tinkamai vadovauti bei valdyti su dirbtinio intelekto k奴rimu ar taikymu susijusius projektus.

Programos rezultat懦 pasiekimui, studentai studij懦 metu bus 寞traukiami 寞 寞vairi懦 organizacij懦 si奴lomus i拧拧奴kius, vykdomus mokslinius tyrimus. Paskaitos vyks ciklais, vienu metu koncentruojantis 寞 vien膮 ar du studij懦 dalykus, juos 寞sisavinant per 1-2 m臈nesius ir tada pereinant prie kito programoje numatyto studij懦 dalyko. Paskaitas ves ne tik mokslininkai ir 寞moni懦 atstovai i拧 Lietuvos, bet ir ekspertai i拧 kit懦 拧ali懦. Tai leis u啪tikrinti 寞vairesnes studij懦 patirtis, tarptautin寞 srities i拧manym膮.

Baigiam懦j懦 darb懦 tematika (problematika):

  • dirbtinio intelekto sprendim懦 galimybi懦 analiz臈, modeliavimas ir diegimas;
  • dirbtinio intelekto metod懦, modeli懦 ir/ar technologij懦 tyrimai;
  • dirbtinio intelekto sprendim懦 kokyb臈s vertinimas.
  • K膮 geb臈siu?

    鈥� Suvokti skirting懦 dirbtinio intelekto sprendim懦 veikimo principus ir tobulinimo galimybes;
    鈥� Sudaryti ir vykdyti dirbtinio intelekto diegimo projektus;
    鈥� Vykdyti su dirbtinio intelekto taikymu susijusius tyrimus, nauj懦 啪ini懦 gavimui ar tinkamiausi懦 sprendim懦 pagr寞stam pasirinkimui;
    鈥� Vertinti dirbtinio intelekto sprendim懦 tinkamum膮 ir pritaikymo kokyb臋, atsi啪velgiant 寞 suderinamum膮 su etiniais, teisiniais ir prieinamumo vartotojams reikalavimais;
    鈥� Vadovauti dirbtinio intelekto sprendimus kurian膷ioms ir/ar diegian膷ioms komandoms, u啪tikrinant tokio tipo projektams b奴ding懦 啪ingsni懦 寞vykdym膮 ir komunikacij膮 tarp grup臈s nari懦.

  • Kokios b奴t懦 mano karjeros galimyb臈s?

    鈥� Dirbti dirbtinio intelekto projekt懦 vadovu, duomen懦 ir dirbtinio intelekto sprendim懦 analitiku;
    鈥� Vykdyti su dirbtinio intelekto taikymu susijusius tyrimus 寞vairiose srityse veikian膷iose 寞mon臈se bei mokslini懦 tyrim懦 ir inovacij懦 centruose;
    鈥� Inicijuoti, vadovauti ir vykdyti organizacij懦 veiklos proces懦 automatizavimui tiek priva膷iame ir vie拧ajame sektoriuje.

Konkursinis balas

漠 magistrant奴ros studijas priimama be stojam懦j懦 egzamin懦, pagal konkursin寞 bal膮. Stojantieji turi atitikti programos pasirengimo reikalavimus. Stojantysis pasinaudoj臋s galimybi懦 apra拧u gali su啪inoti studij懦 programas, kuri懦 pasirengimo reikalavimus tenkina.

Pasirengimo reikalavimai stojantiesiems 寞 dirbtinio intelekto sprendim懦 valdymo studij懦 program膮:

1) Priimami 拧i懦 studij懦 kryp膷i懦 bakalaurai:

  • vis懦 kryp膷i懦 bakalaurai (ne informatikos moksl懦, ne matematikos moksl懦 studij懦 kryp膷i懦 grupi懦, ne elektronikos ir elektros in啪inerijos, ne fizikos studij懦 kryp膷i懦 bakalaurai privalo i拧laikyti IT 啪ini懦 test膮 (vaizdo pokalbis numatytomis temomis)).

