Магістр наук з машинного навчання
Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence - MBZUAI
Ключова інформація
Розташування кампусу
Abu Dhabi, Сполучені Арабські Емірати
Лінгвістика
Англійська
Формат навчання
На кампусі
Тривалість
2 years
Форма навчання
Денне навчання
Вартість навчання
інформація
Кінець терміну надання заяв
31 Mar 2024
Найраніша дата початку
Aug 2024
* студенти денної форми навчання на повній стипендії: безкоштовно | студенти-заочники: 5000 дирхамів за кредитну годину, загалом 35 кредитів плюс різні збори
Введення
Після завершення програмних вимог випускник зможе:
- Проявіть високоспеціалізоване розуміння сучасного конвеєра машинного навчання: даних, моделей, алгоритмічних принципів та емпірики.
- Досягнення передових навичок попередньої обробки даних та використання різних інструментів дослідження та візуалізації.
- Продемонструйте критичне усвідомлення можливостей та обмежень різних форм алгоритмів навчання.
- Отримати передові можливості для критичного аналізу, оцінки та постійного вдосконалення продуктивності алгоритмів навчання.
- Набути розширених здібностей до аналізу обчислювальних та статистичних властивостей алгоритмів розширеного навчання та їх продуктивності.
- Отримати досвід використання та розгортання відповідних засобів машинного навчання для різноманітних складних проблем машинного навчання.
- Розвивати передові навички вирішення проблем шляхом самостійного застосування методів машинного навчання до кількох складних проблем, а також продемонструвати досвід роботи з неоднозначністю у постановці проблеми.
- Застосовувати складні навички в ініціюванні, управлінні та виконанні декількох звітів та критичних питань щодо різноманітних методів машинного навчання, які демонструють експертне розуміння, самооцінку та передові навички спілкування високоскладних ідей.
Мінімальні вимоги до програми магістра в галузі машинного навчання - 35 кредитів, розподілених таким чином:
- Основні курси: 4 курси (15 кредитних годин)
- Вибіркові курси: 2 курсу (8 кредитних годин)
- Дисертація: 1 курс (12 кредитних годин)
Основні курси
Магістр машинного навчання-це, перш за все, науковий ступінь. Мета курсової роботи - надати студентам належний набір навичок, щоб вони могли успішно реалізувати свій дослідницький проект (дипломна робота). Студенти зобов’язані проходити курс COM701 як обов’язковий курс. Вони можуть вибрати три основні курси з шести концентраційних груп у наведеному нижче списку:
Код | Назва курсу | Кредитні години |
COM701 | Науково-дослідна комунікація та поширення | 3 |
ML701 | Машинне навчання | 4 |
ML702 | Розширене машинне навчання | 4 |
ML703 | Імовірнісний та статистичний висновок | 4 |
MTH701 | Математичні основи штучного інтелекту | 4 |
AI701 | Штучний інтелект | 4 |
AI702 | Глибоке навчання | 4 |
Вибрані курси
Студенти виберуть як мінімум два факультативні курси із загальною кількістю восьми (або більше) кредитних годин (CH) із списку доступних факультативних курсів на основі інтересів, запропонованих науково-дослідницьких робіт та перспектив кар’єри за консультацією зі своєю наглядовою колегією. Вибіркові курси, доступні для магістрів машинного навчання, наведені в таблиці нижче:
Код | Назва курсу | Кредитні години |
MTH702 | Оптимізація | 4 |
CS701 | Розширене програмування | 4 |
CS702 | Структури даних та алгоритми | 4 |
DS701 | Видобуток даних | 4 |
DS702 | Велика обробка даних | 4 |
CV701 | Людське та комп'ютерне бачення | 4 |
CV702 | Геометрія для комп’ютерного зору | 4 |
CV703 | Розпізнавання та виявлення візуальних об'єктів | 4 |
NLP701 | Обробка природних мов | 4 |
NLP702 | Розширена обробка природних мов | 4 |
NLP703 | Обробка мови | 4 |
ML704 | Парадигми машинного навчання | 4 |
ML705 | Теми розширеного машинного навчання | 4 |
ML706 | Розширені ймовірнісні та статистичні умовиводи | 4 |
HC701 | Медична візуалізація: фізика та аналіз | 4 |
Дисертаційна робота
Дослідження магістерської дисертації підштовхує студентів до невирішеної дослідницької проблеми, коли від них потрібно запропонувати нові рішення та внести свій внесок у сукупність знань. Студенти проходять незалежне дослідження під керівництвом наглядової ради протягом 1 року.
