기계 학습 과학 석사
Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence - MBZUAI
주요 정보
캠퍼스 위치
Abu Dhabi, 아랍에미리트
언어
영어
연구 형식
캠퍼스에서
지속
2 연령
속도
풀 타임
수업료
정보 요청
신청 마감
정보 요청
가장 빠른 시작 날짜
Aug 2024
* 전액 장학금을 받는 풀타임 학생: 무료 | 시간제 학생: 학점 시간당 AED 5,000, 총 35학점, 기타 수수료
소개
프로그램 요구 사항을 완료하면 졸업생은 다음을 수행 할 수 있습니다.
- 데이터, 모델, 알고리즘 원리 및 경험과 같은 현대 머신 러닝 파이프 라인에 대한 전문화 된 지식을 보여줍니다.
- 데이터 전처리 및 다양한 탐색 및 시각화 도구를 사용하여 고급 기술을 달성하십시오.
- 다양한 형태의 학습 알고리즘의 기능과 한계에 대한 비판적 인식을 보여줍니다.
- 학습 알고리즘의 성능을 비판적으로 분석, 평가 및 지속적으로 개선 할 수있는 고급 기능을 확보하십시오.
- 고급 학습 알고리즘의 계산 및 통계적 특성과 성능을 분석하는 고급 기능을 습득하십시오.
- 다양한 복잡한 기계 학습 문제에 대한 기계 학습 관련 프로그래밍 도구 사용 및 배포에 대한 전문 지식을 확보하십시오.
- 여러 복잡한 문제에 기계 학습 방법을 독립적으로 적용하여 고급 문제 해결 기술을 개발하고 문제 설명의 모호성을 다루는 전문성을 보여줍니다.
- 매우 복잡한 아이디어를 전달하는 데있어 전문적인 이해, 자기 평가 및 고급 기술을 보여주는 다양한 머신 러닝 방법에 대해 여러 프로젝트 보고서 및 비평을 시작, 관리 및 완료하는 데 정교한 기술을 적용합니다.
기계 학습 과학 석사 과정의 최소 학위 요구 사항은 다음과 같이 배포 된 35 학점입니다.
- 핵심 과정 : 4 개 과정 (15 학점)
- 선택 과목 : 2 과목 (8 학점)
- 연구 논문 : 1 과목 (12 학점)
핵심 과정
기계 학습 석사는 주로 연구 기반 학위입니다. 교과 과정의 목적은 학생들이 올바른 기술을 갖추도록 하여 연구 프로젝트(논문)를 성공적으로 수행할 수 있도록 하는 것입니다. 학생들은 필수과목으로 COM701을 이수해야 합니다. 아래에 제공된 목록에서 6개의 집중 풀에서 3개의 핵심 과정을 선택할 수 있습니다.
암호 | 교과목 | 신용 시간 |
COM701 | 연구 커뮤니케이션 및 보급 | 삼 |
ML701 | 기계 학습 | 4 |
ML702 | 고급 기계 학습 | 4 |
ML703 | 확률 론적 통계적 추론 | 4 |
MTH701 | 인공 지능을위한 수학적 기초 | 4 |
AI701 | 인공 지능 | 4 |
AI702 | 딥 러닝 | 4 |
선택 과목
학생들은 감독 패널과의 협의를 통해 관심 분야, 제안 된 연구 논문 및 경력 관점에 따라 사용 가능한 선택 과목 목록에서 총 8 (또는 그 이상) 학점 (CH) 이상의 최소 2 선택 과목을 선택합니다. 머신 러닝 석사 과정에서 선택 가능한 과정은 아래 표와 같습니다 :
암호 | 교과목 | 신용 시간 |
MTH702 | 최적화 | 4 |
CS701 | 고급 프로그래밍 | 4 |
CS702 | 데이터 구조와 알고리즘 | 4 |
DS701 | 데이터 수집 | 4 |
DS702 | 빅 데이터 처리 | 4 |
CV701 | 인간과 컴퓨터 비전 | 4 |
CV702 | 컴퓨터 비전을위한 기하학 | 4 |
CV703 | 시각적 객체 인식 및 탐지 | 4 |
NLP701 | 자연어 처리 | 4 |
NLP702 | 고급 자연어 처리 | 4 |
NLP703 | 음성 처리 | 4 |
ML704 | 기계 학습 패러다임 | 4 |
ML705 | 고급 머신 러닝 주제 | 4 |
ML706 | 고급 확률 론적 통계적 추론 | 4 |
HC701 | 의료 영상 : 물리 및 분석 | 4 |
연구 논문
석사 논문 연구는 학생들에게 미해결 연구 문제에 노출되며, 여기서 새로운 해결책을 제안하고 지식의 몸에 기여해야합니다. 학생들은 감독 패널의지도하에 1 년 동안 독립적 인 연구를 추구합니다.
