Sztuczna inteligencjaRynek
SGGW uruchamia nowe studia podyplomowe z AI i machine learningu
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie ogłosiła nabór na nowy kierunek studiów podyplomowych: Inżynieria uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Program, opracowany wspólnie z firmą Sages, odpowiada na rosnące zapotrzebowanie rynku na specjalistów AI i ML – szczególnie w sektorach wdrażających rozwiązania oparte na dużych modelach językowych, automatyzacji i analityce danych.

Zajęcia prowadzą praktycy na co dzień realizujący komercyjne projekty AI, co zapewnia uczestnikom dostęp do aktualnej wiedzy technologicznej oraz doświadczenia w pracy z rzeczywistymi systemami wdrożeniowymi. Absolwenci będą przygotowani do pracy m.in. jako Machine Learning Engineer czy AI Software Engineer.
„Stawiamy na naukę umiejętności, które faktycznie są wykorzystywane w codziennej pracy zespołów zajmujących się sztuczną inteligencją. Nasi słuchacze zyskają nie tylko aktualną wiedzę techniczną, ale także rozeznanie w rzeczywistych potrzebach i standardach rynku, co pozwoli im pewnie odnaleźć się zarówno w polskich, jak i międzynarodowych projektach” – mówi Monika Bednorz, Head of Educational Product w Sages.
Oferta skierowana jest do osób z doświadczeniem technicznym – programistów, inżynierów oprogramowania, specjalistów IT, a także studentów kierunków technicznych. Studia realizowane są w formie zdalnej, w trybie weekendowym, co pozwala łączyć naukę z pracą.
„Właśnie teraz jest najlepszy moment, by rozwijać kompetencje związane ze sztuczną inteligencją – rynek pracy premiuje inżynierów oprogramowania, szczególnie w obszarze Big Data i AI. Sztuczna inteligencja ma kluczowy wpływ na transformację wszystkich sektorów gospodarki, a posiadanie specjalistycznych umiejętności w tym obszarze zapewnia realną przewagę konkurencyjną na rynku pracy” – komentuje kierownik studiów, dr inż. Artur Krupa.
Rekrutacja już trwa, a pierwszy zjazd zaplanowano na październik. Liczba miejsc jest ograniczona – decyduje kolejność zgłoszeń. Szczegóły: isi.sggw.edu.pl







