Master of Science en vision par ordinateur
Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence - MBZUAI
Information clé
Emplacement du campus
Abu Dhabi, Émirats arabes unis
Langues
Anglais
Format d'étude
Sur le campus
Durée
2 années
Rythme
À plein temps, À temps partiel
Frais de scolarité
Demande d'info
Date limite d'inscription
Demande d'info
Date de début au plus tôt
Aug 2024
* étudiants à temps plein avec une bourse complète : gratuit | étudiants à temps partiel : 5 000 AED par heure de crédit, 35 crédits au total, plus frais divers
introduction
À la fin des exigences du programme, le diplômé sera en mesure de:
- Démontrer une connaissance complète et hautement spécialisée de la vision par ordinateur conformément aux principes mathématiques et informatiques sous-jacents.
- Réaliser une étude critique de la littérature et développer de nouvelles idées en intégrant des connaissances multidisciplinaires.
- Appliquer des compétences avancées en résolution de problèmes pour analyser, concevoir et exécuter des solutions aux problèmes existants et nouveaux de vision par ordinateur auxquels sont confrontés l'industrie et les universités.
- Devenir hautement qualifié dans le lancement, la gestion et la réalisation de projets de vision par ordinateur à multiples facettes, et être capable de communiquer clairement des concepts, des idées complexes et des conclusions à la fois oralement et sous forme de rapports techniques.
- Fonctionne de manière indépendante et en équipe pour résoudre les problèmes de vision par ordinateur dans des contextes complexes et imprévisibles du monde réel.
- Démontrer une compréhension fondamentale de la discipline de la vision par ordinateur à un niveau avancé approprié pour poursuivre un doctorat. diplôme et contribuer à la recherche de pointe en vision par ordinateur pour produire de nouvelles connaissances ou prendre la responsabilité de diriger des projets de vision par ordinateur innovants et percutants dans l'industrie.
- Manifestez la bonne attitude d'apprentissage pendant les cours et la recherche qui montre clairement l'appropriation, la croissance personnelle et technique et la responsabilité.
- Comprendre les ramifications juridiques, éthiques, environnementales et socioculturelles des technologies de vision par ordinateur et être capable de prendre des décisions éclairées et justes sur des questions pratiques complexes.
Les exigences minimales en matière de diplôme pour le programme de maîtrise ès sciences en vision par ordinateur sont de 35 crédits, répartis comme suit :
- Cours de base : 4 cours (15 heures de crédit)
- Cours au choix : 2 cours (8 heures de crédit)
- Thèse de recherche : 1 cours (12 heures de crédit)
Admissions
Curriculum
Le diplôme minimum requis pour la maîtrise en sciences (M.Sc.) en vision par ordinateur est de 36 crédits, répartis comme suit :
| Cours de base | Nombre de cours | Heures de crédit |
| Cœur de métier | 4 | 16 heures de crédit |
| Thèse de recherche | 1 | 12 heures de crédit |
| Cours à option | 2 | 8 heures de crédit |
Cours de base
Le master en vision par ordinateur est avant tout un diplôme basé sur la recherche. L'objectif des cours est de doter les étudiants des compétences nécessaires pour qu'ils puissent mener à bien leur projet de recherche (thèse). Les étudiants doivent suivre COM701 en tant que cours obligatoire et les trois autres cours fondamentaux ci-dessous en tant que cours obligatoires :
| Code | Titre du cours | Heures de crédit |
| AI701 | Fondements de l'intelligence artificielle | 4 |
| MTH701 | Fondements mathématiques de l'intelligence artificielle | 4 |
| CV701 | Vision humaine et informatique | 4 |
| CV702 | Géométrie pour la vision par ordinateur *OR* | 4 |
| CV703 | Reconnaissance et détection d'objets visuels | 4 |
Cours à option
Les étudiants choisissent au moins deux cours à option, pour un total de huit (ou plus) heures de crédit (CH), dans une liste de cours à option disponibles, en fonction de leurs intérêts, de la thèse de recherche proposée et de leurs perspectives de carrière, en consultation avec leur comité de supervision. Les cours à option disponibles pour le master en vision par ordinateur sont énumérés dans le tableau ci-dessous :
| Code | Titre du cours | Heures de crédit |
| MTH702 | Optimisation | 4 |
| AI702 | Apprentissage profond | 4 |
| DS701 | Exploration de données | 4 |
| DS702 | Traitement des données massives (Big Data) | 4 |
| HC701 | Imagerie médicale : Physique et analyse | 4 |
| ML701 | Apprentissage automatique | 4 |
| ML702 | Apprentissage automatique avancé | 4 |
| ML703 | Inférence probabiliste et statistique | 4 |
| NLP701 | Traitement du langage naturel | 4 |
| NLP702 | Traitement avancé du langage naturel | 4 |
| NLP703 | Traitement de la parole | 4 |
Thèse de recherche
Le mémoire de maîtrise expose les étudiants à un problème de recherche non résolu, pour lequel ils doivent proposer de nouvelles solutions et contribuer au corpus de connaissances. Les étudiants effectuent un travail de recherche indépendant, sous la direction d'un comité de supervision, pendant une période d'un an.
