Doctor în filozofie în învățare automată - inteligență artificială

Cerințele minime pentru gradul de doctor în filosofie în învățare automată sunt de 60 de credite, distribuite după cum urmează:

Cursuri de bază

Doctorul în filozofie în învățare automată este în primul rând o diplomă bazată pe cercetare. Scopul cursurilor este de a dota studenții cu setul de abilități potrivite, astfel încât să își poată îndeplini cu succes proiectul de cercetare (teza). Studenții trebuie să urmeze AI701, MTH701 și ML701 ca cursuri obligatorii. Ei pot selecta fie ML702, fie ML703 împreună cu două opțiuni.

Cursuri opționale

Studenții vor selecta minimum două cursuri opționale, cu un total de opt (sau mai multe) ore de credit. Unul trebuie să fie selectat din Lista A și unul trebuie să fie selectat din Lista A sau B pe baza interesului, tezei de cercetare propuse și aspirațiilor de carieră, în consultare cu grupul lor de supraveghere. l. Cursurile opționale disponibile pentru doctorul în filosofie în învățare automată sunt enumerate în tabelele de mai jos:

Lista A

Lista B

Teza de cercetare

Doctoratul. teza expune studenții la probleme de cercetare de ultimă oră și nerezolvate în domeniul învățării automate, unde li se cere să propună noi soluții și să contribuie semnificativ la corpul de cunoștințe. Studenții urmează un studiu de cercetare independent, sub îndrumarea unui grup de supraveghere, pe o perioadă de trei până la patru ani.

Clasamentul CS într-o privire

• Locul 18 în domeniul AI în clasamentele CS la nivel global
• Locul 28 în domeniul ML în clasamentele CS la nivel global
• Locul 16 în domeniul CV-ului în clasamentele CS la nivel global
• Locul 19 în domeniul NLP în clasamentele CS la nivel global

După îndeplinirea cerințelor programului, absolventul va fi capabil să:

1. Obțineți un fundal matematic riguros și capacități avansate de raționament pentru a exprima o înțelegere cuprinzătoare și profundă a conductelor de la frontiera învățării automate: date, modele, principii algoritmice și empiric.
2. Stăpânește o serie de abilități și tehnici în preprocesarea datelor, explorarea și vizualizarea statisticilor de date, precum și a rezultatelor algoritmice complexe
3. Să aibă o conștientizare critică a capacităților și limitărilor diferitelor forme de algoritmi de învățare și abilitatea de a analiza critic, evalua și îmbunătăți performanța algoritmilor de învățare
4. Dezvoltați abilitățile experților de rezolvare a problemelor prin aplicarea independentă a principiilor și metodelor învățate în program la diferite probleme complexe din lumea reală
5. Dezvoltați o înțelegere profundă a proprietăților statistice și a garanțiilor de performanță, inclusiv ratele de convergență (în teorie și practică) pentru diferiți algoritmi de învățare
6. Deveniți un expert în utilizarea și implementarea instrumentelor de programare relevante pentru învățarea automată pentru o varietate de probleme de învățare automată
7. Creșteți competența în identificarea limitărilor algoritmilor de învățare automată existenți și capacitatea de a conceptualiza, proiecta și implementa o soluție inovatoare pentru o varietate de probleme extrem de complexe, pentru a avansa stadiul tehnicii în învățarea automată.
8. Capabil să inițieze, să gestioneze și să completeze manuscrise de cercetare care demonstrează autoevaluarea experților și abilitățile avansate în comunicarea ideilor extrem de complexe legate de învățarea automată
9. Obține abilități extrem de sofisticate în inițierea, gestionarea și finalizarea mai multor rapoarte de proiect și critici pe o varietate de metode de învățare automată, care demonstrează înțelegerea experților, autoevaluarea și abilități avansate în comunicarea ideilor extrem de complexe

AI pătrunde în fiecare industrie. La evenimentele recente de implicare a angajatorilor la MBZUAI, a existat reprezentare din mai multe sectoare, inclusiv (dar fără a se limita la):

• Aviație, consultanță, educație, energie, finanțe, entități guvernamentale, sănătate, mass-media, petrol și gaze, securitate și apărare, institute de cercetare, retail, telecomunicații, transport și logistică și startup-uri.

Oportunitățile de angajare recente anunțate prin intermediul portalului pentru cariere pentru studenți MBZUAI includ (dar fără a se limita la):

• Arhitect de soluții AI, inginer de soluții AI, inginer algoritmic, analist de date, inginer de date, cercetător de date, consultant de strategie de date, inginer software full stack, dezvoltator web full stack, cercetător în analiză predictivă și consultant senior în știință de date.

Alte oportunități de carieră ar putea include (dar fără a se limita la):

• Om de știință aplicat, inginer de analiză, realitate augmentată/virtuală, mașini autonome, biometrie și criminalistică, director de date, conducere platformă de date, jurnalist de date, specialist în vânzări tehnice în date și AI, analiză/ingineri de creștere, manager: planificare servicii AI și cloud, mașină ingineri de învățare, manager de produs: AI și analiză de date, cercetător de date despre produse, analist de produs, teledetecție, asistenți de cercetare, securitate și supraveghere, inginer senior de software și date VP.