自然言語処理の科学のマスター
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
NLPは、コンピューターが日常の言語を使用して人々と通信できるようにするシステム開発に重点を置いています。自然言語生成システムは、コンピューターデータベースからの情報を読み取り可能または可聴の人間の言語に、またはその逆に変換します。このようなシステムは、言語間の翻訳、意味理解、テキストの要約、ダイアログの保持などの高度なタスクも可能にします。 NLPアルゴリズムの主要なアプリケーションには、対話型音声応答アプリケーション、自動トランスレータ、デジタルパーソナルアシスタント(Siri、Cortana、Alexaなど)、チャットボット、スマートワードプロセッサが含まれます。
プログラム能力
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。
- 実世界のシナリオへのアプリケーションを使用して、テキストおよび音声データを分析およびモデル化するための計算手法に関する高度に専門化された理解を示します。
- 音声およびテキストデータの構文および意味構造(述語-項構造など)を深く理解している。
- 最先端のNLPアルゴリズムを実装するための高度な機能を取得し、達成された結果をベンチマークします。
- 独自の研究質問を作成し、既存の知識体系を分析し、新しい問題の解決策を提案および開発する能力を持っています。
- さまざまなNLP問題に対するNLP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取得します。
- NLP関連のプロジェクトで、チームの一員としてだけでなく、独立して共同で作業します。
- 所有権、個人的および技術的な成長、および責任を明確に示す、授業および研究中に正しい学習態度を示します。
- 実験結果と研究結果を口頭および書面で効果的に伝達し、既存の一連の作業を批評します。
自然言語処理の理学修士の最低学位要件は35クレジットで、次のように配布されます。
コアコース
自然言語処理の修士号は、主に研究ベースの学位です。コースワークの目的は、学生が適切なスキルセットを身に付けて、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。
選択科目
学生は、監督委員会と協議して、興味、提案された研究論文、およびキャリアの視点に基づいて、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)の単位時間(CH)で最低2つの選択科目を選択します。自然言語処理の修士号で利用できる選択科目は、以下の表にリストされています。
研究論文
修士論文は、学生を未解決の研究問題にさらします。そこでは、新しい解決策を提案し、知識体系に貢献する必要があります。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行います。
入場料
カリキュラム
自然言語処理の理学修士の最低学位要件は36単位であり、次のように配布されます。
コアコース | コース数 | 単位時間 |
コア | 3 | 12 |
科目 | 3 | 12 |
研究論文 | 1 | 12 |
インターンシップ | 卒業要件として、最大6週間のインターンシップを少なくとも1回十分に完了する必要があります | 0 |
コアコース
自然言語処理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、NLP701を受講する必要があります。 彼らは3つの選択科目を選ぶことができます。
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 |
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 |
選択科目
学生は最低3つの選択科目を選択し、合計12単位時間(またはそれ以上)です。 リストAから2名、リストAまたはBから1名を、所属教員と協議の上、興味、研究論文の提案、キャリア希望に基づいて選定する必要があります。 自然言語処理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 |
NLP702 | 高度な自然言語処理 | 4 |
NLP703 | 音声処理 | 4 |
NLP704 | 言語処理のための深層学習 | 4 |
NLP705 | 自然言語処理特論 | 4 |
NLP706 | 高度な音声処理 | 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 |
ML701 | 機械学習 | 4 |
ML702 | 機械学習の進歩 | 4 |
ML703 | 確率的および統計的推論 | 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 |
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 |
NLP699 | 自然言語処理 修士論文 | 12 |
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。
- テキストおよび音声データを分析およびモデル化するための計算手法の高度に専門的な理解を、実世界のシナリオへの応用で実証します
- 音声およびテキストデータの構文および意味構造(述語引数構造など)を深く理解している
- 最先端のNLPアルゴリズムを実装するための高度な機能を取得し、達成された結果をベンチマークします
- 独自の研究課題を策定し、既存の知識体系を分析し、新しい問題の解決策を提案し、開発する能力を持っている
- さまざまなNLP問題に対するNLP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
- NLP関連のプロジェクトで、独立して、またチームの一員として、合議制で作業する
- 実験結果や研究成果を口頭・書面で効果的に伝達し、既存の研究内容を批評する
プログラム授業料
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。
MBZUAI学生キャリアポータルを介して宣伝されている最近の求人情報には、次のものが含まれます(ただし、これらに限定されません)。
- AIソリューションアーキテクト、AIソリューションエンジニア、アルゴリズムエンジニア、データアナリスト、データエンジニア、データサイエンティスト、データ戦略コンサルタント、フルスタックソフトウェアエンジニア、フルスタックWeb開発者、予測分析研究者、シニアデータサイエンティスト–コンサルタント。
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)。
- 応用科学者、分析エンジニア、拡張/仮想現実、自動運転車、バイオメトリクスおよびフォレンジック、最高データ責任者、データプラットフォームリーダーシップ、データジャーナリスト、データおよびAIテクニカルセールススペシャリスト、成長分析/エンジニア、マネージャー:AIおよびクラウドサービス計画、機械学習エンジニア、プロダクトマネージャー:AIおよびデータ分析、製品データサイエンティスト、製品アナリスト、リモートセンシング、リサーチアシスタント、セキュリティおよび監視、 シニアソフトウェアエンジニア、およびVPデータ。