studia-w-icm

Rekrutacja na Inżynierię Obliczeniową na semestr letni w roku akademickim 2023/2024.
Rejestracja kandydatów: 04.01.2024 - 02.02.2024

Rejestracja na stronie IRK

O kierunku

Inżynieria obliczeniowa to studia stacjonarne drugiego stopnia o profilu praktycznym prowadzone w ICM. Oferta skierowana jest do: Studia trwają 3 semestry i kończy je uzyskanie tytułu zawodowego magistra.

Program studiów dotyczy zastosowania obliczeń naukowych, w tym obliczeń wykorzystujących systemy wielkoskalowe, do rozwiązywania zaawansowanych problemów naukowych i technicznych.

Inżynieria obliczeniowa odpowiada na coraz większe zapotrzebowanie na wykorzystanie symulacji komputerowych w różnych dziedzinach nauki, gospodarki i biznesu. Modelowanie komputerowe jest niezbędne do zbudowania gospodarki opartej o wiedzę.

W trakcie studiów na kierunku inżynieria obliczeniowa studenci uzyskają podstawową wiedzę z zakresu systemów wielkoskalowych ze szczególnym uwzględnieniem:

Studenci zapoznają się także z metodami prac na wielkich zbiorach danych (Big Data), w tym ich:

Poznają metody i paradygmaty programowania systemów wielkoskalowych ze szczególnym uwzględnieniem programowania równoległego i rozproszonego, w tym systemów gridowych oraz przetwarzania w chmurze. Zdobędą wiedzę na temat wybranej dziedziny zastosowań obliczeń wielkoskalowych, wykorzystywanych algorytmów i metod obliczeniowych, a także wezmą udział w projektach obliczeniowych z wykorzystaniem superkomputerów.

Nauka na kierunku inżynieria obliczeniowa, ze względu na unikatowy charakter i niewielką liczbę studentów, będzie oparta o realizację projektów z wykorzystaniem istniejącej infrastruktury obliczeniowej. Oprócz uczestnictwa w tradycyjnych wykładach studenci w ramach ćwiczeń będą brać udział w zadaniach związanych z bieżącym utrzymaniem systemów obliczeniowych ICM. Planowane jest także włączenie studentów w realizację projektów badawczych i rozwojowych prowadzonych w ICM, jak również realizacja własnych projektów zgłaszanych przez studentów.

Istotnym elementem studiów praktycznych są trzymiesięczne praktyki, które będą się odbywały w centrum komputerowym ICM UW lub w firmach z sektora IT w formie prac indywidualnych lub zespołowych realizowanych pod opieką pracowników ICM UW.

Program studiów na kierunku inżynieria obliczeniowa

Program studiów

Program studiów na kierunku inżynieria obliczeniowa dla studentów rozpoczynających zajęcia

Plan zajęć

Ramowy tygodniowy plan zajęć

Sylabus

Studia inżynieria obliczeniowa – zajęcia dla studentów I semestru

Praktyki

​​​​​​​Obowiązkowym elementem studiów o profilu praktycznym są praktyki studenckie. W przypadku studiów II stopnia czas trwania praktyk wynosi co najmniej 3 miesiące. Organizacja praktyk stanowi istotne wyzwanie dla prowadzących studia praktyczne. W przypadku studiów inżynieria obliczeniowa, przed ich uruchomieniem zostały zebrane deklaracje szeregu firm z sektora IT dotyczące organizacji praktyk. Niestety, okazało się że firmy międzynarodowe posiadają własne regulacje dotyczące przyjmowania osób na praktyki oparte najczęściej na procedurze konkursowej co było trudno pogodzić z wymaganiami formalnymi ze strony uniwersytetu.

​​​​​​​Znacząca część studentów jest zainteresowana realizacją praktyk w ICM UW jako miejscu zapewniającym dostęp do nowoczesnych technologii oraz interesującą, nietuzinkową tematykę praktyk. Należy podkreślić, że jeszcze przed uruchomieniem studiów inżynieria obliczeniowa, ICM będąc centrum obliczeniowym prowadzącym działalność operacyjną organizował praktyki wakacyjne dla studentów kierunków technicznych i informatycznych przyjmując co roku kilka czy kilkanaście osób. Oferta praktyk corocznie przewyższa liczbę zainteresowanych osób.

​​​​​​​Oprócz możliwości realizacji praktyk w ICM UW, studenci mogą realizować praktyki w przedsiębiorstwach na podstawie porozumienia trójstronnego pomiędzy studentem, przedsiębiorstwem i uniwersytetem. Praktyki w ICM UW oraz z firmach zewnętrznych zaliczane są na podstawie sprawozdania merytorycznego.

