Mesterséges intelligencia és gépi tanulás

A mesterséges intelligencia (AI) az informatika és a mérnöki tudomány egyik legizgalmasabb területe. Az AI és a Machine Learning (ML) azzal a kihívással foglalkozik, hogy olyan gépeket hozzanak létre, amelyek képesek tanulni, alkalmazkodni és intelligenciát mutatni. A mesterséges intelligencia-kutatás forradalmasítja az életünket, és egy olyan világba vezet, ahol önvezető autók, automatizált kereskedés a tőzsdéken, mesterséges intelligenciával támogatott műtét, mesterséges intelligencia által vezérelt elektromos hálózatok, okostelefonok, amelyek képesek felismerni tárgyakat / arcokat / beszédet, keresőmotorok nyelvek, videojátékok, amelyek érzékeny, adaptív és intelligens viselkedést mutatnak.

Áttekintés

Ez az új egyedülálló program felöleli az intelligencia új trendjeit az olyan bevált mesterséges technikák ötvözésével, mint:<UL>

Felügyelet nélküli / Felügyelt / Megerősítő tanulás, Mély tanulás, Parametrikus / Nem paraméteres regresszió és osztályozás, Evolúciós számítás, Bayesi hálózatok és Keresési algoritmusok,UL>

olyan feltörekvő tudományágakkal és technológiákkal, mint például:<UL>

Mély megerősítéses tanulás, ok-okozati modellezés, Bioinspirált robotika, evolúciós robotika, humanoid robotika, játékok által inspirált viselkedésmodellezés, automatikus megfelelés-ellenőrzés, automatikus munkafolyamat-szintézis, géppel támogatott helyesség, valószínűségi programozás és magyarázható AI.UL>

A hangsúly ezeknek a technikáknak a különböző alkalmazási területeken történő alkalmazásán van: szövegelemzés és természetes nyelvfeldolgozás, gépi látás, játékok, intelligens gyártás, előrejelző karbantartás, mozgás és tervezés, üzleti elemzések, pénzügyek és még sok más.

Programtartalom

Őszi félév

Bevezetés az adatkezelésbe és a gépi tanulásba<UL>

Evolúciós számítás és humanoid robotikaSzövegelemzés és a természetes nyelv feldolgozásaMesterséges hírszerzés játékokhozGépi látásUL>

Tavaszi félév

Mesterséges intelligencia és gépi tanulás<UL>

Mély megerősítésű tanulásValószínű és magyarázható AIA fejlett AI ökoszisztémák elmélete és gyakorlataKutatási módszerek és projektleírásUL>

Nyári félév<UL>

Mesterséges intelligencia és gépi tanulás projektUL>

Belépési követelmények

A jelentkezőknek rendelkezniük kell egy első vagy második osztályú, 8. szintű kitüntetéssel (NFQ vagy más nemzetközileg elismert egyenértékű tanúsítvánnyal) egy releváns vagy megfelelő tantárgyból (Számítástechnika, Számítástechnikai programok vagy 8. szintű tudományos programok, amelyek megfelelő matematikai és programozási készségekkel rendelkeznek), vagy egyenértékű előzetes tanulás, amelyet az egyetem elismert, hogy megfelel ennek a követelménynek.

Mit kell felvenni az alkalmazásával<UL>

Minősítési átiratok és / vagy bizonyítványok (beleértve az igazolt angol fordításokat is, ha vannak ilyenek).Angol nyelv (ek) képesítés (ek) (ha nem az angol az első nyelved).A születési anyakönyvi kivonat / útlevél másolata.UL>

Angol nyelvi követelmények

Azoknak a pályázóknak, akiknek az anyanyelve nem angol, bizonyítékot kell szolgáltatniuk arra, hogy az UL az angol közegben tanított diplomát sikeresen teljesítette, vagy megfelelnek az alábbi kritériumok egyikének (legfeljebb két évvel a jelentkezés előtt):

Az elfogadható angol nyelvi képesítések a következőket tartalmazzák:<UL>

Érettségi vizsgák olyan európai országokból, ahol az angolt tantárgyként mutatják be, és elfogadható szintet érnek el.Ír érettségi bizonyítvány Angol - Rendes szintű D fokozat vagy magasabb.TOEFL - 580 (papír alapú) 90 (internetes).IELTS - Minimális pontszám 6,5, legalább 6 bármelyik komponensben.Angol nyelvvizsga angol és tudományos célokra (ETAPP) - C1 osztály.GCE 'O' szintű angol nyelv / GCSE angol nyelv - C fokozat vagy magasabb.Cambridge-i Egyetem ESOL - Angol nyelvtudás igazolása - C fokozat / Certificate in Advanced English A fokozatGCE vizsgabizottságok - Helyi vizsgák oxfordi küldöttsége - C osztály / Cambridge Local Examinations Syndicate - 1-6 iskolai bizonyítvány / a londoni egyetem felvételi és iskolai vizsgabizottsága - iskolai bizonyítvány 1-6.UL>

A fent felsoroltaktól eltérő vizsgákon elért eredmények szintén elfogadhatók angol nyelvű követelményeinknek megfelelőnek. Forduljon a Nemzetközi Oktatási Osztályhoz tanácsért.

Graduate Profile

Ez a tanfolyam felkészíti a hallgatókat az adatelemzés, az adattudomány, a gépi tanulás és az intelligencia területén folytatott ipari pályára. Célja továbbá, hogy a hallgatók elméleti ismereteket szerezzenek arról, hogy potenciálisan kiemelt doktorjelöltekké válhassanak, és akik magas rangú kutatásokat végezhetnek az AI-ban.

Programtartalom

Őszi szemeszter

Bevezetés az adatkezelésbe és a gépi tanulásba

• Evolúciós számítás és humanoid robotika
• Szövegelemzés és a természetes nyelv feldolgozása
• Mesterséges hírszerzés játékokhoz
• Gépi látás

Tavaszi félév

Mesterséges intelligencia és gépi tanulás

• Mély megerősítésű tanulás
• Valószínű és magyarázható AI
• A fejlett AI ökoszisztémák elmélete és gyakorlata
• Kutatási módszerek és projektleírás

Nyári félév

• Mesterséges intelligencia és gépi tanulás projekt