2) Privalomieji bakalauro programos dalykai ir minimalios j懦 apimtys:

studij懦 pagrind懦 dalykai:

  • informacin臈s technologijos (12 kr.),
  • matematika (15 kr.).

special奴s programos dalykai (18 kr.):

  • dirbtinis intelektas ir ekspertin臈s sistemos,
  • duomen懦 baz臈s,
  • kompiuteri懦 architekt奴ra ir tinklai,
  • operacin臈s sistemos,
  • programavimas.

Studij懦 dalykai

1 - 2 Semestrai

1 Semestras

Privalomi
  • FMITM24103 9 kreditai

    Dirbtinio intelekto sistem懦 in啪inerija

    Studij懦 dalyko tikslas

    艩iuo kursu siekiama suteikti dalyviams i拧sami懦 啪ini懦 ir praktini懦 寞g奴d啪i懦 valdant dirbtinio intelekto (DI) projektus.

    Studij懦 dalyko apra拧as

    Kursas apima vis膮 dirbtinio intelekto (DI) projekto gyvavimo cikl膮, nuo tiksl懦 apibr臈啪imo ir apimties iki diegimo ir integravimo, dalyviai gilinsis 寞 projekt懦 valdymo metodikas, etik膮 ir teisines DI k奴rimo aplinkybes. Kursas apima praktinius 拧ali拧kumo atpa啪inimo ir ma啪inimo, privatumo problem懦 sprendimo ir kibernetinio saugumo princip懦 寞gyvendinimo pratimus. Dalyviai 寞gis 寞啪valg懦 apie prie拧i拧kas atakas ir gynyb膮, privatum膮 i拧saugan膷ius AI metodus ir dokumentavimo strategijas. Kursas baigiamas daugiausia d臈mesio skiriant projekto u啪darymui, s臈km臈s matavimo, kokyb臈s u啪tikrinimo ir nauj懦 IT bei AI projekt懦 valdymo tendencij懦 tyrin臈jimui.

  • FMITM24102 9 kreditai

    Neuroniniai tinklai (su kursiniu projektu)

    Studij懦 dalyko tikslas

    艩iuo kursu siekiama suteikti visapusi拧k膮 neuronini懦 tinkl懦 supratim膮 ir praktinius 寞g奴d啪ius nuo j懦 istorin臈s raidos iki pa啪angi懦 architekt奴r懦 ir taikom懦j懦 program懦.

    Studij懦 dalyko apra拧as

    Dalyviai tyrin臈s perceptronus, daugiasluoksnius perceptronus (MLP) ir atgalinio sklidimo algoritmus, 寞gydami praktin臈s neuronini懦 tinkl懦 k奴rimo patirties. Kursas apima gilaus mokymosi architekt奴ras, 寞skaitant konvoliucinius neuroninius tinklus (CNN) ir pasikartojan膷ius neuroninius tinklus (RNN), daugiausia d臈mesio skiriant architekt奴rinei analizei ir pritaikymui prie projekto poreiki懦. Bus tiriami optimizavimo b奴dai, architekt奴riniai patobulinimai ir interpretavimo metodai, o dalyviai su啪inos apie mokym膮si be prie啪i奴ros, savaranki拧k膮 mokym膮si ir mokymosi koncepcij懦 perk臈lim膮. Kursas baigiamas neuronini懦 tinkl懦 taikymu ir ateities tendencijomis 拧ioje dinami拧koje srityje.

  • FMISM24101 6 kreditai

    Dirbtinio intelekto pagrindai

    Studij懦 dalyko tikslas

    艩io kurso tikslas – suteikti visapusi拧k膮 supratim膮 apie dirbtin寞 intelekt膮 (DI) ir jo panaudojimo galimybes bei ribojimus.