W przypadku studentów pracujących w trakcie studiów możliwe jest zaliczenie praktyk na podstawie zaświadczenia z zakładu pracy obejmującego okres zatrudnienia i jego wymiar oraz opis obowiązków, który musi być zgodny z profilem studiów. W takiej sytuacji sprawozdanie merytoryczne nie jest wymagane.

Rekrutacja

Rekrutacja na Inżynierię Obliczeniową na semestr letni w roku akademickim 2023/2024.
Rejestracja kandydatów: 04.01.2024 - 02.02.2024

Rejestracja na stronie IRK

Kontakt

Lokalizacja studiów
Siedziba ICM,
ul. Pawińskiego 5a, Kampus Ochota

Kierownik Jednostki Dydaktycznej (KJD)
prof. dr hab. Piotr Bała
email: studia-rekrutacja@icm.edu.pI

Kierownik Sekretariatu Studiów
Hanna Szymanowska
email: studia@icm.edu.pI

Uwaga - zabezpieczenie antyspamowe. Przy kopiowaniu dowolnego adresu ...@icm.edu.pl należy
zmienić w "pl" literę z "I" na małe "L"


Dlaczego warto wybrać studia w ICM?

Inżynieria obliczeniowa - studia w ICM UW

A Masters Degree Course in Computational Engineering at ICM University of Warsaw (SC20)


