Thạc sĩ khoa học về xử lý ngôn ngữ tự nhiên

NLP tập trung vào phát triển hệ thống cho phép máy tính giao tiếp với mọi người bằng ngôn ngữ hàng ngày. Các hệ thống tạo ngôn ngữ tự nhiên chuyển đổi thông tin từ cơ sở dữ liệu máy tính thành ngôn ngữ con người có thể đọc được hoặc nghe được và ngược lại. Các hệ thống như vậy cũng cho phép các tác vụ phức tạp như dịch liên ngôn ngữ, hiểu ngữ nghĩa, tóm tắt văn bản và tổ chức một hộp thoại. Các ứng dụng chính của thuật toán NLP bao gồm các ứng dụng phản hồi giọng nói tương tác, trình dịch tự động, trợ lý cá nhân kỹ thuật số (ví dụ: Siri, Cortana, Alexa), chatbots và bộ xử lý văn bản thông minh.

Năng lực chương trình

Sau khi hoàn thành các yêu cầu của chương trình, sinh viên tốt nghiệp sẽ có thể:

1. Thể hiện sự hiểu biết chuyên môn cao về các kỹ thuật tính toán để phân tích và mô hình hóa dữ liệu văn bản và giọng nói với các ứng dụng cho các tình huống trong thế giới thực.
2. Có hiểu biết sâu sắc về cấu trúc cú pháp và ngữ nghĩa trong dữ liệu lời nói và văn bản (ví dụ: cấu trúc vị ngữ-đối số).
3. Có được các khả năng nâng cao để triển khai các thuật toán NLP tiên tiến và đánh giá kết quả đạt được.
4. Có khả năng hình thành các câu hỏi nghiên cứu của riêng mình, phân tích khối kiến thức hiện có, đề xuất và phát triển các giải pháp cho các vấn đề mới.
5. Có được kiến thức chuyên môn trong việc sử dụng và triển khai các công cụ lập trình liên quan đến NLP cho nhiều vấn đề NLP khác nhau.
6. Làm việc độc lập cũng như là một phần của nhóm, theo cách thức tập thể, trong các dự án liên quan đến NLP.
7. Thể hiện thái độ học tập đúng đắn trong quá trình học tập và nghiên cứu cho thấy rõ quyền sở hữu, tăng trưởng cá nhân và kỹ thuật và trách nhiệm.
8. Truyền đạt hiệu quả các kết quả thử nghiệm và kết quả nghiên cứu bằng miệng và bằng văn bản, đồng thời phê bình nhóm công việc hiện có.

©MBZUAI

Yêu cầu bằng cấp tối thiểu đối với Thạc sĩ Khoa học về Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên là 35 Tín chỉ, được phân bổ như sau:

Các khóa học cốt lõi

Thạc sĩ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên chủ yếu là một bằng cấp dựa trên nghiên cứu. Mục đích của môn học là trang bị cho sinh viên bộ kỹ năng phù hợp để họ có thể hoàn thành tốt dự án nghiên cứu của mình (luận án). Sinh viên bắt buộc phải học COM701, như một khóa học bắt buộc. Họ có thể chọn ba khóa học cốt lõi từ nhóm sáu khóa học tập trung trong danh sách được cung cấp bên dưới:

Khóa học tự chọn

Sinh viên sẽ chọn tối thiểu hai khóa học tự chọn, với tổng cộng tám (hoặc nhiều hơn) giờ tín chỉ (CH) từ danh sách các khóa học tự chọn có sẵn dựa trên sở thích, luận án nghiên cứu được đề xuất và quan điểm nghề nghiệp, với sự tham vấn của hội đồng giám sát của họ. Các khóa học tự chọn có sẵn cho Thạc sĩ Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên được liệt kê trong bảng dưới đây:

Luận văn nghiên cứu

Luận văn Thạc sĩ đưa sinh viên đến với một vấn đề nghiên cứu chưa được giải quyết, nơi họ được yêu cầu đề xuất các giải pháp mới và đóng góp vào cơ thể của tri thức. Sinh viên theo đuổi một nghiên cứu nghiên cứu độc lập, dưới sự hướng dẫn của một ban giám sát, trong thời gian 1 năm.

