Artificial intelligence MSc
The aim of the program is to train professionals who are able to develop and implement the latest artificial intelligence methods, including deep learning, reinforcement learning, and large language models, and to convert them into systems that can be operated in an industrial environment. Our students learn about generative techniques, machine vision, multimodal and embedded solutions, as well as robotics and embodied AI toolkits.
Why at Neumann Faculty?
- Practice-oriented perspective;
- Outstanding infrastructure with modern AI laboratories and cloud-based resources;
- Extensive network of industry and research contacts, including the HUN-REN Hungarian Research Network;
- Reputable academic community;
- Timeless knowledge: the program keeps pace with technological developments, ensuring that the degree remains valuable in the long term.
Course description
The aim of the programme is to train professionals who understand, develop, and apply artificial intelligence systems, who are able to independently and in teams perform high-level tasks related to the development, creation, implementation, operation, and servicing of artificial intelligence solutions, based on theoretical foundations that ensure the long-term development of their knowledge. During the course, students will become familiar with all the tools that can best meet industrial needs. They will also acquire the collaboration and modeling skills necessary to solve development tasks in their field of application and will be able to perform and coordinate research tasks related to artificial intelligence. Graduates of the program are prepared to continue their studies in doctoral programs.
Curriculum
| Full-time | |
|---|---|
| After 09. 2026. | Curriculum F |
Internship
Professional internship is a mandatory requirement. The professional internship is a project-based internship lasting at least 6 weeks (including 240 certified working hours) and must be completed individually or in a group at a suitable organization or at the higher education institution’s training site.
Physical education
Physical education is a 1-credit subject, which is graded on a three-point scale.
More information: https://tsi.uni-obuda.hu/requirements/
Absolutorium
Conditions for obtaining an absolutorium:
- obtaining the 120 credits required by the curriculum;
- fulfilling the criteria requirements;
- completing the required professional internship;
- no financial obligations.
Final exam
Conditions for being admitted to the final examination:
- obtaining a final certificate (absolutorium);
- a thesis accepted by the examiner.
Degree certificate
Conditions for receiving a diploma:
- successful final exam.
A diploma with honors may be awarded to those who achieve excellent results in all subjects of the final exam, receive excellent grades for their thesis and all rigorous exams, have an average grade of at least 3,51 for all other exams and practical grades, and no grade lower than average and no exam with a failing grade.
Detailed description of the programme
Name of the programme
Artificial Intelligence
Field of the programme
Information Technology (IT)
Language of the programme
english
Programme(s) and duration in semesters, number of contact hours
| Field of training | Number of semesters | Number of contact classes |
|---|---|---|
| part-time course | 4 | 370 |
Number of credits to be accumulated to obtain the degree
120 credit
Educational level and qualification indicated in the degree certificate
- educational level: magister (Master of Science, abbreviated: MSc)
- name of master course: Artificial Intelligence
- qualification: Master in Artificial Intelligence
The technical competences to be acquired
a) knowledge
- ismeri a mesterséges intelligencia szakterületének innovatív, kutatói szintű műveléséhez szükséges adatelemzési, matematikai, statisztikai, etikai fogalmakat, különösen a gépi tanulás, mély gépi tanulás, megerősítéses tanulás, generatív modellek, multi-ágens rendszerek, kogníció, emberi együttműködés területein, amelyek megalapozzák az élethosszig tartó tanulást és a tudásadaptációt a változó ipari környezetekben;
- kimagasló ismeretekkel rendelkezik a mesterséges intelligencia aktuális fogalmairól, módszereiről és elméleteiről, tudatában van a különböző peremfeltételek (mint valós körülmények, nagy mennyiségű adat, emberek specifikus támogatására kifejlesztett alkalmazások) modellezésre és tanításra gyakorolt hatásaival, amelyek segítik a különböző ipari, közigazgatási és egyéb szereplőkkel való kommunikációt, továbbá ismeri a társterületek, szükség szerint választott határterületek alapvető fogalmait az iparral és a társadalom egyéb szegmenseivel való hatékony együttműködés érdekében;
- magas szintű ismereteket szerez a mesterséges intelligencia főbb alkalmazási területein, mint felismerő, ajánló, generáló, kisegítő és hasonló rendszerek, ismeri az ezen területekhez kötődő problémákat és a megoldási lehetőségek főbb irányait, a kapcsolódó technikák alkalmazási korlátait, megfelelő tudással rendelkezik új módszerek kidolgozására és a modern módszerek implementálására, alkalmazására;
- elsajátítja az olyan szoftverfejlesztési folyamatok és technológiák mesterszintű alkalmazását, amelyek a mesterségesintelligencia-módszerek megbízható és hatékony létrehozását, üzembe helyezését, karbantartását és bővítését célozzák ipari környezetben, ezzel lefedve a szoftverek teljes életciklusát;
- tudatában van az emberi kommunikáció, érzékelés, viselkedés és gondolkodás alapelveinek, és ennek megfelelően ismeri a mesterséges intelligencia nyújtotta lehetőségeket a hatékony és természetes ember-gép interakciós rendszerek megvalósításához;
- ismereteket szerez a megmagyarázható és biztonságos mesterséges intelligencia fejlesztésének módszereiről és lehetőségeiről, egyes módszerek előnyeiről és hátrányairól, amely lehetővé teszi a mesterséges intelligencia alkalmazását biztonságkritikus rendszerek esetén is;
- az angol nyelvtudása eléri a képzéshez, az angol nyelvű szakirodalom megismeréséhez, a szakszöveg megértéshez, feldolgozásához és a szakképzettséggel ellátható szakmai feladatok elvégzéséhez, valamint a folyamatos szakmai önképzéshez szükséges szintet;
- tisztában van a mesterségesintelligencia-alapú szoftverekhez, adatok kezeléséhez és autonóm rendszerek témaköréhez kapcsolódó alapvető jogi ismeretekkel és törvényekkel;
- ismeri a mesterséges intelligencia azon módszereit, amelyek segítik az etikus használatot és az előítéletesség leküzdését, továbbá az ember-centrikus mesterséges intelligencia céljait és módszertanát.
