MSc in Machine Learning, Systems and Control
Lund University
Schlüsselinformation
Campus-Standort
Lund, Schweden
Sprachen
Englisch
Studienformat
Auf dem Campus
Dauer
2 Jahre
Tempo
Vollzeit
Studiengebühren
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Bewerbungsschluss
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frühestes Startdatum
Sep 2024
Stipendien
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Einführung
Programmübersicht
Die Menge an verfügbaren Daten auf der Welt explodiert und fortschrittliche Algorithmen werden verwendet, um Informationen für verschiedene Anwendungen wie selbstfahrende Autos, optimierte Fertigung, verbesserte Gesundheitsversorgung und energieeffizientere Systeme zu extrahieren. Der Masterstudiengang Machine Learning, Systems and Control bereitet die Studierenden auf eine flexible zukunftssichere Karriere in diesem allgemeinen Bereich vor, in dem fortschrittliche Algorithmen zur Analyse großer Datensätze in einem breiten Anwendungsspektrum verwendet werden, das Methoden der statistischen Analyse, Mathematik, Signalverarbeitung, Bildverarbeitung kombiniert Analyse und Kontrolltheorie. Die Nachfrage nach Experten mit solchen Kenntnissen wächst, was für die Absolventen einen optimistischen Arbeitsmarkt bedeutet.
Das Programm ist das Ergebnis einer Zusammenarbeit zwischen den Fachbereichen Mathematik, Regelungstechnik, Informatik und Elektro- und Informationstechnik am Lund University .
Das Shanghai-Ranking (ARWU) rangiert Lund University auf Platz 17 der weltweit besten Universitäten im Bereich Elektro- und Elektroniktechnik für das Jahr 2018 und auf Platz 49 im Bereich Automatische Steuerung. Lund University verfügt über hervorragende Ressourcen und bietet Studenten die Möglichkeit, von weltweit führenden Forschern zu lernen. Forschung und Lehre sind eng verzahnt und die vier beteiligten Fachbereiche haben eine lange Tradition erfolgreicher Kooperationen in Bildung und Forschung. Alle unsere Lehrer haben einen Doktortitel oder höher und sind aktiv in der Forschung tätig.
Sie haben eine gewisse Freiheit bei der Wahl der Kurse, die Ihren persönlichen Interessen entsprechen, und können zwischen zwei Studiengängen mit leicht unterschiedlichen Pflichtveranstaltungen und einer Reihe von Wahlfächern wählen, die eine Präferenz für z. B. maschinelles Lernen, Steuerungssysteme, Bildanalyse, künstliche Intelligenz, Robotik ermöglichen. Die im Programm enthaltenen Kurse entsprechen einem hohen internationalen Standard. Das Programm umfasst sowohl theoretisches und praktisches Lernen als auch Gruppenarbeiten und Präsentationen.
Neben den Lehrveranstaltungen führen alle unsere Studierenden ein Forschungsprojekt für ihre Masterarbeit durch. Das Projekt kann sowohl in Kooperation mit der Industrie als auch wissenschaftlicher Natur und im In- oder Ausland durchgeführt werden. Neben der Fakultät für Ingenieurwissenschaften befindet sich der lebendige Wissenschaftspark Ideon mit einer langen Tradition von Innovationen in den Bereichen Software, Internet der Dinge, Telekommunikation, Energie und neue Materialien.
Lehrplan
Programmstruktur
Pflichtkurse:
- Einführung in maschinelles Lernen, Systeme und Steuerung (7,5 Credits)
- Modellieren und Lernen aus Daten (7,5 Credits)
- Bildanalyse (7,5 Credits)
- Einführung in künstliche neuronale Netze und Deep Learning (7,5 Credits)
- Multivariable Steuerung (7,5 Credits)
- Masterarbeit (30 Credits)
Zusätzlich obligatorisch in Track 1:
- Künstliche Intelligenz (7,5 Credits)
- Maschinelles Lernen (7,5 Credits)
- Monte-Carlo-Methoden für statistische Inferenz (7,5 Credits) und
- Wahlfächer (insgesamt 30 Credits)
Zusätzlich obligatorisch in Track 2:
- Echtzeitsystem (7,5 Credits)
- Projekt in Systemen, Kontrolle und Lernen (7,5 Credits) und
- Wahlfächer (insgesamt 37,5 Credits)
Die Wahlfächer können aus einer langen Liste von Alternativen gewählt werden
Karrierechancen
Karriereaussichten
Ein Master of Science in Machine Learning, Systems and Control bietet Studenten eine solide Basis für eine Karriere in Industrie und Wissenschaft und die notwendigen Fähigkeiten für Forschung und Entwicklung in verschiedenen Bereichen der Industrie. Das Programm bietet auch eine gute Grundlage für ein Promotionsstudium in diesem Bereich.
Die umliegende Region ist die Heimat einer Reihe globaler Marken wie Sony, Ericsson, Axis. Andere Unternehmen mit Niederlassungen in der Nähe von Lund University sind Volvo, DB Schneider, Tetra Pak und ARM Sweden. Ein großer Teil unserer Ingenieurstudenten beginnt direkt nach dem Abschluss mit diesen Unternehmen zu arbeiten oder gründet ihr eigenes Startup-Unternehmen, manchmal mit Hilfe des Gründerzentrums Venture Lab. In naher Zukunft wird es zwei große europäische und internationale Forschungszentren geben – ESS und MAX IV – die noch mehr spannende Möglichkeiten für unsere Studenten bieten.
Über die Schule
Fragen
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