Magistrikraad masinaõppes
Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence - MBZUAI
Põhiteave
Ülikooli asukoht
Abu Dhabi, Araabia Ühendemiraadid
Keeleteadus
Inglise keel
Õppevorm
Ülikoolilinnakus
Kestvus
2 aastat
Tempo
Päevane õpe
Õppemaks
Võta kooliga ühendust
Avalduste vastuvõtu lõppkuupäev
Võta kooliga ühendust
Varaseim alguskuupäev
Aug 2024
* täiskohaga üliõpilased täisstipendiumil: tasuta | osalise tööajaga üliõpilased: 5000 AED per krediiditund, 35 ainepunkti kokku, millele lisanduvad mitmesugused tasud
Sissejuhatus
Pärast programmi nõuete täitmist on lõpetajal võimalik:
- Näita väga spetsialiseeritud teadmisi tänapäevasest masinõppe süsteemist: andmed, mudelid, algoritmilised põhimõtted ja empiirika.
- Saavutage täpsemad oskused andmetöötluses ning mitmesuguste uurimis- ja visualiseerimisvahendite kasutamisel.
- Näidake kriitilist teadlikkust erinevate õppealgoritmide võimaluste ja piirangute kohta.
- Hankige täpsemad võimalused õppimisalgoritmide kriitiliseks analüüsimiseks, hindamiseks ja pidevaks parendamiseks.
- Omandada edasijõudnud võime analüüsida edasijõudnute õppealgoritmide arvutuslikke ja statistilisi omadusi ning nende jõudlust.
- Hankige teadmisi masinõppega seotud programmeerimisvahendite kasutamisel ja juurutamisel mitmesuguste keerukate masinõppe probleemide lahendamiseks.
- Arendage arenenud probleemilahendamise oskusi, rakendades iseseisvalt masinõppe meetodeid mitmetele keerukatele probleemidele, ja demonstreerige teadmisi probleemide lahendamisel ebaselgusega.
- Kasutage keerukaid oskusi mitmete projektiaruannete ja kriitika algatamisel, haldamisel ja täitmisel mitmesuguste masinõppemeetodite osas, mis näitavad asjatundjate arusaamist, enesehindamist ja edasijõudnute oskusi väga keerukate ideedega suhtlemisel.
Masinõppe magistrikraadi miinimumnõuded on 35 ainepunkti, mis jagunevad järgmiselt:
- Põhikursused: 4 kursust (15 krediidi tundi)
- Valikainete kursused: 2 kursust (8 krediidi tundi)
- Teadustöö: 1 kursus (12 krediidi tundi)
Põhikursused
MSc masinõppes on peamiselt teaduspõhine kraad. Kursuste eesmärk on varustada õpilasi õigete oskustega, et nad saaksid edukalt oma uurimisprojekti (lõputöö) täita. Õpilased peavad läbima COM701 kohustusliku kursusena. Nad saavad valida järgmisest loetelust kuueliikmelise kontsentratsioonikogumi hulgast kolm põhikursust:
Kood | Kursuse pealkiri | Krediidi töötunnid |
COM701 | Teaduskommunikatsioon ja levitamine | 3 |
ML701 | Masinõpe | 4 |
ML702 | Täiustatud masinõpe | 4 |
ML703 | Tõenäosuslikud ja statistilised järeldused | 4 |
MTH701 | Tehisintellekti matemaatilised alused | 4 |
AI701 | Tehisintellekt | 4 |
AI702 | Sügav õppimine | 4 |
Valikainete kursused
Õpilased valivad huvide, kavandatud uurimistöö ja karjäärivõimaluste põhjal saadaolevate valikainete kursuste loendist vähemalt kaks valikainete kursust, kokku kaheksa (või enama) krediidi tunniga (CH), konsulteerides oma järelevalvekomisjoniga. Masinõppe magistriõppes saadaval olevad kursused on loetletud järgmises tabelis:
Kood | Kursuse pealkiri | Krediidi töötunnid |
MTH702 | Optimeerimine | 4 |
CS701 | Täpsem programmeerimine | 4 |
CS702 | Andmestruktuurid ja algoritmid | 4 |
DS701 | Andmete kaevandamine | 4 |
DS702 | Suurte andmete töötlemine | 4 |
CV701 | Inimese ja arvuti nägemine | 4 |
CV702 | Geograafia arvuti nägemiseks | 4 |
CV703 | Objektide visuaalne tuvastamine ja tuvastamine | 4 |
NLP701 | Looduslik keele töötlemine | 4 |
NLP702 | Looduskeele täpsem töötlemine | 4 |
NLP703 | Kõne töötlemine | 4 |
ML704 | Masinõppe paradigmad | 4 |
ML705 | Täpsema masinõppe teemad | 4 |
ML706 | Täpsemad tõenäosuslikud ja statistilised järeldused | 4 |
HC701 | Meditsiiniline pildistamine: füüsika ja analüüs | 4 |
Uurimistöö
Magistritöö uurimine seab õpilased lahendamata uurimisprobleemide juurde, kus nad peavad välja pakkuma uusi lahendusi ja panustama teadmiste kogumisse. Õpilased jätkavad sõltumatu teadusuuringu läbiviimist järelevalvenõukogu juhendamisel 1 aasta jooksul.
