71 Apprentissage automatique Degree Programs

À notre époque de technologies intelligentes et d’automatisation en plein essor, nous constatons déjà le potentiel de transformation de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique dans des domaines aussi divers que la finance, la médecine et l’industrie manufacturière. Ce cours offre une introduction pratique à ce domaine de recherche tourné vers l'avenir.

L'apprentissage automatique est devenu la discipline qui met l'accent sur le développement de programmes informatiques avancés basés sur les données qui peuvent accéder aux données et apprendre par eux-mêmes. Ceci vise à éliminer l'intervention humaine dans les tâches les plus fastidieuses. L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) s'en rapprochent. Quel que soit le secteur, le ML et l'IA ont radicalement modifié le paysage et inventé de nouvelles façons d'examiner les données. Tous étant soutenus par des principes statistiques et mathématiques standard. Ce programme de Master in Science en AL et ML club les nuances des deux disciplines pour offrir aux étudiants exactement ce qui est nécessaire pour comprendre le monde des données dans les outils et en théorie. l'apprentissage automatique pour permettre la prise de décision commerciale et l'analyse des étudiants.

La quantité de données disponibles dans le monde explose et des algorithmes avancés sont utilisés pour extraire des informations à utiliser dans des applications telles que les voitures autonomes, la fabrication optimisée, l'amélioration des soins de santé et des systèmes plus économes en énergie. Avec des chercheurs de renommée mondiale et une collaboration multi-institutionnelle, les étudiants peuvent se concentrer sur plusieurs domaines, notamment l'apprentissage automatique, les systèmes de contrôle, l'analyse d'images, l'intelligence artificielle et la robotique. La demande d'experts ayant des connaissances en algorithmes avancés capables d'analyser de grands ensembles de données dans un large éventail d'applications, combinant des méthodes d'analyse statistique, de mathématiques, de traitement du signal, d'analyse d'images et de théorie du contrôle, est en croissance, ce qui signifie un marché du travail optimiste pour les diplômés.

L'ère de la numérisation a changé et change la façon dont nous produisons, communiquons et même comment fonctionnent les villes. Les termes intelligence artificielle et apprentissage automatique sont de plus en plus présents dans des secteurs aussi divers que le secteur de la technologie, le secteur de la santé ou le secteur financier.

La science des données est devenue le domaine de carrière à la croissance la plus rapide au cours de la dernière décennie. Quelle que soit la nature de l'industrie, la science des données a cultivé des façons totalement non conventionnelles de regarder et de travailler avec des données guidées par des principes statistiques et mathématiques standard. Ce qui est fascinant, ce sont les connaissances approfondies que nous en tirons - "Les données sont le nouveau carburant" - comme on l'appelle communément. La science des données et l'apprentissage automatique sont les mots à la mode qui vont de pair. Ce programme de MBA unique en son genre est un mélange de science des données et d'apprentissage automatique pour permettre aux étudiants de prendre des décisions commerciales et d'analyser. Le MBA est un programme d'études expérientiel qui vise à vous transformer en un gestionnaire de la science des données stratégique et axé sur les compétences dans l'économie actuelle axée sur les données.

Machine Learning develops algorithms to find patterns or make predictions from empirical data and this master’s programme will teach you to master these skills. Machine Learning is increasingly used by many professions and industries such as manufacturing, retail, medicine, finance, robotics, telecommunications and social media. Graduates from the programme will be experts in the field, qualified for exciting careers in industry or doctoral studies.

Devenez un expert en science des données en appliquant les dernières technologies d’intelligence artificielle pour générer des résultats commerciaux.

L'étudiant doit remplir les exigences de cours spécifiées dans le plan d'études avec une moyenne cumulative minimale de 3,00. Pour la thèse, le candidat doit effectuer la revue de littérature nécessaire, entreprendre la recherche, analyser les résultats, rédiger le rapport et communiquer les résultats lors d'une soutenance orale. Ce travail ne doit pas nécessairement être une recherche originale mais doit être une nouvelle application d'idées. L'étudiant doit identifier le problème de recherche en consultation avec le superviseur, qui a normalement lieu au deuxième semestre. L'étudiant doit s'inscrire à la thèse au troisième semestre après avoir complété au moins 12 crédits du travail de cours.