Fairfax University of America

Магістр наук у галузі штучного інтелекту та машинного навчання

• Застосовуйте алгоритми штучного інтелекту та машинного навчання, щоб робити висновки, створювати розумні програми для вирішення реальних проблем і автоматизувати розробку систем і компонентів штучного інтелекту.
• Моделюйте поведінку людей для розробки систем штучного інтелекту людини та оцінки їх ефективності.
• Покращте загальну продуктивність інтегрованої системи, щоб впливати на продуктивність і навчання людини.
• Застосовуйте соціальні, етичні та правові принципи технологій та їх застосування в галузі штучного інтелекту та машинного навчання.
• Ефективно спілкуйтеся індивідуально або в міжфункціональних командах.

• Спеціаліст ШІ
• Науковець із прикладного штучного інтелекту та машинного навчання
• Інженер машинного навчання AWS
• Роботизований програміст автоматизації процесів
• Інженер зі штучного інтелекту
• Програміст робототехніки
• Інженер машинного навчання
• Викладач у коледжі чи університеті, який викладає AI та ML на додаток до курсів комп’ютерних наук

Магістр наук у галузі штучного інтелекту та машинного навчання вимагає завершення 36 кредитів. Студенти візьмуть 12 кредитів за основні курси, 6 кредитів для кар’єрного подання та 18 кредитів за предмети AI та ML.

Передумови програми

Усім новим студентам програм штучного інтелекту та машинного навчання потрібні певні базові навички, щоб підготувати їх до успіху в програмі штучного інтелекту та машинного навчання. Ступені AI та ML забезпечують широке розуміння теорії та технології цієї галузі. Студенти, які не мають необхідного досвіду, повинні пройти деякі або всі попередні вимоги перед тим, як брати участь у основних курсах. Таким чином, щоб досягти успіху, студенти повинні мати досвід вивчення наступних курсів.

• COMP 109 Комп’ютерний алгоритм і логіка програмування з використанням Python
• COMP 260 Введення в операційні системи
• COMP 270 Основи мереж
• COMP 329 Структури даних і аналіз алгоритмів
• Концепції бази даних COMP 350

Основні курси (4 курси – 12 кредитів)

Ці курси надають широкі базові знання для реалізації комп’ютерних інтерфейсів, розробки програмного забезпечення, зв’язку між системами та способів керування ІТ-системами. Усе це є ключовими елементами для ІТ-фахівців, щоб застосувати ці будівельні блоки до будь-якої системи чи проекту.

• COMP 501 Розширені операційні системи
• COMP 502 Проектування та аналіз алгоритмів
• COMP 503 Мережі та телекомунікації
• COMP 504 Системи керування базами даних

Прикладні курси (2 курси – 6 кредитів)

Ці курси пропонують студентам можливість застосувати те, що вони навчилися протягом програми, до практичного проекту чи магістерської роботи. У той час як практичний проект передбачає застосування знань, отриманих протягом програми, і представлятиме роботу, яка може продемонструвати готовність до кар’єри потенційним роботодавцям, дисертація, як правило, слугуватиме для демонстрації дослідницького потенціалу студента та може використовуватися для демонстрації готовності до докторської роботи. Незалежно від варіанту, студенти продемонструють базові дослідницькі знання та здібності, які будуть використані для завершення проекту або дипломної роботи.

• COMP 505 Методи дослідження
• Вибери один:
• Проект COMP 681 AI та ML Capstone
• COMP 698 Магістерська робота
  • Проект COMP 681 AI та ML Capstone
  • COMP 698 Магістерська робота

Курси спеціалізації (Будь-які 6 курсів – 18 кредитів)

Ці поглиблені курси охоплюють глибину тем, пов’язаних зі штучним інтелектом і машинним навчанням, і дозволяють студентам розвивати свої знання на основі запланованих професійних траєкторій.

• COMP 513 Проектування та програмування робототехніки
• COMP 514 Нейронні мережі
• COMP 515 Розпізнавання образів
• COMP 516 Глибоке навчання
• COMP 517 Спеціальні теми в AI
• COMP 518 Спеціальні теми в ML
• COMP 521 Розробка та застосування інтелектуальних пристроїв
• COMP 522 Інтелектуальний аналіз даних
• COMP 593 Стажування I в області ШІ та машинного навчання
• COMP 610 Когнітивні обчислення
• COMP 611 Сховища даних
• COMP 613 Дизайн ігор
• COMP 614 Розпізнавання мовлення
• Сертифіковане машинне навчання COMP 617 AWS
• COMP 618 10 Машинне навчання Google
• COMP 693 Internship II в галузі ШІ та машинного навчання

Примітка: студенти, які бажають пройти курс, запропонований іншою програмою, можуть подати петицію про це своєму консультанту, надавши обґрунтування актуальності додавання як частини їхньої професійної траєкторії, запланованого консультаційного проекту та/або особистого інтересу. Максимум 2 курси можуть бути застосовані до іншої програми.