MSc tehisintellektis

Meie tehisintellekti (AI) kursus võimaldab teil arendada oskusi, teadmisi ja arusaamist:

• teha karjääri tehisintellekti tipptasemel
• rakendada uudseid tehnoloogilisi lahendusi reaalsetes probleemides.

See sobib ideaalselt värsketele arvuti-, matemaatika-, inseneri- või loodusteadustega seotud õppeainete lõpetajatele, kellel on head programmeerimisoskused. Ja need, kellel on arvutustehnika valdkonnas märkimisväärne kogemus ja kes soovivad omandada kvalifikatsiooni, mis arendab nende teadmisi.

Kursuse aluseks on koolis tehtavad kaasaegsed uuringud. Sa õpid:

• masinõpe
• sügav õppimine
• andmeteadus
• andmete visualiseerimine
• suurandmed ja pilv
• intelligentsed autonoomsed süsteemid
• küberjulgeoleku põhiaspekte.

Meie laborid on varustatud tööstusstandardi seadmete ja tarkvaratööriistadega. See hõlmab „Fab” laborit ja robootikalaborit, millel on mitmesuguseid platvorme tehisintellekti algoritmide rakendamiseks.

Õppemoodulid

Kohustuslikud moodulid

Sissejuhatus masinõppesse (10 ainepunkti)

Selles moodulis uuritakse masinõppe metoodikate, juurutuste ja analüüsimeetodite põhialuseid, mis sobivad masinõpperakendustele. Kohustuslik MSc ja PG Dip jaoks.

Tehisintellekti alused (10 ainepunkti)

See moodul õpetab AI põhikontseptsioone, sealhulgas klassikalisi ja kaasaegseid lähenemisviise tehisintellektile ning AI filosoofilisi aluseid. Kohustuslik MSc ja PG Dip jaoks.

Autonoomsed intelligentsed süsteemid (20 ainepunkti)

See moodul annab teile teadmised ja kriitilise arusaamise selle kohta, kuidas autonoomseid intelligentseid süsteeme kasutatakse paljudes erinevate funktsioonidega keskkondades. MSc jaoks kohustuslik.

AI süsteemitehnika (20 ainepunkti)

See moodul annab õpilastele oskused tehisintellekti rakendamist süsteemitehnoloogia valdkonnas kriitiliselt hinnata ja analüüsida. MSc jaoks kohustuslik.

Andmete visualiseerimine (10 krediiti)

See moodul hõlmab nüüdisaegseid tööriistu ja tehnikaid kasulike visualisatsioonide loomiseks erinevat tüüpi andmekogumite ja rakendusstsenaariumide jaoks. MSc jaoks kohustuslik.

Suurandmed ja pilv (20 krediiti)

Pilvest on saanud tänapäevase elu oluline osa ja sellega kaasneb tohutul hulgal andmeid. See moodul vaatleb pilvede toimimist ja seda saab kasutada tänapäeva teaduse ja äri suurte andmeprobleemide lahendamiseks. MSc jaoks kohustuslik.

Uurimistöö, stipendium ja ametialased oskused (20 ainepunkti)

Täiustatud masinõpe (10 ainepunkti)

See moodul annab õpilastele oskused keerukate masinõppe algoritmide kriitiliseks hindamiseks erinevates rakenduste stsenaariumides. MSc jaoks kohustuslik.

Doktoritöö andmetöötluse ainetes (60 ainepunkti)

See on individuaalne uurimis- ja arendusprojekt, mis võimaldab teil juhendaja juhendamisel süvitsi uurida tehisintellekti valdkonna valitud teemat. Töö võib toimuda tihedas koostöös teadus-, tööstus- või kaubandusorganisatsiooniga. Kui olete täiskoormusega üliõpilane, teete oma lõputöö suveperioodil.

iseseisev õpe II (20 ainepunkti)

Õppimine ja õpetamine

Teid õpetatakse koos loengute ja praktiliste sessioonide kombinatsiooniga. Loengud annavad teoreetilise aluse, samas kui praktilised sessioonid tugevdavad teie arusaamist aktiivse kaasamisega.

Sulle antakse mitmekülgne kogemus, samuti võimalus arutada oma tööd otse õppejõududega.

Paljud moodulid on rikastatud õppejõudude teadusalaste teadmistega. Kutsume külalisloenguid pidama ka külalisõppejõude teadusasutustest ja tööstustest.

Keskendume tööstusharu standardsete tööriistade kasutamisele praktiliste ja tööstuslikult oluliste probleemide lahendamisel ning nende probleemide kasutamisele teoreetiliste kontseptsioonide õpetamisel. See tagab, et õpilastel on võimalus omandada oskusi, mis ei varusta neid mitte ainult tänapäeva andmetöötluse jaoks, vaid ka elukestvaks karjääriks andmetööstuses.

Karjäärid

Programmi lõpetajad on suurepäraselt varustatud karjääriks paljudes tööstusharudes. Lõpetajad töötavad paljudel töökohtadel, sealhulgas

• andmeteadlane
• tarkvara andmeinsener
• masinõppe insener
• masinõppe teadlane
• AI arhitekt
• AI konsultant
• AI spetsialist
• ML arhitekt
• teadmiste insener.