Master of Science in de computer-, communicatie- en informatiewetenschappen - machinaal leren, gegevenswetenschap en kunstmatige intelligentie

Algemeen

Lees meer over dit programma op de website van de school

Beschrijving van opleiding

De data-intensieve major in Machine Learning, Data Science and Artificial Intelligence (of "Macadamia") behandelt enkele van de meest uitdagende problemen van de 21e eeuw. Of het nu gaat om het vinden van nieuwe oplossingen om klimaatverandering aan te pakken of om een beter begrip te krijgen van de oorzaken van een epidemie, dit veld speelt een integrale rol.

Bestudeer doelstellingen

Wat is intelligentie precies en hoe evolueert het? Wat is leren en waarom is 'leren leren' een cruciale vaardigheid geworden in de wereld van vandaag? Antwoorden willen vinden op vragen die zo duidelijk en duidelijk zijn als deze, kan voor iemand voldoende reden zijn om machine learning, data science en kunstmatige intelligentie te studeren. Toch behandelen deze velden ook enkele van de meest uitdagende problemen van de 21e eeuw, waardoor de major Machine Learning, Data Science and Artificial Intelligence (of 'Macadamia') aan de Aalto University een ideale studieomgeving is voor iemand die gemotiveerd is om hun comfortzone. Of het nu gaat om het vinden van nieuwe oplossingen om klimaatverandering aan te pakken of om de oorzaken van een epidemie beter te begrijpen, kunstmatige intelligentie, datawetenschap en machine learning spelen een integrale rol.

Een afgestudeerde Macadamia:

  • is in staat data-intensieve problemen in data science en kunstmatige intelligentie te definiëren en hun onderliggende statistische en computationele principes te begrijpen.
  • is in staat om de geschiktheid van verschillende machine learning-methoden te evalueren voor het oplossen van een nieuw probleem in de industrie of de academische wereld, en de methoden toe te passen op het probleem.
  • kan de resultaten van een algoritme voor machine learning effectief interpreteren, de geloofwaardigheid ervan beoordelen en de resultaten communiceren aan experts uit andere vakgebieden.
  • kan gemeenschappelijke machine learning-methoden implementeren en nieuwe algoritmen ontwerpen en implementeren door de bestaande benaderingen aan te passen.
  • begrijpt de theoretische grondslagen van het machine learning-veld voor zover nodig om onderzoek in het veld te kunnen volgen.
  • begrijpt de kansen die machine learning biedt in data science en kunstmatige intelligentie.

Taal van instructie

In de Macadamia major is de voertaal Engels.

Collegegeld

Het collegegeld is € 15.000 voor niet-EU / EER-studenten per academiejaar. Meer informatie op de pagina Beurzen en collegegeld ( Aalto .fi).

Inhoud van de studies

Grote verplichte vakken aan het begin van de studie bieden een sterke basis voor verdere studie in specifieke deelgebieden. Studenten hebben de mogelijkheid om dieper in te gaan op gebieden zoals bio-informatica en spraak en taal. Er is ook een reeks algemene keuzevakken waaruit studenten kunnen kiezen en ze kunnen ook keuzevakken van andere majors opnemen in hun studieplan in overleg met een professor die verantwoordelijk is voor de major.

Doctoraatsspoor

De major biedt ook een competitief doctoraatstraject waar een beperkt aantal topstudenten kan worden toegelaten. Studenten die zijn geselecteerd voor het doctoraatstraject, kunnen hun studies laten afstemmen op het volgen van een doctoraatsstudie en kunnen al tijdens hun masterstudie beginnen aan een doctoraat in een van de onderzoeksgroepen van de afdeling. Kandidaten wordt gevraagd om hun mogelijke interesse voor het doctoraatstraject aan te geven in hun motivatiebrief bij hun aanmelding voor de masteropleiding. De beste promovendi worden geïnterviewd.

Onderwerpen

De technologische en maatschappelijke revolutie op het gebied van kunstmatige intelligentie strekt zich uit tot alle levensvormen en industrieën en biedt ons talloze nieuwe kansen en roept ook veel vragen op over waar de gevaren liggen. De onderwerpen in de cursussen raken de meest recente verschijnselen en onderzoeksresultaten in deze revolutionaire technologie. Om concrete voorbeelden te geven van de beschikbare cursussen, is het volgende een selectie uit het uitgebreide curriculum van het programma:

  • Machine learning: begeleide methoden (5 sp.)
  • Diep leren (5 sp.)
  • Bayesiaanse gegevensanalyse (5 sp.)
  • Machine learning: geavanceerde probabilistische methoden (5 sp.)
  • Kunstmatige intelligentie (5 sp.)
methoden

Aalto University afdeling Computerwetenschappen van de Aalto University stijgt snel in de ranglijst en behoort nu tot de topafdelingen van Europa. Studenten in de major Machine Learning, Data Science en Artificial Intelligence krijgen toegang tot baanbrekend onderzoek en begeleiding van leiders in het veld. Het is een feit dat u zich geen zorgen hoeft te maken.

