MSc in Artificial Intelligence
Belfast, Verenigd Koninkrijk
DUUR
1 up to 3 Years
TALEN
Engels
TEMPO
Full time, Deeltijd
DEADLINE VOOR AANMELDING
Aanvraagdeadline
EERSTE STARTDATUM
Vraag de vroegste startdatum aan
COLLEGEGELD
GBP 25.800
STUDIE FORMAAT
Op de campus
Invoering
In het afgelopen decennium hebben de vorderingen op het gebied van kunstmatige intelligentie het tot de voorhoede van de technologie gemaakt, met veel vorderingen die ons dagelijks leven hebben verbeterd.
Het is zo belangrijk dat AI in veel landen, waaronder het VK, de VS, China en India, een nationale prioriteit is geworden.
Als gevolg hiervan is er een enorme vraag naar gespecialiseerde afgestudeerden met geavanceerde AI-kennis en -vaardigheden.
Als je MSc Artificial Intelligence studeert aan Queen's, krijg je de bouwstenen die nodig zijn voor een carrière in de AI-sector, als onderzoeker of ingenieur.
Door een combinatie van lezingen, tutorials en praktisch leren onderzoek je de basisprincipes van AI en de nieuwste AI-technologieën. Door uzelf vertrouwd te maken met de belangrijkste gebieden van AI die al in de industrie worden gebruikt, bent u klaar om dit leren nog verder te brengen. Elke module fungeert als een bouwsteen waarmee je toewerkt naar een thematisch onderzoeksproject.
Cursusstructuur
Studenten kunnen voltijds (1 jaar) of deeltijds (3 jaar) inschrijven. Individuele modules kunnen als een korte cursus worden bestudeerd. Voltijdstudenten voltooien doorgaans drie modules per semester. Deeltijdstudenten voltooien doorgaans een of twee modules per semester.
De MSc wordt toegekend aan studenten die met succes zes onderwezen modules hebben voltooid (120 CATS-punten) en een proefschrift van 15.000 - 20.000 woorden (60 CATS-punten).
Er zijn eindkwalificaties beschikbaar: studenten kunnen afsluiten met een postdoctoraal diploma door met succes 120 CATS-punten uit onderwezen modules te behalen of een postdoctoraal certificaat door met succes 60 CATS-punten uit onderwezen modules te behalen.
Looptijd
2 jaar Parttime/Fulltime
toelatingen
Beurzen en financiering
Aanvragers wordt geadviseerd om de financieringsmogelijkheden voor studeren in Groot-Brittannië volledig te verkennen. Internationale studenten kunnen bijvoorbeeld ontdekken dat financiering beschikbaar is uit bronnen in hun eigen land.
De financiering die in dit deel wordt uiteengezet, omvat financiering die beschikbaar is bij de universiteit en uit enkele externe bronnen. De informatie in dit deel is bedoeld om enkele financieringsbronnen onder de aandacht te brengen: het is geen alomvattende lijst van financieringsbronnen.
Het aanvragen van financiering die beschikbaar is bij de universiteit maakt deel uit van een geïntegreerd, online, postdoctoraal toelatingsproces. Een aanbod van een plaats bij Queen's houdt geen aanbod van financiële steun in.
Voor deelname aan 2023 zullen faculteiten en scholen van de universiteit hun eigen deadlines vaststellen voor postdoctorale aanvragen voor toelating, studentenbeurzen en beurzen. Aanvragers die postdoctorale financiering van de universiteit willen aanvragen voor toegang tot 2023, moeten voor informatie de relevante faculteits- en schoolwebsites raadplegen.
- Het ministerie van Economische Zaken verstrekt een collegegeldlening van maximaal £ 6.500 per NI / EU-student voor postdoctorale studie.
- Een systeem voor postdoctorale leningen in Groot-Brittannië biedt door de overheid gesteunde studieleningen tot £ 11.836 voor onderwezen en onderzoeksmastercursussen in alle vakgebieden.
leerplan
AI voor gezondheid
Deze module zal dienen als een case study van AI-toepassingen. Het zal betrekking hebben op hedendaagse digitale gezondheidsonderwerpen zoals precisiegeneeskunde, diagnostiek, medische beeldvorming en de ontdekking van geneesmiddelen. Het zal het vermogen ontwikkelen om AI-principes en -technieken te gebruiken om bepaalde gezondheidsproblemen op te lossen, het vermogen om relevante gegevens te verkrijgen uit erkende opslagplaatsen, het vermogen om bestaande bibliotheken en pakketten te gebruiken voor het analyseren en visualiseren van gezondheidsgegevens, en de overdraagbare vaardigheden om AI toe te passen op gezondheidszorg. praktische uitdagingen oplossen.