암호 | 교과목 | 신용 시간 |
ML699 | 석사 연구 논문 | 12 |
입학
과정
기계 학습 과학 석사의 최소 학위 요건은 36학점이며 다음과 같이 분배됩니다.
핵심 과정 | 코스 수 | 신용 시간 |
심 | 4 | 16 |
과목 | 2 | 8 |
연구 논문 | 1 | 12 |
인턴쉽 | 최대 6주 기간의 인턴십을 최소 한 번은 졸업 요건으로 만족스럽게 완료해야 합니다 | 0 |
핵심 과정
기계 학습 과학 석사는 주로 연구 기반 학위입니다. 교과 과정의 목적은 학생들이 연구 프로젝트(논문)를 성공적으로 수행할 수 있도록 올바른 기술을 갖추도록 하는 것입니다. 학생들은 필수 과목으로 AI701, MTH701 및 ML701을 수강해야 합니다. ML702 또는 ML703과 두 가지 선택 과목을 선택할 수 있습니다.
코드 | 코스 제목 | 크레딧 시간 |
AI701 시리즈 | 인공 지능의 기초 | 4 |
엠에이치701 | 인공 지능의 수학적 기초 | 4 |
ML701 시리즈 | 기계 학습 | 4 |
ML702 시리즈 | 고급 기계 학습 | 4 |
ML703 시리즈 | 확률론적 추론과 통계적 추론 | 4 |
선택 과목
학생들은 최소 2개의 선택 과목을 선택하게 되며, 총 8학점(또는 그 이상)을 이수해야 합니다. 하나는 목록 A에서 선택해야 하고 하나는 관심 분야, 제안된 연구 논문 및 경력 포부를 기반으로 목록 A 또는 B에서 감독 패널과 상의하여 선택해야 합니다. 기계 학습 과학 석사에 사용할 수 있는 선택 과정은 아래 표에 나와 있습니다.
목록 A
코드 | 코스 제목 | 크레딧 시간 |
ML702 시리즈 | 기계 학습의 발전 | 4 |
ML703 시리즈 | 확률론적 추론과 통계적 추론 | 4 |
ML704 시리즈 | 기계 학습 패러다임 | 4 |
ML705 시리즈 | 고급 기계 학습의 항목 | 4 |
ML706 시리즈 | 고급 확률 및 통계적 추론 | 4 |
목록 B
코드 | 코스 제목 | 크레딧 시간 |
AI702 시리즈 | 딥 러닝 | 4 |
CV701 시리즈 | 인간과 컴퓨터 비전 | 4 |
CV702 시리즈 | Computer Vision을 위한 기하학 | 4 |
CV703 시리즈 | 시각적 물체 인식 및 감지 | 4 |
CV707 시리즈 | 디지털 트윈 | 4 |
DS701 시리즈 | 데이터 마이닝 | 4 |
DS702 시리즈 | 빅데이터 처리 | 4 |
HC701 시리즈 | 의료 영상: 물리학 및 분석 | 4 |
ML707 시리즈 | 스마트 시티 서비스 및 응용 프로그램 | 4 |
ML708 시리즈 | 신뢰할 수 있는 인공 지능 | 4 |
MTH702 시리즈 | 최적화 | 4 |
NLP701 시리즈 | 자연어 처리 | 4 |
NLP702 시리즈 | 고급 자연어 처리 | 4 |
NLP703 시리즈 | 음성 처리 | 4 |
연구 논문
석사 학위 논문 연구는 학생들에게 새로운 솔루션을 제안하고 지식 체계에 기여해야 하는 미해결 연구 문제에 노출시킵니다. 학생들은 1년 동안 감독 패널의 지도 하에 독립적인 연구를 추구합니다.
