
Doctorat in
Doctor în filozofie în învățarea mașinilor Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence - MBZUAI

Introducere
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 |
Admitere
Curriculum
Cerințele minime pentru gradul de doctor în filosofie în învățare automată sunt de 60 de credite, distribuite după cum urmează:
Cursuri de bază | Numărul de cursuri | De ore de credit |
Miez | 4 | 16 |
Opțiuni | 2 | 8 |
Teza de cercetare | 1 | 36 |
Stagiu | Cel puțin un stagiu cu o durată de până la patru luni trebuie finalizat în mod satisfăcător ca cerință de absolvire | 0 |
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.
Cod | Titlul cursului | De ore de credit |
AI701 | Bazele inteligenței artificiale | 4 |
MTH701 | Fundamentele matematice ale inteligenței artificiale | 4 |
ML701 | Învățare automată | 4 |
ML702 | Învățare automată avansată | 4 |
ML703 | Inferență probabilistică și statistică | 4 |
ML704 | Paradigme de învățare automată | 4 |
ML705 | Subiecte în învățarea automată avansată | 4 |
ML706 | Inferență probabilistică și statistică avansată | 4 |
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
Cod | Titlul cursului | De ore de credit |
ML702 | Învățare automată avansată | 4 |
ML703 | Inferență probabilistică și statistică | 4 |
ML704 | Paradigme de învățare automată | 4 |
ML705 | Subiecte în învățarea automată avansată | 4 |
ML706 | Inferență probabilistică și statistică avansată | 4 |
Lista B
Cod | Titlul cursului | De ore de credit |
AI702 | Invatare profunda | 4 |
CV701 | Viziunea umană și computerizată | 4 |
CV702 | Geometrie pentru viziunea computerizată | 4 |
CV703 | Recunoașterea și detectarea obiectelor vizuale | 4 |
CV704 | Tehnici avansate în vederea la nivel scăzut | 4 |
CV705 | Viziune 3D avansată pe computer | 4 |
CV706 | Tehnici avansate în recunoașterea și detectarea obiectelor vizuale | 4 |
CV707 | Gemeni digitali | 4 |
DS701 | Exploatarea datelor | 4 |
DS702 | Prelucrarea datelor mari | 4 |
HC701 | Imagistica medicală: fizică și analiză | 4 |
ML707 | Servicii și aplicații Smart City | 4 |
ML708 | Inteligență artificială de încredere | 4 |
MTH702 | Optimizare | 4 |
NLP701 | Procesarea limbajului natural | 4 |
NLP702 | Procesare avansată a limbajului natural | 4 |
NLP703 | Procesarea vorbirii | 4 |
NLP704 | Învățare profundă pentru procesarea limbajului | 4 |
NLP705 | Subiecte în procesarea avansată a limbajului natural | 4 |
NLP706 | Procesare avansată a vorbirii | 4 |
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.
Cod | Titlul cursului | De ore de credit |
ML799 | Învățare automată Ph.D. Teză de cercetare | 36 |