Thạc sĩ về Hệ thống thích ứng phức tạp

Bộ não con người, thị trường kinh tế, hệ thống miễn dịch của chúng ta - thậm chí cả sự hình thành của các đám mây. Tất cả các ví dụ về các hệ thống thích ứng phức tạp, được hình thành từ nhiều thành phần tương tác, thường là phi tuyến tính và năng động, dẫn đến một cấu trúc tập thể và tổ chức ở nhiều cấp độ.

Hành vi của các hệ thống thích ứng phức tạp trong tự nhiên đã đóng vai trò là nguồn cảm hứng cho tất cả các loại tiến bộ và phương pháp luận trong xử lý thông tin, từ các mạng thần kinh nhân tạo lấy cảm hứng từ sinh học thần kinh đến các thuật toán di truyền và lập trình dựa trên các quá trình tiến hóa tự nhiên - thậm chí cả thiết kế của sự sống nhân tạo. Các ví dụ khác bao gồm sự biến động của cổ phiếu và cổ phiếu, động lực của các hạt bụi trong khí thải động cơ và dự đoán động đất. Ví dụ, những thách thức của học tập thích ứng - dạy robot phản ứng với những thay đổi bất ngờ trong môi trường của chúng, cũng là một lĩnh vực mới nổi cực kỳ quan trọng.

Với cách tiếp cận liên ngành thực sự, bao gồm một số khung lý thuyết, chương trình Thạc sĩ này sẽ cung cấp cho bạn một giới thiệu rộng rãi và kỹ lưỡng về lý thuyết của các hệ thống thích ứng phức tạp và ứng dụng của chúng đối với thế giới xung quanh chúng ta. Bạn sẽ có được kiến thức và công cụ cần thiết để lập mô hình và mô phỏng các hệ thống phức tạp, học cách sử dụng và xây dựng các thuật toán để phân tích, tối ưu hóa và học máy.

Chương trình dựa trên quan điểm vật lý, tập trung vào các nguyên tắc chung, nhưng chúng tôi cũng cung cấp các khóa học về lý thuyết thông tin, khoa học máy tính, thuật toán tối ưu hóa, sinh thái học và di truyền học, cũng như các hệ thống thích ứng và người máy. Bên cạnh các bài giảng truyền thống về mô phỏng và lý thuyết về các hệ thống phức tạp, chương trình phần lớn dựa trên các tính toán số và các dự án mô phỏng. Tùy thuộc vào lựa chọn khóa học của bạn, bạn cũng sẽ có thể làm công việc thực tế trong phòng thí nghiệm robot của chúng tôi.

Các chủ đề vật lý, mô phỏng, mô hình hóa, robot và hệ thống tự trị tạo thành các lĩnh vực cơ bản của chương trình thạc sĩ. Các khóa học tự chọn xử lý rất nhiều chủ đề, bao gồm lập trình, lý thuyết mạng, nhiễu loạn, di truyền, lý thuyết trò chơi, lý sinh, động lực học hỗn loạn, phân dạng và các quy trình ngẫu nhiên động.

Sự nghiệp

Kỹ năng lập trình và mô hình máy tính, cùng với chuyên môn trong một loạt các thuật toán hiện đại, chẳng hạn như học máy sâu và tối ưu hóa ngẫu nhiên, có được trong chương trình, mở ra nhiều khả năng trên thị trường việc làm. Việc làm điển hình thường liên quan đến khoa học dữ liệu hoặc các chủ đề kỹ thuật tiên tiến. Ví dụ, trong lĩnh vực hệ thống điều khiển thông minh, chẳng hạn như sự phát triển của lái xe tự động.

Các sinh viên trước đây của chương trình này thường tìm được việc làm tại các công ty lớn hơn về công nghệ như Volvo, Volvo Cars, Ericsson, Saab, AstraZeneca, Scania, v.v., hoặc các công ty khởi nghiệp nhỏ hơn. Một số sinh viên trước đây của chúng tôi cũng đã chọn tiếp tục theo học Tiến sĩ. trong nhiều lĩnh vực học thuật khác nhau, từ khoa học máy tính đến vật lý và công nghệ sinh học.