Computer visie
Deze module behandelt diepe neurale netwerken (DNN's) en moderne benaderingen van computervisie, inclusief DNN-modellen voor verschillende computervisietaken en actuele onderwerpen van computervisie. Het zal de mogelijkheid ontwikkelen om DNN-modellen te gebruiken om echte computervisie-uitdagingen op te lossen, de mogelijkheid om beeld-/videogegevens te verkrijgen uit erkende opslagplaatsen, en de mogelijkheid om bestaande bibliotheken en pakketten te gebruiken voor het implementeren van geschikte DNN-modellen voor een bepaalde computervisietaak. .
cursus details
De MSc in Artificial Intelligence is beschikbaar in een voltijd- of deeltijdvariant.
Voltijds (1 jaar)
Deeltijd (2+ jaar): Deeltijdstudenten worden normaal gesproken voor twee jaar ingeschreven.
Modules worden regelmatig bijgewerkt om nieuwe ontwikkelingen op het dynamische gebied van kunstmatige intelligentie weer te geven. De aangeboden modules kunnen aan wijzigingen onderhevig zijn.
Grondslagen van AI
Deze module behandelt de fundamentele wiskunde die ten grondslag ligt aan AI, inclusief waarschijnlijkheid en statistiek, calculus, algebra en optimalisatie. Het geeft u een goed begrip van de grondbeginselen; het vermogen ontwikkelen om ze te gebruiken om verschillende AI-technieken te begrijpen en uit te leggen, en het vermogen om de meest geschikte modellerings-, optimalisatie-, factorisatie- en transformatiebenadering voor een bepaald probleem te identificeren.
Kennis Techniek
Deze module behandelt klassieke en moderne kennistechniektechnieken, waaronder logica, ontologie, kennisgrafiek en onzekerheidsredenering. Het geeft u een systematisch inzicht in de kennis, principes en procedures van kennistechnologie, ontwikkelt uw vermogen om geschikte, op kennis gebaseerde methoden te gebruiken om problemen uit de echte wereld op te lossen, en het vermogen om de prestaties van op kennis gebaseerde oplossingen te evalueren en te vergelijken. een bepaald probleem.
Machine Learning
Deze module behandelt verschillende soorten machine learning en verschillende algoritmen van elk type. Het geeft u een systematisch inzicht in machine learning als vakgebied, ontwikkelt uw vermogen om problemen te identificeren die kunnen worden opgelost met behulp van machine learning-methoden, past geschikte machine learning-algoritmen en softwarepakketten toe om echte problemen op te lossen, evalueert en vergelijkt de prestaties van machine learning-methoden voor een bepaald probleem, en het presenteren en bespreken van de resultaten van machine learning-methoden en het voorstellen van passende verbeteringen aan methoden.
Natuurlijke taalverwerking
Deze module behandelt voornamelijk moderne benaderingen van natuurlijke taalverwerking (NLP), inclusief verschillende diepe neurale netwerken (DNN's) voor NLP, en actuele onderwerpen van NLP.
Het zal de mogelijkheid ontwikkelen om DNN-modellen te gebruiken om NLP-uitdagingen in de echte wereld op te lossen, de mogelijkheid om tekst-/spraakgegevens te verkrijgen uit erkende opslagplaatsen, de mogelijkheid om bestaande bibliotheken en pakketten te gebruiken voor het ontwikkelen van NLP-modellen, en een bewustzijn van de huidige ontwikkelingen, methoden. en toepassingen van NLP.
Themaproject
Een themaproject is een onderzoeksproject met een goedgekeurd thema. Elk thema kan meerdere jaren bestrijken en is gerelateerd aan een sterk onderzoeksgebied binnen de School. Het onderwerp van elk project moet ontleend worden aan de volgende thematische gebieden van kunstmatige intelligentie (AI) die onder het programma vallen: machinaal leren (bijv. detectieleren), kennistechnologie (bijv. systemen voor klinische beslissingsondersteuning, AI voor onderwijs), computer vision (bijvoorbeeld video zoeken), natuurlijke taalverwerking (bijvoorbeeld het beantwoorden van vragen) en AI voor de gezondheid (bijvoorbeeld medische beeldverwerking, ontdekking van biomarkers). Onder voorbehoud van goedkeuring door de Programmacommissie kunnen ook andere thema's worden opgenomen die niet binnen het Programma vallen. Deze aanvullende thema's kunnen worden gesponsord door een derde partij (bijvoorbeeld een bedrijf) en sponsoring kan de vorm aannemen van betaling voor het Levelling-Up Programma bij de start van het Project. In uitzonderlijke gevallen kan een project een onderwerp hebben dat buiten deze thematische gebieden ligt.
Programma collegegeld
Carrièremogelijkheden
Waar zou jij over vijf jaar willen zijn
Een thought leader op het gebied van AI, die technologische vooruitgang laat zien door middel van onderzoek. Werken voor enkele van de grootste bedrijven ter wereld. Of zelfs het adviseren van overheidsbeleid. De toekomst is een opwindende plek vol kansen.