Магистр машинного обучения
Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence - MBZUAI
Основная информация
Расположение кампуса
Abu Dhabi, Объединенные Арабские Эмираты
Языки
Английский
Формат исследования
В кампусе
Продолжительность
2 years
Шаг
На постоянной основе
Стоимость обучения
Запросить информацию
Крайний срок подачи заявок
31 Mar 2024
Самая ранняя дата начала
Aug 2024
* студенты дневной формы обучения на полной стипендии: бесплатно | Студенты-заочники: 5000 дирхамов ОАЭ за кредитный час, всего 35 кредитов, плюс разные сборы
Введение
После выполнения требований программы, выпускник сможет:
- Продемонстрируйте узкоспециализированное понимание современного конвейера машинного обучения: данные, модели, алгоритмические принципы и эмпирика.
- Получите расширенные навыки предварительной обработки данных и использования различных инструментов исследования и визуализации.
- Продемонстрировать критическую осведомленность о возможностях и ограничениях различных форм алгоритмов обучения.
- Получите расширенные возможности для критического анализа, оценки и постоянного улучшения производительности алгоритмов обучения.
- Приобретите расширенные способности для анализа вычислительных и статистических свойств современных алгоритмов обучения и их производительности.
- Получите опыт в использовании и развертывании инструментов программирования, относящихся к машинному обучению, для решения различных сложных задач машинного обучения.
- Развивайте передовые навыки решения проблем путем самостоятельного применения методов машинного обучения к множеству сложных проблем и демонстрируйте свой опыт в решении проблем с неясностью в постановке проблемы.
- Примените сложные навыки в инициировании, управлении и заполнении нескольких отчетов о проектах и критических анализов по различным методам машинного обучения, которые демонстрируют экспертное понимание, самооценку и передовые навыки в передаче очень сложных идей.
Минимальные требования для получения степени магистра в области машинного обучения составляют 35 кредитов, которые распределяются следующим образом:
- Основные курсы: 4 курса (15 кредитных часов)
- Курсы по выбору: 2 курса (8 кредитных часов)
- Тема диссертации: 1 курс (12 кредитных часов)
Основные курсы
Магистр машинного обучения - это в первую очередь исследовательская степень. Цель курсовой работы - вооружить студентов нужным набором навыков, чтобы они могли успешно выполнить свой исследовательский проект (диссертацию). Студенты должны пройти обязательный курс COM701. Они могут выбрать три основных курса из шести основных курсов в списке, представленном ниже:
Код | Название курса | Кредитных часов |
COM701 | Исследовательская коммуникация и распространение | 3 |
ML701 | Машинное обучение | 4 |
ML702 | Расширенное машинное обучение | 4 |
ML703 | Вероятностный и статистический вывод | 4 |
MTH701 | Математические основы искусственного интеллекта | 4 |
AI701 | Искусственный интеллект | 4 |
AI702 | Глубокое обучение | 4 |
Элективные курсы
Студенты выберут как минимум два элективных курса, в общей сложности восемь (или более) кредитных часов (CH) из списка доступных элективных курсов, основанных на интересе, предлагаемой исследовательской работе и перспективах карьеры, в консультации со своей наблюдательной комиссией. Курсы по выбору, доступные для магистров машинного обучения, перечислены в таблице ниже:
Код | Название курса | Кредитных часов |
MTH702 | оптимизация | 4 |
CS701 | Расширенное программирование | 4 |
CS702 | Структуры данных и алгоритмы | 4 |
DS701 | Сбор данных | 4 |
DS702 | Обработка больших данных | 4 |
CV701 | Человеческое и компьютерное зрение | 4 |
CV702 | Геометрия для компьютерного зрения | 4 |
CV703 | Визуальное распознавание и обнаружение объектов | 4 |
NLP701 | Обработка естественного языка | 4 |
NLP702 | Расширенная обработка естественного языка | 4 |
NLP703 | Обработка речи | 4 |
ML704 | Парадигмы машинного обучения | 4 |
ML705 | Темы в продвинутом машинном обучении | 4 |
ML706 | Расширенный вероятностный и статистический вывод | 4 |
HC701 | Медицинская визуализация: физика и анализ | 4 |
Научно-исследовательская работа
Магистерская диссертация подвергает студентов нерешенной исследовательской проблеме, где они должны предлагать новые решения и вносить вклад в совокупность знаний. Студенты проводят независимое научное исследование под руководством наблюдательного совета в течение 1 года.
