115 tematów prac magisterskich z informatyki - inspiracje 2025

Informatyka to dynamicznie rozwijająca się dziedzina oferująca szeroki wachlarz możliwości badawczych i projektowych. Prace magisterskie z informatyki mogą mieć charakter teoretyczny (analiza algorytmów, złożoność obliczeniowa), implementacyjny (projektowanie i budowa systemów) lub badawczy (eksperymenty, testy wydajnościowe, analiza danych). Wybór tematu wymaga uwzględnienia aktualnych trendów technologicznych, dostępnych narzędzi i frameworków oraz możliwości przeprowadzenia eksperymentów. Poniżej przedstawiamy 115 starannie wyselekcjonowanych tematów, które spełniają wymogi akademickie – są konkretne, wykonalne technicznie i pozwalają na wykazanie się umiejętnościami programistycznymi oraz wiedzą teoretyczną.

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe to obecnie najbardziej dynamicznie rozwijające się obszary informatyki. Prace magisterskie z tego zakresu mogą dotyczyć projektowania i trenowania modeli ML, analizy ich skuteczności lub zastosowań w konkretnych domenach. Badania wymagają znajomości frameworków takich jak TensorFlow, PyTorch lub scikit-learn oraz dostępu do zbiorów danych treningowych.

1. Porównanie skuteczności modeli transformer i LSTM w klasyfikacji sentymentu opinii produktowych w języku polskim
2. System rekomendacji filmów oparty na filtracji kolaboratywnej i content-based z wykorzystaniem deep learning
3. Detekcja anomalii w ruchu sieciowym z wykorzystaniem autoenkoderów i sieci GAN
4. Rozpoznawanie emocji na podstawie analizy mowy z wykorzystaniem sieci konwolucyjnych
5. Automatyczna klasyfikacja dokumentów prawnych z wykorzystaniem modeli BERT fine-tuned na polskim korpusie
6. Predykcja cen akcji na GPW z wykorzystaniem sieci LSTM i analizy sentymentu wiadomości
7. System wykrywania fake newsów w języku polskim oparty na modelach NLP
8. Segmentacja semantyczna obrazów medycznych z wykorzystaniem architektury U-Net
9. Chatbot wspomagający obsługę klienta z wykorzystaniem RAG i large language models
10. Automatyczne generowanie opisów produktów e-commerce z wykorzystaniem GPT fine-tuned
11. Rozpoznawanie mowy polskiej w czasie rzeczywistym z wykorzystaniem modeli Whisper
12. System przewidywania awarii maszyn przemysłowych na podstawie danych IoT z wykorzystaniem ML
13. Detekcja deepfake w materiałach wideo z wykorzystaniem sieci konwolucyjnych
14. Automatyczna ekstrakcja informacji z faktur i dokumentów z wykorzystaniem OCR i NLP

Cyberbezpieczeństwo

Cyberbezpieczeństwo to krytyczny obszar informatyki obejmujący ochronę systemów, sieci i danych przed zagrożeniami. Prace magisterskie mogą dotyczyć analizy podatności, projektowania systemów bezpieczeństwa, kryptografii lub wykrywania włamań. Badania wymagają znajomości narzędzi bezpieczeństwa, protokołów sieciowych oraz etyki badań (odpowiedzialne ujawnianie podatności).

15. Analiza skuteczności systemów IDS/IPS w wykrywaniu ataków typu zero-day
16. Implementacja systemu wykrywania phishingu z wykorzystaniem uczenia maszynowego
17. Analiza bezpieczeństwa aplikacji mobilnych na platformie Android – przegląd podatności OWASP Top 10
18. System honeypot do analizy zachowań atakujących w sieciach korporacyjnych
19. Bezpieczeństwo protokołów IoT – analiza podatności MQTT, CoAP i Zigbee
20. Implementacja systemu uwierzytelniania wieloskładnikowego opartego na FIDO2/WebAuthn
21. Analiza i wykrywanie ataków ransomware z wykorzystaniem analizy behawioralnej
22. Bezpieczeństwo smart kontraktów na platformie Ethereum – analiza typowych podatności
23. System automatycznej analizy malware z wykorzystaniem sandboxingu i machine learning
24. Implementacja protokołu zero-knowledge proof do weryfikacji tożsamości bez ujawniania danych
25. Audyt bezpieczeństwa aplikacji webowej – metodologia i narzędzia penetration testing
26. Analiza ataków side-channel na implementacje algorytmów kryptograficznych

Aplikacje webowe i mobilne

Projektowanie i implementacja aplikacji webowych i mobilnych to praktyczny obszar informatyki wymagający znajomości współczesnych frameworków i wzorców architektonicznych. Prace magisterskie mogą dotyczyć budowy kompletnych systemów, porównania technologii lub optymalizacji wydajności. Implementacje wykorzystują React, Angular, Vue.js, Node.js, Flutter, React Native i inne technologie.