Код | Назва курсу | Кредитні години |
ML699 | Магістерська дисертаційна робота | 12 |
Прийом
Навчальний план
Основні курси
Магістр машинного навчання – це перш за все науково-дослідний ступінь. Метою курсової роботи є озброєння студентів належним набором навичок, щоб вони могли успішно виконати свій дослідницький проект (дисертацію). Студенти повинні пройти COM701, як обов’язковий курс. Вони можуть вибрати три основні курси з концентраційного пулу з шести у наведеному нижче списку:
код | Назва курсу | Кредитні години |
COM701 | Комунікація та поширення досліджень | 3 |
ML701 | Машинне навчання | 4 |
ML702 | Розширене машинне навчання | 4 |
ML703 | Імовірнісні та статистичні висновки | 4 |
MTH701 | Математичні основи штучного інтелекту | 4 |
AI701 | Штучний інтелект | 4 |
AI702 | Глибоке навчання | 4 |
Курси за вибором
Студенти виберуть принаймні два курси за вибором із загальною вісьмома (або більше) кредитними годинами (CH) зі списку доступних курсів за вибором на основі інтересів, запропонованої дослідницької роботи та перспектив кар’єри, за консультацією зі своєю наглядовою групою. Курси за вибором, доступні для магістра машинного навчання, наведені в таблиці нижче:
код | Назва курсу | Кредитні години |
MTH702 | Оптимізація | 4 |
CS701 | Розширене програмування | 4 |
CS702 | Структури даних і алгоритми | 4 |
DS701 | Видобуток даних | 4 |
DS702 | Обробка великих даних | 4 |
CV701 | Людський і комп’ютерний зір | 4 |
CV702 | Геометрія для комп'ютерного зору | 4 |
CV703 | Візуальне розпізнавання та виявлення об'єктів | 4 |
NLP701 | Обробка природної мови | 4 |
NLP702 | Розширена обробка природної мови | 4 |
NLP703 | Обробка мовлення | 4 |
ML704 | Парадигми машинного навчання | 4 |
ML705 | Теми з розширеного машинного навчання | 4 |
ML706 | Розширений імовірнісний і статистичний висновок | 4 |
HC701 | Медична візуалізація: фізика та аналіз | 4 |
Дипломна робота
Дослідження магістерської дисертації ставить студентів перед невирішеною проблемою дослідження, де від них вимагається запропонувати нові рішення та зробити внесок у сукупність знань. Студенти проводять незалежне дослідження під керівництвом наглядової комісії протягом 1 року.
код | Назва курсу | Кредитні години |
ML699 | Магістерська наукова робота | 12 |
Галерея
Рейтинги
Короткий огляд рейтингів CS
- 18-е місце в галузі AI у світовому рейтингу CS
- 28-е місце в галузі машинного навчання у світовому рейтингу CS
- 16 місце в області CV у світовому рейтингу CS
- 19 місце в галузі НЛП у світовому рейтингу CS
Результат програми
Після виконання вимог програми випускник зможе:
- Демонструйте вузькоспеціалізоване розуміння сучасного конвеєра машинного навчання: дані, моделі, алгоритмічні принципи та досвід
- Отримайте передові навички попередньої обробки даних і використання різноманітних інструментів дослідження та візуалізації
- Продемонструвати критичне усвідомлення можливостей та обмежень різних форм алгоритмів навчання
- Отримайте розширені можливості для критичного аналізу, оцінки та постійного покращення продуктивності алгоритмів навчання
- Отримайте розширені навички аналізу обчислювальних і статистичних властивостей розширених алгоритмів навчання та їхньої продуктивності
- Отримайте досвід використання та розгортання інструментів програмування, пов’язаних із машинним навчанням, для різноманітних складних проблем машинного навчання
- Розвивайте передові навички вирішення проблем шляхом незалежного застосування методів машинного навчання до багатьох складних проблем і продемонструйте досвід роботи з неоднозначністю у формулюванні проблеми
- Застосовуйте складні навички для ініціювання, керування та завершення кількох звітів про проекти та критики щодо різноманітних методів машинного навчання, які демонструють експертне розуміння, самооцінку та передові навички передачі дуже складних ідей
Карєрні можливості
ШІ проникає в кожну галузь. На останніх заходах із залучення роботодавців у MBZUAI були представлені представники багатьох секторів, включаючи (але не обмежуючись ними):
- Авіація, консалтинг, освіта, енергетика, фінанси, державні установи, охорона здоров’я, ЗМІ, нафта і газ, безпека та оборона, науково-дослідні інститути, роздрібна торгівля, телекомунікації, транспорт і логістика, а також стартапи.
Недавні вакансії, рекламовані через Портал кар’єри студентів MBZUAI, включають (але не обмежуються ними):
- Архітектор рішень штучного інтелекту, інженер рішень штучного інтелекту, інженер-алгоритміст, аналітик даних, інженер даних, науковець із обробки даних, консультант зі стратегії обробки даних, інженер із програмного забезпечення повного стеку, веб-розробник повного стеку, дослідник прогнозної аналітики та старший науковий спеціаліст із даних – консультант.
Інші кар'єрні можливості можуть включати (але не обмежуючись ними):
- Прикладний науковець, інженер-аналітик, доповнена/віртуальна реальність, автономні автомобілі, біометрія та криміналістика, головний спеціаліст із обробки даних, лідер платформи даних, журналіст даних, фахівець з технічних продажів даних та штучного інтелекту, аналітика/інженери зростання, менеджер: планування штучного інтелекту та хмарних сервісів, машина інженери з навчання, менеджер із продуктів: штучний інтелект та аналітика даних, спеціаліст із обробки даних про продукт, аналітик продукту, дистанційне зондування, асистенти з питань безпеки та спостереження, старший інженер із програмного забезпечення та віце-президент з даних.