Projekt tematyczny realizowany jest na ostatnim semestrze studiów pierwszego stopnia na kierunkach matematyka oraz matematyka i analiza danych. Przed rozpoczęciem semestru studenci zapisują się na wybraną grupę projektową, wybierając prowadzącego lub prowadzących.

Poniższy dokument zawiera opisy tematyki poszczególnych grup projektowych i może pomóc w wyborze prowadzącego zgodnie z zainteresowaniami.

Rok akademicki 2026/2027

Opis tematyki dla grup, których prowadzącymi są następujące osoby.

dr Kamil Bogus, dr Adam Zagdański

Grupa dla kierunku matematyka i analiza danych oraz dla specjalności uczenie maszynowe i inżynieria danych na kierunku matematyka.

Tematyka oferowanych projektów obejmuje zagadnienia z następujących obszarów: statystyka, eksploracja danych, analiza szeregów czasowych, matematyka finansowa, uczenie maszynowe oraz sieci neuronowe. Projekty mają charakter symulacyjno-eksperymentalny, przy czym wymagają również opanowania odpowiednich podstaw teoretycznych. Główny nacisk położony będzie na empiryczną weryfikację skuteczności rozważanych metod i modeli z wykorzystaniem rzeczywistych danych pochodzących z wybranej dziedziny zastosowań (np. przemysł, finanse, medycyna). Możliwa jest również realizacja własnych propozycji tematów, pod warunkiem wcześniejszego ich uzgodnienia i akceptacji przez prowadzących.

dr hab. Bartłomiej Dyda

Grupa dla kierunku matematyka i analiza danych oraz dla specjalności uczenie maszynowe i inżynieria danych na kierunku matematyka.

Projekty z zakresu szeroko pojętego uczenia maszynowego i metod numerycznych (w równaniach różniczkowych). Szczególnie chętnie takie dotyczące (odpowiednio) gier lub astronomii. Własne propozycje tematów są mile widziane.

dr Andrzej Giniewicz

Grupa dla kierunku matematyka i analiza danych oraz dla specjalności uczenie maszynowe i inżynieria danych na kierunku matematyka. 

Tematyka projektów podzielona na dwie grupy: statystykę (zastosowania między innymi w edukacji, medycynie i przemyśle, analiza danych w sytuacjach nietypowych, na przykład bardzo małe próby lub niestandardowe schematy próbkowania) i dydaktykę matematyki (modele i optymalizacja uczenia się lub innych). Projekty wymagają podłoża teoretycznego, choć ich realizacja będzie głównie symulacyjna lub eksperymentalna. Możliwość dyskutowania swoich propozycji.

dr Dawid Huczek

Grupa dla kierunku matematyka i analiza danych oraz dla specjalności uczenie maszynowe i inżynieria danych na kierunku matematyka.

Projekty z zakresu szeroko pojętego uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, zwłaszcza w sytuacjach mniej typowych niż „tradycyjna” regresja i klasyfikacja: uczenie nienadzorowane, uczenie przez wzmacnianie (np. algorytmy grające w rozmaite gry), systemy dopasowywania i rekomendacji, matematyczna analiza i przetwarzanie tekstów w języku naturalnym, łączone przetwarzanie tekstu, obrazu i innych danych (multimodalność), automatyczne rozumowanie i wnioskowanie (z wykorzystaniem zarówno „twardej” logiki, jak i metod heurystyczno/statystycznych takich jak modele LLM). Głównie będzie nas interesowało działanie teoretycznych rozwiązań w zderzeniu z realnymi sytuacjami. Własne propozycje tematów będą bardzo mile widziane (choć będą wymagać uzgodnienia ze mną).

dr hab. Tomasz Jakubowski, dr hab. Szymon Żeberski

Grupa dla kierunku matematyka dla specjalności matematyka ogólna oraz matematyka informatyczna. 

Projekty z matematyki ogólnej dotyczą zagadnień z zakresu rachunku prawdopodobieństwa, równań różniczkowych, a także teorii mnogości, topologii oraz elementów teorii miary i ich za- stosowań. Mają one charakter głównie teoretyczny z elementami symulacji komputerowych. Z kolei w sekcji informatycznej studenci mogą realizować projekty dotyczące algorytmów – zarówno w obszarze ich projektowania, jak i analizy – oraz tematów na styku informatyki i logiki. W ramach obu ścieżek studenci mają możliwość zgłaszania i przedyskutowania własnych propozycji tematów.

dr hab. Alicja Jokiel-Rokita, mgr Sylwester Piątek

Grupa dla kierunku matematyka i analiza danych oraz dla specjalności uczenie maszynowe i inżynieria danych na kierunku matematyka.

Tematyka projektów będzie dotyczyła modelowania i analizy danych (w tym estymacji, testowania hipotez, czy klasyfikacji). Projekty będą miały różny charakter – od czysto implementacyjnych (np. implementacja nowego testu, czy metody klasyfikacji) do bardziej opisowych, gdzie nacisk będzie położony na przedstawienie nowego modelu czy metody i możliwości jego wykorzystania w praktyce. Każdy projekt powinien zawierać analizę rzeczywistych danych i/lub eksperyment symulacyjny. Możliwa jest również realizacja własnych propozycji tematów, pod warunkiem wcześniejszego ich uzgodnienia i akceptacji przez prowadzących.