人工知能学における修士号

コグニティブ コンピューティング (データを取り込み、知識ベースの成長に合わせて学習するテクノロジーの総称) は、コンピューター化されたモデルで人間の思考プロセスをシミュレートします。これは、人工知能 (機械学習、データ マイニング、パターン認識、自然言語処理など) を使用して人間の脳の仕組みを模倣する自己学習および自己管理システムに焦点を当てています。

コグニティブ コンピューティング システムは、自動意思決定と問題解決を目標としながら、教育を通じてその行動を学習することができます。人間の対話にとってより自然な表現形式をサポートしているため、通信方法に関係なくデータを解釈できます。主な価値は、彼らの専門知識と、新しい情報、シナリオ、対応を経験しながら巨大な規模で継続的に進化する能力です。

テクノロジーとしてのコグニティブ コンピューティングにより、さまざまな形のインテリジェンスが自然に相互作用し、複雑な問題に協力して対処できるようになります。このテクノロジーは、人間の物理的なグループだけでなく、私たちが構築する概念的かつ機械的なシステムに関する集合知の研究の進歩に依存しています。コグニティブ コンピューティングと集合知は、現在、ビッグ データとモノのインターネットに関連する複雑さの課題に対処する唯一の方法です。これらのテクノロジーと課題を組み合わせることで、質的に新しく効率的なスマート サイバーフィジカル システムとインダストリー 4.0 が生まれます。

プログラムを完了すると、卒業生は次のことができるようになります。

• 複雑な自己管理型で継続的に進化する公共および民間の産業システム、デジタルエコシステム、サイバーフィジカルシステム、システムオブシステム、プラットフォーム、サービスおよびアプリケーションを使用、設計、トレーニングする。
• 自社の設計を、公開されているディープラーニング、ビッグデータ分析、および Web ベースのコグニティブ コンピューティング機能とサービスとして接続できるようになります。
• 世界中の複雑な問題のさまざまな困難な側面を理解し、アプローチできるようになります。解決には集合知と自己管理サービスベースのアーキテクチャが必要です。
• 実現するテクノロジーとツールに関する知識を理解し、その目的のために専門的に活用する。
• 研究トレーニングと学術的な博士レベルの研究を実施する。
• 言語とコミュニケーションを総合的に学ぶことで、国際コミュニケーション能力を身につけます。

コグニティブ コンピューティングと集合知の修士課程の卒業生の可能なキャリアパスは、クラウド サービス アーキテクトから研究者まで多岐にわたります。

• ソフトウェア (クラウド) サービス アーキテクト: サービス対応アプリケーションの技術インフラストラクチャを設計します。
• エンタープライズ アーキテクト: 企業のプロセス、構造、データ、制御を設計および調整します。
• Web サービス (IT) プロフェッショナル: Web サービスを開発してエンタープライズ アプリケーションに組み込む専門家。
• ビッグ データとナレッジ エンジニア、アーキテクト、モデラー、アナリスト: ビッグ データ、メタデータとオントロジー エンジニアリング、ナレッジ マネジメント、データとナレッジの統合と進化、Data-as-a-Service ソリューション、データ集約型アプリケーションの構築における専門家、システムおよび知識ベースのシステム。
• 分析プロフェッショナル: 意思決定とサポート、最適化に基づく意思決定、規範的分析の専門家。
• 研究者 (博士課程): 卒業生は、学術界でのキャリアを成功させるための十分な準備ができています。