27. Progresywna aplikacja webowa (PWA) do zarządzania zadaniami z synchronizacją offline-first
28. Porównanie wydajności aplikacji mobilnych natywnych, React Native i Flutter
29. System e-commerce oparty na architekturze mikroserwisowej z wykorzystaniem Docker i Kubernetes
30. Aplikacja webowa do wideokonferencji z wykorzystaniem WebRTC i Node.js
31. System zarządzania treścią (CMS) oparty na headless architecture z Next.js i Strapi
32. Aplikacja mobilna do rozpoznawania roślin z wykorzystaniem TensorFlow Lite
33. Portal społecznościowy z funkcją real-time chat oparty na WebSocket i Redis
34. System rezerwacji online z kalendarzem i płatnościami – architektura i implementacja
35. Aplikacja mobilna fitness tracker z integracją z urządzeniami wearable przez Bluetooth LE
36. Dashboard analityczny z wizualizacją danych w czasie rzeczywistym – React i D3.js
37. Aplikacja do nauki języków obcych z wykorzystaniem spaced repetition i gamifikacji
38. System obsługi pacjentów kliniki z rejestracją online i powiadomieniami SMS

Bazy danych i Big Data

Zarządzanie danymi to fundamentalny obszar informatyki obejmujący projektowanie baz danych, przetwarzanie big data oraz analitykę. Prace magisterskie mogą dotyczyć optymalizacji zapytań, porównania systemów bazodanowych lub przetwarzania strumieni danych. Badania wykorzystują SQL, NoSQL, Apache Spark, Kafka i inne technologie big data.

39. Porównanie wydajności baz relacyjnych i NoSQL w aplikacjach e-commerce wysokiego ruchu
40. Implementacja data warehouse z procesem ETL dla systemu analityki sprzedaży
41. Przetwarzanie strumieni danych IoT w czasie rzeczywistym z Apache Kafka i Spark Streaming
42. Optymalizacja zapytań SQL w bazach danych o dużej objętości – indeksy, partycjonowanie, materialized views
43. System rekomendacji oparty na grafowej bazie danych Neo4j
44. Implementacja rozproszonej bazy danych z mechanizmem replikacji i shardingu
45. Data lake dla danych nieustrukturyzowanych z wykorzystaniem Apache Hadoop i Hive
46. Porównanie wydajności MongoDB, Cassandra i PostgreSQL w scenariuszach OLTP i OLAP
47. System cache'owania z Redis dla aplikacji webowej wysokiego ruchu
48. Implementacja mechanizmu wyszukiwania pełnotekstowego z Elasticsearch
49. Automatyzacja pipeline'ów danych z Apache Airflow – projektowanie i monitoring
50. Anonimizacja i pseudonimizacja danych osobowych zgodna z RODO w bazach danych

Internet rzeczy (IoT)

Internet rzeczy łączy świat fizyczny z cyfrowym poprzez sieć połączonych urządzeń. Prace magisterskie mogą dotyczyć projektowania systemów IoT, protokołów komunikacyjnych, edge computing lub zastosowań w konkretnych domenach. Implementacje wykorzystują platformy takie jak Arduino, Raspberry Pi, ESP32 oraz protokoły MQTT, CoAP, LoRaWAN.

51. System smart home z automatyzacją opartą na uczeniu maszynowym i analizie wzorców użytkownika
52. Platforma monitoringu środowiskowego z siecią sensorów LoRaWAN i wizualizacją danych
53. System zarządzania flotą pojazdów z GPS tracking i analizą telemetrii
54. Inteligentny system nawadniania ogrodu z predykcją pogody i optymalizacją zużycia wody
55. Edge computing w IoT – przetwarzanie danych na urządzeniach brzegowych z TensorFlow Lite
56. System monitoringu parametrów zdrowotnych z urządzeniami wearable i alertami
57. Platforma Industry 4.0 do monitoringu maszyn przemysłowych z predictive maintenance
58. System kontroli dostępu z wykorzystaniem RFID/NFC i biometrii
59. Inteligentny parking z detekcją wolnych miejsc i nawigacją dla kierowców
60. Sieć sensorów jakości powietrza z mapowaniem i alertami zanieczyszczeń
61. System zarządzania energią w budynku z optymalizacją kosztów i źródłami odnawialnymi
62. Digital twin maszyny przemysłowej – synchronizacja stanu fizycznego i cyfrowego

Blockchain i technologie rozproszone

Blockchain to technologia rozproszonego rejestru zapewniająca niezmienność i transparentność danych. Prace magisterskie mogą dotyczyć projektowania smart kontraktów, analizy protokołów konsensusu lub zastosowań poza kryptowalutami. Implementacje wykorzystują Ethereum, Solidity, Hyperledger Fabric oraz narzędzia do testowania.

