Магістр в галузі штучного інтелекту

Кафедра комп’ютерних наук і кафедра електротехніки та комп’ютерної інженерії пропонують ступінь магістра наук у галузі штучного інтелекту, яку можна отримати за графіком повного або неповного робочого дня.

Розроблена для студентів із досвідом інформатики, математики чи суміжної технічної галузі, навчальна програма охоплює концепції та методи штучного інтелекту, включаючи машинне навчання, глибоке навчання, обробку природної мови, комп’ютерне бачення та представлення знань.

Програма пропонує базову навчальну програму та спеціалізовані курси, щоб допомогти студентам зрозуміти, запровадити та розгорнути широкий спектр технологій ШІ. Ступінь вимагає мінімум 30 кредитів і виконання принаймні 10 курсів; усі курси мають бути на рівні 100 або вище.

Основний навчальний план

Основна навчальна програма охоплює поглиблені концепції штучного інтелекту, машинного навчання, етики та математики. Усі студенти MS in Artificial Intelligence повинні пройти такі чотири курси:

Штучний інтелект

• CS 131 Штучний інтелект

Машинного навчання

• CS 135 Вступ до машинного навчання та аналізу даних, або
• EE 143/CS 144 Інтерактивні методи машинного навчання

Етика

• CS 239 Етика штучного інтелекту, робототехніки та взаємодії людини з роботом

Імовірність, статистика та математика

• EE 104 Імовірнісний системний аналіз, або
• Математика 165 Ймовірність, або
• Математика 166 Статистика, ор
• EE 140 Випадкові процеси, виявлення та оцінка

MSAI – інформатика

Трек MSAI – Computer Science зосереджується на принципах і застосуванні машинного навчання та штучного інтелекту з обчислювальної точки зору, з сильним акцентом на ширшому соціальному контексті, в якому розробляються та розгортаються технології ШІ.

Для цього напряму потрібен один спеціальний курс, чотири факультативи зі сфери ШІ та один загальний факультатив. Оскільки існує багато можливих шляхів проходження програми, вибір факультативів широкий, і студенти виберуть відповідні факультативи за порадою свого консультанта. Факультативи можуть включати додатковий курс з етики/соціального контексту, якщо і студент, і радник вважають це доречним.

Обов'язкові курси

• Основи ШІ та представлення знань

Широкі факультативи (виберіть чотири)

• CS 119 Великі дані
• CS 132 Комп'ютерний зір
• CS 133 Взаємодія людини і робота
• CS 136 Статистичне розпізнавання образів
• CS 137 Глибокі нейронні мережі
• CS 138 Навчання з підкріпленням
• CS 141 Імовірнісна робототехніка для HRI
• CS 142 Наука про мережі
• CS 143/EE 130 Розподілений ML і контроль
• CS 157 Спеціальні теми в AI
• CS 166 Біологія обчислювальних систем
• CS 167/BME 167 Обчислювальна біологія
• CS 168/EE 109 Convex Optimization або CS 268/EE 159 Advanced Optimization
• CS 169 Статистична біоінформатика
• CS 236 Теорія обчислювального навчання
• Математика 123 Математичні аспекти аналізу даних
• До одного додаткового курсу з етики та соціального впливу, наприклад:
• CS 155 Спеціальні теми в соціальному контексті обчислювальної техніки
• CS 182/DHP P236 Кібер у цивільному секторі: загрози та потрясіння
• CS 183/DHP P237 Конфіденційність у цифрову епоху
• CS 184/ILO 184 Кіберправо та кіберполітика
• CS 185 Обчислення для регіонів, що розвиваються
• EE 185 Соціальні аспекти дизайну
• DS 143/ME 173 Наука про дані для сталого розвитку

Загальний факультатив (виберіть один)

Будь-який курс CS, DS, EE або Math з номером 100 або вище або схвалений консультантом.

Студенти, які бажають завершити двосеместрову дисертацію або завершальний проект, замінять загальний факультатив, а також один факультатив із категорії широти ШІ на зазначену проектну роботу.

