Master of Science in Natural Language Processing

Az NLP a rendszerfejlesztésre összpontosít, amely lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy mindennapi nyelven kommunikáljanak az emberekkel. A természetes nyelv generáló rendszerei a számítógépes adatbázisból származó információkat olvasható vagy hallható emberi nyelvvé alakítják, és fordítva. Az ilyen rendszerek olyan bonyolult feladatokat is lehetővé tesznek, mint a nyelvek közötti fordítás, a szemantikai megértés, a szövegösszegzés és a párbeszédablak. Az NLP algoritmusok legfontosabb alkalmazásai közé tartoznak az interaktív hangválasz -alkalmazások, az automatizált fordítók, a digitális személyi asszisztensek (pl. Siri, Cortana, Alexa), a chatbotok és az intelligens szövegszerkesztők.

Program kompetencia

A program követelményeinek teljesítése után a diplomás képes lesz:

1. Mutassa be a szöveges és beszédadatok elemzésére és modellezésére szolgáló számítási technikák rendkívül speciális ismereteit a valós forgatókönyvekhez tartozó alkalmazásokkal.
2. Mélyen ismerje a beszéd- és szöveges adatok szintaktikai és szemantikai szerkezeteit (pl. Az állítmány-érvelés szerkezetét).
3. Fejlett képességeket szerezhet a legmodernebb NLP algoritmusok megvalósításához, és összehasonlíthatja az elért eredményeket.
4. Képes saját kutatási kérdéseit megfogalmazni, elemezni a meglévő tudást, javaslatot tenni és megoldásokat fejleszteni az új problémákra.
5. Szerezzen szakértelmet az NLP-hez kapcsolódó programozási eszközök használatában és telepítésében különféle NLP problémák esetén.
6. Dolgozzon önállóan, valamint egy csapat részeként, kollegiálisan az NLP-vel kapcsolatos projekteken.
7. Nyújtsa ki a megfelelő tanulási hozzáállást tanfolyamok és kutatások során, amely egyértelműen megmutatja a tulajdonjogot, a személyes és technikai növekedést és a felelősséget.
8. Hatékonyan közölje a kísérleti eredményeket és a kutatási eredményeket szóban és írásban, és kritizálja a meglévő munkát.

©MBZUAI

A természetes nyelvfeldolgozás mesterképzésének minimumkövetelményei 35 kredit, az alábbiak szerint osztva:

Törzsanyag

Az MSc a természetes nyelvfeldolgozásban elsősorban kutatási alapú. A tanfolyam célja, hogy a hallgatókat megfelelő készségekkel lássa el, hogy sikeresen megvalósíthassák kutatási projektjüket (szakdolgozatukat). A hallgatóknak kötelező kurzusként kell részt venniük a COM701 -es tanfolyamon. Három fő tanfolyamot választhatnak a hat fős koncentrációs készletből az alábbi listában:

Választható kurzusok

A hallgatók legalább két választható kurzust választanak ki, összesen nyolc (vagy több) kreditórával (CH) a rendelkezésre álló választható kurzusok listájáról az érdeklődés, a javasolt kutatási dolgozat és a karrier perspektívák alapján, a felügyelő bizottsággal konzultálva. A természetes nyelvfeldolgozás mesterképzéséhez rendelkezésre álló választható kurzusokat az alábbi táblázat tartalmazza:

Kutatási tézis

A mestermunka egy megoldatlan kutatási probléma elé tárja a hallgatókat, ahol új megoldásokat kell javasolniuk, és hozzá kell járulniuk az ismeretekhez. A hallgatók egy független kutatást folytatnak, egy felügyelőbizottság irányítása mellett, 1 évig.

