Master of Engineering in AI for Product Innovation
Durham, Stany Zjednoczone
CZAS TRWANIA
12 up to 24 Months
JĘZYKI
Język angielski
TEMPO
Pełny etat, Niepełny etat
TERMIN SKŁADANIA WNIOSKÓW
Termin składania wniosków
NAJWCZEŚNIEJSZA DATA ROZPOCZĘCIA
Zapytaj o najwcześniejszą datę rozpoczęcia
CZESNE
USD 30 250 / per semester
FORMACIE STUDIÓW
Nauka na odległość, W kampusie
Wstęp
Nasz program jest uznawany za jeden z najlepiej stosowanych programów dla absolwentów AI/ML na świecie.
Studenci naszego programu MEng AI for Product Innovation rozwijają silne umiejętności techniczne w zakresie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego wraz ze zrozumieniem, jak projektować i budować oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji.
Absolwenci kontynuują pracę w wiodących firmach, rozwiązując trudne problemy w wielu branżach, takich jak technologia, opieka zdrowotna, energia, handel detaliczny, transport i finanse - lub realizują własne przedsięwzięcia przedsiębiorcze.
Nauczyć się:
- Projektuj i rozwijaj systemy uczenia maszynowego pod kątem skalowalności, bezpieczeństwa i użyteczności;
- Zastosuj tradycyjne modele uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się, aby rozwiązywać trudne problemy w różnych domenach;
- Twórz kompletne aplikacje programowe integrujące modele uczenia maszynowego z wykorzystaniem najnowszych metod i technologii;
- Projektowanie i wdrażanie aplikacji w środowisku produkcyjnym;
- Nasi studenci pochodzą z różnych środowisk inżynierskich i naukowych.
Elastyczność i opcje
12 lub 16 miesięcy w kampusie lub 24 miesiące online
Innowacyjny i wciągający, ten tytuł magistra można ukończyć w ciągu 12 lub 16 miesięcy na terenie kampusu lub online w niepełnym wymiarze godzin w ciągu zaledwie 24 miesięcy.
12-miesięczna opcja przyspieszona
Znacznie tańszy niż tradycyjny program magisterski - w tej opcji płacisz czesne tylko za dwa (2) pełne semestry plus trzy (3) kredyty na sesje letnie.
Opcja na 16 miesięcy
Kontynuuj ten stopień przez trzy (3) pełne semestry plus lato - dając ci czas na dodatkowe przedmioty do wyboru i specjalizację. Studenci podążający tą ścieżką mogą wziąć częściowy lub pełny ładunek kursów podczas ostatniego semestru.
4+1: BSE+Master's Option dla Duke Undergrad
Studenci studiów licencjackich Duke mogą ukończyć studia licencjackie i magisterskie w ciągu zaledwie pięciu (5) lat.
Możliwość stypendium: Stypendium AIPI 4+1 pokrywa 20 procent kosztów. Kwalifikowalność i inne warunki mają zastosowanie.
MD-Master of Engineering in AI for Product Innovation Dual Degree
Studenci medycyny w Duke mogą ukończyć ten stopień na trzecim roku.
Możliwość stypendium: Stypendium MD-MEng AIPI pokrywa 20 procent kosztów. Kwalifikowalność i inne warunki mają zastosowanie. Oferowane we współpracy z Duke MEDx.
Wybór online lub na terenie kampusu należy do Ciebie — wszyscy studenci uczęszczają na te same kursy, uczą się na tym samym wydziale i uzyskują ten sam tytuł Duke.
Rekrutacja
Stypendia i Finansowanie
Pomoc finansowa
Ograniczona pomoc finansowa oparta na zasługach jest dostępna dla wysoko wykwalifikowanych kandydatów w ramach stypendiów akademickich, z naciskiem na zwiększenie różnorodności w ramach programu. Obywatele lub stali rezydenci USA, którzy należą do niedostatecznie reprezentowanych mniejszości, mogą otrzymać do 50 procent rocznie stypendiów za naukę w ramach naszych stypendiów różnorodności. W momencie składania wniosku do programu uwzględniona zostanie dostępność pomocy finansowej dla wszystkich wnioskodawców programu AIPI.
Program
Program nauczania powiązany z branżą
Podstawa programowa tego stopnia została opracowana we współpracy z przemysłem.
- Zbuduj osobiste portfolio rzeczywistych, praktycznych projektów związanych ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym.
- Otrzymuj indywidualne porady, akademickie i zawodowe, od wybitnych, światowej klasy wykładowców.
- Nawiąż kontakt z rówieśnikami z całego świata w ramach małej, intymnej i wciągającej kohorty.
Przygotowujemy absolwentów gotowych do rozwiązywania problemów w pracy już od pierwszego dnia.
Nasz program nauczania obejmuje zarówno teorię, jak i zastosowanie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, ze szczególnym naciskiem na praktyczną naukę poprzez rzeczywiste problemy i projekty w każdym kursie.
Studenci mają również dwie możliwości bezpośredniej współpracy z liderami branży w trakcie programu: poprzez semestralny projekt zwieńczenia branży oraz poprzez letni staż.
Harmonogramy zajęć
Trzon programu nauczania opiera się na sekwencji kursów opartej na kohortach.
