Uniwersytet Warszawski, Wydział Fizyki - 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 2024/25" (zakończony)

Okres: 2024-10-01 - 2025-06-08
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Praktyka, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Waldemar Pałuba
Prowadzący grup: Waldemar Pałuba
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Praktyka - Zaliczenie na ocenę

Zajęcia w cyklu "Rok akademicki 2025/26" (w trakcie)

Okres: 2025-10-01 - 2026-06-07
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Praktyka, 30 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, Wydział Fizyki.
ul. Pasteura 5, 02-093 Warszawa tel: +48 22 5532 000 https://www.fuw.edu.pl/ kontakt deklaracja dostępności mapa serwisu USOSweb 7.2.0.0-8 (2025-10-29)