Thạc sĩ về học máy trong khoa học

Chung

Chương trình mô tả

Được đào tạo nâng cao về các nguyên tắc cơ bản của học máy hiện đại và trí tuệ nhân tạo với sự tập trung đặc biệt vào ứng dụng của chúng cho các vấn đề trong các ngành khoa học.

  • Năm nhập cảnh: 2020
  • Thời lượng: 1 năm toàn thời gian
  • Phương thức học tập: Toàn thời gian
  • Yêu cầu đầu vào: 2.1 (hoặc tương đương quốc tế) trong một trong các lĩnh vực sau: vật lý, toán học, khoa học máy tính, hóa học, kỹ thuật. Một 2.2 (hoặc tương đương quốc tế) có thể được xem xét nếu ứng viên có kinh nghiệm làm việc liên quan hoặc yếu tố hỗ trợ khác.
  • IELTS: 6.5 với ít nhất 6.0 ở bất kỳ yếu tố nào
  • Phí Anh / EU: £ 8010
  • Phí quốc tế: £ 24390
  • Ngày bắt đầu: Tháng Chín
  • Địa điểm khóa học: Công viên Đại học
  • Trường / Khoa: Khoa học, Vật lý và Thiên văn học

Tổng quan

Trong vài năm gần đây, sự phát triển và sử dụng máy học và trí tuệ nhân tạo (AI) đã cách mạng hóa các lĩnh vực như thị giác máy tính, nhận dạng giọng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, biến chúng từ những vấn đề gần như khó hiểu thành những khía cạnh hữu ích trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta.

AI cũng nhanh chóng trở nên thiết yếu trong khoa học để phân tích và phân loại các tập hợp dữ liệu lớn đến từ nhiều quan sát và thí nghiệm phức tạp hơn bao giờ hết. Đồng thời, sự quan tâm ngày càng tăng trong việc sử dụng các phương pháp học máy đã dẫn đến những cách tiếp cận mới đối với AI bằng cách áp dụng các ý tưởng và kỹ thuật của khoa học vật lý mang lại những quan điểm khác biệt và bổ sung cho khoa học máy tính và công nghệ phần mềm.

Sự tương tác giữa AI và tư duy khoa học là trọng tâm của tinh thần của khóa học này. Nó sẽ cung cấp cho bạn chương trình đào tạo chất lượng cao, bao gồm lý thuyết cơ bản về học máy với sự nhấn mạnh đặc biệt vào ứng dụng cho các vấn đề khoa học thực sự dưới dạng các dự án nghiên cứu.

Việc đào tạo ứng dụng các kỹ thuật máy học và AI cho các vấn đề liên quan đến khoa học giúp xây dựng các kỹ năng được tìm kiếm trong nghiên cứu và trong ngành, nâng cao khả năng tuyển dụng của bạn trong một lĩnh vực đang mở rộng nhanh chóng.

MSc này nhằm vào sinh viên có bằng đại học về một trong các môn sau: vật lý, hóa học, toán học, khoa học máy tính hoặc kỹ thuật.

Cấu trúc khóa học

Cốt lõi

  • Học máy trong khoa học - Phần một
  • Học máy trong khoa học - Phần hai
  • Học máy trong khoa học - Dự án

Không bắt buộc

  • Thiết kế đại lý thông minh
  • Tầm nhìn máy tính
  • Đạo đức nghề nghiệp trong máy tính
  • Giới thiệu về khoa học thông tin lượng tử
  • Vật lý học sâu
  • Tính toán thần kinh

Ngoài ra, khóa học này cung cấp ba chuỗi / Pathways thay thế cho phép bạn chọn các kết hợp khác nhau của các mô-đun lõi và tùy chọn để đáp ứng sở thích của bạn.

Các mô-đun một lõi:

  • Học Máy
  • Học máy thống kê, 20 tín chỉ

Hai mô-đun lõi:

  • Cơ sở thống kê
  • Nguyên tắc cơ bản của thống kê

Các mô-đun ba lõi:

  • Lập trình
  • Lập trình khoa học bằng Python

Trên đây là một mẫu các mô-đun điển hình mà chúng tôi cung cấp nhưng không có ý định được hiểu và / hoặc dựa vào như một danh sách chính xác các mô-đun sẽ có sẵn trong bất kỳ năm nào. Trang khóa học này có thể được cập nhật trong suốt thời gian của khóa học, vì các mô-đun có thể thay đổi do sự phát triển trong chương trình giảng dạy hoặc vì lợi ích nghiên cứu của nhân viên.

Phương pháp giảng dạy và đánh giá

Khóa học một năm này bao gồm 180 tín chỉ, được chia thành 120 tín chỉ của các mô-đun được giảng dạy trong các học kỳ mùa thu và mùa xuân, và một dự án nghiên cứu 60 tín chỉ được hoàn thành trong giai đoạn mùa hè.

Các mô-đun được phân phối thông qua các bài giảng và các lớp vấn đề. Có một loạt các mô-đun bắt buộc lõi và các mô-đun tùy chọn, cũng như ba chuỗi thay thế cho phép bạn chọn các mô-đun lõi và tùy chọn trong các kết hợp khác nhau. Điều này cho phép bạn chọn các mô-đun để phù hợp với nền tảng đại học và sở thích cá nhân của bạn.