Kood | Kursuse pealkiri | Krediidi töötunnid |
ML699 | Magistritöö | 12 |
Sisseastumised
Õppekava
Masinõppe magistri kraadi miinimumnõuded on 36 ainepunkti, mis jaguneb järgmiselt:
Põhikursused | Kursuste arv | Krediiditunnid |
Tuum | 4 | 16 |
Valikained | 2 | 8 |
Uurimistöö | 1 | 12 |
Praktika | Lõpetamisnõudena peab olema rahuldavalt läbitud vähemalt üks kuni kuuenädalane praktika | 0 |
Põhikursused
Masinõppe magistrikraad on peamiselt teaduspõhine kraad. Kursusetöö eesmärk on anda õpilastele õiged oskused, et nad saaksid oma uurimisprojekti (lõputöö) edukalt lõpule viia. Õpilased peavad läbima AI701, MTH701 ja ML701 kohustuslike kursustena. Nad saavad valida kas ML702 või ML703 koos kahe valikainega.
Kood | Kursuse pealkiri | Krediiditunnid |
AI701 | Tehisintellekti alused | 4 |
MTH701 | Tehisintellekti matemaatilised alused | 4 |
ML701 | Masinõpe | 4 |
ML702 | Täiustatud masinõpe | 4 |
ML703 | Tõenäosuslik ja statistiline järeldus | 4 |
Valikkursused
Õpilased valivad vähemalt kaks valikainekursust, kokku kaheksa (või enama) ainetundi. Üks tuleb valida loendist A ja üks loendist A või B, võttes arvesse huvi, kavandatud uurimistööd ja karjääripüüdlusi, konsulteerides nende järelevalvekomisjoniga. Masinõppe magistriõppes saadaolevad valikkursused on loetletud järgmistes tabelites:
Nimekiri A
Kood | Kursuse pealkiri | Krediiditunnid |
ML702 | Masinõppe edendamine | 4 |
ML703 | Tõenäosuslik ja statistiline järeldus | 4 |
ML704 | Masinõppe paradigmad | 4 |
ML705 | Kõrgetasemelise masinõppe teemad | 4 |
ML706 | Täiustatud tõenäosuslik ja statistiline järeldus | 4 |
Nimekiri B
Kood | Kursuse pealkiri | Krediiditunnid |
AI702 | Sügav õppimine | 4 |
CV701 | Inim- ja arvutinägemine | 4 |
CV702 | Geomeetria arvutinägemise jaoks | 4 |
CV703 | Visuaalne objektide tuvastamine ja tuvastamine | 4 |
CV707 | Digitaalsed kaksikud | 4 |
DS701 | Andmete kaevandamine | 4 |
DS702 | Suurandmete töötlemine | 4 |
HC701 | Meditsiiniline pildistamine: füüsika ja analüüs | 4 |
ML707 | Targa linna teenused ja rakendused | 4 |
ML708 | Usaldusväärne tehisintellekt | 4 |
MTH702 | Optimeerimine | 4 |
NLP701 | Loomuliku keele töötlemine | 4 |
NLP702 | Täiustatud loomuliku keele töötlemine | 4 |
NLP703 | Kõne töötlemine | 4 |
Uurimistöö
Magistritöö uurimistöö seab tudengid lahendamata uurimisprobleemi ette, kus nad peavad pakkuma uusi lahendusi ja panustama teadmiste kogumisse. Üliõpilased jätkavad ühe aasta jooksul sõltumatut uurimistööd järelevalvekomisjoni juhendamisel.
