תואר שני בבינה מלאכותית ולמידת מכונה

בינה מלאכותית (AI) הוא אחד התחומים המרתקים ביותר במדעי המחשב וההנדסה. AI ו- Machine Learning (ML) עוסקים באתגר של יצירת מכונות בעלות יכולת ללמוד, להסתגל ולהציג אינטליגנציה. מחקר AI מחולל מהפכה בחיינו ומוביל אותנו לעולם עם מכוניות בנהיגה עצמית, מסחר אוטומטי בשוקי המניות, ניתוחים בסיוע AI, רשתות חשמל בשליטת AI, סמארטפונים שיכולים לזהות אובייקטים / פנים / דיבור, מנועי חיפוש שיכולים לתרגם שפות, משחקי וידאו המציגים התנהגות מגיבה, אדפטיבית וחכמה.

סקירה כללית

תוכנית ייחודית חדשה זו מאמצת את המגמות החדשות בתחום AI על ידי שילוב טכניקות AI מבוססות כמו:<UL>

למידה ללא פיקוח / פיקוח / חיזוק, למידה עמוקה, רגרסיה פרמטרית / לא פרמטרית, וסיווג, חישוב אבולוציוני, רשתות בייזיאניות ואלגוריתמים לחיפוש,UL>

עם תחומים וטכנולוגיות מתפתחים כגון:<UL>

למידה על חיזוק עמוק, דוגמנות סיבתיות, רובוטיקה ביואינספירית, רובוטיקה אבולוציונית, רובוטיקה הומנואדית, דוגמאות התנהגות בהשראת משחקים, בדיקת תאימות אוטומטית, סינתזת זרימת עבודה אוטומטית, נכונות הנתמכת במכונה, תכנות הסתברותי ו- AI להסבר.UL>

הדגש הוא על יישום טכניקות אלה למגוון תחומי יישום: ניתוח טקסט ועיבוד שפות טבעיות, ראיית מכונה, משחקים, ייצור חכם, תחזוקה חזויה, תנועה ותכנון, ניתוח עסקי, מימון, ורבים אחרים.

תוכן התוכנית

סמסטר סתיו

מבוא להנדסת נתונים ולמידת מכונה<UL>

חישוב אבולוציוני ורובוטיקה אנושיתניתוח טקסטים ועיבוד שפות טבעיותבינה מלאכותית למשחקיםחזון מכונהUL>

סמסטר אביב

בינה מלאכותית ו למידה ממוחשבת<UL>

למידת חיזוק עמוקAI מסתבר והסברתיאוריה ופרקטיקה של מערכות אקולוגיות מתקדמותשיטות מחקר ומפרט פרויקטיםUL>

סמסטר קיץ<UL>

פרויקט בינה מלאכותית ולמידת מכונהUL>

דרישות כניסה

על מועמדים להיות בעלי תואר ראשון בהצטיינות דרגה 8 או שנייה (NFQ או מקבילות מוכרות בינלאומיות אחרות) במקצוע רלוונטי או מתאים (מדעי המחשב, תוכניות הנדסת מחשבים או תוכניות מדע ברמה 8 שיש בהן מספיק מיומנויות מתמטיות ותכנות), או למידה מוקדמת מקבילה המוכרת על ידי האוניברסיטה כעומדת בדרישה זו.

מה לכלול בבקשה שלך<UL>

תמלילי הסמכה ו / או אישורים (כולל תרגומים מאושרים לאנגלית אם רלוונטי.הסמכת (ים) אנגלית (אם אנגלית אינה שפתך הראשונה).העתק של תעודת הלידה / הדרכון.UL>

דרישות שפה אנגלית

מועמדים ששפת האם שלהם אינה אנגלית חייב לספק הוכחה לאף אחת משתי successf לפני UL השלמת ההסמכה לתואר לימד דרך המדיום של אנגלית או לפגוש באחד מהקריטריונים הבאים (לא יותר משנתיים לפני היישום):

הכישורים המקובלים בשפה האנגלית כוללים את הדברים הבאים:<UL>

בחינות בגרות ממדינות אירופה בהן אנגלית מוצגת כנושא ורמה מקובלת מושגות.תעודת יציאה מאירי אנגלית - דרגה ד 'בדרגה ומעלה.TOEFL - 580 (מבוסס נייר) 90 (מבוסס אינטרנט).IELTS - ציון מינימלי של 6.5 עם לא פחות מ 6 בכל רכיב אחד.מבחן אנגלית למטרות אנגלית ואקדמיות (ETAPP) - כיתה ג 1.שפה אנגלית ברמת GCE 'O' / שפת אנגלית GCSE - כיתה ג 'ומעלה.אוניברסיטת קיימברידג 'ESOL - תעודת בקיאות באנגלית - כיתה ג / תעודה בכיתה א' באנגלית מתקדמת.לוחות בחינה של GCE - נציגות אוקספורד בבחינות מקומיות - סינדיקט בחינות מקומיות בקיימברידג '- תעודת בית ספר עובר 1-6 / מועצת הכניסה ובחינות בית הספר באוניברסיטת לונדון - תעודת בית ספר עובר 1-6.UL>

תוצאות בבחינות שאינן המפורטות לעיל עשויות להתקבל גם ככאלה העומדות בדרישות השפה האנגלית שלנו. פנה לאגף החינוך הבינלאומי לקבלת ייעוץ.

פרופיל בוגר

קורס זה מכין את הסטודנטים לקריירה בתעשייה בניתוח נתונים, מדעי נתונים, למידת מכונה ו- AI. מטרתה גם לתת לסטודנטים את הידע התיאורטי להפוך לפוטנציאל למועמדים לתואר שלישי בפרופיל גבוה ושיוכלו לבצע מחקר פרופיל גבוה בתחום ה- AI.

תוכן התוכנית

סמסטר סתיו

מבוא להנדסת נתונים ולמידת מכונה

• חישוב אבולוציוני ורובוטיקה אנושית
• ניתוח טקסטים ועיבוד שפות טבעיות
• בינה מלאכותית למשחקים
• חזון מכונה

סמסטר אביב

בינה מלאכותית ו למידה ממוחשבת

• למידת חיזוק עמוק
• AI מסתבר והסבר
• תיאוריה ופרקטיקה של מערכות אקולוגיות מתקדמות
• שיטות מחקר ומפרט פרויקטים

סמסטר קיץ

• פרויקט בינה מלאכותית ולמידת מכונה