    Studij懦 dalyko apra拧as

    Kursas apima tokias temas kaip dirbtinio intelekto (DI) apibr臈啪imas, istorin臈 raida ir jo svarbus vaidmuo kompiuteri懦 mokslo tyrimuose. Dalyviai gilinsis 寞 pagrindines DI s膮vokas ir terminij膮, 寞gis praktini懦 duomen懦 tvarkymo, valymo ir funkcij懦 in啪inerijos 寞g奴d啪i懦. Kurso metu bus nagrin臈jami 寞vair奴s pri啪i奴rimi ir nepri啪i奴rimi mokymosi metodai, 寞skaitant tiesin臋 regresij膮, logistin臋 regresij膮, sprendim懦 med啪ius, ansamblio metodus, klasterizavimo metodus ir matmen懦 ma啪inim膮. Bus akcentuojamas praktinis 寞ranki懦 ir bibliotek懦 pritaikymas tiek pri啪i奴rimam, tiek nepri啪i奴rimam mokymuisi, leid啪iant dalyviams kurti, testuoti ir analizuoti modelius. Be to, kursas apims duomen懦 vizualizavimo metodus ir tyrin臈s DI tyrim懦 tendencijas bei naujoves, suteikiant dalyviams tvirt膮 DI koncepcij懦 pagrind膮 ir praktinius 寞g奴d啪ius, skirtus naudoti realiame pasaulyje.

  • FMITM24100 3 kreditai

    Magistro tiriamasis darbas 1

    Studij懦 dalyko tikslas

    Atlikus magistro baigiamojo darbo tema literat奴ros paie拧k膮 ir analiz臋, parengti ar atnaujinti darbo u啪duoties projekt膮.

    Studij懦 dalyko apra拧as

    Magistro tiriamojo darbo 1 dalyke pasirenkama tyrim懦 kryptis, tobulinami informacini懦 technologij懦 taikymo, literat奴ros ir duomen懦 vertinimo bei j懦 analiz臈s, darb懦 planavimo geb臈jimai, kruop拧tumas rengiant grafin臋 ir tekstin臋 dokumentacij膮, o atlikus mokslin臈s-technin臈s informacijos pasirinkta tema paie拧k膮 ir i拧analizavus j膮, parengiama ar patikslinama individuali ar grupin臈 baigiamojo darbo problemin臈 u啪duotis.

  • FMISM17100 3 kreditai

    Mokslini懦 tyrim懦 ir inovacij懦 pagrindai

    Studij懦 dalyko tikslas

    Suteikti 啪inias apie mokslini懦 tyrim懦 metod懦 ir inovatyvi懦 sprendim懦 taikym膮 informatikos ir informatikos in啪inerijos kryptyje, ugdyti praktinius geb臈jimus rengti mokslines technines ataskaitas, magistr懦 tezes.

    Studij懦 dalyko apra拧as

    Modulyje nagrin臈jamos mokslini懦 ir in啪inerini懦 tyrim懦 metodologijos, pla膷iai ap啪velgiami informatikos ir informatikos in啪inerijos studij懦 kryptyje naudojami svarbiausieji tyrimo metodai, bei suteikiamos bazin臈s 啪inios apie galimas inovacijas 拧ioje kryptyje. Analizuojami bibliotekinio tyrimo ir kiti informacijos rinkimo bei duomen懦 analiz臈s metodai, mokoma logi拧kai ir argumentuotai pristatyti savo id臈jas, bei ai拧kiai ir nuosekliai pateikti sud臈ting膮 med啪iag膮. Modulyje taip pat yra mokoma, kaip ra拧yti mokslines, technines ataskaitas ir kitus techninio pob奴d啪io dokumentus, rengti parai拧kas moksliniams projektams, pristatoma magistro darbe vykdom懦 mokslini懦 tyrim懦 planavimo ir vykdymo eiga.

