인공 지능 및 기계 학습 석사

인공 지능 (AI)은 컴퓨터 과학 및 엔지니어링 분야에서 가장 흥미로운 분야 중 하나입니다. AI 및 기계 학습 (ML)은 지능을 학습, 적응 및 전시 할 수있는 기능을 갖춘 기계를 만드는 문제를 해결합니다. AI 연구는 우리 삶을 혁신하고 자율 주행 자동차, 주식 시장에서의 자동 거래, AI 지원 수술, AI 제어 전력망, 사물 / 얼굴 / 음성을 인식 할 수있는 스마트 폰, 번역 할 수있는 검색 엔진으로 우리를 세상으로 이끌고 있습니다. 반응적이고 적응 적이며 지능적인 행동을 보이는 언어, 비디오 게임.

개요

이 새롭고 독특한 프로그램은 다음과 같은 기존 AI 기술을 결합하여 AI의 새로운 트렌드를 수용합니다.<UL>

비지도 /지도 / 강화 학습, 딥 러닝, 모수 / 비모수 회귀 및 분류, 진화 계산, 베이지안 네트워크 및 검색 알고리즘,UL>

다음과 같은 새로운 분야 및 기술<UL>

심층 강화 학습, 인과 관계 모델링, 생물 영감 로봇 공학, 진화 로봇 공학, 휴머노이드 로봇 공학, 게임 영감 행동 모델링, 자동 준수 검사, 자동 워크 플로 합성, 기계 지원 정확성, 확률 프로그래밍 및 설명 가능한 AI.UL>

텍스트 분석 및 자연어 처리, 머신 비전, 게임, 스마트 제조, 예측 유지 관리, 모션 및 계획, 비즈니스 분석, 재무 등 다양한 애플리케이션 영역에 이러한 기술을 적용하는 데 중점을 둡니다.

프로그램 내용

가을 학기

데이터 엔지니어링 및 기계 학습 소개<UL>

진화 컴퓨팅 및 휴머노이드 로봇텍스트 분석 및 자연어 처리게임 인공 지능머신 비전UL>

봄 학기

인공 지능과 기계 학습<UL>

심층 강화 학습확률적이고 설명 가능한 AI고급 AI 생태계의 이론과 실제연구 방법 및 프로젝트 사양UL>

여름 학기<UL>

인공 지능 및 기계 학습 프로젝트UL>

참가 요구 사항

지원자는 관련 또는 적절한 과목 (컴퓨터 과학, 컴퓨터 공학 프로그램 또는 충분한 수학적 및 프로그래밍 기술을 갖춘 8 단계 과학 프로그램)에서 1 급 또는 2 급 레벨 8 우등 학위 (NFQ 또는 기타 국제적으로 인정되는 동등한 학위)를 가지고 있어야합니다. 이 요건을 충족하는 것으로 대학에서 인정하는 동등한 사전 학습.

응용 프로그램에 포함 할 내용<UL>

자격 성적 증명서 및 / 또는 인증서 (해당되는 경우 인증 된 영어 번역 포함.영어 자격 (영어가 모국어가 아닌 경우).출생 증명서 / 여권 사본.UL>

영어 요구 사항

모국어가 영어가 아닌 지원자는 영어 매체를 통해 가르치는 학위 자격의 UL 완료 이전 성공 증거를 제공하거나 아래 기준 중 하나를 충족해야합니다 (신청 전 2 년 이내).

허용되는 영어 자격은 다음과 같습니다.<UL>

영어가 과목으로 제시되고 수용 가능한 수준에 도달하는 유럽 국가의 입학 시험.Irish Leaving Certificate 영어 – 일반 레벨 D 이상.TOEFL – 580 (종이 기반) 90 (인터넷 기반).IELTS – 최소 6.5 점 (하나의 구성 요소에서 6 점 이상).영어 및 학업 목적을위한 영어 시험 (ETAPP) – C1 학년.GCE 'O'레벨 영어 / GCSE 영어 – C 등급 이상.University of Cambridge ESOL – 영어 능력 증명서-C 등급 / 고급 영어 A 등급 증명서.GCE 시험위원회 – Oxford Delegacy of Local Examinations – Grade C / Cambridge Local Examinations Syndicate – School Certificate Pass 1-6 / the University of London 입학 및 학교 시험위원회 – School Certificate Pass 1-6.UL>

위에 나열된 시험 이외의 시험 결과도 영어 요건을 충족하는 것으로 인정 될 수 있습니다. 조언이 필요하면 국제 교육과에 문의하십시오.

졸업생 프로필

이 과정은 학생들이 데이터 분석, 데이터 과학, 기계 학습 및 AI 분야에서 업계 경력을 쌓을 수 있도록 준비시킵니다. 또한 학생들에게 잠재적으로 유명 박사 후보자가 될 수있는 이론적 지식을 제공하고 AI 분야에서 유명 연구를 수행 할 수있는 사람을 목표로합니다.

프로그램 내용

가을학기

데이터 엔지니어링 및 기계 학습 소개

• 진화 컴퓨팅 및 휴머노이드 로봇
• 텍스트 분석 및 자연어 처리
• 게임 인공 지능
• 머신 비전

봄 학기

인공 지능과 기계 학습

• 심층 강화 학습
• 확률적이고 설명 가능한 AI
• 고급 AI 생태계의 이론과 실제
• 연구 방법 및 프로젝트 사양

여름 학기

• 인공 지능 및 기계 학습 프로젝트