機械学習の理学修士
Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence - MBZUAI
重要な情報
キャンパスの場所
Abu Dhabi, アラブ首長国連邦
言語
英語
学習フォーマット
校内で
間隔
2 年
ペース
フルタイム
授業料
情報をリクエストする
申請期限
31 Mar 2024
最も早い開始日
Aug 2024
* フル奨学金のフルタイムの学生:無料|パートタイムの学生:1クレジット時間あたり5,000ディルハム、合計35クレジット、および雑費
序章
プログラムの要件を完了すると、卒業生は次のことができるようになります。
- 最新の機械学習パイプライン(データ、モデル、アルゴリズムの原理、経験則)の高度に専門化された理解を示します。
- データの前処理およびさまざまな探索および視覚化ツールの使用に関する高度なスキルを習得します。
- さまざまな形式の学習アルゴリズムの機能と制限についての重要な認識を示します。
- 学習アルゴリズムのパフォーマンスを批判的に分析、評価、および継続的に改善するための高度な機能を取得します。
- 高度な学習アルゴリズムの計算および統計的特性とそのパフォーマンスを分析する高度な能力を獲得します。
- さまざまな複雑な機械学習の問題に対する機械学習関連プログラミングツールの使用と展開に関する専門知識を獲得します。
- 機械学習法を複数の複雑な問題に個別に適用することにより、高度な問題解決スキルを開発し、問題ステートメントのあいまいさを扱う専門知識を示します。
- さまざまな機械学習方法に関する複数のプロジェクトレポートおよび批評の開始、管理、および完成に高度なスキルを適用し、非常に複雑なアイデアを伝達する専門家の理解、自己評価、および高度なスキルを実証します。
機械学習プログラムの修士課程の最低学位要件は35クレジットで、次のように配布されます。
- コアコース:4コース(15クレジット時間)
- 選択科目:2科目(8単位時間)
- 研究論文:1コース(12クレジット時間)
コアコース
機械学習の修士号は、主に研究ベースの学位です。コースワークの目的は、学生に適切なスキルセットを身に付けさせ、研究プロジェクト(論文)を成功させることです。学生は必須コースとしてCOM701を受講する必要があります。以下のリストから、6つの集中プールから3つのコアコースを選択できます。
コード | コース名 | クレジット時間 |
COM701 | 研究コミュニケーションと普及 | 3 |
ML701 | 機械学習 | 4 |
ML702 | 高度な機械学習 | 4 |
ML703 | 確率的および統計的推論 | 4 |
MTH701 | 人工知能の数学的基礎 | 4 |
AI701 | 人工知能 | 4 |
AI702 | 深層学習 | 4 |
選択科目
学生は、監督パネルと相談して、関心、提案された研究論文、およびキャリアの展望に基づいて、利用可能な選択科目のリストから合計8(またはそれ以上)単位時間(CH)の最低2つの選択科目を選択します。機械学習の修士が利用できる選択科目は、以下の表にリストされています。
コード | コース名 | クレジット時間 |
MTH702 | 最適化 | 4 |
CS701 | 高度なプログラミング | 4 |
CS702 | データ構造とアルゴリズム | 4 |
DS701 | データマイニング | 4 |
DS702 | ビッグデータ処理 | 4 |
CV701 | 人間とコンピューターのビジョン | 4 |
CV702 | コンピュータービジョンのジオメトリ | 4 |
CV703 | 視覚オブジェクトの認識と検出 | 4 |
NLP701 | 自然言語処理 | 4 |
NLP702 | 高度な自然言語処理 | 4 |
NLP703 | 音声処理 | 4 |
ML704 | 機械学習のパラダイム | 4 |
ML705 | 高度な機械学習のトピック | 4 |
ML706 | 高度な確率的および統計的推論 | 4 |
HC701 | 医用画像処理:物理学と分析 | 4 |
研究論文
修士論文の研究では、学生は未解決の研究問題にさらされます。そこでは、新しい解決策を提案し、知識体系に貢献することが求められます。学生は、監督委員会の指導の下で、1年間、独立した調査研究を行います。
コード | コース名 | クレジット時間 |
ML699 | 修士論文 | 12 |
入場料
カリキュラム
機械学習の理学修士号の最低学位要件は36単位であり、次のように配布されています。
コアコース | コース数 | 単位時間 |
コア | 4 | 16 |
科目 | 2 | 8 |
研究論文 | 1 | 12 |
インターンシップ | 最大6週間の期間の少なくとも1つのインターンシップは、卒業要件として十分に完了する必要があります | 0 |
コアコース