코드 | 코스 제목 | 크레딧 시간 |
ML699 시리즈 | 기계 학습 석사 연구 논문 | 12 |
연구 교육 | 0 |
갤러리
순위
CS 순위 한눈에 보기
- CS랭킹 AI분야 전 세계 18위
- 전 세계 CS랭킹 ML 분야 28위
- CS랭킹 CV 부문 글로벌 16위
- CS랭킹 전 세계 NLP 분야 19위
프로그램 결과
프로그램 요구 사항을 완료하면 졸업생은 다음을 수행 할 수 있습니다.
- 최신 기계 학습 파이프라인(데이터, 모델, 알고리즘 원리 및 경험)에 대한 고도로 전문화된 이해를 보여줍니다.
- 데이터 전처리와 다양한 탐색 및 시각화 도구 사용에 대한 고급 기술 습득
- 다양한 형태의 학습 알고리즘의 기능과 한계에 대한 비판적 인식을 보여줍니다.
- 학습 알고리즘의 성능을 비판적으로 분석, 평가 및 지속적으로 개선할 수 있는 고급 기능 확보
- 고급 학습 알고리즘의 계산 및 통계적 속성과 성능을 분석하는 고급 능력 습득
- 다양하고 복잡한 기계 학습 문제에 대한 기계 학습 관련 프로그래밍 도구 사용 및 배포에 대한 전문 지식 확보
- 여러 복잡한 문제에 기계 학습 방법을 독립적으로 적용하여 고급 문제 해결 기술을 개발하고 문제 진술의 모호성을 처리하는 전문성을 입증합니다.
- 다양한 기계 학습 방법에 대한 여러 프로젝트 보고서 및 비평을 시작, 관리 및 완료하는 데 정교한 기술을 적용하여 매우 복잡한 아이디어를 전달하는 데 있어 전문가의 이해, 자체 평가 및 고급 기술을 보여줍니다.
직업 기회
AI는 모든 산업에 스며들고 있습니다. MBZUAI의 최근 고용주 참여 행사에는 다음을 포함하되 이에 국한되지 않는 여러 부문의 대표가 있었습니다.
- 항공, 컨설팅, 교육, 에너지, 금융, 정부 기관, 의료, 미디어, 석유 및 가스, 보안 및 방위, 연구 기관, 소매, 통신, 운송 및 물류, 신생 기업.
MBZUAI 학생 경력 포털을 통해 광고된 최근 채용 기회는 다음과 같습니다(이에 국한되지 않음).
- AI 솔루션 아키텍트, AI 솔루션 엔지니어, 알고리즘 엔지니어, 데이터 분석가, 데이터 엔지니어, 데이터 과학자, 데이터 전략 컨설턴트, 풀 스택 소프트웨어 엔지니어, 풀 스택 웹 개발자, 예측 분석 연구원 및 선임 데이터 과학자 – 컨설턴트.
다른 경력 기회에는 다음이 포함될 수 있습니다(이에 국한되지 않음).
- 응용 과학자, 분석 엔지니어, 증강/가상 현실, 자율 주행 자동차, 생체 인식 및 포렌식, 최고 데이터 책임자, 데이터 플랫폼 리더십, 데이터 저널리스트, 데이터 및 AI 기술 영업 전문가, 성장 분석/엔지니어, 관리자: AI 및 클라우드 서비스 계획, 기계 학습 엔지니어, 제품 관리자: AI 및 데이터 분석, 제품 데이터 과학자, 제품 분석가, 원격 감지, 연구 보조원, 보안 및 감시, 수석 소프트웨어 엔지니어 및 VP 데이터.