Машинное обучение

Магистратура по машинному обучению в UCL - это действительно уникальная программа, которая предоставляет отличную среду для изучения предмета. В нем представлены вычислительные, математические и бизнес-взгляды на машинное обучение для тех, кто хочет улучшить свои знания и навыки в этой области.

Учащиеся развивают понимание принципов, лежащих в основе разработки и применения новых методов в этой области, наряду с пониманием и способностью анализировать диапазон и область применения доступных алгоритмов и подходов, а также проектировать, разрабатывать и оценивать соответствующие алгоритмы и методы для новых задач и приложений.

Студенты берут модули на сумму 180 кредитов.

Программа состоит из двух основных модулей (30 кредитов), шести дополнительных модулей (90 кредитов) и исследовательского проекта (60 кредитов).

Основные модули

• контролируемое обучение
• Либо графические модели
• или вероятностное и неконтролируемое обучение

Дополнительные модули

• Продвинутое глубокое обучение и обучение с подкреплением
• Продвинутые темы в машинном обучении
• Аффективные вычисления и взаимодействие человека с роботом
• Прикладное машинное обучение
• Приблизительный вывод и обучение в вероятностных моделях
• Биоинформатика
• Поиск информации и добыча данных
• Введение в глубокое обучение
• Машинное зрение
• Программирование и математические методы машинного обучения
• Статистическое программирование на естественном языке

Диссертация / отчет

Все студенты MSc предпринимают независимый исследовательский проект, который завершается диссертацией (максимальная длина 120 страниц) в форме отчета о проекте.

Преподавание и обучение

Программа реализуется посредством сочетания лекций, семинаров, обсуждений в классе и контроля проекта. Эффективность работы учащихся оценивается посредством сочетания невидимого письменного экзамена, курсовой работы (большая часть которой включает программирование и / или анализ данных), практического применения и исследовательского проекта.

Минимум высшего британского уровня бакалавриата второго класса по высококвалифицированному предмету, такому как информатика, математика, электротехника или физика, или квалификация за рубежом эквивалентного стандарта Соответствующий опыт работы также может быть принят во внимание. Кроме того, кандидаты должны быть знакомы с математикой студентов в таких областях, как линейная алгебра и исчисление.

Финансирование обучения

Обучение на программе «Машинное обучение» в Университете Кларенстон предоставляет студентам различные возможности для финансовой поддержки, чтобы сделать получение степени более доступным и реализуемым. Студенты могут рассчитывать на разнообразные виды грантов, стипендий и государственных программ, которые позволяют покрыть часть или все расходы, связанные с обучением. В частности, университет предлагает внутренние стипендии для отличных студентов, а также партнерские программы с внешними организациями и компаниями, заинтересованными в подготовке специалистов в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Чтобы претендовать на финансовую помощь, студенты должны соответствовать определённым критериям, включая академические достижения и финансовое положение. Также возможно оформление студентческих кредитов, которые позволяют распределить оплату за обучение на удобные сроки. Важно отметить, что поступающие должны подавать отдельные заявки на финансирование в установленные сроки, следить за обновлениями в разделе финансовой поддержки на сайте университета. В целом, Университет Кларенстон старается обеспечить доступность своего педагогического проекта для талантливых студентов со всего мира, предоставляя им необходимые ресурсы для успешного завершения обучения и начала профессиональной карьеры в области машинного обучения, искусственного интеллекта и аналитики данных.

Более подробная информация о программе

Магистерская программа по машинному обучению в Университете Калас Глазго предназначена для студентов, стремящихся получить глубокие знания и навыки в области искусственного интеллекта и алгоритмов машинного обучения. Эта программа сочетает теоретические основы с практическими применениями, позволяя студентам подготовиться к карьере в научных исследованиях, разработке программного обеспечения или индустриальных проектах.

Программа охватывает широкий спектр тем, включая методы обучения с учителем и без учителя, нейронные сети, глубокое обучение, обработку естественного языка, компьютерное зрение, а также этические и социальные аспекты использования машинного обучения. Студенты изучают как фундаментальные теоретические концепции, так и практические инструменты и платформы, такие как Python, TensorFlow и PyTorch, чтобы разрабатывать эффективные модели и алгоритмы.

Обучение включает как лекции и семинары, так и лабораторные занятия и проекты, что позволяет студентам приобрести опыт работы с реальными наборами данных и решением сложных задач. В рамках программы предусмотрены исследования и диссертация под руководством ведущих преподавателей и специалистов в области искусственного интеллекта.

Выпускники программы зачастую продолжают свою карьеру в ведущих технологических компаниях, исследовательских институтах, а также в академической сфере. Программа ориентирована на развитие критического мышления и инновационного подхода к решению сложных задач, что делает её востребованной на рынке труда.

Для поступления необходимо иметь степень бакалавра в области компьютерных наук или соответствующем направлении, а также демонстрировать хорошие знания в математике и программировании. Заявки рассматриваются на основе академической успеваемости, мотивационного письма и рекомендаций.

Дополнительные сведения о программе, включая условия поступления, сроки подачи заявлений, стоимости обучения и стипендии, можно найти на официальном сайте университета. Эта программа — отличный выбор для тех, кто хочет стать частью быстро развивающейся области искусственного интеллекта и машинного обучения, и намерен получить образование высокого уровня в инновационной академической среде.