ماجستير العلوم في تعلم الآلة
Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence - MBZUAI
معلومات أساسية
موقع الحرم الجامعي
Abu Dhabi, الإمارات العربية المتحدة
اللغات
انجليزي
شكل الدراسة
في الحرم الجامعي
المدة الزمنية
2 years
الوتيرة
دوام كامل
رسوم دراسية
أتصل بالجامعة
أخر موعد للتسجيل
31 Mar 2024
اقرب موعد للبدء
Aug 2024
* طلاب بدوام كامل في منحة دراسية كاملة: مجانًا | الطلاب غير المتفرغين: 5000 درهم إماراتي لكل ساعة معتمدة ، إجمالي 35 ساعة معتمدة ، بالإضافة إلى رسوم متنوعة
مقدمة
عند الانتهاء من متطلبات البرنامج ، سيكون الخريج قادرًا على:
- إظهار فهم متخصص للغاية لخط أنابيب التعلم الآلي الحديث: البيانات والنماذج ومبادئ الخوارزميات والتجريبية.
- تحقيق مهارات متقدمة في معالجة البيانات واستخدام أدوات الاستكشاف والتصور المختلفة.
- إظهار وعي نقدي بالقدرات والقيود المفروضة على أشكال مختلفة من خوارزميات التعلم.
- احصل على إمكانات متقدمة لتحليل أداء خوارزميات التعلم وتقييمها وتحسينها بشكل مستمر.
- اكتساب قدرات متقدمة لتحليل الخصائص الحسابية والإحصائية لخوارزميات التعلم المتقدمة وأدائها.
- اكتساب الخبرة في استخدام أدوات البرمجة المتعلقة بالتعلم الآلي ونشرها لمجموعة متنوعة من مشكلات تعلم الآلة المعقدة.
- تطوير مهارات متقدمة في حل المشكلات من خلال تطبيق أساليب التعلم الآلي بشكل مستقل على العديد من المشكلات المعقدة ، وإظهار الخبرة في التعامل مع الغموض في بيان المشكلة.
- تطبيق المهارات المعقدة في بدء وإدارة واستكمال تقارير وانتقادات متعددة للمشروعات على مجموعة متنوعة من أساليب التعلم الآلي ، والتي تُظهر فهم الخبراء والتقييم الذاتي والمهارات المتقدمة في توصيل الأفكار المعقدة للغاية.
متطلبات الحد الأدنى لدرجة الماجستير في العلوم في برنامج التعلم الآلي هي 35 ساعة معتمدة ، موزعة على النحو التالي:
- المقررات الأساسية: 4 دورات (15 ساعة معتمدة)
- المساقات الاختيارية: مقرران (8 ساعات معتمدة)
- أطروحة البحث: دورة واحدة (12 ساعة معتمدة)
المقررات الأساسية
ماجستير في التعلم الآلي هو أساسًا درجة علمية قائمة على البحث. الغرض من الدورات الدراسية هو تزويد الطلاب بمجموعة المهارات المناسبة ، حتى يتمكنوا من إنجاز مشروعهم البحثي بنجاح (أطروحة). يجب على الطلاب أن يأخذوا COM701 ، كدورة إلزامية. يمكنهم اختيار ثلاث دورات أساسية من مجموعة تركيز من ستة في القائمة الواردة أدناه:
الشفرة | عنوان الدورة | ساعات معتمدة |
COM701 | بحوث الاتصالات ونشرها | 3 |
ML701 | التعلم الالي | 4 |
ML702 | تعلم الآلة المتقدمة | 4 |
ML703 | الاستدلال الاحتمالي والإحصائي | 4 |
MTH701 | الأسس الرياضية للذكاء الاصطناعي | 4 |
AI701 | الذكاء الاصطناعي | 4 |
AI702 | تعلم عميق | 4 |
الدورات الاختيارية
سيقوم الطلاب باختيار ما لا يقل عن دورتين اختياريتين ، مع ما مجموعه ثماني ساعات معتمدة (أو أكثر) (CH) من قائمة المقررات الاختيارية المتاحة بناءً على الاهتمام ، وأطروحة البحث المقترحة ، ووجهات النظر المهنية ، بالتشاور مع لجنة الإشراف الخاصة بهم. يتم سرد المقررات الاختيارية المتاحة لدرجة الماجستير في التعلم الآلي في الجدول التالي:
الشفرة | عنوان الدورة | ساعات معتمدة |
MTH702 | الاقوي | 4 |
CS701 | البرمجة المتقدمة | 4 |
CS702 | هياكل البيانات والخوارزميات | 4 |
DS701 | بيانات التعدين | 4 |
DS702 | معالجة البيانات الكبيرة | 4 |
CV701 | رؤية الإنسان والحاسوب | 4 |
CV702 | هندسة رؤية الكمبيوتر | 4 |
CV703 | التعرف على الأشياء البصرية والكشف عنها | 4 |
NLP701 | معالجة اللغة الطبيعية | 4 |
NLP702 | معالجة اللغة الطبيعية المتقدمة | 4 |
NLP703 | معالجة الكلام | 4 |
ML704 | نماذج تعلم الآلة | 4 |
ML705 | موضوعات في تعلم الآلة المتقدم | 4 |
ML706 | الاستدلال الاحتمالي والإحصائي المتقدم | 4 |
HC701 | التصوير الطبي: الفيزياء والتحليل | 4 |
أطروحة البحث
يعرض بحث رسالة الماجستير للطلاب مشكلة بحثية لم يتم حلها ، حيث يُطلب منهم اقتراح حلول جديدة والمساهمة في تكوين مجموعة من المعرفة. يتابع الطلاب دراسة بحثية مستقلة ، تحت إشراف لجنة إشرافية ، لمدة سنة واحدة.
