Master In Maschinenlernen

KTH Royal Institute of Technology

Programmbeschreibung

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Master In Maschinenlernen

KTH Royal Institute of Technology

Die wissenschaftliche Disziplin des maschinellen Lernens konzentriert sich auf die Entwicklung von Algorithmen, um Muster zu finden oder Vorhersagen aus empirischen Daten zu machen. Die Disziplin wird zunehmend von vielen Berufen und Branchen genutzt (zum Beispiel Fertigung, Einzelhandel, Medizin, Finanzen, Robotik, Telekommunikation), da sie dazu beitragen kann, große Mengen digitaler Daten zu erstellen, um schwierige Probleme wie menschliches Verhalten und effizientes Verhalten zu lösen Ressourcenzuweisung. Die Nachfrage nach Absolventen mit fundierten Kenntnissen im maschinellen Lernen übersteigt das Angebot bei weitem. Das Programm hier bei KTH bereitet Sie auf eine Karriere in der Industrie vor (ein Start-up oder ein traditionsreiches, etabliertes Unternehmen) und bereitet Sie auch auf das weitere Studium auf PhD-Niveau vor.

Maschinelles Lernen bei KTH

In diesem Programm lernst du die mathematischen und statistischen Grundlagen und Methoden des maschinellen Lernens mit dem Ziel, Muster aus Beobachtungen zu modellieren und zu entdecken. Sie werden auch praktische Erfahrungen darüber sammeln, wie relevante ML-Techniken angepasst, angewendet und implementiert werden können, um reale Probleme in einem großen Bereich von Anwendungsdomänen zu lösen. Nach Abschluss des Programms haben Sie das Vertrauen und die Erfahrung gewonnen, handhabbare Lösungen für potentiell nicht standardisierte Lernprobleme anzubieten, die Sie effizient und robust implementieren können.

Das Programm beginnt mit obligatorischen Kursen in maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz, einem fortgeschrittenen Kurs in maschinellem Lernen und Forschungsmethoden, die eine Einführung und eine solide Grundlage für das Feld bieten. Ab dem zweiten Semester wählen die Studierenden Kurse aus drei Bereichen: Anwendungsbereiche im Bereich Maschinelles Lernen, Angewandte Mathematik / Statistik und Informatik. Diese Bereiche entsprechen den Kernkompetenzen eines Machine-Learning-Experten.

Der erste Bereich beschreibt, wie maschinelles Lernen zur Lösung von Problemen in bestimmten Anwendungsbereichen wie Computer Vision, Information Retrieval, Sprach- und Sprachverarbeitung, Computerbiologie und Robotik eingesetzt wird. Der zweite Bereich bietet den Studierenden die Möglichkeit, theoretische Grundlagenfächer in Angewandter Mathematik, Statistik und maschinellem Lernen zu belegen. Von besonderem Interesse für viele wird die Möglichkeit sein, das aufregende Gebiet des Deep Learning durch mehrere State-of-the-Art-Kurse im Detail zu lernen und zu verstehen:

  • DD2424 Deep Learning in der Datenwissenschaft
  • DD2423 Bildanalyse und Computer Vision
  • DT2119 Sprach- und Lautsprechererkennung
  • DD2437 Künstliche Neuronale Netze und Tiefenarchitekturen
  • DD2425 Robotik und autonome Systeme

Der dritte Bereich ermöglicht es den Studierenden, ihr Wissen in theoretischer Informatik, Softwareentwicklung und parallelem Rechnen zu vertiefen.

Das Programm verfügt über 30 ECTS Credits von Wahlfächern, die Sie aus einer Vielzahl von Kursen auswählen können, um sich auf Ihr Fachgebiet zu spezialisieren, oder Ihr Wissen auf neue Bereiche des maschinellen Lernens erweitern.

Der letzte Teil ist einem Abschlussprojekt gewidmet, das die Teilnahme an fortgeschrittenen Forschungs- oder Designprojekten in einem akademischen oder industriellen Umfeld in Schweden oder im Ausland umfasst. Mit diesem Projekt kann der Schüler zeigen, dass er in der Lage ist, selbstständig Projektarbeit zu leisten, indem er die Fähigkeiten aus den Kursen des Programms nutzt. In der Vergangenheit haben Studenten des Programms Projekte in Unternehmen wie Saab, Elekta, Flir, Eriksson, Tobii, Spotify, Thales und Huawei abgeschlossen.

Die behandelten Themen

Maschinelles Lernen, Deep Learning, statistische Modellierung, künstliche Intelligenz, Computer Vision, Sprachtechnologie, Information Retrieval, Optimierung

Karriere

Die Nachfrage nach Ingenieuren und Wissenschaftlern mit Machine-Learning-Kenntnissen steigt, da die Datenmenge in der Welt zunimmt. Nach Abschluss des Studiums können Sie beispielsweise als Softwareentwickler, Deep Learning Engineer, Computer Vision Engineer, Datenanalytiker, Software Engineer, quantitativer Analyst, Data Scientist und Systems Engineer für Unternehmen wie Dice, Logitech, Google und McKinsey arbeiten B. Schweden, die Schweiz, Deutschland, China, Indien und die USA.

Dieses Master-Programm ist auch eine geeignete Grundlage für die Arbeit in einer Forschungs- und Entwicklungsabteilung in der Industrie, sowie für eine kontinuierliche Forscherkarriere und Doktorandenausbildung.

Diese Universität bietet Studiengänge in den folgenden Sprachen an
  • Englisch


Zuletzt aktualisiert am December 4, 2017
Dauer & Preise
Dieser Kurs ist campusbasiert
Start Date
Beginn
Aug. 2018
Duration
Dauer
2 jahre
Vollzeit
Price
Preis
310,000 SEK
Information
Deadline
Locations
Schweden - Stockholm, Stockholms län
Beginn : Aug. 2018
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Dates