O studiach
Kandydaci znajdą oficjalne informacje i rekrutację na stronie PJATK. Poniżej — najważniejsze informacje o programie dla słuchaczy.
Cel studiów
Program koncentruje się na projektowaniu, ocenie i wdrażaniu systemów AI w środowisku organizacyjnym i enterprise.
Łączy trzy kluczowe perspektywy: techniczne zrozumienie mechanizmów AI, projektowanie i wdrażanie systemów AI w organizacjach oraz governance, ryzyko i regulacje (EU AI Act) jako konkretne wymagania architektoniczne.
Ważną częścią studiów jest praktyczne zrozumienie działania LLM, systemów RAG, rozwiązań agentowych i narzędzi AI wspierających proces wytwarzania oprogramowania.
Do kogo kierowane są te studia
Studia są przeznaczone dla osób z doświadczeniem w IT, a w szczególności dla:
- architektów IT, architektów rozwiązań, architektów enterprise oraz liderów technicznych,
- menedżerów IT, właścicieli produktów technicznych i liderów zespołów developerskich,
- specjalistów odpowiedzialnych za platformy, integracje, bezpieczeństwo i dane,
- osób z doświadczeniem IT, które mają oceniać, projektować lub nadzorować wdrożenia AI w organizacji.
Wymagania wstępne
Kandydaci powinni posiadać praktyczne doświadczenie w pracy z systemami IT lub projektami technologicznymi. Wymagana jest znajomość przynajmniej jednego języka programowania (zalecany Python) lub doświadczenie w projektowaniu architektury systemów informatycznych.
Organizacja zajęć
- Czas trwania: 2 semestry.
- Forma: niestacjonarne, 10 zjazdów (160 godzin zajęć).
- Do uzyskania jest 30 punktów ECTS.
- Każdy przedmiot zaliczany jest z oceną na podstawie projektu zaliczeniowego oraz aktywności podczas warsztatów.
Warunki zaliczenia
Kluczowym elementem zaliczenia jest zrealizowanie przedmiotu „Projekt końcowy: architektura rozwiązania AI dla organizacji”.
Projekt końcowy realizowany jest zespołowo (2–3 osoby) i obejmuje prezentację (20 min) przed komisją prowadzących oraz rundę pytań (10 min) z każdego z 8 obszarów programu.
Profil absolwenta
- Potrafi przełożyć możliwości i ograniczenia modeli AI na decyzje architektoniczne, integracyjne i operacyjne w środowisku IT.
- Umie dobrać podejście SaaS, chmurowe, lokalne lub hybrydowe do wymagań bezpieczeństwa, kosztów, danych, integracji, skalowania i utrzymania.
- Rozumie, jak AI może wspierać analizę, development, testowanie, code review i utrzymanie, ale potrafi też ocenić ryzyka takiego użycia.
- Potrafi rozpoznać ryzyka związane z jakością danych, halucynacjami, prompt injection, bezpieczeństwem, prywatnością, kosztami i odpowiedzialnością.
- Jest przygotowany do współtworzenia zasad AI governance oraz spełniania wymagań EU AI Act na poziomie konkretnych rozwiązań IT.
Przedmioty i prowadzący
Kierownik studiów
Eliza Marszalik
e-mail: eliza.marszalik@pjwstk.edu.pl