Dự án nghiên cứu

Trong giai đoạn mùa hè, bạn sẽ tập trung vào một dự án nghiên cứu độc lập tập trung vào việc áp dụng các phương pháp học máy, cho các vấn đề khoa học ban đầu được cung cấp bởi các nhóm nghiên cứu từ khắp Khoa Khoa học. Dự án liên quan đến việc viết luận văn và được giám sát bởi một thành viên của đội ngũ giáo viên.

Nghề nghiệp và phát triển nghề nghiệp

Tuyển dụng

Học máy và trí tuệ nhân tạo đã trở thành trung tâm của nền kinh tế và xã hội. Sinh viên tốt nghiệp có chuyên môn trong lĩnh vực này được tìm kiếm rất cao trong tất cả các lĩnh vực chuyên sâu về dữ liệu, bao gồm CNTT, tài chính, tư vấn, sản xuất và các lĩnh vực lớn về nghiên cứu và phát triển học thuật và công nghiệp.

Mức lương khởi điểm trung bình và tiến triển nghề nghiệp

87,5% sinh viên sau đại học của Trường Vật lý và Thiên văn học bảo đảm công việc hoặc học thêm trong vòng sáu tháng sau khi tốt nghiệp. Mức lương khởi điểm trung bình là 30.000 bảng, cao nhất là 31.000 bảng. *

* Các điểm đến được biết đến của các sinh viên sau đại học tại nhà toàn thời gian đã sẵn sàng cho việc làm, 2016/17. Tiền lương được tính dựa trên trung bình của những người có việc làm được trả lương toàn thời gian ở Anh.

Hỗ trợ và tư vấn nghề nghiệp

Chúng tôi cung cấp hỗ trợ nghề nghiệp cá nhân cho tất cả sinh viên sau đại học bất kể khóa học, phương thức học tập hoặc kế hoạch nghề nghiệp trong tương lai của bạn.

Bạn có thể truy cập Dịch vụ Nghề nghiệp và Việc làm của chúng tôi trong quá trình học và sau khi bạn tốt nghiệp. Nhân viên chuyên gia sẽ giúp bạn nghiên cứu các lựa chọn nghề nghiệp và vị trí tuyển dụng, xây dựng CV hoặc sơ yếu lý lịch, phát triển kỹ năng phỏng vấn của bạn và gặp gỡ nhà tuyển dụng.

Hơn 1.500 nhà tuyển dụng quảng cáo việc làm sau đại học và thực tập thông qua dịch vụ tuyển dụng trực tuyến của chúng tôi. Chúng tôi tổ chức các hội chợ nghề nghiệp thường xuyên, bao gồm các hội chợ chuyên gia cho các lĩnh vực khác nhau.

Lệ phí và kinh phí

Chi phí bổ sung

Là một sinh viên trong khóa học này, chúng tôi không dự đoán bất kỳ chi phí đáng kể nào, bên cạnh học phí và chi phí sinh hoạt của bạn. Bạn sẽ có thể truy cập hầu hết các sách bạn cần thông qua các thư viện của chúng tôi, mặc dù bạn có thể muốn mua các bản sao của riêng mình mà bạn sẽ cần phải tính đến ngân sách của mình.

Học bổng và tiền học bổng

Chính phủ cho vay các khóa học thạc sĩ

Khoản vay sinh viên thạc sĩ lên tới £ 10,906 có sẵn cho các khóa học thạc sĩ giảng dạy và nghiên cứu. Ứng viên thường phải sống ở Anh hoặc EU.

Sinh viên quốc tế và EU

Học bổng thạc sĩ dành cho sinh viên quốc tế và EU từ nhiều quốc gia và khu vực học tập. Bạn phải có một đề nghị để học tại Nottingham để áp dụng. Xin lưu ý ngày kết thúc để đảm bảo bạn đăng ký khóa học của mình với đủ thời gian.

Tuyên bố từ chối trách nhiệm

Bản cáo bạch trực tuyến này đã được soạn thảo trước năm học mà nó được áp dụng. Mọi nỗ lực đã được thực hiện để đảm bảo rằng thông tin là chính xác tại thời điểm xuất bản, nhưng những thay đổi (ví dụ như nội dung khóa học) có thể xảy ra trong khoảng thời gian giữa xuất bản và bắt đầu khóa học. Do đó, điều rất quan trọng là kiểm tra trang web này xem có bản cập nhật nào không trước khi bạn đăng ký khóa học nơi có khoảng thời gian giữa bạn đọc trang web này và đăng ký.

Cập nhật lần cuối Tháng 1 2020

Giới thiệu về trường

The Faculty of Science undertakes world-class research spanning wide-ranging topics including quantum physics, plant genomics, human imaging, sustainable chemistry, neuroscience, mathematical modellin ... Đọc thêm

The Faculty of Science undertakes world-class research spanning wide-ranging topics including quantum physics, plant genomics, human imaging, sustainable chemistry, neuroscience, mathematical modelling and beyond. We work closely with industry on the training of the next generation of scientists and collaborate worldwide to ensure our research has a major societal impact. The Faculty of Science comprises seven schools and has strong links with the School of Life Sciences and School of Veterinary Medicine and Science. Schools from within the faculty also collaborate with those from the University's other faculties to form various research centres and research institutes. Đọc ít hơn
Nottingham , Sutton Bonington , Nottingham + 2 Hơn Ít hơn