De studies benadrukken actief, hands-on leren. Projecten en verschillende praktijkopdrachten zijn bedoeld om studenten actief te laten leren en hen aan te moedigen dingen zelf uit te proberen in plaats van passieve ontvangers van de informatie te blijven. De faculteit bestaat uit enthousiaste en internationaal geprezen professoren en onderzoekers in het veld, die allemaal bijdragen aan een plezierige en stimulerende leeromgeving.

Persoonlijk studieplan (PSP)

Het Persoonlijk Studieplan (PSP) is een praktisch hulpmiddel om het eigen studietraject van een student te definiëren en een optimale selectie van cursussen samen te stellen die aansluiten bij de interesses en programmavereisten van de student. PSP is ook een handig hulpmiddel voor studenten om hun studie bij te houden. Het laat op zijn best zien waar studenten zijn met hun studie en stelt concrete mijlpalen vast die ze kunnen volgen.

Structuur van studies

In totaal omvat de masteropleiding Computer-, Communicatie- en Informatiewetenschappen - Machine Learning, Data Science and Artificial Intelligence in totaal 120 ECTS-studiepunten. Het tweejarige programma bestaat uit:

  • Major studies (60 sp.)
  • Electieve studies (30 sp.)
  • Masterproef (30 sp.)

Carrièremogelijkheden

Machine learning en kunstmatige intelligentie verstoren vrijwel elk bedrijf in elke branche. Op de hoogte blijven van deze revolutionaire technologie is absoluut noodzakelijk voor organisaties die een concurrentievoordeel willen behouden. Omdat de vraag naar AI-professionals groter is dan de huidige bekwame AI-ingenieurs, hebben de afgestudeerden van deze major grenzeloze mogelijkheden voor hen, variërend van procesindustrie tot datawetenschap. Recente speerpunttoepassingen zijn onder meer:

  • Bio-informatica
  • Computationele astrofysica, biologie en geneeskunde
  • Interactieve technologieën
  • Informatie ophalen
  • Informatie visualisatie
  • Neuro-informatica
  • Analyse van sociale netwerken

Typische functietitels op instapniveau van pas afgestudeerden zijn onder meer Analist, Analytics Engineer, Data Analyst, Data Scientist, DevOps Engineer, Machine Learning Software Engineer, PhD student, Research Assistant, Software Developer, Software Engineer. Afgestudeerden kunnen verwachten snel vooruitgang te boeken in hun gekozen carrière.

Voorbeelden van bedrijven waar onze recent afgestudeerde alumni voor werken: Accenture, Aureus Analytics, Discover Financial Services, Futurice, Elsevier, Jongla, Omniata Inc, Reaktor, Sanoma, Silo AI en Verto Analytics.

Onze pas afgestudeerde alumni zijn PhD-studenten aan de volgende universiteiten: Aalto University , Brown University, Carnegie Mellon University, French Institute for Research in Computer Science and Automation (Inria), Purdue University, Télécom Paris Tech, University of Bristol, University of California - Santa Cruz, University of Iowa, University of Surrey.

Aalto University heeft gevestigde carrièrediensten om de werkgelegenheid van studenten in Finland en in het buitenland te ondersteunen. Dankzij het flexibele curriculum werken veel Aalto studenten al tijdens hun studie en garanderen ze zich voor het afstuderen instapposities. Er is ook een zeer actieve ondernemersgemeenschap bij Aalto , die als springplank fungeert voor het oprichten van een bedrijf.

internationalisering

De studieomgeving in de opleiding is sterk internationaal en studies worden uitgevoerd in multiculturele groepen. De School of Science biedt diverse mogelijkheden voor studentenuitwisseling en stages over de hele wereld. Studenten lopen misschien stage in Silicon Valley of volgen een zomercursus bij een van de partnerinstellingen van Aalto . Macadamia-studenten hebben ook de mogelijkheid om hun tweedejaarsstudie te volgen aan EURECOM, Frankrijk, en een dubbele graad af te ronden door zowel de Aalto University als EURECOM te behalen. Bovendien werkt de Macadamia-majoor nauw samen met ELLIS, het Europese laboratorium voor leren en intelligente systemen, dat enkele van de beste academische instellingen en wetenschappers onder zijn hoede heeft. Als de studenten toponderzoekers in het vak willen worden, hebben ze daar een uitstekende kans voor.

