Popis
Obor Informační technologie připravuje studenty na profesní svět, kde rozhodují data, software a chytrá řešení. Studium je zaměřeno na praktické dovednosti v oblastech programování, správy sítí, databázových systémů, kybernetické bezpečnosti i moderních technologií, jako jsou umělá inteligence nebo internet věcí IoT.
Hlavní odlišnosti nového oboru oproti tradičním technickým IT směrům, jako je „automatizace a robotika“, spočívají v jeho silné orientaci na digitalizaci, inteligentní systémy a datové technologie. Oproti klasickému pojetí automatizace, které je založeno na pevném sekvenčním řízení procesů, klade nový obor důraz na umělou inteligenci, datovou vědu a adaptivní řízení systémů, umožňující samoučení a optimalizaci v reálném čase.
Výuka je rozšířena o témata autonomních systémů, internetu věcí (IoT), edge computingu a cloudových platforem, které reflektují aktuální směřování průmyslu 4.0. Žáci se více věnují softwarovému vývoji, algoritmizaci, simulacím a systémové integraci, přičemž pracují na projektových úlohách s reálnými zadáními v interdisciplinárních týmech, kde propojují hardware i software. Při výuce se využívají moderní otevřené platformy a technologie, jako jsou Python, TensorFlow, PyTorch, MQTT, Node-RED, SQL/NoSQL databáze či webová uživatelská rozhraní, čímž se žáci učí pracovat s nástroji používanými v reálné praxi namísto uzavřených proprietárních systémů PLC.
Podmínky přijetí
Ke vzdělávání škola přijímá uchazeče, kteří splnili základní školní docházku. Žáci jsou přijímáni ke studiu podle hodnocení na vysvědčení z předchozího vzdělávání, podle hodnocení dosaženého při přijímací zkoušce (je-li stanovena). Konkrétní podmínky pro přijímání ke vzdělávání jsou k dispozici na webových stránkách školy.
Učební plány
Učební plány oboru naleznete na webových stránkách školy.
Profil absolventa
Absolvent oboru bude připraven navrhovat a programovat inteligentní automatizační a datové systémy, implementovat algoritmy strojového učení, provádět analýzu a vizualizaci dat, zajišťovat kybernetickou bezpečnost IoT sítí a cloudových služeb a podílet se na vývoji aplikací pro prediktivní údržbu a digitální řízení výroby. Díky interdisciplinárnímu přístupu a praxi v projektovém prostředí bude schopen efektivně spolupracovat v týmech a plynule pokračovat ve vysokoškolském studiu v oborech automatizace, kybernetika, robotika, umělá inteligence nebo datová věda.