Thạc sĩ Trí tuệ nhân tạo

Học phần

Mô-đun bắt buộc

Giới thiệu về Học máy (10 tín chỉ)

Mô-đun này nghiên cứu các nguyên tắc cơ bản của phương pháp học máy, triển khai và phương pháp phân tích thích hợp cho các ứng dụng học máy. Bắt buộc đối với MSc và PG Dip.

Nền tảng của Trí tuệ nhân tạo (AI) (10 tín chỉ)

Mô-đun này dạy các khái niệm cơ bản của AI bao gồm các cách tiếp cận cổ điển và hiện đại đối với AI và các cơ sở triết học của AI. Bắt buộc đối với MSc và PG Dip.

Hệ thống thông minh tự trị (20 tín chỉ)

Mô-đun này trang bị cho bạn kiến thức và hiểu biết quan trọng về cách Hệ thống thông minh tự trị được sử dụng trong nhiều môi trường với các chức năng khác nhau. Bắt buộc đối với ThS.

Kỹ thuật Hệ thống AI (20 tín chỉ)

Mô-đun này cung cấp cho sinh viên các kỹ năng để đánh giá và phân tích phê bình việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực kỹ thuật hệ thống. Bắt buộc đối với ThS.

Trực quan hóa dữ liệu (10 tín chỉ)

Mô-đun này bao gồm các công cụ và kỹ thuật hiện đại để xây dựng hình ảnh trực quan hữu ích cho các loại tập dữ liệu và kịch bản ứng dụng khác nhau. Bắt buộc đối với ThS.

Dữ liệu lớn và Đám mây (20 tín chỉ)

Đám mây đã trở thành một phần quan trọng của cuộc sống hiện đại và đi kèm với nó là lượng dữ liệu khổng lồ. Mô-đun này xem xét cách các đám mây hoạt động và có thể được sử dụng để giải quyết các thách thức dữ liệu lớn của khoa học và kinh doanh hiện đại. Bắt buộc đối với ThS.

Nghiên cứu, học bổng và kỹ năng nghề nghiệp (20 tín chỉ)

Học máy nâng cao (10 tín chỉ)

Mô-đun này trang bị cho sinh viên các kỹ năng đánh giá phê bình các thuật toán học máy phức tạp trong các tình huống ứng dụng khác nhau. Bắt buộc đối với ThS.

Luận văn về các môn học máy tính (60 tín chỉ)

Đây là một dự án nghiên cứu và phát triển cá nhân cho phép bạn nghiên cứu chuyên sâu về một chủ đề bạn chọn trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo, do người giám sát của bạn hướng dẫn. Công việc có thể được thực hiện với sự hợp tác chặt chẽ với một tổ chức nghiên cứu, công nghiệp hoặc thương mại. Bạn thực hiện luận văn của mình trong kỳ hè nếu bạn là sinh viên toàn thời gian.

Nghiên cứu độc lập II (20 tín chỉ)

Học tập và giảng dạy

Bạn sẽ được giảng dạy kết hợp giữa các bài giảng và các buổi thực hành. Các bài giảng cung cấp cơ sở lý thuyết, trong khi các buổi thực hành củng cố sự hiểu biết của bạn với sự tham gia tích cực.

Bạn sẽ được cung cấp trải nghiệm đa dạng, cũng như cơ hội thảo luận trực tiếp về công việc của mình với các giảng viên.

Nhiều học phần được làm phong phú bởi chuyên môn nghiên cứu của đội ngũ giảng viên. Chúng tôi cũng mời các giảng viên thỉnh giảng từ các tổ chức nghiên cứu và các ngành công nghiệp đến và thuyết trình với khách mời.

Chúng tôi tập trung vào việc sử dụng các công cụ tiêu chuẩn của ngành để giải quyết các vấn đề liên quan đến thực tế và công nghiệp, đồng thời sử dụng các vấn đề đó để giảng dạy các khái niệm lý thuyết. Điều này đảm bảo rằng sinh viên có cơ hội đạt được những kỹ năng không chỉ trang bị cho họ trong ngành điện toán ngày nay mà còn cho sự nghiệp lâu dài trong ngành điện toán.

nghề nghiệp

Sinh viên tốt nghiệp từ chương trình sẽ được trang bị lý tưởng cho sự nghiệp trong nhiều ngành công nghiệp. Sinh viên tốt nghiệp được tuyển dụng trong một loạt các công việc, bao gồm

• nhà khoa học dữ liệu
• kỹ sư dữ liệu phần mềm
• kỹ sư máy học
• nhà khoa học máy học
• kiến trúc sư AI
• tư vấn AI
• chuyên gia AI
• kiến trúc sư ML
• kỹ sư tri thức.