MSAI – Електротехніка та комп’ютерна інженерія

Трек MSAI – Електротехніка та комп’ютерна інженерія об’єднує принципи машинного навчання та штучного інтелекту зі спеціалізованими знаннями в області інженерії, охоплюючи як фундаментальні, так і системні концепції штучного інтелекту та способи застосування цих методів у різноманітних областях.

Для цього треку потрібен один спеціальний курс, чотири курси з факультативів теорії/систем і два курси з предметних факультативів. Теорія/системний трек зосереджується на фундаментальних і теоретичних аспектах, які включають базові концепції, прийоми, алгоритми та методи, а також концепції системної інженерії, спрямовані на розробку спеціалізованого обладнання для ефективного запуску сучасних алгоритмів ШІ. Мета предметного факультативного напряму полягає в тому, щоб познайомити студентів з проблемами ШІ в кількох дисциплінах.

Обов'язковий курс

• EE 141 Надійний і відповідальний ШІ

Теорія/Системи за вибором (Виберіть чотири)

• CS 136 Статистичне розпізнавання образів
• CS 137 Глибокі нейронні мережі
• CS 236 Теорія обчислювального навчання
• EE 109/CS 168 Convex Optimization або EE 159/CS 268 Advanced Optimization
• EE 127 Теорія інформації
• EE 130/CS 143 Розподілений ML і контроль
• EE 140 Випадкові процеси
• EE 152 Вбудовані системи реального часу
• EE 153 Мережеві вбудовані системи
• EE 155 Паралельні обчислення
• EE 157 Нові системи пам'яті
• EE 193 Високовимірна ймовірність
• EE 193 Апаратне забезпечення та системи для машинного навчання
• Математика 123 Математичні аспекти аналізу даних
• Імовірнісне машинне навчання
• Причинний висновок
• Динамічне програмування
• Графові нейронні мережі та обробка графових сигналів

Предметні факультативи (виберіть два)

• CS 119 Великі дані
• CS 132 Комп'ютерний зір
• CS 133 Взаємодія людини і робота
• CS 138 Навчання з підкріпленням
• CS 141 Імовірнісна робототехніка для HRI
• CS 142 Наука про мережі
• CS 166 Біологія обчислювальних систем
• CS 167/BME 167 Обчислювальна біологія
• CS 169 Статистична біоінформатика
• EE 107 Системи зв'язку
• Бездротовий зв'язок EE 108
• EE 114 Фізика сонячних елементів
• EE 127/CS 149 Теорія інформації
• EE 129 Комп'ютерні комунікаційні мережі
• EE 193 Перетравна електроніка
• EE 247 Advanced Analog and Mixed Signal IC
• Нейронні мережі, керовані фізикою
• Основні моделі для нетекстових і неграфічних програм
• Великі мовні моделі

Останніми роками поширеність штучного інтелекту стрімко зросла, оскільки технологію штучного інтелекту впроваджує широкий спектр галузей. За оцінками Бюро статистики праці США, починаючи з 2014 року ця галузь зростала на 28% щорічно. Ступінь магістра зі штучного інтелекту в Університеті Тафтса дасть вам конкурентну перевагу на динамічному ринку праці, і водночас дозволить вам допомогти розробити відповідальне майбутнє ШІ.

Випускники програми MS in AI будуть здатні розуміти, впроваджувати та розгортати широкий спектр технологій AI, звертаючи увагу на основні етичні та соціальні контексти. Випускники будуть готові йти безпосередньо в промисловість і науку або продовжувати робити передові дослідження на докторському рівні.

Що ви отримуєте в Tufts? Сувора інженерна освіта в унікальному середовищі, яке поєднує інтелектуальні та технологічні ресурси дослідницького університету світового класу з сильними сторонами коледжу ліберальних мистецтв з найвищим рейтингом. Університет Тафтса є одним із найкращих дослідницьких університетів країни, отримавши класифікацію «1 рівня» від Фонду Карнегі та членство в Асоціації американських університетів (AAU).