Магістр наук у галузі обробки природних мов
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
інформація
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
NLP зосереджується на розробці системи, яка дозволяє комп'ютерам спілкуватися з людьми, використовуючи повсякденну мову. Системи генерування природних мов перетворюють інформацію з комп’ютерної бази даних на читану або чутну людську мову і навпаки. Такі системи також дозволяють виконувати складні завдання, такі як міжмовний переклад, смислове розуміння, узагальнення тексту та проведення діалогу. До ключових застосувань алгоритмів НЛП належать програми інтерактивного голосового відповіді, автоматизовані перекладачі, цифрові особисті помічники (наприклад, Siri, Cortana, Alexa), чат -боти та розумні текстові процесори.
Компетентність програми
Після завершення програмних вимог випускник зможе:
- Продемонструвати вузькоспеціалізоване розуміння обчислювальних методів для аналізу та моделювання текстових та мовленнєвих даних із застосуваннями до реальних сценаріїв.
- Глибоко розуміти синтаксичні та семантичні структури в мовленні та текстових даних (наприклад, структура предикат-аргумент).
- Отримайте передові можливості для впровадження найсучасніших алгоритмів НЛП та порівняйте досягнуті результати.
- Мати здатність формулювати власні дослідницькі питання, аналізувати наявні знання, пропонувати та розробляти рішення нових проблем.
- Отримайте досвід у використанні та розгортанні інструментів програмування, пов'язаних з НЛП, для вирішення різноманітних проблем НЛП.
- Працюйте незалежно, а також як частина команди, колегіально, над проектами, пов'язаними з НЛП.
- Проявляти правильне ставлення до навчання під час курсових робіт та досліджень, що чітко показує власність, особистісне та технічне зростання та відповідальність.
- Ефективно повідомляти результати експериментів та результати досліджень усно та письмово, а також критикувати існуючі роботи.
Мінімальні вимоги до магістра наук з обробки природної мови складають 35 кредитів, розподілених таким чином:
Основні курси
Магістр обробки природної мови-це, перш за все, науковий ступінь. Мета курсової роботи - дати студентам відповідний набір навичок, щоб вони могли успішно реалізувати свій дослідницький проект (дипломна робота). Студенти зобов’язані проходити курс COM701 як обов’язковий курс. Вони можуть обрати три основні курси з шести концентраційних груп у наведеному нижче списку:
Вибрані курси
Студенти обиратимуть мінімум два курси за вибором із загальною кількістю восьми (або більше) кредитних годин (CH) зі списку доступних курсів за вибором на основі інтересів, запропонованих наукових дисертацій та кар’єрних перспектив, за погодженням з їх наглядовою групою. Курси за вибором, доступні для магістратури з опрацювання природної мови, наведені в таблиці нижче:
Дисертаційна робота
Магістерська дипломна робота відкриває перед студентами невирішену дослідницьку проблему, де вони зобов’язані пропонувати нові рішення та сприяти накопиченню знань. Студенти продовжують самостійне дослідження під керівництвом наглядової групи протягом 1 року.
Прийом
Навчальний план
Мінімальні вимоги до ступеня магістра з обробки природної мови становлять 36 кредитів, розподілених таким чином:
Основні курси | Кількість курсів | Кредитні години |
Ядро | 3 | 12 |
Факультативи | 3 | 12 |
Тези дослідження | 1 | 12 |
Інтернатура | Принаймні одне стажування тривалістю до шести тижнів має бути успішно завершено як вимога до випуску | 0 |
Основні курси
Ступінь магістра наук у галузі обробки природної мови – це перш за все науковий ступінь. Мета курсової роботи полягає в тому, щоб озброїти студентів потрібним набором навичок, щоб вони могли успішно виконати свій дослідницький проект (тезу). Студенти повинні пройти AI701, MTH701 і NLP701 як обов'язкові курси. Вони можуть вибрати три факультативи.
Код | Назва курсу | Кредитні години |
AI701 | Основи штучного інтелекту | 4 |
MTH701 | Математичні основи штучного інтелекту | 4 |
NLP701 | Обробка природної мови | 4 |
NLP702 | Розширена обробка природної мови | 4 |
NLP703 | Обробка мовлення | 4 |
Курси за вибором
Студенти виберуть мінімум три курси за вибором із загальною кількістю 12 (або більше) кредитних годин. Двоє мають бути обрані зі списку А, а один – зі списку А чи Б на основі інтересів, запропонованої наукової дисертації та кар’єрних прагнень, узгодивши їх з наглядовою групою. Курси за вибором, доступні для магістра наук з обробки природної мови, перераховані в таблицях нижче:
Список А
Код | Назва курсу | Кредитні години |
NLP702 | Розширена обробка природної мови | 4 |
NLP703 | Обробка мовлення | 4 |
NLP704 | Глибоке навчання для обробки мови | 4 |
NLP705 | Теми з розширеної обробки природної мови | 4 |
NLP706 | Розширена обробка мовлення | 4 |
Список Б
Код | Назва курсу | Кредитні години |
AI702 | Глибоке навчання | 4 |
CV701 | Людський і комп'ютерний зір | 4 |
CV702 | Геометрія для комп'ютерного зору | 4 |
CV703 | Візуальне розпізнавання та виявлення об'єктів | 4 |
CV707 | Цифрові близнюки | 4 |
DS701 | Видобуток даних | 4 |
DS702 | Обробка великих даних | 4 |
HC701 | Медична візуалізація: фізика та аналіз | 4 |
ML701 | Машинне навчання | 4 |
ML702 | Розвиток машинного навчання | 4 |
ML703 | Імовірнісний і статистичний висновок | 4 |
ML707 | Сервіси та програми Smart City | 4 |
ML708 | Надійний штучний інтелект | 4 |
MTH702 | Оптимізація | 4 |
Тези дослідження
Дослідження магістерської дисертації наражає студентів на невирішену дослідницьку проблему, де від них вимагається запропонувати нові рішення та зробити внесок у сукупність знань. Студенти проводять незалежне дослідження під керівництвом наглядової групи протягом одного року.
Код | Назва курсу | Кредитні години |
NLP699 | Обробка природної мови. 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:
- Продемонструвати вузькоспеціалізоване розуміння обчислювальних методів для аналізу та моделювання текстових і мовних даних із застосуванням до сценаріїв реального світу
- Мати глибоке розуміння синтаксичних і семантичних структур у мовленні та текстових даних (наприклад, структура предикат-аргумент)
- Отримайте розширені можливості для впровадження найсучасніших алгоритмів NLP і порівняйте досягнуті результати
- Мати здатність формулювати власні дослідницькі питання, аналізувати наявні знання, пропонувати та розробляти рішення для нових проблем
- Отримайте досвід використання та розгортання інструментів програмування, пов’язаних з НЛП, для вирішення різноманітних проблем НЛП
- Працюйте самостійно, а також як частина команди, колегіально, над проектами, пов’язаними з НЛП
- Ефективно передавати експериментальні результати та висновки досліджень усно та письмово, а також критикувати наявну роботу
Плата за навчання програми
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.