Veri Bilimi ve Yapay Zeka, Yüksek Lisans
Chalmers University of Technology
Anahtar bilgi
kampüs konumu
Gothenburg, İsveç
Diller
Ingilizce
çalışma formatı
Kampüste
Süre
2 yıllar
Adımlamak
Tam zamanlı
Öğrenim ücretleri
SEK 320.000
Son başvuru tarihi
Bilgi talebi
En erken başlama tarihi
Bilgi talebi
Tanıtım
Veri Bilimi ve Yapay Zeka, Yüksek Lisans
Dijital devrim, veri bilimi ve yapay zekanın günlük yaşamın önemli unsurları haline gelmesine neden oldu. Makine öğrenimi ve muazzam miktarda veriyi işlemeye yönelik teknolojiler ve metodolojiler de çok sayıda yeni fırsat yaratıyor. Sonuç olarak, yetenekli veri bilimcileri ve yapay zeka mühendisleri her türlü durumda büyük talep görüyor. Bu program size makine öğrenimi alanında sağlam bir temel sunacak ve mezun olduktan sonra fevkalade geniş bir seçenek yelpazesine sahip olmanızı sağlayacaktır.
Veri bilimi, karar vermeyi desteklemek amacıyla daha derin bir anlayış ve içgörü elde etmek için verileri kullanan, oldukça disiplinler arası bir alandır. Doğa bilimleri ve sağlık hizmetlerinden iş dünyası ve finansa kadar çok sayıda uygulama mevcuttur. İlgili hesaplama yöntemleri arasında büyük ölçekli verilerin toplanması ve işlenmesine yönelik algoritmalar, Bayesian modelleme gibi istatistiksel yöntemler ve derin sinir ağları gibi makine öğrenimi teknikleri yer almaktadır.
Yapay zeka, akıllı sistemler tasarlamak ve inşa etmekle ilgilenir. Son gelişmeler bu alanı bir üst seviyeye taşıdı ve şu anda hızlı değişimler geçiriyor. Yapay zeka bünyesindeki makine öğrenimi teknikleri, bilgisayarların açıkça programlanmadıkları karmaşık görevleri yerine getirmelerini sağlar - bunun başarılı örnekleri arasında makine çevirisi, bilgisayar görüşü, oyun oynama ve sürücüsüz araçlar sayılabilir.
Bu program, farklı veri türlerini işleme ve analiz etme, karmaşık veri yoğun ve yapay zeka ile ilgili uygulamalarda yazılım kullanma ve geliştirme konularında çok çeşitli zorlukları üstlenecek mühendisler yetiştirmektedir. Mevcut ve gelişen teknolojilerin olanakları ve sınırlamaları ve bunların sorumlu bir şekilde nasıl uygulanacağı da dahil olmak üzere hem teori hem de uygulama konusunda mükemmel bir anlayış gereklidir.
kabul
Burslar ve fon sağlama
Burslar, öğrenim ücreti ödemekle yükümlü olan Yüksek Lisans öğrencileri için harika bir finansman kaynağıdır. Bunlardan bazıları Chalmers ve diğerleri dış kurumlar tarafından yönetilmektedir. Listeye ek burslar eklenebilir ve bu nedenle başvuru sahiplerinin bu web sayfasını düzenli olarak kontrol etmeleri önerilir.
Daha fazla bilgi için lütfen üniversitenin web sitesini ziyaret edin.
Müfredat
1. yıl zorunlu dersler
İlk yıl boyunca program, her biri Veri bilimi ve yapay zeka alanında ortak bir temel oluşturan 7,5 hp'lik dört zorunlu dersle başlar:
- Veri bilimine ve yapay zekaya giriş
- Doğrusal olmayan optimizasyon
- Stokastik süreçler ve bayes istatistikleri
- AI sistemlerinin tasarımı
Bunlar size alan için bir giriş ve iyi bir temel sağlayacaktır. İstatistik ve optimizasyondaki tamamen matematiksel dersler, veri bilimi ve yapay zeka için çeşitli şekillerde önemlidir ve makine öğreniminin matematiksel temellerini oluşturur. Uygulamalı kurslar size uygulamalı teori ve uygulamalı deneyimlerin iyi bir kombinasyonunu verecektir. Dersler ayrıca etik, sosyal ve çevresel konuları da içerecektir.
2. yıl zorunlu dersler
İkinci yılda mezun olabilmek için 30 kredilik bir yüksek lisans tezi tamamlamanız gerekir.
- yüksek lisans tezi
Program Sonucu
Kredi: 120
Program Öğrenim Ücreti
Kariyer fırsatları
Veri bilimi ve yapay zeka alanında sağlam bir temele sahip mühendisler için büyük bir talep var ve hesaplama gücü ve mevcut veri miktarı hızla arttıkça, ihtiyaç yalnızca artmaya devam edecek. Program, tıp ve finansta olduğu kadar, neredeyse tüm diğer mühendislik disiplinleri gibi birçok farklı uygulama alanında çok çeşitli kariyer fırsatlarına yol açacaktır. Endüstride veya devlette kariyer yapmak, ayrıca doktora çalışmaları ve akademik kariyer için iyi donanımlı olacaksınız.
Verilerin analizi ve/veya gerçek son ürünü olarak veya dahili çalışmanın daha da iyileştirilmesi için bir araç olarak hesaplama araçlarının geliştirilmesi ile çalışan herhangi bir kuruluş, hem veri bilimcilerine hem de yapay zeka mühendislerine ihtiyaç duyar. Bu tür süreçler genellikle yinelemelidir ve her adımda hem veri bilimi hem de yapay zeka mühendisliği becerileri gereklidir:
- Veri yönetimi: veri toplama, temizleme, dönüştürme ve depolama
- Veri analizi: büyük veri kümelerindeki eğilimleri, kalıpları ve ilişkileri belirleyin.
- Araç geliştirme: Sağlam, esnek ve ölçeklenebilir olmak için akıllı bilgisayar algoritmalarını ve araçlarını kullanın, geliştirin ve iyileştirin
- Makine öğrenimi: ilgili, temiz veriler üzerinde araçları ve uygulamaları eğitin ve test edin
- İletişim: veri analizinden elde edilen önemli bulguları yorumlayın, görselleştirin ve iletin
- Karar verme: karar verme sürecini desteklemek ve iyileştirmek