Akademia Innowacyjnych Zastosowań Technologii Cyfrowych

Projekt ma na celu wykształcenie najwyższej klasy specjalistów w zakresie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji - obszarów kluczowych dla nowoczesnej gospodarki, wspierania rozwoju zaawansowanych kompetencji cyfrowych i przygotowanie kadr cyfrowej gospodarki. W wyniku realizacji Projektu absolwenci uzyskają zaawansowane kompetencje cyfrowe, które umożliwią im podejmowanie różnorodnych aktywności w obszarze kluczowych wyzwań technologii cyfrowych, w tym inicjowanie i prowadzenie innowacyjnych projektów wdrożeniowych. Ponadto przewidziany komponent silnego powiązania działań Projektu z potrzebami gospodarki i administracji, przygotuje adresatów projektu do wspierania instytucji o kluczowym znaczeniu dla polskiej gospodarki. W związku z powyższym, strategiczne znaczenie Projektu dla rozwoju szeroko rozumianych kompetencji cyfrowych społeczeństwa, ważnych zarówno w kontekście jakości życia indywidualnych osób oraz rozwoju gospodarczego kraju, jest niezaprzeczalne. W uczelniach wyższych uczestniczących w projekcie zostaną uruchomione nowe kierunki kształcenia lub specjalności, związane z zastosowaniem sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, które będą charakteryzować się wysokim poziomem jakości i atrakcyjności kształcenia. Projekt zakłada: 1. Powołanie Rady Programowej, która będzie sprawować merytoryczny nadzór nad całością realizacji Projektu; 2. Opracowanie wytycznych programów kształcenia studiów II stopnia poprzedzone pogłębioną diagnozą potrzeb i trendów na rynku pracy w zakresie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, konsultacje z szeroką grupą interesariuszy projektu; 3. Przygotowanie nowych materiałów dydaktycznych, programów studiów, uruchomienie nowych specjalności, organizacja i przeprowadzenie kształcenia; Dofinansowanie dla uczelni obejmie: prowadzenie studiów II stopnia w ww. obszarach, finansowanie udziału studentów w stażach, wyjazdach studyjnych, konferencjach międzynarodowych na całym świecie, przedsięwzięcia naukowo-wdrożeniowe realizowane przez uczestników studiów we współpracy z przedsiębiorstwami. Cele projektu zrealizowane zostaną poprzez nabór co najmniej 100 studentów przez dwa cykle nauczania na dwóch specjalnościach II stopnia. Zakładane jest, że co najmniej 64 osoby ukończą cały program nauczania. Projekt dla Politechniki Gdańskiej ma znaczenie wizerunkowe i rozwojowe - pozyskane środki pozwolą uruchomić nowoczesne kształcenie, w niezwykle popularnych dziedzinach nauki, ściśle związane ze światowymi trendami.

Informacje szczegółowe

Akronim projektu:

AITECH

Program finansujący:

Program Operacyjny Polska Cyfrowa

Instytucja:

Centrum Projektów Polska Cyfrowa

Porozumienie:

POPC.03.02.00-00-0001/20-00 z dnia 2021-01-19

Okres realizacji:

2021-01-19 - 2023-12-31

Kierownik zespołu badawczego:

dr hab. inż. Piotr Szczuko

Realizowany w:

Dziekanat Wydziału Elektr., Telekom. i Inform.

Instytucje zewnętrzne biorące udział w projekcie:

Ministerstwo Cyfryzacji (Polska)
Uniwersytet Adama Mickiewicza (Polska)
Politechnika Poznańska (Polska)
Uniwersytet Warszawski (Polska)
Politechnika Wrocławska (Polska)

Wartość projektu:

51 521 859.00 PLN

Typ zgłoszenia:

Fundusz Strukturalny

Pochodzenie:

Projekt krajowy

Weryfikacja:

Brak weryfikacji

Publikacje powiązane z tym projektem

wyników na stronę:
rok:
- zaznaczony Sortuj po rok od najnowszych
- Sortuj po rok od najstarszych
tytuł:
- zaznaczony Sortuj po tytuł A-Z
- Sortuj po tytuł Z-A
cytowania:
- Sortuj po cytowania malejąco
- Sortuj po cytowania rosnąco

Filtry

wszystkich: 2

Rok 2022

Sperm segmentation and abnormalities detection during the ICSI procedure using machine learning algorithms
Publikacja
- A. Frączek
- G. Karwowska
- M. Miler
- J. Liss
- A. Jezierska
- M. Mazur-Milecka
- Rok 2022
(1) About 15-20% of couples struggle with the problem of infertility. 30 to 40% of these cases are caused by abnormalities in the structure and motility of sperm. Sometimes the only possibility for such people is to use the procedure of artificial insemination. CASA systems are used to increase the efficiency of this procedure by selecting the appropriate sperm cell. (2) This paper presents an approach to the sperm classification...

Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

Rok 2021

Towards Cancer Patients Classification Using Liquid Biopsy
Publikacja
- S. Cygert
- F. Górski
- P. Juszczyk
- S. Lewalski
- K. Pastuszak
- A. Czyżewski
- A. Supernat
- Rok 2021
Liquid biopsy is a useful, minimally invasive diagnostic and monitoring tool for cancer disease. Yet, developing accurate methods, given the potentially large number of input features, and usually small datasets size remains very challenging. Recently, a novel feature parameterization based on the RNA-sequenced platelet data which uses the biological knowledge from the Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes, combined with a classifier...

Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

wyświetlono 1003 razy