Thạc sĩ Trí tuệ nhân tạo

Chương trình thạc sĩ về trí tuệ nhân tạo

Trong bối cảnh năng động ngày nay, Trí tuệ nhân tạo (AI) không chỉ là một từ thông dụng; mà còn là động lực thúc đẩy những đổi mới mang tính đột phá. Khi AI thâm nhập vào mọi khía cạnh của cuộc sống, từ chăm sóc sức khỏe đến tài chính, việc hiểu được những hàm ý về mặt đạo đức của nó cũng trở nên tối quan trọng.

Chương trình sĩ về Trí tuệ nhân tạo bị cho bạn kiến thức thiết yếu và các kỹ năng thực tế để điều hướng lĩnh vực công nghệ thông tin mang tính chuyển đổi này:

1. Hiểu biết cơ bản: Đi sâu vào các nguyên tắc cốt lõi của AI, khám phá khả năng, hạn chế và tác động của nó đối với xã hội.

2. Thiết kế và Xây dựng: Tìm hiểu cách tạo ra các hệ thống AI mạnh mẽ tuân thủ theo bối cảnh đạo đức. Bạn sẽ được trang bị để phát triển các giải pháp trao quyền cho người dùng đồng thời giảm thiểu hậu quả không mong muốn.

3. Ứng dụng có trách nhiệm: Tìm hiểu sâu hơn về việc triển khai AI có trách nhiệm. Hiểu được tầm quan trọng của tính minh bạch, công bằng và quyền riêng tư trong các hệ thống AI.

Hãy tham gia cùng chúng tôi trong hành trình thú vị này hướng tới việc định hình một tương lai mà AI phục vụ nhân loại một cách có đạo đức và có trách nhiệm!

Chương trình tập trung vào AI đáng tin cậy

Đây là chương trình Thạc sĩ đầu tiên về Trí tuệ nhân tạo (AI) tại Thụy Điển tập trung vào Trí tuệ nhân tạo đáng tin cậy. Trí tuệ nhân tạo đáng tin cậy là loại AI hướng đến mục tiêu Hợp pháp, Đạo đức và Mạnh mẽ. Thông qua chương trình đào tạo của chúng tôi, Trí tuệ nhân tạo đáng tin cậy được khám phá từ nhiều góc độ khác nhau trong các khóa học khác nhau. Bằng cách lấy AI đáng tin cậy làm điểm khởi đầu, chương trình Thạc sĩ cung cấp cho bạn kiến thức rộng về Trí tuệ nhân tạo và kiến thức chuyên sâu trong các lĩnh vực phụ khác nhau của Trí tuệ nhân tạo, chủ yếu là Trí tuệ nhân tạo xã hội, Học máy và Khoa học dữ liệu.

Chương trình Thạc sĩ về AI được thiết lập như một sự hợp tác giữa Khoa Khoa học Máy tính và Khoa Toán học và Thống kê Toán học. Điều này cho phép sinh viên điều chỉnh chương trình giáo dục của mình theo các hồ sơ khoa học máy tính như AI xã hội hoặc Học máy, hoặc thống kê nâng cao trong hồ sơ Khoa học dữ liệu. Tất cả sinh viên đều chia sẻ một nền giáo dục chung về AI đáng tin cậy.

Chương trình Thạc sĩ AI nổi bật nhất của Thụy Điển tập trung vào các khía cạnh đạo đức!

Đọc thêm về chương trình này trên Trang web của Khoa Khoa học Máy tính.

Bài tập thực hành

Trong suốt chương trình, bạn sẽ không chỉ học lý thuyết mà còn làm việc rất nhiều với các kỹ năng thực hành của mình. Các khóa học trong chương trình bao gồm các bài giảng với các nhà nghiên cứu nổi tiếng quốc tế, hội thảo, làm việc nhóm, làm việc trong phòng thí nghiệm và hướng dẫn kết hợp với các loại bài tập khác nhau. Các bài tập này thường là bắt buộc và thường bao gồm một số loại phát triển phần mềm.

