41 Intelligence artificielle Master Degree Programs in Asie

Le Master of Science en intelligence artificielle et analyse commerciale (MScAIBA) met l'accent sur une couverture équilibrée des sujets en IA et en analyse commerciale, ainsi que sur l'analyse de données commerciales en utilisant des techniques d'IA pour résoudre des problèmes commerciaux pratiques.

L'intelligence artificielle (IA) est l'une des technologies les plus prometteuses, tirée par les mégadonnées et les progrès de la puissance de calcul et des algorithmes. Il a un énorme potentiel pour transformer les économies et découvrir de nouvelles valeurs sociétales et environnementales. Ce cours permet aux étudiants d'acquérir des connaissances fondamentales et avancées dans l'analyse et la visualisation de données, l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur et divers aspects de l'IA. Les étudiants ont la possibilité d'acquérir une expertise dans des domaines spécialisés tels que la vision par ordinateur ou le traitement du langage naturel et de résoudre des problèmes du monde réel. Une expérience pratique avec des projets de recherche et industriels du monde réel permet aux diplômés de gérer les défis croissants de la création et de la maintenance de systèmes d'IA. Les diplômés de ce cours deviennent socialement responsables et techniquement compétents en tant que spécialistes de l'IA, pour aider l'industrie actuelle et future dans de nombreux secteurs, tels que la banque et la finance, la santé, l'agriculture, le développement des infrastructures ou la gestion des ressources naturelles. Cette formation s'adresse à des diplômés en informatique, technologie de l'information ou génie informatique, qui souhaitent apprendre ou approfondir leurs connaissances en IA dans divers contextes.

L'intelligence artificielle constitue un progrès scientifique et technologique important qui peut générer des avantages commerciaux considérables. Parallèlement, le Big Data peut être envisagé pour permettre aux entreprises d'obtenir des insights « sélectifs » : extraire le côté intelligent des données tout en évitant le côté faux négatif ou faux positif. Ainsi, il est essentiel pour les chefs d'entreprise de comprendre les principes de base de l'IA et de la science des données afin de collaborer objectivement pour résoudre des problèmes concrets en entreprise. Développer une compréhension critique de toutes les facettes de l'intelligence artificielle et de ses applications est essentiel pour comprendre comment elle peut être appliquée pour effectuer des changements dans les fonctions commerciales, les questions juridiques et les chaînes d'approvisionnement qui ne se font pas au détriment des besoins sociétaux.

Le Master of Design (Intelligent Systems Design) (ISD) est une spécialisation avec l'interdisciplinarité en son cœur, basée sur l'intégration de technologies intelligentes, de théories de systèmes et d'une approche de conception innovante, rassemblant des connaissances professionnelles dans les domaines de la conception et des STEM.

Ce programme est offert par l'École de communication et soutenu par le Département d'informatique de la Faculté des sciences. En tant que nouveau programme lancé en 2019, il vise à fournir aux étudiants des connaissances et des compétences interdisciplinaires de pointe en matière d'analyse de données volumineuses, de théories et d'applications de l'IA et de communication médiatique nécessaires à l'ère informatique et numérique. Le nouveau programme vise à fournir aux étudiants des connaissances interdisciplinaires de pointe et des compétences en IA et en communication médiatique nécessaires à l'ère informatique et numérique. Les étudiants doivent maîtriser les aspects essentiels de la recherche axée sur les données, de la narration d'histoires, de l'image de marque et de la promotion, de l'engagement du public et de la prise de décision éditoriale.

Ce module fondamental explore les défis auxquels sont confrontés les principaux acteurs du continuum de la médecine translationnelle (y compris les patients, les épidémiologistes/scientifiques des données, les scientifiques fondamentaux, les cliniciens-chercheurs, les entrepreneurs, les investisseurs et les régulateurs, etc.) en examinant des études de cas réelles représentant les obstacles auxquels chacun fait face dans sa quête pour trouver une solution à un besoin de soins de santé non satisfait.