Makine Öğreniminde Bilim Ustası
Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence - MBZUAI
Anahtar bilgi
kampüs konumu
Abu Dhabi, Birleşik Arap Emirlikleri
Diller
Ingilizce
çalışma formatı
Kampüste
Süre
2 yıllar
Adımlamak
Tam zamanlı
Öğrenim ücretleri
Bilgi talebi
Son başvuru tarihi
Bilgi talebi
En erken başlama tarihi
Aug 2024
* tam burslu tam zamanlı öğrenciler: ücretsiz | yarı zamanlı öğrenciler: kredi saati başına 5.000 AED, toplam 35 kredi artı çeşitli ücretler
Tanıtım
Programın gereklilikleri tamamlandıktan sonra, mezun mümkün olacaktır:
- Veri, modeller, algoritmik ilkeler ve ampirikler: modern makine öğrenim hattının oldukça özel bir anlayışını sergilemek.
- Veri ön işleme ve çeşitli keşif ve görselleştirme araçlarını kullanma konusunda ileri düzeyde beceriler edin.
- Farklı öğrenme algoritma biçimlerinin yetenekleri ve sınırlamaları hakkında kritik bir farkındalık gösterin.
- Öğrenme algoritmalarının performansını eleştirel bir şekilde analiz etmek, değerlendirmek ve sürekli olarak iyileştirmek için gelişmiş yetenekler edinin.
- Gelişmiş öğrenme algoritmalarının işlemsel ve istatistiksel özelliklerini ve performanslarını analiz etmek için gelişmiş yetenekler kazanır.
- Çeşitli karmaşık makine öğrenme problemleri için makine öğrenmesiyle ilgili programlama araçlarını kullanma ve dağıtma konusunda uzmanlık kazanın.
- Makine öğrenme yöntemlerini bağımsız olarak çoklu karmaşık problemlere uygulayarak gelişmiş problem çözme becerileri geliştirin ve bir problem ifadesinde belirsizlikle başa çıkmada uzmanlık gösterin.
- Çok karmaşık proje fikirlerini iletmede uzman anlayışı, öz değerlendirme ve ileri düzey beceriler sergileyen, çeşitli makine öğrenme yöntemleri üzerine çoklu proje raporları ve eleştirilerini başlatma, yönetme ve tamamlamada karmaşık beceriler uygulayın.
Makine Öğrenimi programında Master of Science için minimum derece gereksinimleri, aşağıdaki gibi dağıtılan 35 Kredi:
- Zorunlu Dersler: 4 Ders (15 Kredi Saati)
- Seçmeli Dersler: 2 Ders (8 Kredi Saati)
- Araştırma Tezi: 1 Ders (12 Kredi Saat)
Zorunlu Dersler
Makine Öğreniminde Yüksek Lisans, öncelikle araştırmaya dayalı bir derecedir. Kurs çalışmasının amacı, öğrencileri araştırma projelerini (tezlerini) başarıyla gerçekleştirebilmeleri için doğru becerilerle donatmaktır. Öğrencilerin zorunlu ders olarak COM701 dersi almaları gerekmektedir. Aşağıdaki listede yer alan altı kişilik bir konsantrasyon havuzundan üç temel ders seçebilirler:
kod | Dersin adı | Kredi Saatleri |
COM701 | Araştırma İletişimi ve Yaygınlaştırma | 3 |
ML701 | Makine öğrenme | 4 |
ML702 | Gelişmiş Makine Öğrenmesi | 4 |
ML703 | Olasılık ve İstatistiksel Çıkarım | 4 |
MTH701 | Yapay Zekanın Matematiksel Temelleri | 4 |
AI701 | Yapay zeka | 4 |
AI702 | Derin Öğrenme | 4 |
Seçmeli dersler
Öğrenciler, denetleme paneline danışarak, ilgi alanlarına, önerilen araştırma tezine ve kariyer perspektiflerine dayanan seçmeli dersler listesinden toplam sekiz (veya daha fazla) kredi saatli (CH) olmak üzere en az iki seçmeli ders seçeceklerdir. Makine Öğrenimi Yüksek Lisans Programı için seçmeli dersler aşağıdaki tabloda listelenmiştir:
kod | Dersin adı | Kredi Saatleri |
MTH702 | Optimizasyon | 4 |
CS701 | Gelişmiş Programlama | 4 |
CS702 | Veri Yapıları ve Algoritmalar | 4 |
DS701 | Veri madenciliği | 4 |
DS702 | Büyük Veri İşleme | 4 |
CV701 | İnsan ve Bilgisayarla Görme | 4 |
CV702 | Bilgisayarla Görü için Geometri | 4 |
CV703 | Görsel Nesne Tanıma ve Algılama | 4 |
NLP701 | Doğal Dil İşleme | 4 |
NLP702 | Gelişmiş Doğal Dil İşleme | 4 |
NLP703 | Konuşma İşlemesi | 4 |
ML704 | Makine Öğrenimi Paradigmaları | 4 |
ML705 | İleri Makine Öğreniminde Konular | 4 |
ML706 | İleri Olasılık ve İstatistiksel Çıkarım | 4 |
HC701 | Tıbbi Görüntüleme: Fizik ve Analiz | 4 |
Araştırma Tezi
Yüksek lisans tez araştırması, öğrencileri yeni çözümler önermek ve bilgi birikimine katkıda bulunmak için gerekli olan çözülmemiş bir araştırma sorununa maruz bırakır. Öğrenciler, bir denetleme panelinin rehberliğinde 1 yıl boyunca bağımsız bir araştırma çalışması yürütürler.