b) skills
- képes a mesterségesintelligencia-megoldások, modellek tervezésére, implementálására, analízisére, validációjára, értékelésére, a működésük átlátására, továbbá a mesterségesintelligencia-rendszereket érintő különféle adat-/kiber-/etikai/üzemeltetési biztonsági kihívásokat felismerni és értékelni, valamint a biztonságos rendszertervezés alapelveinek alkalmazására;
- képes a különböző ipari környezetekben és egyes tudományágakban megjelenő komplex feladatok értelmezésére, felbontására az ismert módszerek mentén, a feladatok tudományterület szerinti elkülönítésére és a megoldás megtervezésére;
- képes a mesterséges intelligencia területéhez szorosan kapcsolódó felismerő, ajánló, generáló és kisegítő rutinfeladatokat felismerni és elvégezni, amelyek lehetővé teszik a gyors alkalmazásfejlesztést és prototípusgyártást;
- képes az előírt feladathoz tartozó nyers adatok előkészítő feladatait, mint adatgyűjtés, adatelőkészítés, adatelemzés, adatfeldolgozás, adatreprezentáció feladatkörét átlátni és szükség esetén elvégezni;
- képes a mesterséges intelligencia felhasználásával támogatni a szoftverfejlesztési életciklust, figyelembe véve a létesítés, betanítás, üzemeltetés, bővítés, fejlesztési, lecserélési és kivezetési lehetőségeket;
- képes speciális igényeket kielégítő fejlődő, gondolkodó személyre szabó és kooperációt segítő rendszerek kifejlesztésére, munkája megfelel az erkölcsi és ipari megbízhatósági kritériumoknak, valamint a hatályos jogszabályi kereteknek;
- képes hatékonyan együttműködni a mesterséges intelligencia széles felhasználói körével, mind az előkészítési, mind az alkalmazási lehetőségek és módszerek terén, speciális területen (pl. az egészségügyi, pénzügyi, ipari, oktatási vagy szolgáltatás szektorokban) is képes alkalmazni a megszerzett tudást;
- képes az eredmények könnyen értelmezhető interpretálására szöveges, vizuális és verbális módon is; képes személyre szabható rendszerek megvalósítására, így segítve az átláthatóságot és többrétű felhasználhatóságot, anyanyelvén kívül legalább angol nyelven képes szóban és írásban szakmai eszmecserét folytatni, eredményeket bemutatni és értelmezni, jelentéseket készíteni, szakmai anyagokat feldolgozni, prezentálni;
- egyénileg képes a tudását kiterjeszteni még nem látott feladatokra a korábbi tapasztalatai alapján a már ismert módszerek segítségével, képes kutatási fejlesztési és innovációs irányok felismerésére, ahhoz kapcsolódó mérföldkövek meghatározására és azok végrehajtására, megfelelő kutatói háttér mellett.
c) attitude
- figyelemmel kíséri a mesterséges intelligencia és a kapcsolódó szakterületek elsősorban matematikai, statisztikai, informatikai vonatkozású, valamint speciális területéhez kapcsolódó legújabb eredményeit és törekszik arra, hogy ezeket saját fejlődésének szolgálatába állítsa;
- tiszteletben tartja és munkája során figyelembe veszi az övétől eltérő véleményeket, kizárólag a szakmai érvekkel történő meggyőzést tartja elfogadhatónak;
- hitelesen képviseli szakmáját és mutatja be munkájának eredményeit;
- elkötelezett a környezettudatos és fenntartható magatartás közvetítése és megvalósítása iránt;
- elkötelezett a mesterséges intelligencia etikus használata, az előítéletesség leküzdése iránt az ember-centrikus mesterséges intelligencia célkitűzéseinek megfelelően.
d) their autonomy and responsibility
- nagy figyelmet fordít feladatainak precíz elvégzésére és a határidők pontos betartására, illetve betartatására;
- önállóan végzi el mind egyénileg, mind pedig egy csoport tagjaként vagy vezetőjeként rutin felismerő, ajánló, generáló és kisegítő rendszer tervezési feladatait;
- felelősséget vállal a vele együtt dolgozók vagy irányítása alatt állók munkájáért;
- felelősen, az aktuális szabályozásnak megfelelően kezeli a rá bízott érzékeny, esetlegesen bizalmas adatokat;
- munkáját a szakmai és tudományos etika követelményeinek maximális figyelembevételével végzi.
Main areas of the course
| Area | Credit |
|---|---|
| Mathematics and natural sciences | 10-20 |
| Computer science and artificial intelligence core curriculum | 20-30 |
| Knowledge resulting in special competencies in the field of artificial intelligence | 40-50 |
| Elective courses and Thesis | 30-40 |