2 Semestras

Privalomi
  • FMITM24224 9 kreditai

    Dirbtinio intelekto projekt懦 valdymas (su kursiniu projektu)

    Studij懦 dalyko tikslas

    Kurso tikslas – visapusi拧kai suprasti daugialyp寞 DI vaidmen寞 拧iuolaikiniame versle, apimant寞 programas, strategijos formavim膮, technin寞 寞gyvendinim膮 ir eti拧k膮 lyderyst臋.

    Studij懦 dalyko apra拧as

    Dalyviai mokysis verslumo lyderyst臈s 寞g奴d啪i懦, spr臋s tik pradedan膷i懦j懦 寞moni懦 i拧拧奴kius, skatins inovacijas ir naudos ribotus i拧teklius. Kursas gilinasi 寞 寞moni懦 steigimo ir mastelio k奴rimo subtilybes, pabr臈啪iant veiksming膮 lyderyst臋 rinkodaros, pardavimo ir socialin臈s atsakomyb臈s srityse. Be to, jame nagrin臈jami esminiai AI modelio valdymo aspektai – nuo versij懦 valdymo ir steb臈jimo iki etin臈s praktikos ir mastelio. Dalyviai 寞gis 寞啪valg懦 apie „DevOps”, „AIOps”, naudotoj懦 mokym膮 ir sistemos atsparum膮, u啪tikrindami holistin寞 po啪i奴r寞 寞 AI diegim膮 ir operacijas.

  • FMITM24223 6 kreditai

    Sistem懦 integracija

    Studij懦 dalyko tikslas

    艩io kurso tikslas – suteikti dalyviams i拧sam懦 supratim膮 apie sistem懦 integravimo galimybes ir pagrindinius jo aspektus.

    Studij懦 dalyko apra拧as

    艩iame kurse nagrin臈jamas sistem懦 integravimo apibr臈啪imas ir reik拧m臈, sprend啪iami pagrindiniai 拧ios srities i拧拧奴kiai ir tendencijos. Dalyviai gilinsis 寞 integracijos architekt奴r膮 ir komponentus, apiman膷ius reliacines duomen懦 bazes ir j懦 optimizavim膮, taip pat NoSQL duomen懦 bazes ir duomen懦 saugykl膮. Bus nagrin臈jamos duomen懦 integravimo koncepcijos ir strategijos, 寞skaitant i拧traukimo, transformavimo, 寞k臈limo (ETL) procesus, kartu su tarpin臈s programin臈s 寞rangos technologijomis, 寞 prane拧imus orientuota tarpine programine 寞ranga (MOM) ir 啪iniatinklio paslaugomis, daugiausia d臈mesio skiriant RESTful API projektavimui ir integravimui. Kursas taip pat apima autentifikavimo ir autorizacijos reikalavimus, vieno prisijungimo (SSO) sprendimus ir debes懦 kompiuterijos integracij膮, 寞skaitant be serverio ir mikropaslaug懦 architekt奴ras. Bus nagrin臈jama daikt懦 interneto ekosistema ir 寞renginiai, mobili懦j懦 program臈li懦 k奴rimas, keli懦 platform懦 integracija ir integracijos s臈km臈s 寞vertinimas. Be to, dalyviai ap啪velgs esamas integravimo priemones ir platformas, u啪baigdami dabartini懦 tyrim懦 sri膷i懦 ir sistem懦 integravimo bei architekt奴ros ateities tyrim膮.

  • FMITM24202 6 kreditai

    Tekst懦 analiz臈

    Studij懦 dalyko tikslas

    艩iuo kursu siekiama pateikti i拧sam懦 寞vad膮 寞 nat奴ralios kalbos apdorojim膮 (NLP), apimant寞 pagrindines s膮vokas, i拧拧奴kius, naudotinas technologijas ir programas.

