Доктор философских наук в области машинного обучения

Общая информация

Описание программы

Доктор философских наук в области машинного обучения

После выполнения требований программы, выпускник сможет:

  1. Получить строгие математические знания и расширенные возможности для рассуждения, чтобы выразить всестороннее и глубокое понимание конвейеров на границе машинного обучения: данных, моделей, алгоритмических принципов и эмпирики.
  2. Овладеть целым рядом навыков и приемов в области предварительной обработки данных, исследования и визуализации статистики данных, а также сложных алгоритмических результатов.
  3. Иметь критическую осведомленность о возможностях и ограничениях различных форм алгоритмов обучения и способность критически анализировать, оценивать и улучшать производительность алгоритмов обучения.
  4. Развивайте экспертные навыки решения проблем путем самостоятельного применения принципов и методов, изученных в программе, к различным сложным реальным проблемам.
  5. Развить глубокое понимание статистических свойств и гарантий производительности, в том числе скорости сходимости (в теории и на практике) для различных алгоритмов обучения.
  6. Станьте экспертом в использовании и развертывании инструментов программирования, относящихся к машинному обучению, для решения различных задач машинного обучения.
  7. Повышение квалификации в выявлении ограничений существующих алгоритмов машинного обучения и способности концептуализировать, проектировать и реализовывать инновационное решение для множества очень сложных задач, чтобы продвинуть современное состояние в машинном обучении.
  8. Способен инициировать, управлять и завершать исследования рукописей, которые демонстрируют экспертную самооценку и передовые навыки в передаче очень сложных идей, связанных с машинным обучением.
  9. Получите высококвалифицированные навыки по инициированию, управлению и составлению нескольких отчетов о проектах и критических анализов по различным методам машинного обучения, которые демонстрируют экспертное понимание, самооценку и продвинутые навыки в передаче очень сложных идей.

Минимальные требования к степени доктора философии В машинном обучении 59 кредитов, распределяются следующим образом:

  • Основные курсы: 4 курса (15 кредитных часов)
  • Курсы по выбору: 2 курса (8 кредитных часов)
  • Тема диссертации: 1 курс (36 кредитных часов)

122034_pexels-photo-355948.jpeg

Основные курсы

Кандидат наук. в машинном обучении - это прежде всего научная степень. Цель курсовой работы состоит в том, чтобы вооружить студентов правильным набором навыков, чтобы они могли успешно выполнить свой исследовательский проект (тезис). Студенты обязаны пройти курс COM701 в качестве обязательного курса. Они могут выбрать три основных курса из группы из восьми в списке, представленном ниже:

Код Название курса Кредитных часов
COM701 Исследовательская коммуникация и распространение 3
ML701 Машинное обучение 4
ML702 Расширенное машинное обучение 4
ML703 Вероятностный и статистический вывод 4
ML704 Парадигмы машинного обучения 4
ML705 Темы в продвинутом машинном обучении 4
ML706 Расширенный вероятностный и статистический вывод 4
AI701 Искусственный интеллект 4
AI702 Глубокое обучение 4

Элективные курсы

Студенты выберут как минимум два элективных курса, в общей сложности восемь (или более) кредитных часов (CH) из списка доступных элективных курсов, основанных на интересе, предлагаемой исследовательской работе и перспективах карьеры, в консультации со своей наблюдательной комиссией. Курсы по выбору доступны для Ph.D. в машинном обучении перечислены в таблице ниже:

Код Название курса Кредитных часов
MTH701 Математические основы искусственного интеллекта 4
MTH702 оптимизация 4
CS701 Расширенное программирование 4
CS702 Структуры данных и алгоритмы 4
DS701 Сбор данных 4
DS702 Обработка больших данных 4
CV701 Человеческое и компьютерное зрение 4
CV702 Геометрия для компьютерного зрения 4
CV703 Визуальное распознавание и обнаружение объектов 4
NLP701 Обработка естественного языка 4
NLP702 Расширенная обработка естественного языка 4
NLP703 Обработка речи 4
HC701 Медицинская визуализация: физика и анализ 4

Научно-исследовательская работа

Кандидат наук. Диссертация открывает перед студентами передовые и нерешенные исследовательские проблемы в области машинного обучения, где они должны предлагать новые решения и вносить значительный вклад в совокупность знаний. Студенты проводят самостоятельное исследование под руководством наблюдательного совета в течение 3-4 лет.

Код Название курса Кредитных часов
ML799 Кандидат наук. Научно-исследовательская работа 36
Последнее обновление: Март 2020

Стипендия Keystone

Узнайте о возможностях, которые дает вам наша стипендия

О вузе

The Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI) in Abu Dhabi, is a graduate-level, research-based academic institution that offers specialized degree programs for local and intern ... Подробнее

The Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI) in Abu Dhabi, is a graduate-level, research-based academic institution that offers specialized degree programs for local and international students in the field of Artificial Intelligence. The MBZUAI aims to support the advancement of scientific research, development, transfer, and use of Artificial Intelligence through the introduction of MSc and Ph.D. programs that allow students to fulfill their intellectual potential in a state-of-the-art environment. The goal of the MBZUAI is to achieve academic and research excellence at the local, regional and international level, helping its students succeed in their career and leverage their acquired knowledge to tackle some of the greatest challenges of our time. Свернуть