science-park-johannes-kepler-universitaet-jku-linz-b8699e38-1d96-459f-97f7-eedc70f06221.jp

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:

csm_Tortendiagramm_JKU_V4_bef2e461b2.webp
  • 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?