الشفرة | عنوان الدورة | ساعات معتمدة |
ML699 | رسالة ماجستير بحث | 12 |
القبول
المناهج الدراسية
الحد الأدنى لمتطلبات درجة الماجستير في العلوم في التعلم الآلي هو 36 ساعة معتمدة، موزعة على النحو التالي:
الدورات الأساسية | عدد الدورات | ساعات معتمدة |
النواة | 4 | 16 |
مواد اختيارية | 2 | 8 |
أطروحة بحثية | 1 | 12 |
فترة تدريب | يجب إكمال تدريب واحد على الأقل لمدة تصل إلى ستة أسابيع بشكل مرض كشرط للتخرج | 0 |
الدورات الأساسية
ماجستير العلوم في التعلم الآلي هو في الأساس درجة قائمة على البحث. الغرض من الدورات الدراسية هو تزويد الطلاب بمجموعة المهارات المناسبة، حتى يتمكنوا من إنجاز مشروعهم البحثي بنجاح (الأطروحة). يجب على الطلاب أخذ AI701 و MTH701 و ML701 كدورات إلزامية. يمكنهم اختيار إما ML702 أو ML703 جنبًا إلى جنب مع اثنين من المواد الاختيارية.
الكود | عنوان الدورة | ساعات معتمدة |
AI701 | أسس الذكاء الاصطناعي | 4 |
ميث701 | الأسس الرياضية للذكاء الاصطناعي | 4 |
ML701 | تعلم الآلة | 4 |
ML702 | التعلم الآلي المتقدم | 4 |
ML703 | الاستدلال الاحتمالي والإحصائي | 4 |
المقررات الاختيارية
سيختار الطلاب ما لا يقل عن مقررين اختياريين، بإجمالي ثماني ساعات معتمدة (أو أكثر). يجب اختيار شخص واحد من القائمة A ويجب اختياره من القائمة A أو B بناءً على الاهتمام وأطروحة البحث المقترحة والتطلعات المهنية، بالتشاور مع لجنة الإشراف الخاصة بهم. يتم سرد الدورات الاختيارية المتاحة لماجستير العلوم في التعلم الآلي في الجداول أدناه:
القائمة أ
الكود | عنوان الدورة | ساعات معتمدة |
ML702 | تطوير التعلم الآلي | 4 |
ML703 | الاستدلال الاحتمالي والإحصائي | 4 |
ML704 | نماذج التعلم الآلي | 4 |
ML705 | موضوعات في التعلم الآلي المتقدم | 4 |
ام ال 706 | الاستدلال الاحتمالي والإحصائي المتقدم | 4 |
القائمة باء
الكود | عنوان الدورة | ساعات معتمدة |
AI702 | التعلم العميق | 4 |
CV701 | رؤية الإنسان والحاسوب | 4 |
السيرة الذاتية 702 | الهندسة لرؤية الكمبيوتر | 4 |
السيرة الذاتية 703 | التعرف على الكائنات المرئية واكتشافها | 4 |
CV707 | التوائم الرقمية | 4 |
دي اس 701 | تنقيب البيانات | 4 |
دي اس 702 | معالجة البيانات الضخمة | 4 |
إتش سي 701 | التصوير الطبي: الفيزياء والتحليل | 4 |
ML707 | خدمات وتطبيقات المدينة الذكية | 4 |
ML708 | ذكاء اصطناعي جدير بالثقة | 4 |
ميث702 | التحسين | 4 |
NLP701 | معالجة اللغة الطبيعية | 4 |
NLP702 | معالجة اللغة الطبيعية المتقدمة | 4 |
NLP703 | معالجة الكلام | 4 |
أطروحة البحث
تعرض أبحاث أطروحة الماجستير الطلاب لمشكلة بحثية لم يتم حلها، حيث يُطلب منهم اقتراح حلول جديدة والمساهمة في مجموعة المعرفة. يتابع الطلاب دراسة بحثية مستقلة، تحت إشراف لجنة إشرافية، لمدة عام واحد.
