KTH Royal Institute of Technology
MSc Machine Learning
Stockholm, Suède
DURÉE
2 Years
LANGUES
Anglais
RYTHME
À plein temps
DATE LIMITE D'INSCRIPTION
Request application deadline
DATE DE DÉBUT AU PLUS TÔT
Aug 2024
FRAIS DE SCOLARITÉ
SEK 342 000 / per year *
FORMAT D'ÉTUDE
Sur le campus
* non-EU/EEA/Swiss is 342,000 SEK.
introduction
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.
Machine Learning at KTH
In this programme, you will learn the mathematical and statistical foundations and methods for machine learning with the goal of modelling and discovering patterns from observations. You will also gain practical experience in matching, applying and implementing relevant machine learning techniques to solve real-world problems in a broad range of application domains. Upon graduation from the programme, you will have gained the confidence and experience to propose tractable solutions to potentially non-standard learning problems which you can implement efficiently and robustly. Stockholm has a vibrant start-up community and large established companies integrating AI and Machine Learning into their technological development. This gives you the potential for relevant and exciting industrial work within the field during and after your studies.
The programme starts with mandatory courses in machine learning and artificial intelligence to provide an introduction to the field and a solid foundation.. These courses are followed by an advanced course in machine learning and research methodology. From the second semester, you choose courses from two areas: application domains exploiting machine learning and theoretical machine learning. These areas correspond to the core competencies of a machine learning expert.
The first grouping of courses describes how machine learning is used to solve problems in application domains such as computer vision, information retrieval, speech and language processing, computational biology and robotics. The second course grouping allows you to take more basic theoretical courses in applied mathematics, statistics, and machine learning. Of particular interest to many will be the chance to learn about and understand in detail the exciting field of deep learning through several state-of-the-art courses.
The programme also has up to 30 ECTS credits of elective courses which you can choose from a wide range of courses to specialise further in your field of interest or extend your knowledge to new areas.
The final semester is dedicated to a degree project which involves participating in advanced research or design projects in an academic or industrial environment, in Sweden or abroad. With this project, you get to demonstrate your ability to perform independent project work, using the skills obtained from the courses in the programme. In the past, students from the programme have completed projects at companies such as Saab, Elekta, Flir, Eriksson, Tobii, Spotify, Thales, Huawei.
This is a two year programme (120 ECTS credits) given in English. Graduates are awarded the degree of Master of Science. The programme is given mainly at KTH Campus in Stockholm by the School of Electrical Engineering and Computer Science (at KTH).
Admissions
Curriculum
Année 1
Les cours qui se déroulent dans les périodes 1 et 2 de l'année 2 peuvent potentiellement être suivis pendant la période 1 et la période 2 de l'année 1 si cela entraîne une charge de travail gérable pour l'étudiant.
Outre les cours obligatoires et optionnels, l'étudiant est libre de choisir parmi tous les cours de deuxième cycle et de langue dispensés au KTH pour porter son nombre de crédits de cours complétés à 90 ECTS. Des cours de premier cycle peuvent être suivis (bien que nous préférions que les étudiants suivent des cours de deuxième cycle), mais pas plus de 30 points ECTS ne peuvent être pris en compte pour l'obtention du diplôme. Les cours recommandés s'adressent à ceux qui souhaitent étendre leurs compétences et leurs connaissances en informatique et en génie logiciel. Un projet de fin d'études doit également être réalisé.
Les étudiants doivent suivre les cours obligatoires (A.1.1) et les cours au choix conditionnels. Les cours élus sous condition sont regroupés en deux ensembles ; Domaine d'application (A.1.3) et théorie (A.1.4). Un étudiant doit compléter :
- au moins 6 cours du domaine d'application et de la théorie,
avec les contraintes que
- au moins 2 des 6 cours sont issus des cours théoriques et
- au moins 2 des 6 cours sont issus des cours du Domaine d'Application.
Cela signifie explicitement que les étudiants qui souhaitent obtenir leur diplôme doivent avoir complété :
- 2 cours du Domaine d'Application et 4 cours de Théorie,
- 3 cours du Domaine d'Application et 3 cours de Théorie,
- 4 cours du domaine d'application et 2 cours de théorie.
Outre les cours obligatoires et optionnels conditionnels, l'étudiant est libre de choisir parmi tous les cours de deuxième cycle et de langue dispensés au KTH pour suivre le nombre de crédits de cours complétés de 90 ECTS. Des cours de premier cycle peuvent être suivis (bien que nous préférions que les étudiants suivent des cours de deuxième cycle), mais pas plus de 30 points ECTS ne peuvent être pris en compte pour l'obtention du diplôme. Les cours qui ne sont pas autorisés comme cours au choix sont des cours de loisirs comme la cuisine, le bar, etc. Dans la section A.1.5, nous énumérons un ensemble de cours recommandés que les étudiants pourraient suivre, en particulier ceux qui souhaitent étendre leurs compétences et leurs connaissances en informatique et en logiciels. Ingénierie. Un projet de fin d'études (A.1.2) doit également être réalisé.