Giáo dục gần với nghiên cứu AI

Tất cả giáo viên trong chương trình đều là nhà khoa học tích cực trong lĩnh vực AI mà họ giảng dạy, do đó sinh viên tham gia vào nghiên cứu đang diễn ra trong lĩnh vực rộng lớn của AI. Tất cả các hoạt động giảng dạy đều diễn ra bằng tiếng Anh. Trong một số khóa học, bài tập bao gồm một dự án của sinh viên được thực hiện với sự hợp tác của một tổ chức (ngành công nghiệp hoặc công cộng), giải quyết các thách thức của xã hội bằng cách sử dụng AI.

Gần 100 nhà nghiên cứu và giảng viên tại Đại học Umeå tham gia vào các lĩnh vực liên quan đến AI . Là một sinh viên trong chương trình của chúng tôi, bạn có thể cộng tác với các nhà nghiên cứu AI có liên kết với các khoa khác tại trường đại học. Sự đa dạng của nghiên cứu AI tại Đại học Umeå có thể được nhìn thấy trong các lĩnh vực trọng tâm khác nhau của Trung tâm AI liên ngành ( TAIGA ).

Yêu cầu đầu vào

Các điều kiện tiên quyết cần thiết để được nhận vào chương trình là kiến thức lý thuyết và kỹ năng thực hành liên quan đến giải quyết vấn đề thuật toán, bao gồm các kỹ năng lập trình được phát triển tốt. Điều này thường đạt được thông qua các nghiên cứu về khoa học máy tính. Ngoài ra, các điều kiện tiên quyết bao gồm các khóa học về toán học như phép tính, đại số tuyến tính và một khóa học về logic hình thức hoặc thống kê toán học.

Ngoài ra, hãy điền vào mẫu tự đánh giá!

Để rút ngắn thời gian đánh giá hồ sơ của bạn, chúng tôi rất mong bạn điền vào mẫu tự đánh giá và tải lên tài khoản của bạn tại universityadmissions.se.

Có thể tải xuống mẫu PDF tại đây:

Biểu mẫu tự đánh giá AI Master.

LƯU Ý: Biểu mẫu cung cấp thông tin bổ sung cho đơn đăng ký ban đầu của bạn. Bằng cách cung cấp cho chúng tôi thông tin bổ sung về các khóa học nào chứa các khóa học cốt lõi bắt buộc đối với Thạc sĩ AI, bạn sẽ giúp chúng tôi rút ngắn thời gian đánh giá. Bạn vẫn sẽ được đánh giá chỉ dựa trên các thành tích được cung cấp trong đơn đăng ký ban đầu của bạn.

Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào liên quan đến đơn đăng ký chương trình Thạc sĩ AI tại Đại học Umeå, vui lòng liên hệ với chúng tôi .

Hai mức độ khác nhau

Tùy thuộc vào các khóa học bạn chọn trong chương trình của chúng tôi, bạn có thể có một trong hai bằng cấp khác nhau. Bằng về Thống kê toán học nếu bạn chọn các khóa học chuyên ngành Khoa học dữ liệu; hoặc bằng về Khoa học máy tính với chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo nếu bạn chọn các khóa học chuyên ngành AI xã hội và Học máy. Bạn có nhiều quyền tự do lựa chọn các khóa học tùy theo sở thích, mặc dù một số khóa học được khuyến khích mạnh mẽ.

Hãy tính đến tuần làm việc 40 giờ ngay cả khi có ít giờ hơn được lên lịch. Ở cấp độ Thạc sĩ, bạn được kỳ vọng sẽ chịu toàn bộ trách nhiệm trong việc sắp xếp các nhiệm vụ học tập của mình để đáp ứng thời hạn và để công việc cộng tác trong các dự án của sinh viên có thể quản lý được trong giờ làm việc.

Đại học Umeå - số 1 về mức độ hài lòng của sinh viên

Đại học Umeå xếp hạng đầu tiên trong số các trường đại học tham gia Bảng xếp hạng sinh viên quốc tế (ISB) ở các hạng mục về cuộc sống, hỗ trợ và mức độ hài lòng chung.
Đọc thêm về bảng xếp hạng tại đây: https://www.umu.se/en/education/student-services--support/satisfiedstudents/

Tìm hiểu thêm về Đại học Umeå

Có nhiều cơ hội để gặp chúng tôi, tại các hội chợ du học, thông qua hướng dẫn học tập và hội thảo trên web. Tìm hiểu thêm về điều này tại đây:

Gặp gỡ Đại học Umeå

Tìm hiểu thêm về chương trình