Магистра в области машинного обучения в науке

Развитие и использование машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI) произвели революцию в таких областях, как компьютерное зрение, распознавание речи и языковая обработка.

В этом курсе вы узнаете, как применять методы машинного обучения и искусственного интеллекта к реальным научным проблемам. Это поможет вам развить жизненно важные навыки и повысить шансы на трудоустройство в быстро расширяющейся области.

Выпускники этого курса научатся:

• Определите и используйте соответствующие вычислительные инструменты и методы программирования.
• Применяйте статистические и физические принципы, чтобы разбирать алгоритмы и объяснять, как они работают.
• Разработайте стратегии применения машинного обучения для анализа наборов научных данных.

Кроме того, вы разовьете широкий набор передаваемых навыков, включая общение, критическое мышление и решение проблем.

У вас будет возможность разработать собственный исследовательский проект по выбранной вами теме. Предыдущие проекты смотрели на:

• Эмуляция скопления галактик
• Сборка крупномасштабной структуры во Вселенной
• Применение ML в Fintech

Зачем выбирать этот курс?

• 3-е место в Великобритании по качеству исследований (Research Excellence Framework 2014).
• Исследовательский проект под руководством одного или нескольких преподавателей.
• Изучите навыки применения машинного обучения и методов искусственного интеллекта для решения реальных научных задач.

Содержание курса

Этот курс состоит из 180 кредитов, разделенных на 120 кредитов за изученные модули в осеннем и весеннем семестрах, и исследовательского проекта из 60 кредитов, который завершается в летний период.

Модули

Основные модули

• Машинное обучение в науке - часть первая
• Машинное обучение в науке - часть вторая
• Машинное обучение в науке - Проект

Дополнительные модули

• Большие данные и облачные вычисления
• Разработка интеллектуальных агентов
• Компьютерное зрение
• Профессиональная этика в вычислительной технике
• Введение в квантовую информатику
• Физика глубокого обучения
• Нейронные вычисления

Pathways

Кроме того, этот курс предлагает альтернативные направления / Pathways которые позволяют вам выбирать различные комбинации основных и дополнительных модулей в соответствии с вашими интересами и опытом. Вы выберете по одному из следующих пар основных модулей.

Выбор между модулем машинного обучения, ориентированным на информатику или математику:

• Машинное обучение
• Статистическое машинное обучение

Выбор между короткой или длинной статистикой и модулем вероятности:

• Статистические основы
• Основы статистики

Выбор между длинным или коротким вычислительным модулем:

• программирование
• Научное программирование на Python

Обучение и оценка

Как вы узнаете

• Лекции
• Проблемные классы
• Мастерские

Существует ряд основных и дополнительных модулей, а также альтернативных цепей, которые позволяют вам выбирать основные и дополнительные модули в различных комбинациях. Это позволяет вам выбирать модули, которые соответствуют вашему образованию и личным интересам.

Размер класса обычно составляет около 20-40 студентов.

Курс преподают опытные ученые, имеющие большой опыт применения машинного обучения в научных исследованиях.

Как вы будете оцениваться

• Практические экзамены
• Курсовая
• Исследовательский проект
• Проектная работа

Модули оцениваются с использованием различных типов индивидуальных оценок, которые взвешиваются для расчета вашей окончательной оценки по каждому модулю. Будет проведен исследовательский проект, оцененный по отчету объемом 8000 слов.

Вам понадобится средний балл 50%, чтобы сдать MSc в целом - вы не получите квалификацию, если не достигнете этого. Когда вы начнете курс, вам будет предоставлена копия наших критериев оценки, и вы будете регулярно получать отзывы от своих преподавателей.

Исследовательский проект

В летний период вы сконцентрируетесь на независимом исследовательском проекте, который фокусируется на применении методов машинного обучения, на оригинальных научных задачах, поставленных исследовательскими группами со всего научного факультета. Проект включает в себя написание диссертации и контролируется членом академического персонала.