Aalto University is internationaal van aard en verwelkomt elk jaar duizenden buitenlandse studenten uit het buitenland. Deze studenten sluiten zich niet alleen aan bij de diverse Aalto gemeenschap door middel van hun studie, maar ook door middel van meerdere vrijetijdsevenementen, vieringen en buitenschoolse activiteiten op de campus. Actieve bijlesprogramma's en ondersteunende diensten werken er hard aan om internationale studenten te helpen integreren in de Scandinavische cultuur en zich thuis te voelen in Finland.

Multidisciplinaire mogelijkheden

Er is een nauwe samenwerking op het gebied van onderwijs en onderzoek tussen de Aalto University en de Universiteit van Helsinki in de vorm van gezamenlijke activiteiten binnen het Finse Centrum voor Kunstmatige Intelligentie (FCAI). De laatste brengt toptalenten in de academische wereld, de industrie en de publieke sector samen om echte problemen op te lossen met behulp van zowel bestaande als nieuwe AI. Een van de huidige onderzoeksgebieden betreft de kansen die AI creëert voor de geneeskunde. Excellente Macadamia-studenten kunnen hun studie voortzetten in het Helsinki Doctoral Education Network in Information and Communication Technology (HICT).

Studenten kunnen ook multidisciplinaire studies in hun opleiding opnemen door minor of optionele cursussen uit andere velden te bestuderen. Ze hebben ook de mogelijkheid om cursussen te volgen van andere Finse universiteiten via The Flexible Study Right Agreement (JOO).

Aalto University staat bekend om het overbruggen van disciplines van bedrijfsleven, kunst, technologie en wetenschap. De levendige campus en de vrijheid om keuzevakken aan de hele universiteit te kiezen, brengen studenten uit verschillende vakgebieden onder één dak. Deze spontane multidisciplinaire omgeving leidt tot nieuwe ideeën die enthousiastelingen om zich heen verzamelen en bevallen van vriendschappen, netwerken en om de zoveel tijd startups.

Programmaspecifieke subsidiabiliteitsvereisten en evaluatiecriteria

In Macadamia major omvat de vereiste achtergrond voldoende vaardigheden in:

  • wiskunde (met name belangrijk zijn lineaire algebra, calculus, waarschijnlijkheidstheorie, statistiek en discrete wiskunde)
  • informatica (met name goede programmeervaardigheden, datastructuren en algoritmen, databases)

Kennis van de volgende gebieden wordt als een voordeel beschouwd:

  • aanvullende kennis van wiskundige methoden (belangrijk)
  • optimalisatie, stochastische methoden, geavanceerde kansrekening en statistiek
  • kunstmatige intelligentie, machine learning en datamining
  • computationele modellering en data-analyse
  • big data-toepassingen, signaalverwerking
  • computertheorie, computernetwerken, software engineering

Evaluatiecriteria

De aanvragers moeten eerst voldoen aan de algemene deelnamevereisten van Aalto University .

Kandidaten die voldoen aan de algemene criteria voor masterstudies worden geëvalueerd en gerangschikt volgens de evaluatiecriteria die hier worden vermeld.

Ten eerste worden de aanvragen beoordeeld op basis van de volgende kritisch belangrijke criteria.

  • Academische prestatie
  • Relevantie van eerdere onderzoeken

Alleen de aanvragen die voldoen aan de eisen voor deze criteria worden verder beoordeeld aan de hand van onderstaande criteria:

  • Erkenning en kwaliteit van een instelling
  • Geschiktheid
  • Andere competentiegebieden

De beste kandidaten worden geselecteerd op basis van de gezamenlijke evaluatie van alle bovenstaande criteria. Het programma heeft geen minimumquotum waaraan moet worden voldaan, en niet alle in aanmerking komende aanvragers zullen noodzakelijkerwijs worden toegelaten.

Academische prestatie

Toelatingsvoorwaarden / Wat we zoeken in een sollicitant

Het CCIS-programma zoekt kandidaten met uitstekend studiesucces in hun eerdere studies. In studierichtingen waar het aantal en de kwaliteit van de aanvragen hoog is, betekent dit dat de aanvrager gedurende de studies consistent uitstekende cijfers heeft behaald (zeer hoog gewogen gemiddeld cijfer of GPA).

Het studiesucces van de aanvrager wordt beoordeeld op basis van het Grade Point Average (GPA) en cijfers in sleutelcursussen. Er wordt ook rekening gehouden met de tijd die aan eerdere onderzoeken is besteed. Alle eerdere universitaire studies van de aanvrager, inclusief onvolledige graden en niet-universitaire studies, worden in aanmerking genomen bij het evalueren van studiesucces.

De minimale GPA voor aanvragers van Finse hogescholen is 4,0. Voldoen aan de minimale GPA garandeert geen toelating tot het programma. Kandidaten met een GPA onder de limiet kunnen niet worden toegelaten, tenzij ze andere uitzonderlijke kwalificaties hebben. Programma's of gelijkwaardige cursussen die zijn gevolgd aan de open universiteit of als niet-graadstudies met uitstekende cijfers kunnen de aanvraag ondersteunen.