| Code | Titre du cours | Heures de crédit |
| CV699 | Mémoire de recherche de master en vision par ordinateur | 12 |
Galerie
Classements
Classements CS en un coup d'œil
- 18ème dans le domaine de l'IA dans le classement CS mondial
- 28e dans le domaine du ML dans le classement CS mondial
- 16ème dans le domaine du CV dans le classement CS mondial
- 19ème dans le domaine de la PNL dans le classement CS mondial
Résultat du programme
Après avoir satisfait aux exigences du programme, le diplômé sera capable de :
- Faire preuve d'une connaissance approfondie et hautement spécialisée de la vision par ordinateur, en accord avec les principes mathématiques et informatiques sous-jacents.
- Réaliser une étude critique de la littérature et développer de nouvelles idées en intégrant des connaissances pluridisciplinaires
- Appliquer des compétences avancées en matière de résolution de problèmes afin d'analyser, de concevoir et d'exécuter des solutions aux problèmes existants et nouveaux en matière de vision par ordinateur auxquels sont confrontés l'industrie et le monde universitaire.
- Devenir très compétent dans le lancement, la gestion et l'achèvement de projets de vision par ordinateur à multiples facettes, et être capable de communiquer clairement des concepts, des idées complexes et des conclusions, à la fois oralement et sous la forme de rapports techniques.
- Fonctionner de manière autonome et en équipe pour résoudre des problèmes de vision par ordinateur dans des contextes réels complexes et imprévisibles.
- Démontrer une compréhension fondamentale de la discipline de la vision par ordinateur à un niveau avancé permettant de poursuivre un doctorat et de contribuer à la recherche de pointe sur la vision par ordinateur afin de produire de nouvelles connaissances ou d'assumer la responsabilité de diriger des projets innovants et percutants dans le domaine de la vision par ordinateur dans l'industrie.
- Manifester la bonne attitude d'apprentissage pendant les cours et les recherches, qui montre clairement l'appropriation, le développement personnel et technique, et la responsabilité.
- Comprendre les ramifications juridiques, éthiques, environnementales et socioculturelles des technologies de vision par ordinateur et être en mesure de prendre des décisions éclairées et équitables sur des questions pratiques complexes.
Opportunités de carrière
L'IA s'infiltre dans tous les secteurs d'activité. Lors des récents événements d'engagement des employeurs au MBZUAI, il y a eu une représentation de multiples secteurs, y compris (mais sans s'y limiter) :
- Aviation, conseil, éducation, énergie, finance, entités gouvernementales, soins de santé, médias, pétrole et gaz, sécurité et défense, instituts de recherche, commerce de détail, télécommunications, transport et logistique, et start-ups.
Les récentes offres d'emploi publiées sur le portail des carrières étudiantes du MBZUAI comprennent (sans s'y limiter)
- Architecte de solutions d'IA, ingénieur de solutions d'IA, ingénieur algorithmique, analyste de données, ingénieur de données, scientifique de données, consultant en stratégie de données, ingénieur logiciel full stack, développeur web full stack, chercheur en analyse prédictive, et scientifique de données senior - consultant.
D'autres opportunités de carrière pourraient inclure (mais sans s'y limiter) :
- Scientifique appliqué, ingénieur analytique, réalité augmentée/virtuelle, voitures autonomes, biométrie et criminalistique, chief data officer, data platform leadership, data journalist, data and AI technical sales specialist, growth analytics / engineers, manager : AI and cloud services planning, machine learning engineers, product manager : AI et analyse de données, scientifique des données de produits, analyste de produits, télédétection, assistants de recherche, sécurité et surveillance, ingénieur logiciel senior et vice-président des données.