Les étudiants qui, dans un diplôme antérieur, ont lu un cours correspondant au DD1420, DD2380 ou DD2434 peuvent postuler pour lire un cours de remplacement à la place. La candidature est soumise au coordinateur principal qui, après avoir examiné le cours lu précédemment, autorise l'étudiant à suivre un cours de remplacement parmi l'ensemble des cours au choix ou recommandés sous condition. Le cours de remplacement de cours, s’il s’agit d’un cours au choix conditionnel, ne comptera pas dans l’une des 6 exigences de cours au choix conditionnel.
Les étudiants qui ont terminé leurs trois premières années d'études à KTH dans le cadre du programme CINTE et qui ont lu ID1214 Intelligence artificielle et applications peuvent postuler pour suivre un cours de remplacement. Contactez le coordinateur principal selon les instructions ci-dessus.
Cours obligatoires
- Introduction à la philosophie des sciences et à la méthodologie de recherche (DA2205) 7.5 crédits
- Fondements de l'apprentissage automatique (DD1420) 7,5 crédits
- Programme d'intégration de cours en apprentissage automatique (DD2301) 3.0 crédits
- Intelligence artificielle (DD2380) 6.0 crédits
- Apprentissage automatique, Cours avancé (DD2434) 7.5 crédits
Année 2
Cours obligatoires
- Projet de diplôme en sciences informatiques et en génie, spécialisation en apprentissage automatique, deuxième cycle (DA233X) 30.0 crédits
- Programme d'intégration de cours en apprentissage automatique (DD2301) 3.0 crédits
Résultat du programme
le développement durable
Les diplômés de KTH possèdent les connaissances et les outils nécessaires pour faire évoluer la société dans une direction plus durable, car le développement durable fait partie intégrante de tous les programmes. Les trois principaux objectifs de développement durable abordés par le programme de maîtrise en apprentissage automatique sont :
- 3 Bonne santé et bien-être
- 11 villes et communautés durables
- 16 Paix, justice et institutions solides
Les développements de l'apprentissage automatique ont commencé à imprégner de nombreux aspects de notre vie et on prévoit qu'ils auront un effet de plus en plus profond sur la société, par exemple en rendant obsolètes de nombreux emplois de cols bleus et de cols blancs en raison d'une automatisation accrue ou en améliorant les résultats des patients grâce à une meilleure personnalisation. médicaments et diagnostic. Certains de ces développements peuvent ne pas bénéficier à tous dans la société ou peuvent avoir des conséquences imprévues. En tant que diplômés de ce programme, vous serez très bien informés sur les capacités techniques et les applications potentielles de l'apprentissage automatique, tout en étant bien placés pour pousser encore plus loin l'avancement de l'apprentissage automatique/IA. Ainsi dans le cadre du programme, ainsi qu'au sein de KTH , nous mettons en évidence les enjeux et responsabilités éthiques qui viendront avec ces compétences et connaissances dans des cours obligatoires tels que DD2701 et DD2780. Nous considérons que ces responsabilités sont alignées sur les objectifs de développement durable des Nations Unies, où nous promouvons spécifiquement la sensibilisation aux ODD dans le cadre de "DD2301 : le cours d'intégration du programme" et mettons également en évidence les cas d'utilisation de "l'IA pour le bien", qui recoupent le ODD, tels que la conception et l'exploitation de parcs éoliens et solaires pour les rendre plus efficaces, le diagnostic et le traitement de diverses maladies et la conception d'interventions sanitaires, et l'ingénierie de précision pour promouvoir des pratiques agricoles plus efficaces.
Au cours de la dernière année de leurs études, les étudiants du programme auront la possibilité de réaliser des projets de fin d'études très pertinents pour plusieurs ODD. Voici des exemples d'endroits où de tels projets ont eu lieu dans le passé :
- ODD : « Bonne santé et bien-être », avec des entreprises de technologie médicale telles qu'Elekta et RaySearch ;
- ODD : "Villes et communautés durables", avec la surveillance automatique des images satellites au sein de la Division de la géoinformatique, KTH .
- ODD : « Peace and Justice Strong Institutions », avec l'institut international indépendant SIPRI.
Développeur de logiciels, ingénieur en formation approfondie, ingénieur en vision par ordinateur, analyste de données, ingénieur en logiciel, analyste quantitatif, informaticien et ingénieur système.