    Studij懦 dalyko apra拧as

    Dalyviai su啪inos apie teksto duomen懦 拧altinius, paie拧kos sprendimus ir i拧ankstinio duomen懦 apdorojimo b奴dus, 寞skaitant 啪eton懦 ir teksto vaizdavimo metodus. Kurso metu gilinamasi 寞 nuotaik懦 analiz臋, teksto klasifikavim膮, kalbos dalies 啪ym臈jim膮 ir 寞vardint懦 objekt懦 atpa啪inim膮, atliekant praktinius pratimus kuriant specifines domeno sistemas. Dalyviai tyrin臈s sekos 啪ym臈jim膮, modelius nuo sekos iki sekos ir neuronin臈s kalbos modelius teksto generavimui. Kursas baigiamas atsakymo 寞 klausimus ap啪valga, dialogo sistemomis ir esam懦 NLP sprendim懦 ap啪valga, taip pat diskutuojant apie naujus tyrim懦 rezultatus ir ateities tendencijas 拧ioje srityje.

  • FMITM24221 6 kreditai

    Verslo analitika

    Studij懦 dalyko tikslas

    Kurso tikslas – 寞sisavinti analitikos vaidmen寞 拧iuolaikiniame versle, atsekti jo istorin臋 raid膮 ir akcentuoti analiz臈s proces膮 nuo duomen懦 rinkimo iki ataskait懦 teikimo.

    Studij懦 dalyko apra拧as

    Kurso temos apima duomen懦 kokyb臋, valdym膮, proces懦 automatizavim膮 naudojant RPA ir statistinius metodus, tokius kaip regresin臈 analiz臈 ir hipotezi懦 tikrinimas. Mokymo programa apima laiko eilu膷i懦 analiz臋, prognozavimo metodus ir tiria linijin寞 ir netiesin寞 optimizavim膮, 寞skaitant sveik懦j懦 skai膷i懦 programavim膮. Aptariamas sprendim懦 palaikymas naudojant duomen懦 analiz臋, apimantis tokias sritis kaip klient懦 segmentavimas, tiekimo grandin臈s analiz臈 ir erdvin臈 analiz臈. 漠trauktas A/B testavimas, pagrindin臈s DI projekt懦 metrikos ir verslo 啪valgybos 寞ranki懦 ap啪valga bei naujausi懦 verslo analitikos pasiekim懦 tyrimas.

  • FMITM24200 3 kreditai

    Magistro tiriamasis darbas 2

    Studij懦 dalyko tikslas

    Parengti magistro baigiamojo darbo pasirinkta tema mokslin臈s-technin臈s literat奴ros analitin臋 ap啪valg膮 ir/ar esam懦 sprendim懦 eksperimentin寞 寞vertinim膮, sudaryti tolesni懦 tyrim懦 plan膮.

    Studij懦 dalyko apra拧as

    Magistro tiriamojo darbo 2 dalyke gilinamos 啪inios pasirinkta tyrim懦 kryptimi, parengiama i拧sami mokslin臈s-technin臈s informacijos pasirinkta tema analitin臈 ap啪valga ir/ar eksperiment懦 metu 寞vertinami esami sprendimai, formuluojamas tyrim懦 planas.

3 Semestras

Privalomi
  • FMITM24301 9 kreditai

    Debes懦 kompiuterija ir didieji duomenys (su kursiniu projektu)

    Studij懦 dalyko tikslas

    艩iuo kursu siekiama visapusi拧kai suprasti kompiuteri懦 tinklo pagrindus, dirbtinio intelekto debes懦 kompiuterij膮 ir esmin寞 did啪i懦j懦 duomen懦 vaidmen寞, suteikiant dalyviams 啪ini懦 ir 寞g奴d啪i懦, reikaling懦 kuriant ir diegiant patikimus DI sprendimus 寞vairiose technologin臈se aplinkose.