Zobacz więcej


Tematy prac magisterskich

Temat pracy Opiekunowie Data egz.
Finite element modelling of viscoelastic effects in superconducting Nb3Sn magnets dr inż. Rafał Ortwein
prof. dr hab. Piotr Bała
30.12.2022
Prototype of an application to automate the tracking of new occurrences of coronaviruses in bats dr Aneta Afelt 15.12.2022
Analiza efektywności algorytmu identyfikacji zmiennych informacyjnych MDFS w funkcji wybranych parametrów dr hab. Wittold Rudnicki, prof. UwB 08.09.2022
Odszumianie sygnału EKG przy pomocy rekurencyjnej sieci neuronowej dr Jakub Zieliński 28.07.2022
Implementacja numeryczna ciągłego modelu przemieszczania się tłumu z pomieszczenia zawierającego przeszkodę dr Maria Gokieli
prof. dr hab. Piotr Bała
15.07.2022
Fracture dissolution simulation using Templated CUDA Lattice Boltzmann solver dr Michał Dzikowski
prof. dr hab. Piotr Bała
08.07.2022
Assessing the charge transfer ability of graphene/self-assembly monolayer interfaces:
a multiscale computational study
dr hab. Silvio Osella 29.06.2022
AI-based Algorithmic Trading Strategies using Custom Quantitative Finance Indicators mgr Marcin Borratyński
prof. dr hab. Piotr Bała
28.06.2022
Analiza stosowalności modelu Support Vector Machine do analizy tekstowej wzorców umów stosowanych w obrocie konsumenckim pod kątem wyszukiwania niedozwolonych postanowień dr Łukasz Górski 19.05.2022
Predykcja zmian ruchu lotniczego w wyniku pandemii Covid-19 dr Jan Malawko 25.03.2022
Modele rozmieszczenia oddziałów udarowych w Polsce – obliczenia z zastosowaniem wielowątkowości dr Jakub Zieliński 22.03.2022
Weaponization of social media political advertising - a case study of the 2019 United Kingdom dr hab. Dominik Batorski 20.01.2022
Evaluation of the Linked Data approach to curation and processing of data in epidemiology dr Marek Michalewicz
prof. dr hab. Piotr Bała
23.12.2021
Ewaluacja zastosowania sieci neuronowych / algorytmów ewolucyjnych w prostych grach dr Łukasz Górski 23.12.2021
Determination of air traffic threshold values for opening new airline’s non-stop flight dr Jan Malawko 28.10.2021
Wizualizacja konwolucyjnej sieci neuronowej w procesie rozpoznawania obrazów dr Jędrzej Nowosielski
prof. dr hab. Piotr Bała
26.10.2021
Detekcja zajętości przestrzeni powietrznej przez lotnictwo komunikacyjne w skali globalne dr Jan Malawko 29.09.2021
Automatyczna generalizacja prezentacji prognozy pogody z użyciem analizy statystycznej dr inż. Karolina Szafranek
prof. dr hab. Piotr Bała
24.09.2021
Charakterystyka związków potencjalnie zawierających lantanowce na dotychczas nieznanych dr hab. inż. Paweł Szarek 24.09.2021
Evaluation of software and hardware solutions used in transmission of large datasets over dr Marek Michalewicz
prof. dr hab. Piotr Bała
23.06.2021
Badanie konwolucyjnej sieci neuronowej o architekturze enkoder-dekoder do odszumiania dr Jędrzej Nowosielski
prof. dr hab. Piotr Bała
23.06.2021
Implementacje i aplikacje algorytmów triangulacji Delaunaya i DTFE dla N-wymiarowych dr hab.Wojciech Hellwing
prof. dr hab. Piotr Bała
22.06.2021
Opracowanie metody wizualizacji profili pionowych prognoz meteorologicznych dr inż. Karolina Szafranek
prof. dr hab. Piotr Bała
22.06.2021
RNA-ligands interaction profiles as machine learning descriptors dr inż.. Filip Stefaniak
prof. dr hab. Piotr Bała
30.03.2021
O poprawie dostępu do informacji dr hab. Dominik Batorski
prof. dr hab. Piotr Bała
14.01.2021
Analiza zużycia energii prof. dr hab. Piotr Bała 29.12.2020
Zastosowanie głębokich sieci neuronowych do analizy sekwencji DNA dr hab. Witold Rudnicki
prof. dr hab. Piotr Bała
29.12.2020
Obliczenia struktury elektronowej zaburzonego rutylu TiO2 na komputerze wektorowym NEC SX-Aurora TSUBASA dr Marek Michalewicz
prof. dr hab. Piotr Bała
28.12.2020
Porównanie modeli SARIMA i LSTM do predykcji cen Gazu Ziemnego na Rynku Dnia Następnego na Towarowej Giełdzie Energii w Polsce dr Jakub Zieliński 30.07.2020
Change your friends or change your views? The interplay of influence and selection in the process of shaping political orientation among young adults in a friendship group dr Dominika Czerniawska-Szejda
prof. dr hab. Piotr Bała
30.06.2020
Analiza zużycia energii elektrycznej z wykorzystaniem sztucznej inteligencji prof. dr hab. Piotr Bała 26.03.2020
Parallelization of the Multidimensional Feature Selection algorithm using High Performance ParalleX dr Marek Michalewicz
prof. dr hab. Piotr Bała
02.12.2019
Analiza archiwalnych prognoz modelu meteorologicznego UM w kontekście prognozowania energii generowanej przez OZE dr inż. Karolina Szafranek
prof. dr hab. Piotr Bała
02.12.2019
Analiza możliwości zwiększenia wydajności obliczeniowej oprogramowania MATSim przy pomocy biblioteki PCJ prof. dr hab. Piotr Bała 24.06.2019
Opracowanie biblioteki języka R realizującej protokół rzetelnej budowy modeli uczenia maszynowego i przetestowanie na danych z „Neuroblastoma Data Integration Challenge” Camda 2017 dr hab. Witold Rudnicki
prof. dr hab. Piotr Bała
24.06.2019
Nieliniowe uzgadnianie i uśrednianie dwuwymiarowych pól skalarnych z progresywnym zagęszczaniem siatki punktów kontrolnych dr Krzysztof Nowiński
prof. dr hab. Piotr Bała
18.12.2018
Skalowalność głębokich sieci neuronowych na superkomputerach o różnych architekturach dr Marek Michalewicz
prof. dr hab. Piotr Bała
18.12.2018
Samozgodnościowa weryfikacja numerycznych modeli prognozy pogody mgr Jacek Kopeć
prof. dr hab. Piotr Bała
07.09.2018
Automatic court judgment similarity analysis dr hab. Dominik Batorski
prof. dr hab. Piotr Bała
29.06.2018
Prognozy przewozowe w transporcie lotniczym z uwzględnieniem konkurencji pomiędzy przewoźnikami dr Jan Malawko 22.06.2018
Udostępnienie aplikacji OpenFOAM poprzez portal UNICORE prof. dr hab. Piotr Bała 19.06.2018
Rozprzestrzenianie dezinformacji za pośrednictwem Internetu dr hab. Dominik Batorski
prof. dr hab. Piotr Bała
19.06.2018

A Masters Degree Course in Computational Engineering at ICM University of Warsaw (SC20)

Dlaczego warto wybrać studia w ICM?

Inżynieria obliczeniowa - studia w ICM UW


Zobacz więcej


Skip to content