kod | Dersin adı | Kredi Saatleri |
ML699 | Yüksek Lisans Araştırma Tezi | 12 |
kabul
Müfredat
Makine Öğreniminde Master of Science için minimum derece gereksinimleri, aşağıdaki şekilde dağıtılan 36 kredidir:
Temel kurslar | ders sayısı | Kredi saatleri |
Çekirdek | 4 | 16 |
seçmeli dersler | 2 | 8 |
Araştırma tezi | 1 | 12 |
Staj | Mezuniyet şartı olarak altı haftaya kadar süren en az bir stajın tatmin edici bir şekilde tamamlanması gerekir. | 0 |
Temel kurslar
Makine Öğreniminde Bilim Ustası, öncelikle araştırmaya dayalı bir derecedir. Kursun amacı, öğrencileri araştırma projelerini (tezlerini) başarıyla tamamlayabilmeleri için doğru becerilerle donatmaktır. Öğrenciler zorunlu dersler olarak AI701, MTH701 ve ML701'i almakla yükümlüdür. İki seçmeli dersle birlikte ML702 veya ML703'ü seçebilirler.
kod | Ders Adı | Kredi Saatleri |
AI701 | Yapay Zekanın Temelleri | 4 |
MTH701 | Yapay Zekanın Matematiksel Temelleri | 4 |
ML701 | Makine öğrenme | 4 |
ML702 | Gelişmiş Makine Öğrenimi | 4 |
ML703 | Olasılıksal ve İstatistiksel Çıkarım | 4 |
Seçmeli dersler
Öğrenciler, toplam sekiz (veya daha fazla) kredi saati olan en az iki seçmeli ders seçecektir. Biri A Listesinden ve biri de denetim paneline danışılarak ilgi alanına, önerilen araştırma tezine ve kariyer özlemlerine göre A veya B Listesinden seçilmelidir. Makine Öğreniminde Yüksek Lisans için mevcut seçmeli dersler aşağıdaki tablolarda listelenmiştir:
Liste A
kod | Ders Adı | Kredi Saatleri |
ML702 | İlerleyen Makine Öğrenimi | 4 |
ML703 | Olasılıksal ve İstatistiksel Çıkarım | 4 |
ML704 | Makine Öğrenimi Paradigmaları | 4 |
ML705 | Gelişmiş Makine Öğrenimindeki Konular | 4 |
ML706 | Gelişmiş Olasılıksal ve İstatistiksel Çıkarım | 4 |
Liste B
kod | Ders Adı | Kredi Saatleri |
AI702 | Derin Öğrenme | 4 |
CV701 | İnsan ve Bilgisayarla Görü | 4 |
CV702 | Bilgisayarla Görü için Geometri | 4 |
CV703 | Görsel Nesne Tanıma ve Algılama | 4 |
CV707 | Dijital İkizler | 4 |
DS701 | Veri madenciliği | 4 |
DS702 | Büyük Veri İşleme | 4 |
HC701 | Tıbbi Görüntüleme: Fizik ve Analiz | 4 |
ML707 | Akıllı Şehir Hizmetleri ve Uygulamaları | 4 |
ML708 | Güvenilir Yapay Zeka | 4 |
MTH702 | optimizasyon | 4 |
NLP701 | Doğal Dil İşleme | 4 |
NLP702 | Gelişmiş Doğal Dil İşleme | 4 |
NLP703 | Konuşma İşleme | 4 |
Araştırma Tezi
Yüksek lisans tez araştırması, öğrencileri yeni çözümler önermeleri ve bilgi birikimine katkıda bulunmaları gereken çözülmemiş bir araştırma sorunuyla karşı karşıya bırakır. Öğrenciler, bir denetim panelinin rehberliğinde bir yıllık bir süre boyunca bağımsız bir araştırma çalışması yürütürler.