Yêu cầu đầu vào chung

Bằng cử nhân về Khoa học, Kỹ thuật, Công nghệ hoặc Kiến trúc

Để đáp ứng yêu cầu đầu vào chung cho chương trình Thạc sĩ ở Chalmers (ở cấp độ nâng cao / chu kỳ thứ hai), sinh viên tương lai phải có bằng cấp tương đương với bằng Cử nhân Thụy Điển (tối thiểu 3 năm, 180 tín chỉ giáo dục đại học Thụy Điển) trong Khoa học, Kỹ thuật, Công nghệ hoặc Kiến trúc.

• Tất cả các ứng viên phải ghi lại bằng cấp học vấn chính thức của họ để chứng minh tính đủ điều kiện của họ. Chỉ tài liệu từ các trường đại học được quốc tế công nhận mới được chấp thuận bởi Hội đồng Giáo dục Đại học Thụy Điển, nơi quản lý trang web universityadmissions.se.
• Nếu ứng viên cũng là người có bằng thứ hai, chẳng hạn như bằng Thạc sĩ, có thể đáp ứng các yêu cầu (khóa học) cụ thể, thì không thể sử dụng văn bằng này để tự mình đáp ứng yêu cầu đầu vào chung.

Trong năm cuối chương trình Cử nhân của bạn

Sinh viên trong năm học cuối cùng của họ chưa có tài liệu về văn bằng sắp hoàn thành của họ có thể được chấp nhận.

Những hạn chế

Các bằng cấp được xây dựng trên nhau không thể bao gồm cùng một khóa học

Ứng viên đáp ứng các yêu cầu đầu vào chung cho các chương trình chu kỳ thứ hai (cấp độ thạc sĩ) và cuối cùng là các yêu cầu đầu vào cụ thể có thể được nhận vào chương trình thạc sĩ. Các ứng viên không thể được đánh giá là không đủ tiêu chuẩn về thành tích học tập đủ điều kiện, bao gồm các khóa học từ kế hoạch của chương trình trong những chương trình mà họ đã đăng ký nếu điều đó xảy ra.

Các khóa học bao gồm bằng cấp chu kỳ đầu tiên kiếm được (cấp độ cử nhân) hoặc bằng cấp chuyên môn ít nhất 180 cr. (180hp) hoặc bằng cấp nước ngoài tương đương là điều kiện tiên quyết cho trình độ thạc sĩ có thể không được bao gồm trong các văn bằng cao hơn. Điều này cũng áp dụng cho các khóa học tiên quyết cho các chương trình thạc sĩ, bất kể chúng có được bao gồm trong bằng cấp cơ bản hay không. *

*) Khung trình độ địa phương cho Chalmers University of Technology - trình độ chu kỳ thứ nhất và thứ hai.

Những hạn chế đối với công dân Cộng hòa Dân chủ Nhân dân Triều Tiên (Bắc Triều Tiên)

Chalmers không thể chỉ chấp nhận những người nộp đơn có quốc tịch Cộng hòa Dân chủ Nhân dân Triều Tiên vào bất kỳ chương trình hoặc khóa học nào, do Quy định của Hội đồng (EU) 2017/1509 ngày 30 tháng 8 năm 2017 liên quan đến các biện pháp hạn chế chống lại Cộng hòa Dân chủ Nhân dân Triều Tiên và bãi bỏ Quy chế (EC) 329/2007.

Đối với những người nộp đơn có hai quốc tịch, trong đó một quốc tịch của Cộng hòa Dân chủ Nhân dân Triều Tiên và quốc tịch còn lại của một quốc gia khác, quốc tịch của quốc gia kia được ưu tiên về mặt này.​