Код | Название курса | Кредитных часов |
ML699 | Магистерская диссертация | 12 |
Прием
Учебный план
Основные курсы
Магистр машинного обучения - это, прежде всего, степень, основанная на исследованиях. Цель курсовой работы состоит в том, чтобы вооружить студентов необходимым набором навыков, чтобы они могли успешно выполнить свой исследовательский проект (диссертацию). Студенты должны пройти COM701 в качестве обязательного курса. Они могут выбрать три основных курса из шести основных курсов в списке, представленном ниже:
Код | Название курса | Кредитных часов |
COM701 | Коммуникация и распространение исследований | 3 |
МЛ701 | Машинное обучение | 4 |
МЛ702 | Расширенное машинное обучение | 4 |
МЛ703 | Вероятностный и статистический вывод | 4 |
МТН701 | Математические основы искусственного интеллекта | 4 |
АИ701 | Искусственный интеллект | 4 |
АИ702 | Глубокое обучение | 4 |
Элективные курсы
Студенты выбирают как минимум два факультативных курса с общим объемом восьми (или более) кредитных часов (CH) из списка доступных факультативных курсов на основе интересов, предлагаемой исследовательской диссертации и карьерных перспектив по согласованию со своей наблюдательной группой. Курсы по выбору, доступные для магистра машинного обучения, перечислены в таблице ниже:
Код | Название курса | Кредитных часов |
МТН702 | Оптимизация | 4 |
CS701 | Расширенное программирование | 4 |
CS702 | Структуры данных и алгоритмы | 4 |
DS701 | Сбор данных | 4 |
DS702 | Обработка больших данных | 4 |
CV701 | Человеческое и компьютерное зрение | 4 |
CV702 | Геометрия для компьютерного зрения | 4 |
CV703 | Визуальное распознавание и обнаружение объектов | 4 |
НЛП701 | Обработка естественного языка | 4 |
НЛП702 | Расширенная обработка естественного языка | 4 |
НЛП703 | Обработка речи | 4 |
МЛ704 | Парадигмы машинного обучения | 4 |
МЛ705 | Темы расширенного машинного обучения | 4 |
МЛ706 | Расширенный вероятностный и статистический вывод | 4 |
HC701 | Медицинская визуализация: физика и анализ | 4 |
Научная работа
Исследование магистерской диссертации знакомит студентов с нерешенной исследовательской проблемой, где от них требуется предлагать новые решения и вносить свой вклад в совокупность знаний. Студенты проводят независимое исследование под руководством наблюдательного совета в течение 1 года.
Код | Название курса | Кредитных часов |
ML699 | Магистерская исследовательская работа | 12 |
Галерея
Рейтинги
Обзор рейтинга CS
- 18-е место в мировом рейтинге CS в области ИИ.
- 28-е место в мировом рейтинге CS в области ОД.
- 16-е место в сфере CV в мировом рейтинге CS
- 19-е место в области НЛП в мировом рейтинге CS.
Результат программы
После выполнения требований программы выпускник сможет:
- Обладать высокоспециализированным пониманием современного конвейера машинного обучения: данные, модели, алгоритмические принципы и эмпирика
- Достичь передовых навыков в предварительной обработке данных и использовании различных инструментов исследования и визуализации
- Продемонстрировать критическое понимание возможностей и ограничений различных форм алгоритмов обучения
- Получение расширенных возможностей для критического анализа, оценки и постоянного улучшения работы алгоритмов обучения
- Приобрести развитые способности к анализу вычислительных и статистических свойств алгоритмов глубокого обучения и их производительности
- Приобрести опыт в использовании и внедрении инструментов программирования, связанных с машинным обучением, для решения различных сложных задач машинного обучения
- Развивать продвинутые навыки решения проблем путем самостоятельного применения методов машинного обучения для решения множества сложных задач и демонстрировать опыт решения неоднозначных задач.
- Применять сложные навыки в инициировании, управлении и завершении многочисленных проектных отчетов и критических замечаний по различным методам машинного обучения, которые демонстрируют экспертное понимание, самооценку и продвинутые навыки в передаче очень сложных идей.
Карьерные возможности
ИИ проникает во все отрасли. На последних мероприятиях по привлечению работодателей в MBZUAI были представлены представители различных секторов, включая (но не ограничиваясь ими):
- Авиация, консалтинг, образование, энергетика, финансы, государственные структуры, здравоохранение, СМИ, нефть и газ, безопасность и оборона, исследовательские институты, розничная торговля, телекоммуникации, транспорт и логистика, а также стартапы.
Последние вакансии, объявленные через портал MBZUAI Student Careers Portal, включают (но не ограничиваются ими):
- Архитектор решений AI, инженер решений AI, инженер-алгоритмист, аналитик данных, инженер данных, ученый по данным, консультант по стратегии данных, инженер-программист полного стека, веб-разработчик полного стека, исследователь в области предиктивной аналитики и старший ученый по данным - консультант.
Другие возможности карьерного роста могут включать (но не ограничиваться):
- Прикладной ученый, инженер-аналитик, дополненная/виртуальная реальность, автономные автомобили, биометрия и криминалистика, директор по данным, руководство платформы данных, журналист по данным, специалист по техническим продажам данных и ИИ, аналитики роста / инженеры, менеджер: ИИ и планирование облачных сервисов, инженеры машинного обучения, менеджер по продуктам: ИИ и аналитика данных, специалист по анализу данных продукта, аналитик продукта, дистанционное зондирование, ассистенты исследователя, безопасность и наблюдение, старший инженер-программист и вице-президент по данным.