Uniwersytet Warszawski - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Internship or study visit

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 1000-319bINT
Kod Erasmus / ISCED: 11.3 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0612) Database and network design and administration Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Internship or study visit
Jednostka: Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki
Grupy: Przedmioty obowiązkowe dla II roku Machine Learning
Punkty ECTS i inne: 6.00 Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.
Język prowadzenia: angielski
Rodzaj przedmiotu:

obowiązkowe

Skrócony opis:

Obowiązkowe praktyki zawodowe dla studentów kierunku machine learning.

Pełny opis:

Studenci I roku kierunku uczenie maszynowe, zobowiązani są do odbycia praktyk zawodowych w czasie przerwy wakacyjnej (lipiec, sierpień). Praktyki trwają miesiąc w łącznej liczbie 160 godzin. Jeśli wypada wolny dzień od pracy np. 15.08.2022 r. (poniedziałek) to należy ten dzień odpracować, przedłużając o jeden dzień dłużej czas trwania praktyki. Praktyki będą się odbywać w firmach zajmujących się zastosowaniami uczenia maszynowego. Przewidujemy możliwość zastąpienia stażu dwoma lub trzema kilkudniowymi wizytami studyjnymi w ośrodkach zajmujących się badaniami związanymi z uczeniem maszynowym.

Literatura:

Brak

Efekty uczenia się:

The student is ready to

* krytycznej oceny posiadanej wiedzy i odbieranych treści;

* uznawania znaczenia wiedzy w rozwiązywaniu problemów poznawczych i praktycznych oraz zasięgania opinii ekspertów w przypadku trudności z samodzielnym rozwiązaniem problemu;

* myślenia i działania w sposób przedsiębiorczy.

Metody i kryteria oceniania:

Zgodnie z dokumentem Szczegółowe zasady realizacji praktyk na kierunku Machine Learning (studia II stopnia) https://dokumenty.uw.edu.pl/dziennik/DRD/Lists/Dziennik/Attachments/1080/DRD.2021.296.URD.16.pdf

Zajęcia w cyklu "Rok akademicki 2022/23" (jeszcze nie rozpoczęty)

Okres: 2022-10-01 - 2023-06-18

Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć:
Praktyka, 160 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Waldemar Pałuba
Prowadzący grup: Waldemar Pałuba
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Praktyka - Zaliczenie na ocenę
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski.
ul. Banacha 2
02-097 Warszawa
tel: +48 22 55 44 214 https://www.mimuw.edu.pl/
kontakt deklaracja dostępności USOSweb 6.8.0.0-2a4334331 (2022-08-26)