Applied Computer Science

Studia prowadzone na kierunku Informatyka Stosowana oferują studentom nie tylko zdobycie wiedzy i wykształcenia technicznego, ale dają również możliwość wyrobienia u nich zdolności logicznego, konstruktywnego i asertywnego myślenia oraz zaszczepiają w nich ducha przedsiębiorczości i innowacyjności. Dzięki zdobytej wiedzy i nabytym umiejętnościom, absolwenci tego kierunku nie mają problemów z odnalezieniem się na rynku pracy znajdując zatrudnienie głównie w szybko rozwijającym się sektorze informatycznym przyczyniając się tym samym do wzrostu potencjału gospodarczego zarówno regionu małopolski, jak i całego kraju. W związku z rozwojem nowych technologii informatycznych na etapie tworzenia programu studiów nawiązana została współpraca z firmami z branży informatycznej w celu dostosowania programu kształcenia do aktualnych wymagań rynku pracy. Ogólne wykształcenie inżynierskie zdobyte w trakcie studiów może być cennym atutem przy aplikowaniu o pracę. Absolwenci kierunku Informatyka Stosowana oprócz podstawowego wykształcenia informatycznego posiadają też wiedzę i umiejętności typowe dla inżyniera, co może mieć kluczowe znaczenie podczas tworzenia zespołów realizujących projekty z pogranicza informatyki i inżynierii. Absolwenci mogą pracować jako programiści w firmach z sektora informatycznego oraz jako administratorzy systemów informatycznych czy lokalnych sieci komputerowych. Są także zatrudniani przy tworzeniu i/lub obsłudze baz danych we wszelkiego rodzaju instytucjach, których działalność związana jest z przetwarzaniem dużej ilości danych. Wraz ze wzrostem zainteresowania wykorzystaniem wszelkiego rodzaju technologii multimedialnych (zwłaszcza w sieci Internet) zauważalny jest obecnie wzrost ilości ofert pracy dla absolwentów specjalizujących się w cyfrowej obróbce grafiki.

Opiekun kierunku: dr hab. inż. Małgorzata Krawczyk

Zobacz pełny opis kierunku

Program ustalony Uchwałą Senatu nr 70/2019 z dnia 29 maja 2019 r., zmieniony Uchwałą Senatu nr 93/2020 z dnia 8 maja 2020 r., zmieniony Uchwałą Senatu nr 70/2021 z dnia 30 czerwca 2021 r.

Summer semester, 2022/2023

Subject	Number of hours	ECTS points	Form of verification
Image Analysis and Processing	Laboratory classes: 15 Project classes: 15 Seminars: 15	3	Assessment	O
Contemporary physics in computer science	Lecture: 30 Auditorium classes: 30	4	Assessment	O
Team Programming	Project classes: 30 Conversation seminar: 15	3	Assessment	O
Parallel and Distributed Systems	Lecture: 30 Laboratory classes: 26 Project classes: 4	5	Exam	O
Artificial neural networks	Lecture: 15 Laboratory classes: 15 Project classes: 15 Seminars: 15	5	Exam	O
Machine learning	Lecture: 15 Laboratory classes: 30 Project classes: 15	5	Assessment	O
Advanced Internet Techniques	Lecture: 15 Laboratory classes: 15 Project classes: 15 Seminars: 15	5	Assessment	O
Sum	390	30