    Studij懦 dalyko apra拧as

    艩iame i拧samiame kurse gilinamasi 寞 kompiuteri懦 tinkl懦 pagrindus, debes懦 kompiuterij膮, skirt膮 dirbtiniam intelektui, ir pagrindin寞 did啪i懦j懦 duomen懦 vaidmen寞 dirbtiniame intelekte (AI). Dalyviai tyrin臈s tinklo protokolus, architekt奴r膮 ir valdym膮 kartu su debes懦 kompiuterijos koncepcijomis ir paslaugomis, pabr臈啪dami pagrindinius tiek臈jus, tokius kaip AWS, Azure ir GCP. Mokymo programa apima duomen懦 tvarkym膮 debesyje, konteinerizavim膮 ir AI program懦 orkestravim膮. Aptariamas AI modelio diegimas, integracija su tinklo paslaugomis ir keli懦 debes懦 bei hibridini懦 debes懦 diegimo strategijos. Kursas taip pat supa啪indina su kra拧t懦 skai膷iavimu dirbtinio intelekto programoms. Did啪i懦j懦 duomen懦 segmentas apima duomen懦 rinkim膮, saugojim膮, valdym膮, apdorojim膮 ir paskirstyt膮 skai膷iavim膮. Nagrin臈jamas ma拧ininis mokymasis ir gilusis mokymasis naudojant didelius duomenis, taip pat realiojo laiko analiz臈 ir srautini懦 duomen懦 sraut懦 analiz臈. Kursas baigiamas esam懦 dideli懦 duomen懦 taikom懦j懦 program懦, sprendim懦, dabartini懦 tyrim懦 sri膷i懦 ir ateities tendencij懦 ap啪valga.

  • FMITM24323 6 kreditai

    Praktika

    Studij懦 dalyko tikslas

    Siekiama suteikti studentams praktin臈s patirties, ugdant j懦 寞g奴d啪ius dirbtinio intelekto projekt懦 valdymo, k奴rimo etini懦 sumetim懦 ir bendradarbiavimo komandoje srityse, paruo拧iant juos lyderio vaidmenims dinami拧koje dirbtinio intelekto srityje.

    Studij懦 dalyko apra拧as

    艩i praktika si奴lo studentams visapusi拧k膮 DI projekt懦 valdymo ir pl臈tros tyrin臈jim膮 realiame pasaulyje. Taikydami praktin寞 po啪i奴r寞, dalyviai gilinsis 寞 DI projekt懦 valdymo pagrindus, 寞sisavins projekto gyvavimo cikl膮, 寞rankius ir technologijas, b奴tinas 拧iai sri膷iai. Programoje didelis d臈mesys skiriamas etiniams sumetimams, u啪tikrinant atsaking膮 po啪i奴r寞 寞 DI praktik膮. Dalyviai, 寞sitrauk臋 寞 komandinius projektus, 寞gis bendradarbiavimo 寞g奴d啪i懦, 寞gis pramon臈s poveikio, tur臈s galimyb臋 bendrauti su DI srities profesionalais. Sta啪uot臈 baigiasi i拧samiu 寞vertinimu, 寞vertinant dalyvius pagal j懦 praktin寞 ind臈l寞 寞 gyvus projektus ir geb臈jim膮 efektyviai dokumentuoti ir prane拧ti apie projekto pa啪ang膮. 艩ia 寞traukian膷ia patirtimi siekiama paruo拧ti studentus vadovauti vaidmenims dinami拧kame DI projekt懦 valdymo kra拧tovaizdyje.

  • FMITM24302 6 kreditai

    Vartotojo patyrimas dirbtinio intelekto sprendimuose

    Studij懦 dalyko tikslas

    艩iuo kursu siekiama suteikti visapusi拧k膮 supratim膮 apie pagrindin寞 vartotojo patirties (UX) vaidmen寞 DI sprendimuose, apiman膷ius kei膷iamo dyd啪io ir 寞 vartotoj膮 orientuot懦 DI sistem懦 architekt奴r膮.

