Mašinsko učenje je grana umjetne inteligencije koja se sve više koristi u raznim industrijama i istraživačkim područjima. Na Elektrotehničkom fakultetu (ETF) u Zagrebu, ovaj koncept dobiva sve veću pažnju, a studenti imaju priliku učiti o njegovim osnovama, metodama i aplikacijama. U ovom članku istražit ćemo što mašinsko učenje podrazumijeva, kako se podučava na ETF-u, te kakve su mogućnosti za studente nakon završetka studija.
Mašinsko učenje omogućava računalnim sustavima da uče iz podataka i donose odluke bez eksplicitnog programiranja. Umjesto da se programiraju za rješavanje specifičnih problema, sustavi se treniraju na velikim skupovima podataka, gdje prepoznaju obrasce i donose predikcije. Ova tehnologija je postala ključna za razvoj naprednih aplikacija u različitim područjima, uključujući medicinu, financije, autonomne automobile, te mnoge druge.
Na ETF-u, program mašinskog učenja pokriva širok spektar tema, uključujući statističke metode, algoritme optimizacije, duboko učenje i obrada prirodnog jezika. Studenti se upoznaju s osnovnim konceptima, kao što su nadzirano i nenadzirano učenje, te se uče kako primijeniti različite algoritme na stvarne probleme. U okviru nastave, koriste se popularni programski jezici i alati poput Pythona, TensorFlowa i Scikit-learna, koji su standard u industriji.
Jedan od najvažnijih aspekata studija mašinskog učenja na ETF-u je praktična primjena znanja. Studenti imaju priliku raditi na projektima koji uključuju analizu podataka, razvoj modela za predikciju i implementaciju rješenja koja mogu riješiti stvarne probleme. Ovi projekti često uključuju suradnju s industrijskim partnerima, što studentima omogućava stjecanje dragocjenog iskustva i uvida u radne procese u stvarnom svijetu.
Osim praktičnih vještina, studentima se također pruža teorijsko znanje koje je ključno za razumijevanje principa mašinskog učenja. Kroz razne seminare, predavanja i radionice, studenti se upoznaju s najnovijim istraživačkim trendovima i tehnologijama koje oblikuju budućnost ovog područja. Na taj način, ETF nastoji osigurati da njegovi studenti budu konkurentni na tržištu rada i spremni za izazove koje donosi moderna industrija.
Nakon završetka studija, diplomanti ETF-a s poznavanjem mašinskog učenja imaju brojne mogućnosti zapošljavanja. Mogu raditi kao podaci analitičari, inženjeri za mašinsko učenje, istraživači u području umjetne inteligencije, te mnoge druge pozicije u tehnološkim kompanijama, bankama, zdravstvenim institucijama i start-upovima. Potražnja za stručnjacima u ovom području raste, a mnoge tvrtke nude atraktivne plaće, koje se često kreću od 40.000 do 70.000 eura godišnje, ovisno o iskustvu i specijalizaciji.
Osim toga, mašinsko učenje nudi mogućnost rada na inovativnim projektima koji mogu imati značajan utjecaj na društvo. Mnogi diplomanti odlučuju se za karijeru u istraživanju, gdje mogu raditi na razvoju novih tehnologija i rješenja koja će unaprijediti kvalitetu života. U tom smislu, ETF ne samo da obrazuje studente, već ih također potiče na razmišljanje o etičkim i društvenim aspektima primjene tehnologije.
U zaključku, mašinsko učenje na ETF-u predstavlja izvanrednu priliku za studente da steknu relevantna znanja i vještine koje su tražene u modernom svijetu. Osposobljeni s teorijskim i praktičnim znanjem, studenti su spremni suočiti se s izazovima budućnosti i pridonijeti razvoju inovativnih rješenja koja će oblikovati našu svakodnevicu. Ova kombinacija obrazovanja, praktičnog iskustva i etičkog promišljanja čini ETF jedinstvenim mjestom za učenje o mašinskom učenju.