الكود | عنوان الدورة | ساعات معتمدة |
ML699 | أطروحة بحث ماجستير التعلم الآلي | 12 |
التدريب البحثي | 0 |
صالة عرض
الترتيب
تصنيفات CS في لمحة
- المركز الثامن عشر في مجال الذكاء الاصطناعي في تصنيفات علوم الكمبيوتر على مستوى العالم
- المركز 28 في مجال تعلم الآلة في تصنيفات علوم الكمبيوتر على مستوى العالم
- المركز السادس عشر في مجال السيرة الذاتية في تصنيفات علوم الكمبيوتر على مستوى العالم
- المركز التاسع عشر في مجال البرمجة اللغوية العصبية في تصنيفات علوم الكمبيوتر على مستوى العالم
نتائج البرنامج
عند الانتهاء من متطلبات البرنامج، سيكون الخريج قادرًا على:
- أظهر فهمًا متخصصًا للغاية لخط أنابيب التعلم الآلي الحديث: البيانات والنماذج والمبادئ الخوارزمية والتجريبية
- تحقيق مهارات متقدمة في المعالجة المسبقة للبيانات واستخدام أدوات الاستكشاف والتصور المختلفة
- إظهار الوعي النقدي بقدرات وقيود الأشكال المختلفة لخوارزميات التعلم
- الحصول على قدرات متقدمة لتحليل أداء خوارزميات التعلم بشكل نقدي وتقييمه وتحسينه باستمرار
- اكتساب قدرات متقدمة لتحليل الخصائص الحسابية والإحصائية لخوارزميات التعلم المتقدمة وأدائها
- اكتساب الخبرة في استخدام ونشر أدوات البرمجة ذات الصلة بالتعلم الآلي لمجموعة متنوعة من مشاكل التعلم الآلي المعقدة
- تطوير مهارات حل المشكلات المتقدمة من خلال تطبيق أساليب التعلم الآلي بشكل مستقل على العديد من المشكلات المعقدة، وإظهار الخبرة في التعامل مع الغموض في بيان المشكلة
- تطبيق مهارات متطورة في بدء وإدارة واستكمال تقارير المشاريع المتعددة والنقد على مجموعة متنوعة من أساليب التعلم الآلي، والتي تُظهر فهم الخبراء والتقييم الذاتي والمهارات المتقدمة في توصيل الأفكار المعقدة للغاية
فرص عمل
يتغلغل الذكاء الاصطناعي في كل صناعة. في فعاليات إشراك أصحاب العمل الأخيرة في جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي، كان هناك تمثيل من قطاعات متعددة بما في ذلك (على سبيل المثال لا الحصر):
- الطيران، والاستشارات، والتعليم، والطاقة، والتمويل، والهيئات الحكومية، والرعاية الصحية، والإعلام، والنفط والغاز، والأمن والدفاع، ومعاهد البحوث، وتجارة التجزئة، والاتصالات، والنقل والخدمات اللوجستية، والشركات الناشئة.
تشمل فرص العمل الحديثة التي تم الإعلان عنها عبر بوابة وظائف الطلاب بجامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي (على سبيل المثال لا الحصر):
- مهندس حلول الذكاء الاصطناعي، ومهندس حلول الذكاء الاصطناعي، ومهندس الخوارزميات، ومحلل البيانات، ومهندس البيانات، وعالم البيانات، ومستشار استراتيجية البيانات، ومهندس البرمجيات الكاملة، ومطور الويب الكامل، وباحث التحليلات التنبؤية، وعالم البيانات الأقدم - الاستشاري.
يمكن أن تشمل الفرص الوظيفية الأخرى (على سبيل المثال لا الحصر):
- عالم تطبيقي، ومهندس تحليلات، والواقع المعزز/الافتراضي، والسيارات المستقلة، والقياسات الحيوية والطب الشرعي، وكبير مسؤولي البيانات، وقيادة منصة البيانات، وصحفي البيانات، وأخصائي المبيعات الفنية للبيانات والذكاء الاصطناعي، وتحليلات/مهندسي النمو، والمدير: تخطيط خدمات الذكاء الاصطناعي والسحابة، ومهندسو التعلم الآلي، ومدير المنتج: الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات، وعالم بيانات المنتج، ومحلل المنتجات، والاستشعار عن بعد، ومساعدي البحوث، والأمن والمراقبة، ومهندسي البرمجيات الأول، وبيانات نائب الرئيس.