La demande d'ingénieurs et de scientifiques ayant des connaissances en apprentissage automatique augmente à mesure que la quantité de données dans le monde augmente. Après avoir obtenu votre diplôme, vous pourrez poursuivre une carrière dans l’industrie, dans une start-up ou dans une entreprise traditionnelle bien établie. Les titres possibles sont développeur de logiciels, ingénieur en formation approfondie, ingénieur en vision par ordinateur, analyste de données, ingénieur en logiciel, analyste quantitatif, informaticien et ingénieur système dans des sociétés telles que Dice, Logitech, Google et McKinsey, par exemple en Suède, en Suisse et en Allemagne. , Chine, Inde et États-Unis.
Ce programme de maîtrise est également une base appropriée pour travailler dans un département de recherche et développement de l'industrie, ainsi que pour une carrière de recherche continue et des études de doctorat.
Bourses et financement
KTH propose quatre opportunités de bourses différentes pour les études de maîtrise. La bourse KTH couvre les frais de scolarité d'un programme de maîtrise d'un ou deux ans. La bourse d'études KTH d'un an s'adresse aux étudiants actuels du programme de maîtrise KTH et couvre les frais de scolarité de la deuxième année d'études. La bourse du programme conjoint KTH s'adresse aux étudiants de certains programmes conjoints et couvre les frais de scolarité pour la période d'études passée au KTH . La bourse KTH India s’adresse spécifiquement aux étudiants indiens.
- Bourse KTH
- Bourse d'études KTH d'un an
- Bourse du programme conjoint KTH
- Bourse KTH Inde
Institut suédois
L'Institut suédois (SI) propose un certain nombre de bourses aux étudiants de pays ciblés venant en Suède.
Organisations de bourses associées KTH
KTH coopère avec les organisations suivantes offrant des opportunités de bourses aux futurs étudiants KTH .
- COLFUTURO (Programa Crédito Beca) pour les étudiants de Colombie
- LPDP (Indonesia Endowment Fund for Education) pour les étudiants indonésiens
- FUNED pour les étudiants du Mexique
Portails de bourses
Base de données IEFA
La base de données IEFA propose une recherche complète de bourses, une liste de subventions et des programmes de prêts étudiants internationaux.
Portails d'études
La base de données de bourses Studyportals répertorie plus de 1 000 bourses et subventions destinées aux étudiants du monde entier postulant pour des études dans l’UE.
Scholars4dev
Scholarships for Development est une base de données de bourses ouvertes aux étudiants des pays en développement.
Nous faisons des chercheurs
WeMakeScholars aide les étudiants indiens à obtenir des prêts d'études auprès des banques et des NBFC. Ils répertorient également plus de 26 000 bourses internationales provenant de différents trusts, fondations et gouvernements. corps.
Report des prêts étudiants aux États-Unis
KTH est une institution accréditée auprès du ministère américain de l'Éducation et détient le statut Titre IV « Ajournement uniquement » (OPE ID 03274300). Les étudiants américains peuvent différer les paiements sur les comptes de prêt étudiant fédéraux existants pendant qu'ils sont inscrits à un programme de maîtrise à KTH . Le statut « Ajournement uniquement » ne permet pas aux étudiants de contracter des prêts étudiants fédéraux pour s'inscrire à KTH . Cependant, l'accréditation facilite les opportunités de bourses et de prêts pour les étudiants américains, car de nombreux établissements privés de prêt étudiant aux États-Unis utilisent cette désignation comme condition pour accorder de nouveaux prêts. Les étudiants qui souhaitent reporter leurs paiements doivent contacter leur établissement prêteur aux États-Unis.
Des bourses sont disponibles. S'il vous plaît consulter le site Web de l'institut pour plus d'informations.
Galerie
Opportunités de carrière
La demande d'ingénieurs et de scientifiques connaissant l'apprentissage automatique augmente à mesure que la quantité de données dans le monde augmente. Après l'obtention de votre diplôme, vous pouvez poursuivre une carrière dans l'industrie, dans une start-up ou dans une entreprise traditionnelle bien établie. Les titres possibles sont développeur de logiciels, ingénieur en apprentissage approfondi, ingénieur en vision par ordinateur, analyste de données, ingénieur logiciel, analyste quantitatif, scientifique de données et ingénieur système dans des entreprises telles que Dice, Logitech, Google et McKinsey, par exemple en Suède, en Suisse, Allemagne, Chine, Inde et États-Unis.
Ce programme de master est également une base appropriée pour travailler dans un département de recherche et développement dans l'industrie, ainsi que pour une carrière de recherche continue et des études doctorales.
Après l'obtention du diplôme
Développeur de logiciels, ingénieur en apprentissage profond, ingénieur en vision par ordinateur, analyste de données, ingénieur logiciel, analyste quantitatif, scientifique des données et ingénieur système.