    Studij懦 dalyko apra拧as

    Dalyviai tyrin臈s DI paslaug懦 diegimo technologijas ir metodus, ypating膮 d臈mes寞 skirdami 啪iniatinklio sistemos priekin臈s dalies k奴rimui. Bus sprend啪iamas DI paslaug懦 ir API integravimas 寞 priekines programas, atsi啪velgiant 寞 esminius saugumo aspektus. Kursas gilinasi 寞 vartotoj膮 orientuotus projektavimo principus, 寞skaitant vartotoj懦 tyrimus, asmenybes, kelion臈s 啪em臈lapius ir tinkamumo testavim膮. DI projektams bus taikomi dizaino m膮stymo principai, apimantys id臈jas, prototip懦 k奴rim膮 ir tinkamumo naudoti vertinim膮. Be to, dalyviai tyrin臈s pokalbi懦 s膮saj懦, pokalbi懦 robot懦, balso vartotojo s膮saj懦 (VUI) ir nat奴ralios kalbos apdorojimo dizain膮. Kursas apima multimodalin寞 UX dizain膮, papildyt膮 realyb臋 (AR), virtuali膮 realyb臋 (VR) ir subtil懦 personalizavimo ir vartotojo valdymo balans膮. Bus aptariamos naujos tendencijos ir naujov臈s UX tyrim懦 srityje, suteikiant dalyviams visapusi拧k懦 寞g奴d啪i懦, leid啪ian膷i懦 sukurti patrauklias ir patogias DI s膮sajas.

  • FMITM24300 3 kreditai

    Magistro tiriamasis darbas 3

    Studij懦 dalyko tikslas

    Paruo拧ti magistro baigiamojo darbo tyrimams ar kuriamai sistemai reikiam膮 aplink膮, duomenis ir tyrim懦 vykdymo 寞rankius, gauti pirmus tyrim懦 rezultatus.

    Studij懦 dalyko apra拧as

    Magistro tiriamojo darbo 3 dalyke toliau gilinamos 啪inios pasirinkta tyrim懦 kryptimi jau koncentruojantis ne tik ties mokslin臈s-technin臈s informacijos pasirinkta tema analitine ap啪valga, bet ir realiais eksperimentais, j懦 pirmine rezultat懦 analize. Rezultat懦 apimtis tur臈t懦 b奴ti tokia, kad gautus rezultatus b奴t懦 galima pristatyti mokslin臈je konferencijoje.

Laisvas pasirinkimas

4 Semestras

Privalomi
  • FMITM24400 30 kreditai

    Magistro darbas

    Studij懦 dalyko tikslas

    U啪baigti magistro baigiamojo darbo u啪duotyje numatytus tyrimus, parengti magistro baigiamojo darbo ataskait膮 ir 寞rodyti, kad studij懦 ir mokslini懦 tyrim懦 metu 寞gyta kompetencija ir geb臈jimai atitinka studij懦 programoje numatytus rezultatus, tinkam膮 j懦 pasiekimo lyg寞.

    Studij懦 dalyko apra拧as

    Magistro baigiamajame darbe u啪baigiami numatyti tyrimai, parengiama ataskaita, kurioje motyvuojamas tyrim懦 krypties pasirinkimas, pateikiama analitin臈 literat奴ros ap啪valga, tyrim懦 tikslai ir u啪daviniai, pagrind啪iamas tyrim懦 metodikos ir 寞rangos pasirinkimas, pateikiami, vertinami ir apibendrinami atlikt懦 tyrim懦 rezultatai. 艩iame etape taip pat parengiama prane拧imo mokslin臈je konferencijoje med啪iaga ar straipsnis, kurie yra pateikiami kaip ataskaitos priedas. Dalyvavimas konferencijoje ar mokslinio straipsnio publikavimas n臈ra privalomi, ta膷iau rekomenduojami ir leid啪iantys atskleisti auk拧tesnes studento kompetencijas.

Statistika

Rodiklis 搁别颈办拧尘臈
Priimta student懦 52
漠stoj臋 寞 VF 48
Ma啪iausias VF balas 8.66