Master of Science in Computer Vision

Allgemeines

Beschreibung des Studiengangs

Computer Vision ist ein dynamisches Studienfeld, mit dem Computer Daten aus digitalen Bildern oder Videos in Echtzeit erfassen, verarbeiten und analysieren können. Die rasante Entwicklung der Bildverarbeitung hatte enorme Auswirkungen auf Technologien wie autonome Fahrzeuge, Industrierobotik, Datenanalyse, Überwachungssysteme und mehr. Da die Nachfrage nach in diesem Bereich ausgebildeten Wissenschaftlern und Ingenieuren wächst, bereitet Sie der Master of Science in Computer Vision darauf vor, in diesem neuen Zeitalter der Technologie erfolgreich zu sein.

In diesem Programm bauen Sie auf Ihren Grundlagen in Mathematik und High-Level-Programmierung auf und erhalten die Möglichkeit, Ihre eigenen Computer-Vision-Technologien zur Lösung realer Probleme zu entwickeln. Wenn Sie das Programm abgeschlossen haben, beherrschen Sie fließend Tools und Techniken, die in verschiedenen Branchen wie Fertigung, Medizin, Big Data und Sicherheit vielfältig eingesetzt werden können, um nur einige zu nennen.

Wenn Sie begeistert sind, Teil der schnell wachsenden Forschungsanstrengungen und Fortschritte im Bereich Computer Vision zu sein, ist das Programm MS in Computer Vision genau das Richtige für Sie.

Wer sollte diesen Abschluss verfolgen?

Dieses Programm richtet sich an Absolventen mit einem Bachelor-Abschluss in Informatik oder einem verwandten Bereich. Ziel ist es, die Wissenslücke zwischen grundlegenden Grundlagen des maschinellen Lernens und branchenüblichen Anwendungen des Computer-Sehens zu schließen, indem Sie Ihr Verständnis der Prinzipien der Mathematik und der Informatik weiter verbessern. Darüber hinaus lernen Sie, Ihre eigene Computer-Vision-Software zu entwerfen und zu entwickeln.

Als Student in diesem Programm werden Sie:

  • Werden Sie ein kompetenter Computer Vision Engineer

    Tauchen Sie tief in die wichtigsten Programmiersprachen ein, während Sie sich mit Kursarbeiten in Datenstrukturen, künstlicher Intelligenz, neuronalen Netzen und vielem mehr befassen.

  • Implementieren Sie Computer Vision-Projekte von Grund auf

    Wenden Sie Computer-Vision-Algorithmen und -Techniken an, um funktionierende Prototypen zu implementieren und relevante Branchenprobleme zu lösen.

  • Sammeln Sie Erfahrung in einer kollaborativen Laborumgebung

    Arbeiten Sie mit Gleichgesinnten und Industriepartnern zusammen, um die Herausforderungen der Computer Vision-Forschung anzugehen.

Akademische Roadmap

Als Student der MS in Computer Vision verbringen Sie Zeit mit Kursen in Mathematik und Informatik, um tiefgreifende Grundkenntnisse in Computer Vision zu erlangen. Das Schlusssteinprojekt am Ende des Programms bietet Ihnen die Möglichkeit, Ihre berufliche Laufbahn durch praktische Erfahrung und praktische Anwendungen Ihres Studiums voranzutreiben, während Sie auf einen vollständigen, funktionierenden Prototyp Ihres Projekts hinarbeiten.

Der MS in Computer Vision-Studiengang erfordert den Abschluss von mindestens 31 Credits mit einem kumulierten GPA von 3,0 oder besser. Dieses Vollzeitprogramm erstreckt sich in der Regel über ein Jahr mit drei Trimestern von jeweils 15 Wochen.

Zulassungsvoraussetzungen

Um sich für das MS in Computer Vision-Programm zu bewerben, müssen Sie einen Bachelor-Abschluss abgeschlossen haben, idealerweise in Informatik oder einem eng verwandten Bereich wie Ingenieurwesen, IT oder angewandte Mathematik.

Nachweis der Englischkenntnisse

Dies ist erforderlich, wenn Englisch nicht die Muttersprache des Antragstellers ist. Auf diese Anforderung kann verzichtet werden, wenn der Antragsteller nachweist, dass er mindestens vier Jahre seiner letzten Ausbildung an einer Einrichtung abgeschlossen hat, in der Englisch die primäre Unterrichtssprache ist.

Nicht-englische Muttersprachler müssen ihre Englischkenntnisse auf eine der folgenden Arten nachweisen:

  • Ein Mindesttest für Englisch als Fremdsprache (TOEFL) von 550 (Papierprüfung), 213 (Computerprüfung) oder 80 (iBT - Internetbasierter Test). TOEFL-Code: 1493

  • Ein Mindestwert für das International English Language Testing System (IELTS) von 6,5 oder höher. (www.ielts.org)

  • Ein Mindestwert für Cambridge English: Advanced (auch als Certificate in Advanced English oder CAE bezeichnet) von C1 oder höher.

  • Abschluss einer vierjährigen High School- oder Sekundarschulausbildung an einer englischsprachigen Schule oder einer internationalen Schule, an der die primäre Unterrichtssprache Englisch ist.

  • Abschluss eines Bachelor-Abschlusses an einer englischsprachigen Institution.

Behandelten Themen

Studierende des MS in Computer Vision-Programms erwerben ein umfassendes Verständnis von Computer Vision und maschinellem Lernen. Nach erfolgreichem Abschluss des Programms erwerben und / oder verbessern Sie Folgendes:

  • Vertiefte mathematische Kenntnisse von der linearen Algebra bis zur Vektorrechnung, die Ihnen helfen, vorhandene Computer-Vision-Algorithmen zu erweitern oder zu entwickeln.
  • Arbeitskenntnisse in der Bild- und Videoanalyse zur Implementierung intelligenter Systeme.
  • Akademische Forschungsfähigkeiten in Computer Vision und maschinellem Lernen.

Karriere-Ausblick

Absolventen von MS in Computer Vision können fortgeschrittene Berufswahlen und Beschäftigungsmöglichkeiten in bestehenden und aufstrebenden Bereichen wie Cyber-Physical Systems, Social Media Analytics, Industrie 4.0 und Medical Imaging verfolgen, in denen Kenntnisse in Computer Vision sehr gefragt sind.

Mögliche Karrieren

Computer Vision Engineer

Ein Computer Vision Engineer ist verantwortlich für das Entwerfen und Entwickeln fortschrittlicher Computer Vision Algorithmen für die Bild- und Videoverarbeitung.

Programmierer für künstliche Intelligenz

Ein Programmierer für künstliche Intelligenz ist für das Entwerfen und Entwickeln von KI-Modellen und -Software verantwortlich, die möglicherweise Computer-Vision-Anwendungen wie Robot Vision enthalten.

Data Scientist (Bild- und Videodaten)

Ein Datenwissenschaftler ist für das Entwerfen und Implementieren von Datenanalysen verantwortlich, die Bilder und Videos umfassen.

Zuletzt aktualisiert am März 2020

Über die Hochschule

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