Johannes-Kepler University Linz
Johannes Kepler University (JKU) – один из самых молодых университетов Австрии. Он расположен в третьем по численности городе Линц на федеральных землях Верхней Австрии. Несмотря на то, что в городе есть еще три высших учебных заведения, именно Университет имени Иоганна Кеплера считается общественным и научным центром. Кампус университета Science Park занимает площадь в 90 акров земли и находится в районе St. Magdalenа рядом с живописным лесом и прудом.
JKU Linz - современный вуз, широко известный своим передовым техническим оснащением и научными разработками. За короткое время университет стал ведущим научным центром страны и ежегодно привлекает студентов из более чем 50-ти стран мира
Bachelor of International Business Administration
Начало: 1 октября
Длительность: 6 семестров (3 года), 180 ECTS кредитов
Поступление: конкурсное, выделяется 80 мест
Язык обучения: английский
Стоимость обучения: 1500 евро в год + 40 евро студенческий взнос
Вступительные требования:
-
Аттестат об окончании школы
-
IELTS 6.5
-
Прохождение отборочного конкурса
Bachelor of Artifical Intelligence
Начало: 1 октября
Длительность: 6 семестров (3 года), 180 ECTS кредитов
Язык обучения: английский
Стоимость обучения: 1500 евро в год + 40 евро студенческий взнос
Степень бакалавра в области искусственного интеллекта состоит из следующих областей:
-
Информатика : вы научитесь программировать на Python и основам алгоритмов и структур данных.
-
Математика : вы изучите все математические основы, относящиеся к ИИ.
-
Основы ИИ и практическая работа : на практических курсах и стажировках базовые компетенции и навыки изучаются с помощью реальных задач.
-
ИИ и общество : насколько интеллектуальными могут быть машины и где они используются в повседневной жизни? Здесь вы узнаете о важности ИИ для общества и о том, как интеллектуальные системы взаимодействуют с людьми.
-
Наука о данных : вы генерируете знания из данных, используя методы математики, статистики и информатики. Вы изучите методы обработки речи и обработки сигналов.
-
Представление знаний и рассуждение : как знание может быть интегрировано в машину таким образом, чтобы она могла делать выводы или решать проблемы?
-
Машинное обучение и восприятие : как машины могут учиться на данных и опыте для будущих задач? Как машины воспринимают окружающую среду и учатся ее понимать? Могут ли машины научиться большему, чем люди?