Время контакта и часы занятий

Обычно в течение семестра вы будете работать около 30 часов: 10 часов занятий и 20 часов самостоятельной работы.

Требования при поступлении

Все кандидаты рассматриваются в индивидуальном порядке, и мы принимаем широкий спектр квалификаций. Приведенные ниже требования к поступающим относятся к поступлению в 2021 году.

На главную / Студенты из Великобритании

ЕС / иностранные студенты

Поддержка английского языка

Если вам нужна поддержка для достижения необходимого уровня, вы можете пройти предсессионный курс. Наш Центр обучения английскому языку аккредитован Британским советом для преподавания английского языка в Великобритании.

Для предсессионных курсов английского языка вы должны сдать IELTS для UKVI, чтобы соответствовать визовым правилам.

Если вы успешно завершите предсессионный курс до требуемого уровня, вы сможете перейти на курс обучения на степень. Это означает, что вам не нужно будет пересдавать IELTS или его эквивалент.

Альтернативная квалификация

Мы понимаем, что абитуриенты имеют разный опыт и следуют разным Pathways для поступления в аспирантуру.

Мы рассматриваем всех претендентов с альтернативной квалификацией в индивидуальном порядке. Мы также можем рассмотреть соответствующий опыт работы.

Если вы не уверены, актуальны ли ваша квалификация или опыт работы, свяжитесь с нами.

Pixabay / pexels

Где ты будешь учиться

Кампус университетского парка

Кампус University Park занимает территорию площадью 300 акров с зелеными насаждениями, дикой природой, старинными зданиями и современными удобствами. Это один из самых красивых и экологически чистых кампусов Великобритании, который ежегодно с 2003 года получает награду национального зеленого флага.

Здесь находится большинство школ и факультетов. Вам будут доступны библиотеки, магазины, кафе, Союз студентов, спортивная деревня и поликлиника.

Вы можете прогуляться или покататься на велосипеде по кампусу. Бесплатные автобусы-хопперы доставят вас к другим нашим кампусам. Центр Ноттингема находится в 15 минутах езды на общественном автобусе или трамвае.

Юбилейный кампус

В кампусе Jubilee есть экологически чистые и устойчивые здания, а также зеленые насаждения, дикая природа и озеро. С 2013 года он ежегодно удостаивается национальной награды "Зеленый флаг".

Этот кампус является домом для наших школ бизнеса, образования и информатики. Наряду со спортивным центром и студенческими общежитиями мы построили новые объекты, такие как Advanced Manufacturing Building.

Вы можете дойти до кампуса University Park примерно за 20 минут или сесть на бесплатный автобус-хоппер. Центр Ноттингема находится в 20 минутах езды на общественном автобусе.

Карьера

Карьерный совет

Мы предлагаем индивидуальную карьерную поддержку всем аспирантам.

Опытный персонал может помочь вам изучить варианты карьеры и вакансии, составить резюме или резюме, развить навыки собеседования и встретиться с работодателями.

Более 1500 работодателей рекламируют работу выпускников и стажировки через наш онлайн-сервис вакансий. Мы регулярно проводим ярмарки вакансий, в том числе специализированные выставки для разных секторов.

Перспективы работы

Выпускники

Машинное обучение и искусственный интеллект стали ключевыми в экономике и обществе. Выпускники пользуются большим спросом в секторах, требующих больших объемов данных, включая ИТ, финансы, консалтинг, производство, а также академические и промышленные исследования и разработки.

Продвижение карьеры

95,5% студентов факультета физики и астрономии получили работу в аспирантуре или продолжили обучение в течение 15 месяцев после выпуска. Средняя годовая зарплата этих выпускников составляла 34 063 фунта стерлингов *.

* HESA Graduate Outcomes в 2020 году.% Graduate Outcomes% рассчитывается с использованием методологии The Guardian University Guide. Средняя годовая зарплата рассчитана для выпускников, работающих полный рабочий день в Великобритании.