Doctor în filozofie în învățarea mașinilor
După finalizarea cerințelor programului, absolventul va putea:
Obțineți fundaluri matematice riguroase și capacități de raționament avansat pentru a exprima o înțelegere cuprinzătoare și profundă a conductelor la frontiera învățării mașinilor: date, modele, principii algoritmice și empirice.
Stăpânește o serie de abilități și tehnici în preprocesarea datelor, explorarea și vizualizarea statisticilor de date, precum și a rezultatelor algoritmice complexe.
Aveți o conștientizare critică a capacităților și limitărilor diferitelor forme de algoritmi de învățare și capacitatea de a analiza critic, de a evalua și de a îmbunătăți performanța algoritmilor de învățare.
Creșteți abilitățile de soluționare a problemelor expert prin aplicarea independentă a principiilor și metodelor învățate în program la diverse probleme din lumea reală complexă.
Dezvoltați o înțelegere profundă a proprietăților statistice și a garanțiilor de performanță, inclusiv rate de convergență (în teorie și practică) pentru diferiți algoritmi de învățare.
Deveniți un expert în utilizarea și desfășurarea instrumentelor de programare relevante pentru învățarea mașinii pentru o varietate de probleme de învățare automată.
Creșteți competența în identificarea limitărilor algoritmilor de învățare automată existentă și abilitatea de a conceptualiza, proiecta și implementa o soluție inovatoare pentru o varietate de probleme extrem de complexe pentru a avansa stadiul tehnicii în învățarea mașinii.
Capabil să inițieze, să gestioneze și să completeze manuscrise de cercetare care demonstrează autoevaluarea experților și abilități avansate în comunicarea ideilor extrem de complexe legate de învățarea mașinii.
Obține abilități extrem de sofisticate în inițierea, gestionarea și completarea mai multe rapoarte de proiecte și critici pentru o varietate de metode de învățare automată, care demonstrează înțelegerea experților, autoevaluarea și abilități avansate în comunicarea ideilor extrem de complexe.
Cerințele de grad minim pentru doctorat. în învățarea mașinii sunt 59 de credite, distribuite după cum urmează:
Cursuri de bază: 4 cursuri (15 ore de credit)
Cursuri elective: 2 cursuri (8 ore de credit)
Teza de cercetare: 1 curs (36 ore de credit)
Cursuri de bază
Ph.D. în învățarea mașinii este în primul rând o diplomă bazată pe cercetare. Scopul cursurilor este de a dota studenții cu un set de competențe adecvat, astfel încât să își poată îndeplini cu succes proiectul de cercetare (teză). Studenții trebuie să ia COM701, ca curs obligatoriu. Ei pot selecta trei cursuri de bază dintr-un grup de concentrare de opt din lista oferită mai jos:
Cod
Titlul cursului
De ore de credit
COM701
Comunicarea și diseminarea cercetării
3
ML701
Învățare automată
4
ML702
Învățare avansată a mașinilor
4
ML703
Inferență probabilistică și statistică
4
ML704
Paradigme de învățare automată
4
ML705
Subiecte în învățarea avansată a mașinilor
4
ML706
Inferență probabilistică și statistică avansată
4
AI701
Inteligență artificială
4
AI702
Invatare profunda
4
Cursuri opționale
Studenții vor selecta cel puțin două cursuri elective, cu un număr de opt (sau mai multe) ore de credit (CH) dintr-o listă de cursuri elective disponibile bazate pe interes, teza de cercetare propusă și perspective de carieră, în consultare cu grupul lor de supraveghere. Cursurile elective disponibile pentru doctorat. în Învățarea automată sunt enumerate în tabelul de mai jos:
Cod
Titlul cursului
De ore de credit
MTH701
Bazele matematice pentru inteligența artificială
4
MTH702
Optimizare
4
CS701
Programare avansată
4
CS702
Structuri de date și algoritmi
4
DS701
Minerirea datelor
4
DS702
Prelucrare de date mari
4
CV701
Viziunea umană și computerizată
4
CV702
Geometrie pentru computer Vision
4
CV703
Recunoașterea și detectarea obiectelor vizuale
4
NLP701
Prelucrarea limbajului natural
4
NLP702
Prelucrare avansată a limbajului natural
4
NLP703
Prelucrarea vorbirii
4
HC701
Imagistica medicală: fizică și analiză
4
Teza de cercetare
Ph.D. teza expune studenții la probleme de cercetare de ultimă oră și nesoluționate în domeniul învățării automate, unde li se cere să propună noi soluții și să contribuie în mod semnificativ la cunoștințele. Studenții urmăresc un studiu de cercetare independent, sub îndrumarea unui grup de supraveghere, pentru o perioadă de 3-4 ani.
Cod
Titlul cursului
De ore de credit
ML799
Ph.D. Teza de cercetare
36