Opcja przyspieszona na terenie kampusu: 12 miesięcy
| Lato | Jesień | Wiosna | Lato |
Warunek wstępny- | AIPI 510: Pozyskiwanie danych do celów analitycznych | MENG 540: Zarządzanie przemysłami zaawansowanych technologii | AIPI 560: Implikacje prawne, społeczne i etyczne sztucznej inteligencji |
| AIPI 520: Proces modelowania i algorytmy | AIPI 540: Aplikacje do głębokiego uczenia się | AIPI 561: Operacjonalizacja AI (MLops) | |
AIPI 530: Optymalizacja w praktyce LUB AIPI 531: Aplikacje do uczenia się poprzez głębokie wzmacnianie | AIPI 549: Projekt zwieńczenia branży | Staż lub projekt branżowy | |
| MENG 570: Podstawy biznesu dla inżynierów | Do wyboru 1 | ||
| AIPI 501: Seria seminariów branżowych | Do wyboru 2 |
Na kampusie: 16 miesięcy
| Lato | Jesień 1 | Wiosna | Lato | Jesień 2 |
Warunek wstępny- | AIPI 510: Pozyskiwanie danych do celów analitycznych | AIPI 540: Aplikacje do głębokiego uczenia się | AIPI 560: Implikacje prawne, społeczne i etyczne sztucznej inteligencji | AIPI 530: Optymalizacja w praktyce LUB AIPI 531: Aplikacje do uczenia się poprzez głębokie wzmacnianie |
| AIPI 520: Proces modelowania i algorytmy | AIPI 549: Projekt zwieńczenia branży | AIPI 561: Operacjonalizacja AI (MLops) | Do wyboru 2 | |
| MENG 570: Podstawy biznesu dla inżynierów | MENG 540: Zarządzanie przemysłami zaawansowanych technologii | Staż lub projekt branżowy | ||
| AIPI 501: Seria seminariów branżowych | Do wyboru 1 |
Praca online w niepełnym wymiarze godzin: 24 miesiące
| Semestr | Kurs 1 | Kurs 2 | Dodatkowe wymagania |
| Lato 1 | Warunek wstępny- AIPI 503: Obóz matematyczny w Pythonie i nauce o danych | ||
| Jesień 1 | AIPI 510: Pozyskiwanie danych do celów analitycznych | MENG 570: Podstawy biznesu dla inżynierów | AIPI 501: Seria seminariów branżowych |
| Wiosna 1 | AIPI 520: Proces modelowania i algorytmy | MENG 540: Zarządzanie przemysłami zaawansowanych technologii | |
| Lato 2 | AIPI 540: Aplikacje do głębokiego uczenia się | Miejsce zamieszkania na terenie kampusu | |
| Jesień 2 | AIPI 530: Optymalizacja w praktyce lub AIPI 531: Aplikacje do uczenia się poprzez głębokie wzmacnianie | Do wyboru 1 | |
| Wiosna 2 | AIPI 549: Projekt Capstone | Do wyboru 2 | |
| Lato 3 | AIPI 560: Implikacje prawne, społeczne i etyczne sztucznej inteligencji | AIPI 561: Operacjonalizacja AI (MLops) | Rezydencja na terenie kampusu
|
Opłata za program
Możliwości związane z karierą
Absolwenci naszego programu kontynuują pracę w różnych branżach, w zależności od ich zainteresowań i pochodzenia.
Niektórzy dołączają do największych firm technologicznych, inżynieryjnych i opieki zdrowotnej, podczas gdy inni rozpoczęli własne przedsięwzięcia typu start-up. Wielu studentów wybiera jedną z dwóch różnych ról w firmach z różnych branż: inżyniera ML i analityka danych.
Aby jak najlepiej przygotować uczniów do tych ścieżek kariery, program AIPI oferuje dwie różne ścieżki opcjonalne, zróżnicowane przede wszystkim poprzez wybór przedmiotów do wyboru. Ponadto studenci mogą zdecydować się na opracowanie własnej ścieżki, podejmując przedmioty do wyboru w Pratt School of Engineering i gdzie indziej w Duke.
Ścieżka inżynierii uczenia maszynowego
Przygotuj się na karierę w projektowaniu, budowaniu i wdrażaniu modeli uczenia maszynowego i aplikacji
- Doszlifuj swoje umiejętności tworzenia oprogramowania i zdobądź wiedzę specjalistyczną w zakresie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego;
- Zbuduj mocne podstawy w teorii i programowaniu ML, wraz z umiejętnościami MLOps;
- Naucz się projektować, budować i wdrażać modele uczenia maszynowego w środowisku produkcyjnym;
- Weź udział w fakultatywnych kursach z zakresu inżynierii danych, przetwarzania w chmurze, wizji komputerowej, NLP lub uczenia się przez wzmacnianie.
Zachęcamy studentów, którzy mają wcześniejsze doświadczenie w programowaniu lub tworzeniu oprogramowania i są zainteresowani ścieżką kariery jako inżynier ML, do kontynuowania tej ścieżki.
Data Science Track
Przygotuj się na karierę w zakresie analizowania i modelowania danych w celu rozwiązywania problemów specyficznych dla domeny
- Wykorzystaj swoje wykształcenie lub doświadczenie zawodowe w dziedzinie inżynierii, medycyny lub nauki wraz z nowymi umiejętnościami w zakresie analizy danych i uczenia maszynowego;
- Rozwiązuj trudne problemy w swojej dziedzinie;
- Weź udział w fakultatywnych kursach z zakresu analizy statystycznej, wizualizacji danych, optymalizacji lub modelowania.
Zachęcamy studentów, którzy mają doświadczenie w dziedzinie inżynierii, medycyny lub nauk ścisłych niezwiązanych z informatyką i pragną połączyć swoją wiedzę dziedzinową z umiejętnościami ML, aby kontynuować karierę jako analityk danych.
Zaprojektuj swój własny tor
Dostosuj swoją własną Pathway poprzez strategiczny wybór przedmiotów do wyboru w Pratt School of Engineering lub gdziekolwiek indziej w Duke (za zgodą).