63. System głosowania elektronicznego oparty na blockchain z weryfikacją tożsamości
64. Platforma śledzenia łańcucha dostaw z wykorzystaniem Hyperledger Fabric
65. Implementacja tokena NFT z marketplace i smart kontraktami na Ethereum
66. Decentralizowana aplikacja (dApp) do crowdfundingu z Solidity i React
67. Analiza skalowalności protokołów konsensusu – PoW, PoS, PBFT, DAG
68. System zarządzania certyfikatami edukacyjnymi na blockchain
69. Implementacja prywatnego blockchaina dla systemu rozliczeń wewnątrzkorporacyjnych
70. DeFi protocol – implementacja zdecentralizowanej giełdy (DEX) na Ethereum
71. System rejestracji własności intelektualnej z timestampingiem na blockchain
72. Analiza bezpieczeństwa smart kontraktów – typowe podatności i metody audytu

Grafika komputerowa i wizualizacja

Grafika komputerowa obejmuje renderowanie obrazów, animację, wizualizację danych oraz rzeczywistość wirtualną i rozszerzoną. Prace magisterskie mogą dotyczyć implementacji algorytmów renderowania, silników graficznych lub aplikacji VR/AR. Implementacje wykorzystują OpenGL, Vulkan, Unity, Unreal Engine oraz biblioteki wizualizacyjne.

73. Implementacja silnika ray tracing z globalnym oświetleniem i caustics
74. Aplikacja AR do wizualizacji mebli w przestrzeni z wykorzystaniem ARKit/ARCore
75. Symulator fizyki ciał miękkich i tkanin w czasie rzeczywistym
76. System wizualizacji danych geograficznych 3D z wykorzystaniem WebGL i Three.js
77. Wirtualny spacer po budynku historycznym z fotogrametrią i Unity
78. Implementacja algorytmu proceduralnego generowania terenu dla gier
79. Aplikacja VR do treningu procedur medycznych z haptic feedback
80. System motion capture z wykorzystaniem kamery RGB-D i uczenia maszynowego
81. Renderowanie fotorealistyczne z PBR (Physically Based Rendering) w czasie rzeczywistym
82. Wizualizacja sieci społecznych z algorytmami force-directed layout

Algorytmy i struktury danych

Algorytmy i struktury danych stanowią teoretyczną podstawę informatyki. Prace magisterskie mogą dotyczyć projektowania nowych algorytmów, analizy złożoności lub optymalizacji istniejących rozwiązań. Badania wymagają solidnych podstaw matematycznych i umiejętności analizy teoretycznej oraz eksperymentalnej.

83. Porównanie algorytmów wyszukiwania najkrótszej ścieżki w grafach drogowych – A*, Dijkstra, bidirectional search
84. Implementacja i analiza wydajności probabilistycznych struktur danych – Bloom filter, Count-Min Sketch
85. Algorytmy aproksymacyjne dla problemu komiwojażera – porównanie heurystyk
86. Optymalizacja algorytmu sortowania dla specyficznych rozkładów danych
87. Implementacja drzewa przedziałowego z lazy propagation do zapytań zakresowych
88. Algorytmy strumieniowe dla przetwarzania danych o nieograniczonym rozmiarze
89. Analiza wydajności algorytmów pattern matching – KMP, Boyer-Moore, Aho-Corasick
90. Równoległe algorytmy grafowe z wykorzystaniem GPU – CUDA i OpenCL

DevOps i automatyzacja

DevOps łączy rozwój oprogramowania z operacjami IT, automatyzując procesy budowania, testowania i wdrażania. Prace magisterskie mogą dotyczyć projektowania pipeline'ów CI/CD, infrastruktury jako kodu lub monitoringu systemów. Implementacje wykorzystują Docker, Kubernetes, Jenkins, GitLab CI, Terraform i Ansible.

91. Automatyzacja wdrożeń z GitOps i ArgoCD na klastrze Kubernetes
92. Infrastructure as Code dla środowiska AWS z Terraform i automatycznymi testami
93. System monitoringu i alertowania dla architektury mikroserwisowej – Prometheus, Grafana, ELK
94. Pipeline CI/CD z automatycznymi testami bezpieczeństwa (SAST, DAST) w GitLab
95. Chaos engineering – implementacja eksperymentów odporności z Chaos Monkey
96. Automatyzacja konfiguracji serwerów z Ansible i zarządzanie sekretami z Vault
97. Platforma Platform-as-a-Service dla zespołów developerskich z Kubernetes
98. System automatycznego skalowania aplikacji na podstawie predykcji obciążenia

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)

Przetwarzanie języka naturalnego zajmuje się analizą i generowaniem tekstu w językach ludzkich. Prace magisterskie mogą dotyczyć konkretnych zadań NLP, budowy korpusów dla języka polskiego lub aplikacji wykorzystujących modele językowe. Implementacje wykorzystują transformery, BERT, GPT oraz biblioteki spaCy, HuggingFace.