Wat wordt er geëvalueerd? Cijfers van de voorgaande graad (en) en studietempo
Geëvalueerde documenten Transcript (en) van records, getuigschrift (en)

Relevantie van eerdere onderzoeken

Toelatingsvoorwaarden / Wat we zoeken in een sollicitant

Van aanvragers wordt verwacht dat ze een hoogwaardige bachelordiploma in informatica, software engineering, communicatietechniek of elektrotechniek hebben. Uitstekende kandidaten met diploma's op andere gebieden, inclusief maar niet beperkt tot informatiesystemen, techniek, natuurwetenschappen, wiskunde of natuurkunde, zullen in aanmerking worden genomen als ze voldoende studies hebben op de vereiste gebieden.

De vereiste achtergrondkennis, evenals kennisgebieden die als een voordeel worden beschouwd, worden hierboven gedefinieerd onder "studieoptie-specifieke toelatingseisen".

De inhoud van de eerdere graad (en) van de kandidaat wordt geëvalueerd op basis van de cursussen op het officiële transcript of records. Relevante werkervaring, beroepscertificaten en online cursussen kunnen ook in aanmerking worden genomen bij de evaluatie, maar deze compenseren in het algemeen niet het ontbreken van universitaire studies die de theoretische grondslagen van de kennisgebieden dekken.

Wat wordt er geëvalueerd? Inhoud en kwantiteit van eerdere studies in relatie tot de toegepaste studiekeuzespecifieke eisen
Geëvalueerde documenten Transcript (en) van records, cursusbeschrijvingen

Erkenning en kwaliteit van een instelling

Toelatingsvoorwaarden / Wat we zoeken in een sollicitant We verwachten dat kandidaten hun eerdere opleiding hebben afgerond aan een hoogwaardige universiteit en opleiding. De erkenning van de thuisuniversiteit van de aanvrager heeft ook invloed op de interpretatie van de cijfers bij de beoordeling van de academische prestaties.
Wat wordt er geëvalueerd? Erkenning en kwaliteit van de vorige instelling van de aanvrager
Geëvalueerde documenten Internationale en nationale ranglijsten van instellingen voor hoger onderwijs

Geschiktheid

Toelatingsvoorwaarden / Wat we zoeken in een sollicitant

De aanvrager moet gemotiveerd zijn om het gekozen onderwerp te bestuderen en zich inzetten voor een voltijdstudie met een plan om de masteropleiding in twee jaar af te ronden. We zijn op zoek naar kandidaten die de redenen voor het solliciteren naar de studieoptie duidelijk kunnen aangeven en kunnen beschrijven waarom zij uitstekende kandidaten zouden zijn voor de studieoptie.

Studies in het masterprogramma moeten de kandidaat echt nieuwe kennis opleveren. Als de aanvrager al een masterdiploma heeft, moet de motivatiebrief duidelijk aangeven waarom een ander diploma nodig is. In de meeste gevallen worden in plaats daarvan niet-universitaire studies aanbevolen.

Wat wordt er geëvalueerd? Geschiktheid van de aanvrager voor de studieoptie, motivatie, toewijding aan de studies en schriftelijke communicatieve vaardigheden
Geëvalueerde documenten Sollicitatie in zijn geheel inclusief motivatiebrief

Andere competentiegebieden

Toelatingsvoorwaarden / Wat we zoeken in een sollicitant

Naast hun academische staat van dienst, kunnen kandidaten andere ervaring, kennis en kwalificaties hebben die hen voorbereiden op de masterstudies en hen onderscheiden van hun leeftijdsgenoten.

We waarderen met name veeleisende werkervaring op het gebied van de geplande studies, deelname aan wetenschappelijk onderzoek dat leidt tot publicaties, ondernemerschap en bijzondere prestaties zoals succes bij wedstrijden (bijv. Junction Hackathon).

Wat wordt er geëvalueerd? Werkervaring, andere kwalificaties en prestaties
Geëvalueerde documenten Curriculum vitae, aanbevelingsbrieven, bewijzen van tewerkstelling, publicaties, andere certificaten, GRE- of GMAT-resultaten (indien beschikbaar).
Laatst bijgewerkt op okt 2020

Over de school

At Aalto University, we believe in curiosity and we encourage our students to explore the unknown and do things in a totally new way. We offer the highest level of education in business, art and desig ... Lees meer

At Aalto University, we believe in curiosity and we encourage our students to explore the unknown and do things in a totally new way. We offer the highest level of education in business, art and design, architecture, and technology in Finland. Lees Minder
Espoo , Helsinki , Pori , Mikkeli + 3 Meer Minder