機械学習の科学のマスターは、主に研究ベースの学位です。 コースワークの目的は、学生が研究プロジェクト(論文)を成功裏に達成できるように、適切なスキルセットを学生に身に付けることです。 学生は必須科目としてAI701、MTH701、ML701を受講する必要があります。 ML702またはML703のいずれかと2つの選択科目を選択できます。
コード | コースタイトル | クレジット時間 |
AI701 | 人工知能の基礎 | 4 |
MTH701 | 人工知能の数学的基礎 | 4 |
ML701 | 機械学習 | 4 |
ML702 | 高度な機械学習 | 4 |
ML703 | 確率的および統計的推論 | 4 |
選択科目
学生は最低2つの選択科目を選択し、合計8単位時間(またはそれ以上)の単位時間を選択します。 リストAから1名、リストAまたはBから、興味、研究論文の提案、キャリアの希望に基づいて、監督委員会と協議して1名を選択する必要があります。 機械学習の理学修士が利用できる選択科目を以下の表に示します。
リスト A
コード | コースタイトル | クレジット時間 |
ML702 | 機械学習の進歩 | 4 |
ML703 | 確率的および統計的推論 | 4 |
ML704 | 機械学習パラダイム | 4 |
ML705 | 高度な機械学習のトピック | 4 |
ML706 | 高度な確率的および統計的推論 | 4 |
リスト B
コード | コースタイトル | クレジット時間 |
AI702 | ディープラーニング | 4 |
CV701 | 人間とコンピュータビジョン | 4 |
CV702 | コンピュータビジョンのための幾何学 | 4 |
CV703 | 視覚物体認識と検出 | 4 |
CV707 | デジタルツイン | 4 |
DS701 | データマイニング | 4 |
DS702 | ビッグデータ処理 | 4 |
HC701 | 医用画像:物理学と分析 | 4 |
ML707 | スマートシティサービスとアプリケーション | 4 |
ML708 | 信頼できる人工知能 | 4 |
MTH702 | 最適化 | 4 |
NLP701 | 自然言語処理 | 4 |
NLP702 | 高度な自然言語処理 | 4 |
NLP703 | 音声処理 | 4 |
研究論文
修士論文研究は、学生を未解決の研究問題にさらし、そこで彼らは新しい解決策を提案し、知識体系に貢献することが求められています。 学生は、監督委員会の指導の下、1年間、独立した調査研究を追求します。
コード | コースタイトル | クレジット時間 |
ML699 | 機械学習修士論文 | 12 |
研究研修 | 0 |
ギャラリー
ランキング
CSランキングが一目で分かる
- 世界のCSランキングにおけるAI分野で18位
- 世界の CS ランキングで ML 分野で 28 位
- 世界のCSランキングのCV分野で16位
- 世界のCSランキングのNLP分野で19位
プログラムの成果
プログラムの要件を完了すると、卒業生は次のことができるようになります。
- 最新の機械学習パイプライン(データ、モデル、アルゴリズム原理、経験論)の高度に専門化された理解を示す
- データの前処理とさまざまな探索および視覚化ツールの使用に関する高度なスキルを習得する
- さまざまな形式の学習アルゴリズムの機能と制限に対する批判的な認識を示す
- 学習アルゴリズムのパフォーマンスを批判的に分析、評価、および継続的に改善するための高度な機能を取得します
- 高度な学習アルゴリズムの計算・統計的特性とその性能を解析する高度な能力を身につける
- さまざまな複雑な機械学習の問題に対する機械学習関連のプログラミングツールの使用と展開に関する専門知識を習得する
- 複数の複雑な問題に機械学習手法を独自に適用することで高度な問題解決スキルを開発し、問題ステートメントの曖昧さに対処する専門知識を実証します
- さまざまな機械学習手法に関する複数のプロジェクトレポートと批評を開始、管理、および完了する高度なスキルを適用し、専門家の理解、自己評価、および非常に複雑なアイデアを伝える高度なスキルを示します
キャリアの機会
AIはあらゆる業界に浸透しています。 MBZUAIでの最近の雇用主エンゲージメントイベントでは、以下を含む(ただしこれらに限定されない)複数のセクターからの代表者がいます。
- 航空、コンサルティング、教育、エネルギー、金融、政府機関、ヘルスケア、メディア、石油・ガス、セキュリティ・防衛、研究機関、小売、電気通信、輸送・物流、スタートアップ。
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その他のキャリアの機会には、次のものが含まれます(ただし、これらに限定されません)。
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