©MBZUAI

Törzsanyag

Természetes nyelvfeldolgozás MSc elsősorban kutatási alapú képzés. A kurzus célja, hogy a hallgatók megfelelő készségekkel ruházzák fel kutatási projektjüket (szakdolgozatukat) sikeresen megvalósítva. A hallgatóknak kötelezően el kell végezniük a COM701-et. Három alaptanfolyamot választhatnak az alábbi listában található hat fős koncentrációs készletből:

Választható kurzusok

A hallgatók legalább két szabadon választható kurzust választanak ki, összesen nyolc (vagy több) kreditórával (CH) a rendelkezésre álló választható kurzusok listájáról az érdeklődés, a javasolt kutatási tézisek és a karrierlehetőségek alapján, a felügyelő testületükkel egyeztetve. A természetes nyelvfeldolgozás mesterképzésében elérhető választható kurzusok az alábbi táblázatban találhatók:

Kutatási tézis

A mesterdolgozat megoldatlan kutatási probléma elé állítja a hallgatókat, ahol új megoldásokat kell javasolniuk, és hozzá kell járulniuk a tudásanyaghoz. A hallgatók független kutatási tanulmányt folytatnak egy felügyelő bizottság irányítása alatt, 1 éves időtartamra.

CS Rangsorok egy pillantással

• 18. a mesterséges intelligencia területén a CS-rangsorban világszerte
• 28. az ML mezőnyben a CS-ranglistán világszerte
• 16. az önéletrajz területén a CS Rankings világban
• 19. az NLP területén a CS Rankings világszinten

A program követelményeinek teljesítése után a diplomás képes lesz:

1. Mutassa be a szöveges és beszédadatok elemzésére és modellezésére szolgáló számítási technikák rendkívül speciális megértését valós forgatókönyvekre történő alkalmazásokkal
2. Mélyen ismeri a beszéd- és szövegadatok szintaktikai és szemantikai struktúráit (pl. az állítmány-argumentum szerkezetét)
3. Fejlett képességek megszerzése a legmodernebb NLP algoritmusok megvalósításához és az elért eredmények összehasonlításához
4. Legyen képes saját kutatási kérdések megfogalmazására, a meglévő tudásanyag elemzésére, új problémák megoldási javaslataira és kidolgozására
5. Szerezzen szakértelmet az NLP-vel kapcsolatos programozási eszközök használatában és telepítésében számos NLP-problémára
6. Önállóan és csapattagként, kollegiálisan dolgozhat NLP-vel kapcsolatos projekteken
7. Hatékonyan kommunikálja a kísérleti eredményeket és a kutatási eredményeket szóban és írásban, és bírálja a meglévő munkát

Az AI minden iparágat áthat. A közelmúltban az MBZUAI-nál tartott munkáltatói elkötelezettségre vonatkozó eseményeken több ágazat képviseltette magát, beleértve (de nem kizárólagosan):

• Repülés, tanácsadás, oktatás, energia, pénzügy, kormányzati szervek, egészségügy, média, olaj és gáz, biztonság és védelem, kutatóintézetek, kiskereskedelem, távközlés, szállítás és logisztika, valamint startupok.

Az MBZUAI Hallgatói Karrier Portálon keresztül meghirdetett közelmúltbeli álláslehetőségek (de nem kizárólagosan):

• AI-megoldástervező, AI-megoldásmérnök, algoritmikus mérnök, adatelemző, adatmérnök, adattudós, adatstratégiai tanácsadó, full stack szoftvermérnök, full stack webfejlesztő, prediktív analitikai kutató és vezető adatkutató – tanácsadó.

Egyéb karrierlehetőségek lehetnek (de nem kizárólagosan):

• Alkalmazott tudós, elemzőmérnök, kibővített/virtuális valóság, autonóm autók, biometrikus és kriminalisztika, adatkezelő igazgató, adatplatform-vezető, adatújságíró, adat- és mesterségesintelligencia-értékesítési szakember, növekedéselemző / mérnökök, menedzser: AI és felhőszolgáltatások tervezése, gép tanuló mérnökök, termékmenedzser: mesterséges intelligencia és adatelemző, termékadat-tudós, termékelemző, távérzékelés, kutatási asszisztens, biztonság és felügyelet, vezető szoftvermérnök és VP adatok.