Winter semester, 2023/2024

Subject	Number of hours	ECTS points	Form of verification
Data Mining	Lecture: 15 Laboratory classes: 15 Project classes: 15 Seminars: 15	5	Assessment	O
Foreign language B2+	Foreign language classes: 30	2	Exam	O
Zasady wyboru: Jeden przedmiot z grupy
English B2+ course - compulsory ESP course for students of SECOND-CYCLE STUDIES at the Faculty of Physics and Applied Computer Science	Foreign language classes: 30	2	Exam	W
French B2+ course - compulsory course for students of SECOND-CYCLE STUDIES	Foreign language classes: 30	2	Exam	W
Spanish B2+ course - compulsory course for students of SECOND-CYCLE STUDIES	Foreign language classes: 30	2	Exam	W
German B2+ course - compulsory course for students of SECOND-CYCLE STUDIES at the Faculty of Physics and Applied Computer Science	Foreign language classes: 30	2	Exam	W
Russian B2+ course - compulsory course for students of SECOND-CYCLE STUDIES	Foreign language classes: 30	2	Exam	W
Electives IS2 - sem. 2	Total number of contact hours: 225	15	Assessment	O
Zasady wyboru: Student wybiera przedmioty obieralne za co najmniej 15 ECTS, w tym przedmiot w całości prowadzony w języku obcym (ewentualnie z bazy UBPO), za który może uzyskać co najmniej 3 ECTS.
Genetic algorithms	Lecture: 30 Laboratory classes: 15 Project classes: 7	4	Assessment	W
Cloud computing with AWS based on Code & Pepper commercial experience	Laboratory classes: 30	3	Assessment	W
Data science based on Ericsson corporate experience	Laboratory classes: 30	3	Assessment	W
Distributed systems engineering based on Allegro corporate experience	Laboratory classes: 15 Seminars: 15	3	Assessment	W
IT - best practices (CISCO)	Lecture: 10 Laboratory classes: 15 Project classes: 20	4	Assessment	W
Cryptography	Lecture: 15 Laboratory classes: 45	4	Assessment	W
Machine learning - advanced	Lecture: 15 Laboratory classes: 20 Project classes: 10	4	Assessment	W
SOLID programming basics	Laboratory classes: 30	2	Assessment	W
Basics of applications design based on Azure services (Relativity)	Lecture: 10 Laboratory classes: 12 Project classes: 8	3	Assessment	W
Basics of applications design based on Google Cloud services (Sabre Academy)	Lecture: 8 Laboratory classes: 14 Project classes: 8	3	Assessment	W
Programming IBM quantum computers	Laboratory classes: 30	3	Assessment	W
Data processing and delivery over the Internet (Akamai)	Lecture: 26 Laboratory classes: 26	4	Assessment	W
Smart house	Lecture: 15 Laboratory classes: 30 Project classes: 15	5	Assessment	W
Machine learning on embedded systems	Lecture: 12 Laboratory classes: 12 Project classes: 12	3	Assessment	W
Introduction to the Internet of Things (Nordic Semiconductor)	Conversation seminar: 10 Workshop classes: 20	3	Assessment	W
Contemporary embedded systems	Lecture: 14 Laboratory classes: 25 Project classes: 15	4	Assessment	W
Quality assurance in IT projects (Saber Academy)	Lecture: 10 Laboratory classes: 15 Project classes: 5	3	Assessment	W
Bioinspired spiking neural networks - modelling and implementation	Laboratory classes: 12 Project classes: 4 Conversation seminar: 14	2	Assessment	W
Thesis-internship programme	Thesis-internship programme: 0	5	Assessment	O
Electives Humanities II	Lecture: 15 Auditorium classes: 15	3	Assessment	O
Zasady wyboru: Student wybiera dowolną liczbę godzin modułów obieralnych ekonomicznych (jak np.: Finanse i ubezpieczenia; Nowoczesne działania marketingowe; Podstawy rachunkowości finansowej dla przyszłych menedżerów; Psychologia przedsiębiorczości; Psychologia reklamy i marketingu; Socjologia i organizacja pracy; Warsztaty rekrutacyjne; Zarządzanie rozwojem startupu) z oferty UBPO o sumarycznym wymiarze ECTS nie mniejszym niż 3.
Humanistic or social subject	Total number of contact hours: 0	3	Assessment	W
Sum	345	30

Summer semester, 2023/2024

Subject	Number of hours	ECTS points	Form of verification
Seminar (M.Sc. Thesis)	Seminars: 15	1	Assessment	O
Diploma Thesis	Diploma Thesis: 0	20	Assessment	O
Electives Humanities II	Lecture: 30	2	Assessment	O
Zasady wyboru: Student wybiera dowolną liczbę godzin modułów obieralnych społeczno-humanistycznych z oferty UBPO o sumarycznym wymiarze ECTS nie mniejszym niż 2.
Humanistic or social subject	Total number of contact hours: 0	2	Assessment	W
Moduły obieralne INS2.3	Total number of contact hours: 105	7	Assessment	O
Student wybiera przedmioty obieralne za co najmniej 7 ECTS (w tym przedmiot w całości prowadzony w języku obcym, za który może uzyskać co najmniej 3 ECTS, potencjalnie z bazy UBPO, koniecznie jeśli nie zrealizował go w semestrze drugim).
Augmented reality applications in industry	Lecture: 8 Laboratory classes: 14 Project classes: 8	2	Assessment	W
Cellular Automata	Lecture: 30 Project classes: 15	4	Assessment	W
Deep learning with CUDA - advanced applications	Lecture: 14 Laboratory classes: 22 Project classes: 9	4	Assessment	W
Programming in Go	Laboratory classes: 30 Project classes: 15	4	Assessment	W
Practical architectural patterns	Laboratory classes: 30	3	Assessment	W
Network programming and cybersecurity (Motorola Solutions)	Laboratory classes: 30 Project classes: 6	3	Assessment	W
Video and Animation in Computer Systems	Laboratory classes: 15 Project classes: 15 Seminars: 15	4	Assessment	W
Quality assurance in IT projects (Saber Academy)	Lecture: 10 Laboratory classes: 15 Project classes: 5	3	Assessment	W
Advanced atmospheric modelling	Lecture: 30 Project classes: 15	3	Exam	W
Sum	150	30