Kood | Kursuse pealkiri | Krediiditunnid |
ML699 | Masinõppe magistritöö | 12 |
Uurimiskoolitus | 0 |
Galerii
Edetabelid
CS edetabelid lühidalt
- 18. AI valdkonnas CS edetabelis ülemaailmselt
- 28. ML alal CS Rankings ülemaailmselt
- CV alal CS Rankings ülemaailmselt 16. kohal
- CS Rankings ülemaailmses NLP valdkonnas 19. koht
Programmi tulemus
Pärast programmi nõuete täitmist suudab lõpetaja:
- Näidake väga spetsiifilisi teadmisi kaasaegsest masinõppe torujuhtmest: andmed, mudelid, algoritmipõhimõtted ja empiiria
- Omandage täiustatud oskused andmete eeltöötlemisel ning erinevate uurimis- ja visualiseerimisvahendite kasutamisel
- Näidake kriitilist teadlikkust erinevate õppealgoritmide võimaluste ja piirangute kohta
- Hankige täiustatud võimalused õppealgoritmide toimivuse kriitiliseks analüüsimiseks, hindamiseks ja pidevaks täiustamiseks
- Omandada täiustatud võimed analüüsida täiustatud õppe algoritmide arvutuslikke ja statistilisi omadusi ning nende jõudlust
- Omandage teadmisi masinõppega seotud programmeerimistööriistade kasutamise ja juurutamise kohta mitmesuguste keeruliste masinõppeprobleemide jaoks
- Arendada täiustatud probleemide lahendamise oskusi, rakendades iseseisvalt masinõppemeetodeid mitmele keerulisele probleemile, ja demonstreerida asjatundlikkust probleemipüstituse ebaselguse käsitlemisel.
- Rakendage keerukaid oskusi mitmesuguste masinõppemeetodite projektiaruannete ja kriitikate algatamisel, haldamisel ja lõpetamisel, mis näitavad ekspertide mõistmist, enesehindamist ja täiustatud oskusi väga keeruliste ideede edastamisel.
Aktuaalset
AI levib igasse tööstusharusse. Hiljutistel tööandjate kaasamise üritustel MBZUAI-s on esindatud mitmed sektorid, sealhulgas (kuid mitte ainult):
- Lennundus, nõustamine, haridus, energeetika, rahandus, valitsusasutused, tervishoid, meedia, nafta ja gaas, julgeolek ja kaitse, uurimisinstituudid, jaemüük, telekommunikatsioon, transport ja logistika ning idufirmad.
Hiljutised töövõimalused, mida reklaamitakse MBZUAI üliõpilaste karjääriportaali kaudu, hõlmavad (kuid mitte ainult):
- AI lahenduse arhitekt, AI lahenduste insener, algoritmi insener, andmeanalüütik, andmeinsener, andmeteadlane, andmestrateegia konsultant, täispinu tarkvarainsener, täispinu veebiarendaja, ennustava analüütika uurija ja vanemandmeteadlane konsultant.
Muud karjäärivõimalused võivad hõlmata (kuid mitte ainult):
- Rakendusteadlane, analüütikainsener, liit/virtuaalreaalsus, autonoomsed autod, biomeetria ja kohtuekspertiis, andmejuht, andmeplatvormi juht, andmeajakirjanik, andmete ja tehisintellekti tehniline müügispetsialist, kasvuanalüütika / insenerid, juht: AI ja pilveteenuste planeerimine, masin õppeinsenerid, tootejuht: tehisintellekt ja andmeanalüütika, tooteandmete teadlane, tooteanalüütik, kaugseire, uurimisassistendid, turvalisus ja järelevalve, vanemtarkvarainsener ja VP andmed.