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.