program

Program Studiów

Lp	Przedmiot	wykłady	laboratoria	ECTS
1	Programowanie w C/C++	16	22	5
2	Metodologie obiektowe	4	6	2
3	Technologie komponentowe i sieciowe	4	12	2
4	Konstruowanie baz danych	10	12	3
5	Elementy inżynierii oprogramowania	10	12	3
6	Modele wytwarzania oprogramowania	10	12	3
7	Testowanie oprogramowania	6	4	1
8	Zaawansowane technologie bazodanowe	10	12	3
9	Technologie i aplikacje webowe	12	14	3
10	Użytkowanie i administrowanie systemem Unix/Linux	6	10	2
11	Zarządzanie projektem informatycznym	10	10	2

W tabeli dla każdego przedmiotu podano kolejno: liczbę godzin wykładowych, laboratoryjnych oraz przypisane punkty ECTS.

Szczegółowe omówienie programu

Duży nacisk położony jest na zdobycie umiejętności programowania w językach C/C++/C# oraz Javie – na poziomie umożliwiającym swobodną i zaawansowaną pracę. Realizowane jest to poprzez znaczną liczbę godzin dydaktycznych, pozwalających przećwiczyć wszystkie kluczowe zagadnienia związane z programowaniem w tych językach. W ramach zajęć pokazujemy również, jak narzędzia Gen AI mogą wspierać generowanie kodu, refaktoryzację i analizę błędów.

Rozszerzeniem tego obszaru są technologie obiektowe, poznawane zarówno z teoretyczną podbudową, jak i w praktycznych projektach. Zajęcia są silnie zorientowane na ćwiczenia i pokazują także, w jaki sposób AI może wspierać proces modelowania obiektowego czy tworzenia dokumentacji technicznej.

Technologie komponentowe odgrywają coraz większą rolę przy tworzeniu oprogramowania. Omawiane są od podstawowych rozwiązań (VB.NET, C#), aż po bardziej zaawansowane (SOAP, REST, MVC, OSGi, ADO.NET, ORM, LINQ) i usługi sieciowe SOA. Duży nacisk kładziony jest na część praktyczną – projektowanie i implementację komponentów – przy jednoczesnym pokazaniu, jak LLM mogą wspierać projektowanie i integrację API.

Konstruowanie baz danych towarzyszy większości projektów IT, dlatego studenci poznają zasady struktury, organizacji, przetwarzania i tworzenia zapytań SQL. Realizacja obejmuje zarówno wykłady, jak i bogate ćwiczenia praktyczne. Pokazujemy także, jak Gen AI może wspierać optymalizację zapytań, projektowanie schematów czy migrację danych.

Inżynieria oprogramowania posiada swoje metody krytyczne dla profesjonalnego tworzenia systemów. Modelowanie systemu wymaga zrozumienia jego struktury, logiki i cyklu życia. W tym obszarze studenci uczą się również, jak narzędzia AI mogą pomagać w analizie wymagań, tworzeniu przypadków użycia czy generowaniu diagramów UML.

Coraz większe znaczenie odgrywają zintegrowane, kierowane modelami systemy projektowania, które pozwalają całościowo ująć proces wytwarzania – od aspektów statycznych i behawioralnych systemu, po szczegóły implementacyjne. Szczególny nacisk kładziony jest na język UML, poznawany zarówno w teorii, jak i poprzez praktyczne projekty. Wspieramy to przykładami wykorzystania LLM w tworzeniu i interpretacji modeli.

Testowanie oprogramowania to kluczowy element zapewnienia jakości. Studenci poznają różne metody testowania manualnego i automatycznego oraz narzędzia wspierające QA. Pokazujemy też, jak AI może automatyzować generowanie przypadków testowych, wykrywanie anomalii i analizę wyników.

Zaawansowane technologie bazodanowe są kontynuacją modułów podstawowych i obejmują m.in. PostgreSQL, Hibernate/JPA i język PHP. Zajęcia są silnie praktyczne i pokazują również, jak narzędzia AI mogą wspierać optymalizację zapytań czy projektowanie baz danych pod kątem dużych wolumenów danych.

Aplikacje webowe stanowią ważny obszar programu – obejmują języki i technologie takie jak HTML, CSS, JavaScript oraz Java po stronie serwera i klienta. Uczestnicy poznają także metody wykorzystania Gen AI do prototypowania interfejsów, automatyzacji kodu front-end i wspierania dokumentacji API.

Administrowanie systemami operacyjnymi towarzyszy pracy każdego inżyniera. Program obejmuje systemy UNIX/Linux, z naciskiem na ćwiczenia praktyczne w zakresie konfiguracji, zarządzania usługami i bezpieczeństwa. Pokazujemy również, jak AI może wspierać analizę logów, automatyzację konfiguracji czy rozwiązywanie problemów systemowych.

Zarządzanie projektem informatycznym odgrywa coraz większą rolę, szczególnie w dużych przedsięwzięciach. Studenci poznają zagadnienia takie jak: infrastruktura projektu, zarządzanie ryzykiem, podział ról i zadań, delegowanie uprawnień, synchronizacja, zapewnienie jakości i dokumentowanie. W tym obszarze również wprowadzamy narzędzia AI, wspierające analizę ryzyka, automatyczne raportowanie i komunikację w zespołach zwinnych (Agile, Scrum).