Loe ametlikku kirjeldust

Masinaringi teaduslik disain keskendub algoritmide väljatöötamisele mustrite leidmiseks või empiiriliste andmete ennustamiseks. Seda valdkonda kasutavad paljud kutsealad ja tööstusharud (nt tootmine, jaemüük, meditsiin, rahandus, robootika, telekommunikatsioon), kuna see võib aidata luua suurtes kogustes digitaalseid andmeid keeruliste probleemide lahendamiseks, näiteks inimkäitumise mõistmise ja tõhusa ressursside jaotamine. Masinaturul sisuliste teadmiste omandamise nõuded on kaugelt üle pakkumise. KTH-s pakutav programm pakub teile karjääri tööstuses (stardiabi või traditsiooniline väljakujunenud ettevõte) ning valmistab ette ka doktorikraadi täiendõppeks.

KTH masintõlked

Selles programmis õpitakse matemaatilisi ja statistilisi aluseid ja meetodeid masina õppimiseks eesmärgiga modelleerida ja avastada mustreid vaatlustest. Samuti omandate praktilisi kogemusi selle kohta, kuidas sobitada, rakendada ja rakendada asjakohaseid ML-i meetodeid reaalmaailma probleemide lahendamiseks suurtes rakendusvaldkondades. Pärast programmi lõpetamist olete saavutanud usalduse ja kogemuse, et pakkuda välja võimalikke mittestandardseid õpiprobleeme, mida saate tõhusalt ja jõuliselt rakendada.

Programm algab kohustuslike kursuste masin õppe, tehisintellekti, arenenud kursus masin õppe ja uurimistöö metoodika, mis annab sissejuhatus ja tugeva aluse valdkonnas. Teise õppeperioodi vältel valivad õpilased kursused kolmes valdkonnas: masinõppe rakendusvaldkonnad, rakendusmatemaatika / statistika ja arvutiteadus. Need valdkonnad vastavad masinõppeeksperdi põhioskustele.

Esimeses valdkonnas kirjeldatakse, kuidas masinõpet kasutatakse probleemide lahendamiseks konkreetsetes rakendusvaldkondades, nagu arvutivaatlus, teabeotsing, kõne ja keele töötlemine, arvutuslik bioloogia ja robootika. Teine valdkond annab üliõpilastele võimaluse võtta rakendusliku matemaatika, statistika ja masin õppe alal põhjalikumaid teoreetilisi kursusi. Paljude jaoks on eriti huvipakkuv võimalus õppida ja mõista üksikasjalikult sügava õppimise põnevat valdkonda mitmete kaasaegsete kursuste kaudu, nagu näiteks:

  • DD2424 Deep Learning Data Science
  • DD2423 pildianalüüs ja arvutivaated
  • DT2119 kõne ja kõlarite äratundmine
  • DD2437 Tehislikud neuralvõrgud ja sügavad arhitektuurid
  • DD2425 Robootika ja autonoomsed süsteemid

Kolmas valdkond võimaldab üliõpilastel süvendada oma teadmisi teoreetilise infotehnoloogia, tarkvaratehnika ja paralleelarvutusega.

Programmil on ka 30 ECTS ainepunkti valikainete kursustest, mida saate valida erinevate kursuste hulgast, et spetsialiseeruda teie huvialas edasi, või laiendada oma teadmisi uutele valdkondadele masinõppe raames.

Lõpptähtaeg on pühendatud kraadiprojektile, mis hõlmab osalemist arenenud teadus- või disainiprojektides akadeemilises või tööstuslikus keskkonnas, Rootsis või välismaal. Selle projektiga üliõpilane saab näidata oma võimet sooritada iseseisvat projektitoimingut, kasutades programmis kursustel saadud oskusi. Varem on programmi õpilased lõpetanud projektid sellistes ettevõtetes nagu Saab, Elekta, Flir, Eriksson, Tobii, Spotify, Thales, Huawei.

Teemad

Masin õpe, sügav õpe, statistiline modelleerimine, tehisintellekt, arvuti visioon, kõne tehnoloogia, teabe otsimine, optimeerimine

Karjäär

Nõudlus inseneride ja teadlaste jaoks, kellel on masinõustamise alased teadmised, kasvab, sest maailma suureneb andmete hulk. Pärast lõpetamist saate jätkata karjääri, näiteks tarkvaraarendaja, süvaõppe inseneri, arvutivaatluse inseneri, andmeanalüütiku, tarkvarainseneri, kvantitatiivse analüütiku, andmeteadlaste ja süsteemide insenerina ettevõtetes Dice, Logitech, Google ja McKinsey. , näiteks Rootsi, Šveits, Saksamaa, Hiina, India ja USA.

See magistriõppekava on ka sobiv alus tööstuse teadus- ja arendusosakonna tööks, samuti teadustöö jätkamiseks ja doktoriõppes.

Programmi õpetamise keel:
Inglise

Vaata veel 56 kursust KTH Royal Institute of Technologyis »

See kursus on Campus based
Start Date
Aug. 2019
Duration
2 aastat
Päevane õpe
Price
310,000 SEK
Asukohtade järgi
Kuupäeva järgi
Start Date
Aug. 2019
Avalduste vastuvõtu lõppkuupäev

Aug. 2019

Location
Avalduste vastuvõtu lõppkuupäev
End Date