©MBZUAI

Các khóa học cốt lõi

Thạc sĩ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên chủ yếu là một bằng cấp dựa trên nghiên cứu. Mục đích của môn học là trang bị cho sinh viên bộ kỹ năng phù hợp để họ có thể hoàn thành tốt dự án nghiên cứu của mình (luận án). Sinh viên bắt buộc phải học COM701, như một khóa học bắt buộc. Họ có thể chọn ba khóa học cốt lõi từ nhóm sáu khóa học tập trung trong danh sách được cung cấp bên dưới:

Khóa học tự chọn

Sinh viên sẽ chọn tối thiểu hai khóa học tự chọn, với tổng số tám (hoặc nhiều hơn) giờ tín chỉ (CH) từ danh sách các khóa học tự chọn có sẵn dựa trên sở thích, luận án nghiên cứu được đề xuất và quan điểm nghề nghiệp, với sự tham khảo ý kiến của ban giám sát của họ. Các khóa học tự chọn có sẵn cho Thạc sĩ Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên được liệt kê trong bảng dưới đây:

Luận văn nghiên cứu

Luận văn Thạc sĩ đưa sinh viên đến với một vấn đề nghiên cứu chưa được giải đáp, nơi họ được yêu cầu đề xuất các giải pháp mới và đóng góp vào cơ thể kiến thức. Sinh viên theo đuổi một nghiên cứu nghiên cứu độc lập, dưới sự hướng dẫn của ban giám sát, trong thời gian 1 năm.

Sơ lược về xếp hạng CS

• Đứng thứ 18 trong lĩnh vực AI trong Bảng xếp hạng CS trên toàn cầu
• Đứng thứ 28 trong lĩnh vực ML trong Bảng xếp hạng CS trên toàn cầu
• Đứng thứ 16 trong lĩnh vực CV trong Bảng xếp hạng CS toàn cầu
• Đứng thứ 19 trong lĩnh vực NLP trong Bảng xếp hạng CS trên toàn cầu

Sau khi hoàn thành các yêu cầu của chương trình, sinh viên tốt nghiệp sẽ có thể:

1. Thể hiện sự hiểu biết chuyên môn cao về các kỹ thuật tính toán để phân tích và mô hình hóa dữ liệu văn bản và giọng nói với các ứng dụng cho các tình huống trong thế giới thực
2. Có hiểu biết sâu sắc về cấu trúc cú pháp và ngữ nghĩa trong dữ liệu lời nói và văn bản (ví dụ: cấu trúc vị ngữ-đối số)
3. Có được các khả năng nâng cao để triển khai các thuật toán NLP tiên tiến và đánh giá các kết quả đạt được
4. Có khả năng xây dựng các câu hỏi nghiên cứu của riêng mình, phân tích khối kiến thức hiện có, đề xuất và phát triển các giải pháp cho các vấn đề mới
5. Có được chuyên môn trong việc sử dụng và triển khai các công cụ lập trình liên quan đến NLP cho nhiều vấn đề NLP
6. Làm việc độc lập cũng như là một phần của nhóm, theo cách tập thể, trong các dự án liên quan đến NLP
7. Truyền đạt hiệu quả các kết quả thử nghiệm và kết quả nghiên cứu bằng miệng và bằng văn bản, đồng thời phê bình nội dung công việc hiện có

AI đang thâm nhập vào mọi ngành công nghiệp. Tại các sự kiện gắn kết nhà tuyển dụng gần đây tại MBZUAI, đã có đại diện từ nhiều lĩnh vực bao gồm (nhưng không giới hạn):

• Hàng không, tư vấn, giáo dục, năng lượng, tài chính, cơ quan chính phủ, y tế, truyền thông, dầu khí, an ninh và quốc phòng, viện nghiên cứu, bán lẻ, viễn thông, giao thông vận tải và hậu cần, và khởi nghiệp.

Các cơ hội việc làm gần đây được quảng cáo qua Cổng thông tin nghề nghiệp sinh viên MBZUAI bao gồm (nhưng không giới hạn):

• Kiến trúc sư giải pháp AI, kỹ sư giải pháp AI, kỹ sư thuật toán, nhà phân tích dữ liệu, kỹ sư dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu, nhà tư vấn chiến lược dữ liệu, kỹ sư phần mềm full stack, nhà phát triển web full stack, nhà nghiên cứu phân tích dự đoán và nhà khoa học dữ liệu cao cấp – chuyên gia tư vấn.

Các cơ hội nghề nghiệp khác có thể bao gồm (nhưng không giới hạn):

• Nhà khoa học ứng dụng, kỹ sư phân tích, thực tế tăng cường/ảo, ô tô tự lái, sinh trắc học và pháp y, giám đốc dữ liệu, lãnh đạo nền tảng dữ liệu, nhà báo dữ liệu, chuyên gia bán hàng kỹ thuật AI và dữ liệu, kỹ sư/phân tích tăng trưởng, quản lý: lập kế hoạch dịch vụ AI và đám mây, máy móc kỹ sư học tập, quản lý sản phẩm: AI và phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu sản phẩm, nhà phân tích sản phẩm, viễn thám, trợ lý nghiên cứu, bảo mật và giám sát, kỹ sư phần mềm cao cấp và dữ liệu VP.