III.2.2. Zaawansowane Studia Magisterskie – program indywidualnej organizacji studiów
Ogłoszenie o naborze
- Nazwa: indywidualna organizacja studiów w ramach Działania III.2.2 Zaawansowane Studia Magisterskie
- Cel: podniesienie jakości kształcenia w dyscyplinach informatyka i matematyka poprzez umożliwienie najlepszym studentom studiów II stopnia na kierunkach informatyka, matematyka, Data Science and Business Analytics i Machine Learning studiowania w możliwie najlepszych i najbardziej stymulujących do rozwoju warunkach
- Wnioskodawca: student 1. roku studiów II stopnia kierunków informatyka, matematyka, Data Science and Business Analytics i Machine Learning
- Data ogłoszenia naboru: 21.12.2023
- Rozpoczęcie naboru wniosków: 15.01.2024
- Zakończenie naboru wniosków: 01.02.2024 godzina 16:00
- Ogłoszenie wyników pierwszej rundy (zaproszenie na rozmowy kwalifikacyjne): 23.02.2024
- Rozmowy kwalifikacyjne: 04.03.2024-11.03.2024
- Ogłoszenie wyników: 14.03.2024
- Limit osób zakwalifikowanych do programu ZSM: max. 5 osób dla każdego kierunku studiów
- Sposób składania wniosków: wyłącznie elektronicznie na adres IDUBZSM@mimuw.edu.pl
Zasady programuKomisja konkursowaWyniki
Zasady programu indywidualnej organizacji studiów
Treść dostępna jedynie dla zarejestrowanych użytkowników. Prosimy zaloguj się...
- dr Piotr Hofman, Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki – przewodniczący
- dr hab. Piotr Wójcik, prof. ucz., Wydział Nauk Ekonomicznych
- dr hab. Katarzyna Kopczewska, prof. ucz., Wydział Nauk Ekonomicznych
- dr hab. Paweł Goldstein, Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki
- dr Zuzanna Szymańska, Interdyscyplinarne Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego
- dr Jacek Cyranka, Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki
Decyzją Kierownika Programu dofinansowanie uzyskały następujące wnioski:
dla kierunku studiów: informatyka
- „Praktyczne języki programowania wyrażające klasy złożoności obliczeniowej” Paweł Balawender, Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki
- „Algorytmy rozwiązujące gry energii” Lewandowski Kacper, Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki
- „Interpretable Machine Learning Models for Head and Neck Cancer” Gwiazda Małgorzata, Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki
- „Problemy determinizacji podklas automatów ważonych nad ciałem liczb wymiernych” Puch Antoni, Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki
- „Badanie rodzin automatów oraz ich własności” Piotrowicz Jakub, Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki
dla kierunku studiów: matematyka
- „Optymalne nierówności” Chinczyna Barański Adam, Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki
- „Konstrukcja i analiza modeli zachowań kolektywnych w procesach społecznych i biologicznych” Wojciech Misiak, Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki
dla kierunku studiów: Data Science and Business Analytics
- „Modelowanie rozwoju społeczno-gospodarczego na poziomie regionalnym i lokalnym przy użyciu uczenia maszynowego na podstawie zdjęć satelitarnych” Łukasz Janisiów, Wydział Nauk Ekonomicznych
dla kierunku studiów: Machine Learning
- „Nieparametryczne klastrowanie w probabilistycznym modelu grafowym opisującym przestrzenną immunologię raka” Traczyk Michał, Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki
- „Improvements in Causal Discovery — GIT2 with theoretical justifications” Wojciechowska Joanna, Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki
- „Wyjaśnialne uczenie maszynowe w genomice regulatorowej Lipniacka” Miriam, Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki
- „Jednolity styl i postacie w obrazach generowanych przez modele dyfuzyjne” Drozdowicz Jowita, Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki