Магистър по машинно обучение
KTH Royal Institute of Technology
Ключова информация
Местоположение на кампуса
Stockholm, Швеция
Езикознание
Английски език
Формат на обучение
На територията на колежа
Продължителност
2 години
Темпо на обучение
Редовно обучение
Такси за обучение
SEK 342 000 / per year *
Крайна дата за записване
Запитване на информация
Най-ранна начална дата
Aug 2024
* извън ЕС/ЕИП/Швейцария е 342 000 SEK.
Представление
Машинното обучение разработва алгоритми за намиране на модели или прогнози от емпирични данни и тази магистърска програма ще ви научи да овладявате тези умения. Машинното обучение все повече се използва от много професии и индустрии като производството, търговията на дребно, медицината, финансите, роботиката, телекомуникациите и социалните медии. Завършилите програмата ще бъдат експерти в областта, квалифицирани за вълнуващи кариери в индустрията или докторантура.
Машинно обучение в KTH
В тази програма ще научите математическите и статистически основи и методи за машинно обучение с цел моделиране и откриване на модели от наблюдения. Освен това ще придобиете практически опит в съпоставянето, прилагането и внедряването на подходящи техники за машинно обучение за решаване на проблеми от реалния свят в широк спектър от области на приложение. След завършване на програмата вие ще придобиете увереността и опита да предлагате податливи решения на потенциално нестандартни учебни проблеми, които можете да прилагате ефективно и стабилно. Стокхолм има оживена стартираща общност и големи утвърдени компании, интегриращи AI и Machine Learning в своето технологично развитие. Това ви дава потенциал за подходяща и вълнуваща промишлена работа в областта по време и след вашето обучение.
Програмата започва със задължителни курсове по машинно обучение и изкуствен интелект, за да осигури въведение в областта и солидна основа. Тези курсове са последвани от курс за напреднали по машинно обучение и изследователска методология. От втория семестър избирате курсове от две области: приложни домейни, използващи машинно обучение, и теоретично машинно обучение. Тези области съответстват на основните компетенции на експерт по машинно обучение.
Първата група от курсове описва как машинното обучение се използва за решаване на проблеми в приложни области като компютърно зрение, извличане на информация, обработка на реч и език, изчислителна биология и роботика. Второто групиране на курсове ви позволява да вземете по-основни теоретични курсове по приложна математика, статистика и машинно обучение. От особен интерес за мнозина ще бъде шансът да научат и разберат в детайли вълнуващата област на задълбоченото обучение чрез няколко най-съвременни курса.
Програмата също така има до 30 ECTS кредита за избираеми курсове, които можете да изберете от широк спектър от курсове, за да се специализирате допълнително във вашата област на интерес или да разширите знанията си в нови области.
Последният семестър е посветен на дипломен проект, който включва участие в напреднали изследователски или дизайнерски проекти в академична или индустриална среда, в Швеция или в чужбина. С този проект можете да демонстрирате способността си да извършвате независима работа по проекта, като използвате уменията, получени от курсовете в програмата. В миналото студенти от програмата са изпълнявали проекти в компании като Saab, Elekta, Flir, Eriksson, Tobii, Spotify, Thales, Huawei.
Това е двугодишна програма (120 ECTS кредита), дадена на английски език. Завършилите получават степента магистър на науките. Програмата се предоставя главно в KTH Campus в Стокхолм от Училището по електротехника и компютърни науки (в KTH ).
Приемане
Учебен план
Година 1
Курсове, които се провеждат в периоди 1 и 2 на година 2, потенциално могат да бъдат взети в период 1 и период 2 на година 1, ако водят до управляемо натоварване за студента.
Освен изискванията за задължителни и условно избираеми курсове, студентът е свободен да избира от всички втори цикъл и езикови курсове, дадени в KTH , за да вземе неговия/нейния брой кредити за завършен курс до 90 ECTS. Могат да бъдат взети курсове от първи цикъл (въпреки че ние предпочитаме студентите да вземат курсове от втори цикъл), но не повече от 30 ECTS точки могат да бъдат зачетени за дипломиране. Препоръчаните курсове са за тези, които биха искали да разширят своята компетентност и познания по компютърни науки и софтуерно инженерство. Трябва да бъде завършен и финален дипломен проект.
Студентите трябва да завършат задължителните курсове (A.1.1) и условно избираемите курсове. Условно избраните курсове са групирани в две групи; Област на приложение (A.1.3) и теория (A.1.4). Студентът трябва да завърши:
- най-малко 6 курса от приложна област и теория,
с ограниченията, които
- поне 2 от 6 курса са от теоретичните курсове и
- поне 2 от 6-те курса са от курсовете в областта на приложението.
Изрично това означава, че студентите, за да се дипломират, трябва или да са завършили:
- 2 курса от приложна област и 4 курса от теория,
- 3 курса от приложна област и 3 курса от теория,
- 4 курса от приложна област и 2 курса от теория.
Освен изискванията за задължителни и условно избираеми курсове, студентът е свободен да избира от всички втори цикъл и езикови курсове, дадени в KTH , за да вземе броя на завършените курсови кредити от 90 ECTS. Могат да се вземат курсове от първи цикъл (въпреки че ние предпочитаме, ако студентите вземат курсове от втори цикъл), но не повече от 30 ECTS точки могат да се броят за завършване. Курсовете, които не са разрешени като избираеми, са курсове за хоби като готвене, обслужване на барове и т.н. В раздел A.1.5 ние изброяваме набор от препоръчителни курсове, които студентите могат да вземат, особено тези, които биха искали да разширят своята компетентност и познания по компютърни науки и софтуер Инженерство. Трябва също да бъде завършен окончателен дипломен проект (A.1.2).
Студенти, които в предишна степен са прочели курс, съответстващ на DD1420, DD2380 или DD2434, могат вместо това да кандидатстват за заместващ курс. Заявлението се подава до главния координатор, който след преглед на предварително прочетения курс дава разрешение на студента да вземе заместващ курс от набора от условно избираеми или препоръчителни курсове. Заместващият курс, ако е условно избираем курс, няма да се зачита към едно от 6-те изисквания за условно избираем курс.
Студент, който е завършил първите си три години на обучение в KTH в рамките на програмата CINTE, който е прочел ID1214 Изкуствен интелект и приложения, може да кандидатства за четене на заместващ курс. Свържете се с главния координатор съгласно инструкциите по-горе.
Задължителни курсове
- Въведение във философията на науката и методологията на научните изследвания (DA2205) 7,5 кредита
- Основи на машинното обучение (DD1420) 7,5 кредита
- Курс за интегриране на програма в машинно обучение (DD2301) 3.0 кредита
- Изкуствен интелект (DD2380) 6.0 кредита
- Машинно обучение, Курс за напреднали (DD2434) 7,5 кредита
Година 2
Задължителни курсове
- Диплом по компютърни науки и инженерство, специализиран в машинно обучение, втори цикъл (DA233X) 30,0 кредита
- Курс за интегриране на програма в машинно обучение (DD2301) 3.0 кредита
Резултат от програмата
Устойчиво развитие
Завършилите KTH имат знанията и инструментите за придвижване на обществото в по-устойчива посока, тъй като устойчивото развитие е неразделна част от всички програми. Трите ключови цели за устойчиво развитие, адресирани от магистърската програма по машинно обучение, са:
- 3 Добро здраве и благополучие
- 11 Устойчиви градове и общности
- 16 Мир, справедливост и силни институции
Развитието на машинното обучение започна да прониква в много аспекти от нашия живот и се предвижда да има все по-дълбок ефект върху обществото, например превръщайки много работни места на сини и бели якички в остарели поради увеличената автоматизация или подобрявайки резултатите за пациентите поради по-добро персонализиране лекарства и диагностика. Някои от тези развития може да не са от полза за всички в обществото или да имат непредвидени последици. Като завършили тази програма, вие ще бъдете много добре информирани за техническите възможности и потенциалните приложения на машинното обучение, както и ще бъдете добре позиционирани да тласнете още повече напредъка на машинното обучение/AI. По този начин, като част от програмата, както и в рамките на KTH , ние подчертаваме етичните проблеми и отговорности, които ще дойдат с тези умения и знания в задължителни курсове като DD2301 и DD2380. Ние виждаме тези отговорности като съгласувани с Целите на ООН за устойчиво развитие, където специално насърчаваме осведомеността за ЦУР като част от „DD2301: Курсът за интегриране на програмата“ и също така подчертаваме случаите на използване на „ИИ за добро“, които се пресичат с ЦУР, като например при проектирането и експлоатацията на вятърни и слънчеви паркове, за да станат по-ефективни, диагностиката и лечението на различни заболявания и проектирането на здравни интервенции и прецизното инженерство за насърчаване на по-ефективни земеделски практики.
През последната година от обучението си студентите от програмата ще имат възможност да завършат окончателни дипломни проекти, които са много подходящи за множество ЦУР. Примери за това къде са се осъществявали такива проекти в миналото са:
- SDG: „Добро здраве и благополучие“, с компании за медицински технологии като Elekta и RaySearch;
- SDG: „Устойчиви градове и общности“, с автоматично наблюдение на сателитни изображения в отдела по геоинформатика, KTH .
- SDG: „Силни институции за мир и правосъдие“, с независимия международен институт SIPRI.
Стипендии и финансиране
KTH предлага четири различни възможности за стипендии за магистърско обучение. Стипендията KTH покрива таксата за обучение на едногодишна или двугодишна магистърска програма. Едногодишната стипендия KTH е насочена към настоящи студенти по магистърска програма KTH и покрива таксата за обучение през втората година на обучение. Стипендията за съвместна програма KTH е насочена към студенти в определени съвместни програми и покрива таксата за обучение за периода на обучение, прекаран в KTH . Стипендията KTH India е насочена специално към студенти от Индия.
- Стипендия KTH
- Едногодишна стипендия KTH
- Стипендия за съвместна програма KTH
- Стипендия KTH Индия
Шведски институт
Шведският институт (SI) предлага редица стипендии за студенти от целеви страни, идващи в Швеция.
KTH асоциирани организации за стипендии
KTH си сътрудничи със следните организации, предоставящи възможности за стипендии за бъдещи студенти KTH .
- COLFUTURO (Programa Crédito Beca) за студенти от Колумбия
- LPDP (Индонезийски дарителен фонд за образование) за студенти от Индонезия
- FUNED за студенти от Мексико
Портали за стипендии
База данни на IEFA
Базата данни на IEFA предлага изчерпателно търсене на стипендии, списък с безвъзмездни средства и програми за международни студентски заеми.
Учебни портали
Базата данни за стипендии Studyportals изброява над 1000 стипендии и безвъзмездни средства за студенти от цял свят, кандидатстващи за обучение в ЕС.
Scholars4dev
Стипендии за развитие е база данни със стипендии, отворена за студенти от развиващите се страни.
WeMakeScholars
WeMakeScholars помага на студенти от Индия да осигурят заеми за образование от банки и НБФК. Те също така изброяват повече от 26 000 международни стипендии от различни тръстове, фондации и правителство. тела.
Отсрочване на студентски заеми в САЩ
KTH е акредитирана институция към Министерството на образованието на САЩ и притежава статут „Само за отлагане“ по дял IV (OPE ID 03274300). Американските студенти могат да отлагат плащания по съществуващи сметки за федерален студентски заем, докато са записани в магистърска програма в KTH . Статусът „Само отлагане“ не позволява на студентите да вземат федерални студентски заеми за записване в KTH . Акредитацията обаче улеснява възможностите за безвъзмездни средства и заеми за американски студенти, тъй като много частни институции за студентски заеми в САЩ използват това обозначение като изискване за отпускане на нови заеми. Студентите, които желаят да отложат плащанията, трябва да се свържат със своята кредитна институция в САЩ.
Галерия
Кариерни възможности
Търсенето на инженери и учени с познания по машинно обучение нараства с нарастването на количеството данни в света. След дипломирането можете да продължите кариера в промишлеността, в стартираща или в традиционна утвърдена компания. Възможните заглавия са софтуерен разработчик, инженер по дълбоко обучение, инженер по компютърно зрение, анализатор на данни, софтуерен инженер, количествен анализатор, учен по данни и системен инженер в компании като Dice, Logitech, Google и McKinsey в, например, Швеция, Швейцария, Германия, Китай, Индия и САЩ.
Тази магистърска програма също е подходяща основа за работа в отдел за научноизследователска и развойна дейност в индустрията, както и за продължаване на изследователска кариера и докторантура.
След дипломирането
Софтуерен разработчик, инженер по дълбоко обучение, инженер по компютърно зрение, анализатор на данни, софтуерен инженер, количествен анализатор, учен по данни и системен инженер.