Студиска програма: 21- Податочна наука во електротехника и информациски технологии (21 – ПНЕИТ)
Траење: 1 година
Број на ЕКТС кредити: 60 ЕКТС
Услови за запишување: Завршен прв циклус на академски студии и освоени 240 ЕКТС кредити или завршени додипломски студии во траење од најмалку 8 семестри пред воведувањето на ЕКТС на сродни студиски програми во земјата и во странство.
Академски назив: Магистер по електротехника и информациски технологии од областа на податочна наука Цел на студиската програма: Со развојот на современите технологии во подрачјето на компјутерските системи и информациските технологии (ИТ), се јавува голема потреба од солиден инженерски кадар што би учествувал активно во изработување на решенија за напредна анализа на податоци и креирање на интелигентни алгоритми од областа на вештачката и машинската интелигенција, а преку тоа и создавање на додадена вредност врз самите податоци како и откривање на нови знаења скриени токму во тие податоци. Со помош на овие напредни решенија, компаниите носат одлуки базирани на податоци и стануваат поконкурентни и попрофитабилни. Во студиската програма, покрај неопходните аспекти за развивање и реализација на решенија од областа на податочната наука, ќе бидат опфатени и следните тековно многу актуелни аспекти и подрачја: Потребата од образовани кадри од подрачјето на податочна наука е забележлива во академската и стручната јавност на универзитетите во светот, но е особено изразена во индустријата. Наставната содржина на вториот циклус студии од Податочна наука во електротехника и информациски технологии ќе им овозможи на студентите стекнување на: вештини за напредна анализа на податоци од различни типови (табеларни, мултимедијални – слика, видео, говор, природни јазици, итн.), потоа развивање на паметни и интелигентни системи со помош на алгоритми и пристапи од машинското учење и вештачката интелигенција. Ќе се обработуваат современи и најнови технологии и алгоритми од повеќе области – интелигентни системи, паметни уреди, сензори и сензорски системи, информациски системи, бази на податоци и големи податочни множества, обработка и анализа на податоци, пресметувања и обработка во облак, како и оспособеност за работа во интер-дисциплинарни тимови, врвни на светско ниво.
Семестар 1
Задолжителни предмети
Шифра
Предмет
Кредити
Фонд
Вкупен расположив фонд на време (часови)
4ФЕИТ07012
Податочна наука и машинско учење
6
3+3
180
4ФЕИТ07001
Амбиентална интелигенција и паметни уреди
6
3+3
180
Изборен предмет 1
6
3+3
180
Изборен предмет 2
6
3+3
180
Изборен предмет 3
6
3+3
180
Вкупно
30
15+15
900
Изборни предмети
Шифра
Предмет
Кредити
Фонд
Вкупен расположив фонд на време (часови)
4ФЕИТ07004
Вештачка интелигенција и длабоко учење
6
3+3
180
4ФЕИТ08009
Математички методи за машинско учење
6
3+3
180
4ФЕИТ07011
Паралелно и дистрибуирано машинско учење
6
3+3
180
4ФЕИТ01006
Интелигентно управување во современата роботика
6
3+3
180
4ФЕИТ11002
Когнитивно пресметување во ИКТ
6
3+3
180
4ФЕИТ11003
Конвексна оптимизација со примена
6
3+3
180
4ФЕИТ07008
Напредни концепти на виртуелизација и DevOps
6
3+3
180
4ФЕИТ05006
Биометрика и видео набљудување
6
3+3
180
4ФЕИТ01007
Компјутациона интелигенција
6
3+3
180
4ФЕИТ05017
Машински вид базиран на длабоко учење
6
3+3
180
4ФЕИТ07015
Складишта и наменска обработка на податоци
6
3+3
180
4ФЕИТ07002
Безбедност и надежност на компјутерско комуникациски системи
6
3+3
180
4ФЕИТ07006
Концепти за дизајн на системи за Интернет на нешта
6
3+3
180
4ФЕИТ05010
Дигитално процесирање на говор
6
3+3
180
Семестар 2
Задолжителни предмети
Шифра
Предмет
Кредити
Фонд
Вкупен расположив фонд на време (часови)
4ФЕИТ21
Истражувачки проект од областа на податочна наука во електротехника и информациски технологии
6
0+6
180
4ФЕИТ00
Магистерски труд
24
720
Вкупно
30
900
Податочна наука во електротехника и информациски технологии (21 – ПНЕИТ)
КомпетенцииIII