kod | Ders Adı | Kredi Saatleri |
ML699 | Makine Öğrenimi Yüksek Lisans Araştırma Tezi | 12 |
Araştırma Eğitimi | 0 |
Galeri
Sıralamalar
Bir Bakışta CS Sıralaması
- Küresel CS Sıralamasında yapay zeka alanında 18. sırada
- Dünya çapında CS Sıralamasında ML alanında 28. sırada
- Küresel CS Sıralamasında CV alanında 16. sırada
- Küresel CS Sıralamasında NLP alanında 19. sırada
Program Sonucu
Program gerekliliklerini tamamladıktan sonra, mezun mümkün olacaktır:
- Modern makine öğrenimi boru hattına ilişkin son derece uzmanlaşmış bir anlayış sergileyin: veriler, modeller, algoritmik ilkeler ve ampirikler
- Veri ön işleme ve çeşitli keşif ve görselleştirme araçlarını kullanma konusunda ileri düzey beceriler elde edin
- Farklı öğrenme algoritma biçimlerinin yetenekleri ve sınırlamaları hakkında eleştirel farkındalık gösterin
- Öğrenme algoritmalarının performansını eleştirel olarak analiz etmek, değerlendirmek ve sürekli iyileştirmek için gelişmiş yetenekler edinin
- Gelişmiş öğrenme algoritmalarının hesaplamalı ve istatistiksel özelliklerini ve performanslarını analiz etmek için gelişmiş yetenekler edinin
- Çeşitli karmaşık makine öğrenimi sorunları için makine öğrenimiyle ilgili programlama araçlarını kullanma ve dağıtma konusunda uzmanlık kazanın
- Birden çok karmaşık soruna bağımsız olarak makine öğrenimi yöntemleri uygulayarak gelişmiş sorun çözme becerileri geliştirin ve bir sorun bildiriminde belirsizlikle başa çıkma konusunda uzmanlık gösterin
- Çeşitli makine öğrenimi yöntemleri üzerinde birden çok proje raporu ve eleştirisini başlatma, yönetme ve tamamlama konusunda uzman anlayışı, öz değerlendirme ve son derece karmaşık fikirleri iletmede ileri düzey beceriler gösteren gelişmiş beceriler uygulayın
Kariyer fırsatları
AI her sektöre nüfuz ediyor. MBZUAI'deki son işveren katılım etkinliklerinde, aşağıdakiler dahil (ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere) birçok sektörden temsil edilmiştir:
- Havacılık, danışmanlık, eğitim, enerji, finans, devlet kurumları, sağlık, medya, petrol ve gaz, güvenlik ve savunma, araştırma enstitüleri, perakende, telekomünikasyon, ulaşım ve lojistik ve girişimler.
MBZUAI Öğrenci Kariyer Portalı aracılığıyla ilan edilen son iş fırsatları şunları içerir (ancak bunlarla sınırlı değildir):
- AI çözüm mimarı, AI çözüm mühendisi, algoritmik mühendis, veri analisti, veri mühendisi, veri bilimcisi, veri stratejisi danışmanı, tam yığın yazılım mühendisi, tam yığın web geliştiricisi, tahmine dayalı analitik araştırmacısı ve kıdemli veri bilimcisi – danışman.
Diğer kariyer fırsatları şunları içerebilir (ancak bunlarla sınırlı değildir):
- Uygulamalı bilim adamı, analitik mühendisi, artırılmış/sanal gerçeklik, otonom arabalar, biyometri ve adli tıp, baş veri sorumlusu, veri platformu liderliği, veri gazetecisi, veri ve yapay zeka teknik satış uzmanı, büyüme analitiği / mühendisleri, yönetici: yapay zeka ve bulut hizmetleri planlaması, makine öğrenim mühendisleri, ürün yöneticisi: AI ve veri analitiği, ürün veri bilimcisi, ürün analisti, uzaktan algılama, araştırma görevlileri, güvenlik ve gözetim, kıdemli yazılım mühendisi ve VP verileri.