99. System automatycznego streszczania artykułów prasowych w języku polskim
100. Named Entity Recognition dla dokumentów prawnych w języku polskim
101. Chatbot FAQ z wykorzystaniem semantic search i sentence embeddings
102. Automatyczne tagowanie i kategoryzacja postów na forum dyskusyjnym
103. System wykrywania plagiatu z analizą semantyczną tekstu
104. Tłumaczenie maszynowe polsko-ukraińskie z wykorzystaniem transformer neural networks
105. Analiza dyskursu politycznego w mediach społecznościowych z wykorzystaniem NLP
106. System automatycznej korekty tekstów w języku polskim z uczeniem maszynowym

Systemy wbudowane i programowanie niskopoziomowe

Systemy wbudowane to specjalizowane systemy komputerowe zintegrowane z urządzeniami fizycznymi. Prace magisterskie mogą dotyczyć programowania mikrokontrolerów, systemów czasu rzeczywistego lub optymalizacji niskopoziomowej. Implementacje wykorzystują C/C++, RTOS, platformy ARM i narzędzia debugowania sprzętowego.

107. System czasu rzeczywistego na FreeRTOS do sterowania robotem mobilnym
108. Implementacja stosu protokołów sieciowych dla mikrokontrolera z ograniczonymi zasobami
109. Optymalizacja zużycia energii w systemach wbudowanych IoT z trybami uśpienia
110. Bootloader z mechanizmem bezpiecznej aktualizacji firmware over-the-air (OTA)
111. System detekcji kolizji dla drona z fuzją danych z wielu sensorów
112. Implementacja protokołu CAN bus dla komunikacji w systemach motoryzacyjnych
113. Sterownik silnika BLDC z wektorowym sterowaniem momentem na STM32
114. System akwizycji danych z wysoką częstotliwością próbkowania i przetwarzaniem DSP
115. Bezpieczny element (secure element) do przechowywania kluczy kryptograficznych

Jak wybrać temat pracy z informatyki?

Wybór tematu pracy magisterskiej z informatyki wymaga uwzględnienia kilku aspektów. Po pierwsze, określ charakter pracy – czy będzie to implementacja systemu, analiza porównawcza technologii, czy badania eksperymentalne? Prace implementacyjne wymagają więcej czasu na kodowanie, ale dają praktyczny rezultat. Po drugie, oceń dostępność technologii i narzędzi – czy masz dostęp do sprzętu, chmury obliczeniowej, zbiorów danych? Po trzecie, wybierz obszar zgodny z Twoimi zainteresowaniami i planami kariery – praca magisterska to okazja do pogłębienia specjalizacji.

Przedstawione tematy stanowią punkt wyjścia – każdy można dostosować do własnych zainteresowań i dostępnych zasobów. Przed rozpoczęciem pracy sprawdź, czy temat nie został już wielokrotnie opracowany i czy możesz wnieść coś nowego. Skonsultuj temat z promotorem, który pomoże określić zakres i wymagania. Pamiętaj o dokumentacji kodu, testach jednostkowych i przygotowaniu środowiska umożliwiającego odtworzenie wyników.

Struktura pracy magisterskiej z informatyki

Praca magisterska z informatyki zazwyczaj składa się z części teoretycznej (przegląd literatury, analiza istniejących rozwiązań), projektowej (architektura systemu, wybór technologii) oraz implementacyjnej (opis rozwiązania, testy, wyniki). W przypadku prac badawczych dodatkowe rozdziały obejmują metodologię eksperymentów, analizę wyników i wnioski. Część praktyczna powinna być dobrze udokumentowana – diagramy UML, schematy architektury, fragmenty kodu.

Kluczowe znaczenie ma ewaluacja rozwiązania – testy wydajnościowe, porównanie z alternatywami, metryki jakości. W przypadku systemów ML należy przedstawić metryki dokładności, macierze pomyłek, krzywe ROC. Kod źródłowy powinien być dostępny w repozytorium (GitHub, GitLab) z instrukcją uruchomienia i dokumentacją API. Praca powinna również zawierać dyskusję ograniczeń rozwiązania i propozycje dalszego rozwoju.