Magister nauki o danych i sztucznej inteligencji
Chalmers University of Technology
Klucz informacyjny
Lokalizacja kampusu
Gothenburg, Szwecja
Języki
Język angielski
Forma badania
W kampusie
Czas trwania
2 years
Tempo
Pełny etat
Czesne
SEK 160 000 / per year *
Termin składania wniosków
Poproś o informacje
Najwcześniejsza data rozpoczęcia
Poproś o informacje
* czesne dla studentów spoza UE/EOG
Wstęp
Rewolucja cyfrowa sprawiła, że nauka o danych i sztuczna inteligencja stały się kluczowymi elementami codziennego życia. Uczenie maszynowe oraz technologie i metodologie przetwarzania ogromnych ilości danych również stwarzają wiele nowych możliwości. W związku z tym wykwalifikowani analitycy danych i inżynierowie AI są bardzo potrzebni we wszystkich sytuacjach. Ten program zapewni Ci solidne podstawy w uczeniu maszynowym, dzięki czemu po ukończeniu studiów uzyskasz fantastycznie szeroką gamę opcji.
Nauka o danych to wysoce interdyscyplinarna dziedzina, wykorzystująca dane do uzyskania głębszego zrozumienia i wglądu w podejmowanie decyzji. Zastosowania są liczne, od nauk przyrodniczych i opieki zdrowotnej po biznes i finanse. Odpowiednie metody obliczeniowe obejmują algorytmy gromadzenia i obsługi danych wielkoskalowych, metody statystyczne, takie jak modelowanie bayesowskie, oraz techniki uczenia maszynowego, takie jak głębokie sieci neuronowe.
AI zajmuje się projektowaniem i budowaniem inteligentnych systemów. Ostatnie postępy przeniosły tę dziedzinę na wyższy poziom i obecnie przechodzi ona gwałtowne zmiany. Techniki uczenia maszynowego w ramach sztucznej inteligencji umożliwiają komputerom wykonywanie złożonych zadań, do których nie zostały wyraźnie zaprogramowane – udanymi przykładami tego są tłumaczenie maszynowe, widzenie komputerowe, granie w gry i pojazdy autonomiczne.
Program ten kształci inżynierów w zakresie podejmowania różnorodnych wyzwań związanych z obsługą i analizowaniem różnych rodzajów danych, używaniem i rozwijaniem oprogramowania w złożonych aplikacjach intensywnie korzystających z danych i związanych ze sztuczną inteligencją. Wymagane jest doskonałe zrozumienie zarówno teorii, jak i praktyki, w tym możliwości i ograniczeń istniejących i rozwijających się technologii oraz odpowiedzialnego ich stosowania.
Program zapewni solidne podstawy w uczeniu maszynowym, statystyce i optymalizacji, z dogłębnym zrozumieniem technik modelowania matematycznego potrzebnych do wyodrębnienia przydatnych informacji z ogromnych ilości złożonych zbiorów danych oraz umiejętności obliczeniowych i algorytmów niezbędnych do pracy z nimi . Zapoznasz się również z szeregiem typowych problemów związanych z nauką o danych i sztuczną inteligencją, które można rozwiązać za pomocą takich technik.
Zrozumiesz, jak i dlaczego działają niektóre modele i algorytmy oraz będziesz w stanie zidentyfikować możliwości i możliwości, które oferują, łącząc nowe i istniejące metody w celu tworzenia skutecznych rozwiązań rzeczywistych problemów. Będziesz mógł stale uczyć się w tych szybko rozwijających się dziedzinach, komunikując się zarówno z ekspertami, jak i laikami w określonych dziedzinach problemowych. Zyskasz również wiedzę niezbędną do zrozumienia i wpływania na przyszłą rolę nauki o danych i sztucznej inteligencji w szerszym społeczeństwie. Ten program będzie Twoim biletem do ogromnej gamy możliwości w dynamicznej, ekscytującej i szybko rozwijającej się dziedzinie.
Kariera
Istnieje ogromne zapotrzebowanie na inżynierów o solidnych podstawach w nauce o danych i sztucznej inteligencji, a ponieważ moc obliczeniowa i ilość dostępnych danych szybko rosną, zapotrzebowanie będzie nadal rosło. Program doprowadzi do szerokiej gamy możliwości kariery w wielu różnych dziedzinach aplikacji, np. praktycznie w każdej innej dyscyplinie inżynierskiej, a także w medycynie i finansach. Będziesz dobrze przygotowany do kontynuowania kariery w przemyśle lub administracji, a także do dalszych studiów doktoranckich i kariery akademickiej.
