MSc in Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen

Künstliche Intelligenz (KI) ist einer der aufregendsten Bereiche in der Informatik und Technik. KI und maschinelles Lernen (ML) befassen sich mit der Herausforderung, Maschinen zu entwickeln, die lernen, sich anpassen und Intelligenz zeigen können. KI-Forschung revolutioniert unser Leben und führt uns in eine Welt mit selbstfahrenden Autos, automatisiertem Handel an den Aktienmärkten, KI-gestützter Chirurgie, KI-gesteuerten Stromnetzen, Smartphones, die Objekte / Gesichter / Sprache erkennen können, Suchmaschinen, die übersetzen können Sprachen, Videospiele, die reaktionsschnelles, anpassungsfähiges und intelligentes Verhalten zeigen.

Überblick

Dieses neue einzigartige Programm berücksichtigt die neuen Trends in der KI, indem es etablierte KI-Techniken kombiniert wie:<UL>

Unüberwachtes / überwachtes / verstärkendes Lernen, tiefes Lernen, parametrische / nichtparametrische Regression und Klassifizierung, evolutionäre Berechnung, Bayes'sche Netzwerke und Suchalgorithmen,UL>

mit aufstrebenden Disziplinen und Technologien wie:<UL>

Deep Reinforcement Learning, Kausalitätsmodellierung, bioinspirierte Robotik, evolutionäre Robotik, humanoide Robotik, spielerisch inspirierte Verhaltensmodellierung, automatische Konformitätsprüfung, automatische Workflow-Synthese, maschinengestützte Korrektheit, probabilistische Programmierung und erklärbare KI.UL>

Der Schwerpunkt liegt auf der Anwendung dieser Techniken auf eine Vielzahl von Anwendungsbereichen: Textanalyse und Verarbeitung natürlicher Sprache, Bildverarbeitung, Spiele, intelligente Fertigung, vorausschauende Wartung, Bewegung und Planung, Geschäftsanalyse, Finanzen und viele andere.

Programminhalt

Herbstsemester

Einführung in Data Engineering und maschinelles Lernen<UL>

Evolutionsberechnung und humanoide RobotikTextanalyse und Verarbeitung natürlicher SpracheKünstliche Intelligenz für SpieleMachine VisionUL>

Frühlingssemester

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen<UL>

Deep Reinforcement LearningProbabilistische und erklärbare KITheorie und Praxis fortgeschrittener KI-ÖkosystemeForschungsmethoden und ProjektspezifikationUL>

Sommersemester<UL>

Projekt für künstliche Intelligenz und maschinelles LernenUL>

Zugangsvoraussetzungen

Bewerber für müssen einen Abschluss der ersten oder zweiten Klasse der Stufe 8 (NFQ oder andere international anerkannte Äquivalente) in einem relevanten oder geeigneten Fach (Informatik-, Computertechnik-Programme oder naturwissenschaftliche Programme der Stufe 8 mit ausreichenden mathematischen und Programmierkenntnissen) haben oder gleichwertiges Vorwissen, das von der Universität als Erfüllung dieser Anforderung anerkannt wird.

Was Sie Ihrer Bewerbung hinzufügen sollten<UL>

Qualifikationsnachweise und / oder Zertifikate (gegebenenfalls einschließlich beglaubigter englischer Übersetzungen).Englisch Sprachqualifikation (en) (wenn Englisch nicht Ihre Muttersprache ist).Eine Kopie Ihrer Geburtsurkunde / Ihres Reisepasses.UL>

Englisch Sprachanforderungen

Bewerber, deren Muttersprache nicht Englisch ist, müssen entweder den vorherigen Erfolg des UL Abschlusses einer durch Englisch unterrichteten Abschlussqualifikation nachweisen oder eines der folgenden Kriterien erfüllen (nicht länger als zwei Jahre vor der Bewerbung):

Akzeptable englische Sprachqualifikationen umfassen Folgendes:<UL>

Immatrikulationsprüfungen aus europäischen Ländern, in denen Englisch als Fach angeboten wird und ein akzeptables Niveau erreicht werden, werden erreicht.Irish Leaving Certificate Englisch - Klasse D oder höher.TOEFL - 580 (papierbasiert) 90 (internetbasiert).IELTS - Mindestpunktzahl von 6,5 mit mindestens 6 in einer Komponente.Englischtest für Englisch und akademische Zwecke (ETAPP) - Klasse C1.GCE 'O' Level English Language / GCSE English Language - Klasse C oder höher.University of Cambridge ESOL - Zertifikat für Englischkenntnisse - Klasse C / Zertifikat für Fortgeschrittene Englisch Klasse A.GCE-Prüfungsausschüsse - Oxford Delegacy of Local Examinations - Klasse C / Cambridge Local Examinations Syndicate - Schulzertifikat Pass 1-6 / Aufnahme- und Schulprüfungsrat der Universität London - Schulzertifikat Pass 1-6.UL>

Ergebnisse von anderen als den oben aufgeführten Prüfungen können ebenfalls als unseren Anforderungen an die englische Sprache entsprechend akzeptiert werden. Wenden Sie sich an die International Education Division, um Rat zu erhalten.

Graduiertenprofil

Dieser Kurs bereitet Studenten auf Karrieren in der Industrie in den Bereichen Datenanalyse, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und KI vor. Ziel ist es auch, den Studenten das theoretische Wissen zu vermitteln, um potenziell hochkarätige Doktoranden zu werden und hochkarätige Forschungen in der KI durchzuführen.

Programminhalt

Herbstsemester

Einführung in Data Engineering und maschinelles Lernen

• Evolutionsberechnung und humanoide Robotik
• Textanalyse und Verarbeitung natürlicher Sprache
• Künstliche Intelligenz für Spiele
• Machine Vision

Frühlingssemester

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen

• Deep Reinforcement Learning
• Probabilistische und erklärbare KI
• Theorie und Praxis fortgeschrittener KI-Ökosysteme
• Forschungsmethoden und Projektspezifikation

Sommersemester

• Projekt für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen