MS in kunstmatige intelligentie

Algemeen

Lees meer over dit programma op de website van de school

Beschrijving van opleiding

Lees meer over hoe BU is het aanpakken van de coronavirus crisis hier

Artificial Intelligence, AI, is een onderzoeksgebied dat onderzoekt hoe computerprogramma's kunnen worden gemaakt die leren beslissingen te nemen, te redeneren over gegevens en te communiceren met mensen. In de MS in AI-opleiding leren studenten creatief denken, algoritmisch ontwerp en codeervaardigheden toe te passen om moderne AI-systemen te bouwen. Studenten krijgen diepgaande technische training en expertise op onze focusgebieden van machine learning, computer vision en natuurlijke taalverwerking.

Het programma bereidt studenten voor om te werken als kunstmatige intelligentie-ingenieurs in informatietechnologiebedrijven of een Ph.D. graad in informatica.

Het 8-gangen MS in AI-programma is gericht op studenten met een bachelordiploma in informatica, maar we verwelkomen ook studenten met gelijkwaardige opleiding en ervaring, evenals studenten met hiaten in hun computerachtergrond maar met een sterke academische staat in het algemeen.

Vereisten

Een totaal van acht graduate cursussen (in totaal 32 studiepunten) moet worden voltooid. Studenten moeten de vier vereiste kernvakken volgen:

  • GRS CS 640 Kunstmatige intelligentie
  • CAS CS 542 Machine learning
  • CAS CS 585 Beeld- en videocomputer
  • CAS CS 505 Inleiding tot natuurlijke taalverwerking

De resterende vier cursussen met 4 studiepunten kunnen worden gekozen uit de volgende lijsten met cursussen. Er moet ten minste één cursus uit lijst A worden gekozen:

Lijst A:

  • CAS CS 504: Gegevensmechanica
  • CAS CS 506: Computationele hulpmiddelen voor data science
  • CAS CS 562: Geavanceerde database-applicaties
  • CAS CS 565: Algorithmic Data Mining
  • CAS CS 660: Graduate Inleiding tot databasesystemen

Lijst B:

Lijst B bevat alle CAS 500- en GRS-cursussen informatica. Vanaf herfst 2018 zijn deze cursussen:

  • CAS CS 507: Inleiding tot optimalisatie in informatica en machine learning
  • CAS CS 511: Formele methoden 1
  • CAS CS 512: Formele methoden 2
  • CAS CS 520: Programmeertalen
  • CAS CS 525: Compiler Design Theory
  • CAS CS 530: Analyse van algoritmen
  • CAS CS 531: Geavanceerde optimalisatie-algoritmen
  • CAS CS 532: Computational Geometry
  • CAS CS 533: Spectrale methoden voor machinaal leren en netwerkanalyse
  • CAS CS 535: Complexiteitstheorie
  • CAS CS 537: Randomness in Computing
  • CAS CS 538: Fundamentals of Cryptography
  • CAS CS 548: Advanced Cryptography
  • CAS CS 552: Inleiding tot besturingssystemen
  • CAS CS 558: Beveiliging van computernetwerken
  • CAS CS 568: Applied Cryptography
  • CAS CS 581: Computationele fabricage
  • CAS CS 591: Onderwerpen in de informatica (elke sectie)
  • CAS CS 591 K1: Onderwerpen in de informatica: diep leren
  • GRS CS 651: Gedistribueerde systemen
  • GRS CS 655: Graduate Computer Networks
  • GRS CS 680: Graduate introductie tot computergraphics
  • GRS CS 940 en 941: Gerichte studie: kunstmatige intelligentie

Lijst C:

Lijst C bevat AI-gerelateerde cursussen die worden gegeven in de graduate programma's van de afdelingen Wiskunde & Statistiek en Elektrotechniek & Computer Engineering:

  • GRS MA 679 Toegepaste statistische machine-learning
  • GRS MA 751 Statistisch machinaal leren
  • GRS MA 681 Versnelde inleiding tot statistische methoden voor kwantitatief onderzoek
  • ENG EC 503 Inleiding tot leren van gegevens
  • ENG EC 520 Digitale beeldverwerking en communicatie
  • ENG EC 719 Statistische patroonherkenning
  • ENG EC 720 Digitale videoverwerking

123918_GAS2-17.jpg

Voorbeeldprogramma

Voorbeeldprogramma van 3 semesters

1e semester (herfst):

  • CS 640 Kunstmatige intelligentie
  • CS 660: Graduate Inleiding tot databasesystemen
  • CAS CS 507: Inleiding tot optimalisatie in informatica en machine learning

2e semester (lente):

  • CS 585: beeld- en videocomputer
  • CS 505: natuurlijke taalverwerking
  • CS 542: Machine Learning

3e semester (herfst):

  • CS 591 K1: Diep leren
  • CS 940: Gerichte studie in AI

Voorbeeldprogramma van 2 semesters

1e semester (herfst):

  • CS 640 Kunstmatige intelligentie
  • CS 542: Machine Learning
  • CS 680: Computerafbeeldingen
  • CS 565: Algorithmic Data Mining

2e semester (lente):

  • CS 585: beeld- en videocomputer
  • CS 505: natuurlijke taalverwerking
  • CS 591 K1: Diep leren
  • CS 940: Gerichte studie in AI

123925_bg-image.jpg

Laatst bijgewerkt op aug 2020

Over de school

Welcome! Arts & Sciences is Boston University’s largest academic division, the heart of a world-class research university. Our faculty in the Graduate School of Arts & Sciences are among the w ... Lees meer

Welcome! Arts & Sciences is Boston University’s largest academic division, the heart of a world-class research university. Our faculty in the Graduate School of Arts & Sciences are among the world’s most respected professors, researchers, and professionals in their disciplines. Our alumni are leading innovation and research and making an impact in their fields. Our campus is Boston, a city vibrant with history, culture, and diversity, and teeming with potential for connections and careers. Lees Minder