dr hab.

Krzysztof Kania,

prof. UE

Problematyka: Preferowane prace o charakterze praktycznym z wyraźnie określonym celem utylitarnym.

Wybrane tytuły prac:

• metody, techniki i narzędzia analizy danych w różnych obszarach zastosowań,
• monitorowanie i analiza danych real-time w różnych obszarach zastosowań,
• algorytmy uczenia maszynowego i ich zastosowanie w różnych obszarach zastosowań.

dr Anna

Kempa

Problematyka: Prace o charakterze praktycznym: aplikacje desktopowe i webowe (aplikacje dla biznesu, administracji, dydaktyki i innych obszarów), wykorzystanie sztucznej inteligencji w ekonomii, zarządzaniu i innych dziedzinach (np. opracowanie systemu ekspertowego do analizy finansowej firmy), klasyczne zagadnienia informatyczne i optymalizacyjne.

Wybrane tytuły prac:

• zastosowanie systemu ekspertowego do analizy finansowej firmy,
• zastosowanie przetwarzania równoległego w algorytmach drzew decyzyjnych,
• aplikacja do głosowania oparta na technologii łańcucha bloków,
• aplikacja internetowa wspomagająca zarządzanie harmonogramem sesji na uczelni wyższej,
• bezpieczeństwo sklepu internetowego,
• opracowanie aplikacji internetowej wspomagającej zarządzanie zasobami w parku przemysłowym z użyciem grafowej bazy danych,
• opracowanie systemu ekspertowego doradzającego wybór formy opodatkowania dla małych i średnich firm,
• algorytmy sztucznej inteligencji stosowane w grach,
• opracowanie internetowego komunikatora biznesowego,
• analiza wydajności algorytmów sortujących,
• Chatterbot wspomagający wybór kierunku studiów na Uniwersytecie Ekonomicznym w Katowicach.

dr Bogna

Zacny

Problematyka: algorytmy uczenia maszynowego, metody analizy danych jakościowych (w tym analiza tekstu), metody wielowymiarowej analizy danych, inna tematyka o charakterze praktycznym

Wybrane tytuły prac:

• Przewidywanie wyników rozgrywek siatkarskich z wykorzystaniem maszynowego uczenia

• Zastosowanie metod analizy szeregów czasowych w sektorze surowcowym na przykładzie spółki KGHM Polska Miedź S.A.
• Giełda światowa w obliczu kryzysu – statystyczna analiza wpływu kryzysu gospodarczego 2007-2009 oraz pandemii COVID-19 na przykładzie wybranych indeksów giełdowych


• Prognozowanie cen ropy naftowej z wykorzystaniem technik uczenia maszynowego


• Analiza i porównanie metod algorytmów redukcji wymiaru cech


• Techniki uczenia bez nadzoru w grupowaniu tekstów


• Techniki uczenia z nadzorem w klasyfikacji tekstów


• Metody i algorytmy wyjaśniania modeli predykcyjnych typu blackbox.

dr Tomasz

Staś

Problematyka:  Prace o charakterze praktycznym związane z:

• przechowywaniem i przetwarzaniem danych (bazy danych, hurtownie danych, bazy NoSQL, narzędzia ETL itp),
• programowaniem aplikacji (internetowych, mobilnych, itp),
• internetem rzeczy - IoT (np. automatyka budynkowa, możliwości wykorzystania minikomputerów np. Raspberry Pi, interfejsy głosowe np. Google Home, Amazon Echo).

Wybrane tytuły prac:

• Prototyp aplikacji monitorującej warunki w hodowli ptaszników z wykorzystaniem platformy Raspberry Pi,

• Wykorzystanie platformy Xamarin i skanowania kodów kreskowych w projekcie aplikacji mobilnej ograniczającej marnowanie żywności,
• Wspomaganie procesu inwentaryzacji z wykorzystaniem systemu informatycznego,
• Aplikacja webowa wspomagająca zarządzanie działem handlowym,
• Internetowa aplikacja do porównywania specyfikacji rowerów,
• Aplikacja webowa wspomagająca ewidencję cmentarzy,
• Aplikacja internetowa wspierająca zarządzanie postępami graczy w League of Legends,
• Aplikacja internetowa do nauki języka migowego,
• Możliwości wykorzystania narzędzi ETL do tworzenia kalendarzy internetowych,
• Prototyp aplikacji mobilnej do zarządzania zamówieniami transportowymi z wykorzystaniem geolokalizacji,
• Możliwości wykorzystania wybranych technologii informatycznych do zarządzania innowacyjnymi pomysłami w firmie.

prof. dr hab.

Marcin Grzegorzek

Problematyka: Data science, metody i narzędzia machine learning, zastosowania metod i narzędzi sztucznej inteligencji. Preferowane są prace o charakterze praktycznym z wyraźnie określonym celem utylitarnym.

Wybrane tytuły prac:

• metody, techniki i narzędzia analizy danych w różnych obszarach zastosowań,
• algorytmy, metody i narzędzia sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego oraz ich zastosowanie w różnych obszarach zastosowań.

dr inż.

Przemysław Sekuła

Problematyka: Machine Learning, Reinforcement Learning, Data Science. Preferowane prace o charakterze praktycznym, z wyraźnie określonym celem utylitarnym.

Wybrane tytuły prac:

• Klasyfikacja spamu z wykorzystaniem komputerowego przetwarzania języka naturalnego oraz uczenia maszynowego z nadzorem

• Rozpoznawanie aktywności fizycznej na podstawie odczytów z czujników z wykorzystaniem algorytmów Machine Learning
• Analiza porównawcza algorytmów detekcji obiektów z użyciem splotowych sieci neuronowych.
• Wykorzystanie uczenia ze wzmocnieniem w grach na przykładzie .... (środowisko Unity)