Każda organizacja zajmująca się analizą danych i/lub rozwojem narzędzi obliczeniowych, jako ich rzeczywisty produkt końcowy lub jako środek do dalszego doskonalenia pracy wewnętrznej, wymaga zarówno analityków danych, jak i inżynierów AI. Takie procesy są często iteracyjne, a na każdym etapie potrzebne są zarówno umiejętności w zakresie analizy danych, jak i inżynierii AI:
- Zarządzanie danymi: zbieranie, czyszczenie, przekształcanie i przechowywanie danych
- Analiza danych: identyfikuj trendy, wzorce i relacje w dużych zbiorach danych.
- Rozwój narzędzi: używaj, rozwijaj i ulepszaj inteligentne algorytmy komputerowe i narzędzia, aby były solidne, elastyczne i skalowalne
- Uczenie maszynowe: trenuj i testuj narzędzia i aplikacje na odpowiednich, czystych danych
- Komunikacja: interpretuj, wizualizuj i komunikuj ważne wnioski z analizy danych
- Podejmowanie decyzji: wsparcie i usprawnienie procesu decyzyjnego
Ogólne wymagania dotyczące wjazdu
Licencjat z nauk ścisłych, inżynierii, technologii lub architektury
Aby spełnić ogólny wymóg wstępny na studia magisterskie na poziomie Chalmers (na poziomie zaawansowanym/drugim cyklu), przyszły student musi posiadać stopień równoważny ze szwedzkim tytułem licencjata (minimum 3 lata, 180 szwedzkich punktów za szkołę wyższą) w nauce, inżynierii, technologii lub architekturze.
- Wszyscy kandydaci muszą udokumentować swoje formalne kwalifikacje akademickie, aby udowodnić, że kwalifikują się. Jedynie dokumentacja z uznanych międzynarodowo uniwersytetów zostanie zatwierdzona przez Szwedzką Radę ds. Szkolnictwa Wyższego, która zarządza stroną internetową universityadmissions.se.
- Jeśli wnioskodawca jest również posiadaczem drugiego stopnia, takiego jak tytuł magistra, który może mieć na celu spełnienie określonych wymagań (kursu), nie można go wykorzystać do samodzielnego spełnienia ogólnego wymogu wejścia.
Na ostatnim roku studiów licencjackich
Mogą zostać przyjęci studenci ostatniego roku studiów, którzy nie mają jeszcze dokumentów ukończonego dyplomu.
Ograniczenia
Stopnie, które są budowane na sobie, nie mogą składać się z tego samego kursu
Kandydaci, którzy spełniają ogólne wymagania wstępne na studia drugiego stopnia (na poziomie magisterskim) i ostatecznie szczegółowe wymagania wstępne, mogą zostać przyjęci na studia magisterskie. Wnioskodawcy nie mogą być oceniani jako niewykwalifikowani pod względem kwalifikujących osiągnięć naukowych, które obejmują kursy z planu programu w tych programach, o które złożyli wniosek, jeśli tak się stanie.
Kursy objęte uzyskanym stopniem pierwszego stopnia (licencjat) lub kwalifikacjami zawodowymi co najmniej 180 kr. (180 KM) lub równoważne kwalifikacje zagraniczne, które są warunkiem wstępnym kwalifikacji mistrzowskich, nie mogą być uwzględnione w wyższych kwalifikacjach. Dotyczy to również kursów warunkujących studia magisterskie, niezależnie od tego, czy są one objęte kwalifikacjami podstawowymi. *
*) Lokalne Ramy Kwalifikacji dla Chalmers University of Technology - kwalifikacje pierwszego i drugiego stopnia.
Ograniczenia dla obywateli z Koreańskiej Republiki Ludowo-Demokratycznej (Korea Północna)
Chalmers nie może przyjmować wnioskodawców posiadających obywatelstwo Koreańskiej Republiki Ludowo-Demokratycznej wyłącznie na żaden program lub kurs, ze względu na Rozporządzenie Rady (UE) 2017/1509 z dnia 30 sierpnia 2017 r. w sprawie środków ograniczających wobec Koreańskiej Republiki Ludowo-Demokratycznej i uchylające rozporządzenie (WE) 329/2007.
W przypadku wnioskodawców posiadających podwójne obywatelstwo, z których jedno pochodzi z Koreańskiej Republiki Ludowo-Demokratycznej, a drugie z innego kraju, pierwszeństwo w tym względzie ma obywatelstwo drugiego kraju.