Master d'Intelligence Artificielle (Leuven)

Informations générales

En savoir plus sur ce programme sur le site internet de l'école

Description du programme

L'étude de la vraie nature de l'intelligence est l'une des voies de recherche les plus fascinantes d'aujourd'hui. Les avancées dans l'étude des processus et modèles cognitifs, du langage et de la perception naturels, des connaissances humaines, de la représentation et du raisonnement en témoignent. L'un des principaux objectifs de recherche de la communauté scientifique est le développement d'un robot intelligent. Le maître de l'intelligence artificielle explore et s'appuie sur ce défi, voulez-vous?

De quoi parle le Master d'Intelligence Artificielle?

Le programme Master of Artificial Intelligence de la KU Leuven explore et s'appuie sur ces défis fascinants. Depuis de nombreuses années, il propose un programme d'études avancées de renommée internationale en intelligence artificielle. Le programme multidisciplinaire forme des étudiants de divers horizons - y compris l'ingénierie, les sciences, l'économie, la gestion, la psychologie et la linguistique - dans tous les domaines de la technologie fondée sur la connaissance, des sciences cognitives et de leurs applications. Le programme d'un an enseigné entièrement en anglais est le résultat d'une collaboration entre de nombreuses unités de recherche de renommée internationale de sept facultés différentes de l'université. Il vous permet de vous concentrer sur l'ingénierie et l'informatique, les sciences cognitives ou la technologie de la parole et du langage.

Date limite d'inscription pour 2018-2019

  • 1er mars 2018 (pour les citoyens non-EEE)
  • 1er juin 2018 (pour les citoyens de l'EEE)

KU Leuven utilise un système de candidature en ligne. Vous pouvez télécharger et soumettre votre formulaire de candidature via www.kuleuven.be/application. Les étudiants titulaires d'un diplôme flamand peuvent consulter www.kuleuven.be/studentenadministratie.

Frais de scolarité

Pour plus d'informations sur nos frais de scolarité, veuillez visiter www.kuleuven.be/tuitionfees

Est-ce le bon programme pour moi?

  • Les étudiants qui entrent dans le programme doivent avoir déjà réussi au moins un programme universitaire de 4 ans. La plupart ont déjà obtenu une maîtrise ou terminé un diplôme équivalent de 4 ans. En tant que tel, nous nous attendons à ce que les étudiants entrants possèdent déjà les compétences et les attitudes générales d'un étudiant à la maîtrise.
  • Les étudiants devraient déjà être en mesure de formuler des objectifs de recherche, de déterminer des trajectoires qui atteignent ces objectifs, de collecter et de sélectionner des informations pertinentes pour atteindre les objectifs de recherche et d'interpréter les informations collectées sur la base d'une attitude de recherche critique. Le programme d'IA développera ces compétences dans le contexte scientifique spécifique de l'intelligence artificielle.
  • À un niveau plus spécifique, les étudiants entrants devraient être familiarisés avec les notations mathématiques de base (ensembles, union, inclusion, intégrale, sommation, etc.). De plus, les étudiants qui choisissent l'option ECS (ingénierie et informatique) sont censés maîtriser les mathématiques de base au premier cycle (calcul, algèbre linéaire, mathématiques discrètes, probabilités ou statistiques).
  • Tous les étudiants entrants devraient connaître au moins un langage de programmation de niveau supérieur. Les étudiants qui choisissent l'option ECS doivent maîtriser au moins un langage de programmation orienté objet.
  • Tous les étudiants entrants doivent être compétents en anglais (niveau de résultat du test TOEFL d'au moins 550).
  • Les étudiants entrant dans l'option Big Data Analytics doivent être titulaires d'un diplôme en informatique ou en informatique.

Possibilités de carrière

Avec un Master en intelligence artificielle, vous serez accueilli par des entreprises travaillant dans:

Informatique

  • Informatique
  • Data mining et Big Data
  • Technologie de la parole et du langage
  • Systèmes intelligents
  • Diagnostic et contrôle de qualité
  • Détection de fraude
  • Systèmes biométriques

Vous serez également qualifié pour travailler dans le secteur bancaire ou fournir un soutien à l'industrie des processus, à la biomédecine et à la bioinformatique, à la robotique et aux systèmes de trafic. Certains diplômés poursuivent leur doctorat. programme.

Objectifs

Le programme d'intelligence artificielle vise à enseigner et à former les étudiants à un état des connaissances et des techniques de pointe en intelligence artificielle, avec un accent particulier sur l'ingénierie et l'informatique (ECS), sur la technologie de la parole et du langage (SLT) ou sur l'analyse de données volumineuses (BDA). ), selon l'option sélectionnée dans le programme. Il vise à initier les étudiants aux concepts, méthodes et outils du domaine.

Il vise à informer les étudiants sur les réalisations dans un certain nombre de domaines d'application avancés et à les familiariser avec leurs orientations de recherche actuelles. Il vise à amener les étudiants à un niveau de connaissances, de compréhension, de compétences et d'expérience qui sont nécessaires pour mener activement une recherche fondamentale ou appliquée au niveau international. En particulier, il vise à fournir aux étudiants une attitude scientifique critique envers les thèmes centraux de l'IA

En tant que programme de master après master, il est supposé que les étudiants entrant dans ce programme ont déjà acquis les compétences et attitudes générales définies pour tout programme de master. Néanmoins, il est également dans les objectifs du programme de renforcer davantage les compétences et les attitudes, dans le contexte scientifique spécifique qu'offre l'IA.

Option ECS: Dans l'option ECS, en plus de ce qui précède, le programme vise à inculquer une attitude de résolution de problèmes envers la pratique de l'IA. À la fin du programme, les étudiants doivent être familiarisés avec les principes fondamentaux de l'IA, être conscients de ses attentes raisonnables, avoir une expérience pratique de la résolution des problèmes d'IA et se familiariser avec un certain nombre de domaines avancés dans le domaine.

Option SLT: Dans l'option SLT, en plus des objectifs généraux, le programme vise à fournir tous les antécédents et les compétences nécessaires pour comprendre pleinement et participer activement au domaine multidisciplinaire en développement rapide du langage et de la parole. Cela comprend une compréhension approfondie des théories et des modèles qui façonnent le domaine, ainsi qu'une expérience pratique avec une variété de technologies utilisées et actuellement développées.

Option BDA: Dans l'option BDA, en plus des objectifs généraux, le programme vise les mêmes objectifs supplémentaires que l'option ECS, mais spécialisé dans le Big Data Analytics. En particulier, il vise à inculquer une attitude de résolution de problèmes à l'égard de la pratique du Big Data Analytics. À la fin du programme, les étudiants doivent être familiarisés avec les principes fondamentaux du Big Data Analytics, être conscients de ses attentes raisonnables, avoir une expérience pratique de la résolution des problèmes BDA et se familiariser avec un certain nombre de domaines avancés dans le sous-domaine AI de BDA.

Termes généraux du programme dans son ensemble.

une. Niveau de connaissances:

Les étudiants qui réussissent devraient être capables de comprendre les concepts, les méthodes et l'applicabilité des principes fondamentaux de l'IA, notamment:

  • formalismes de représentation des connaissances,
  • techniques de recherche et de résolution de problèmes,
  • bases de l'apprentissage automatique, du traitement des contraintes et de la planification,
  • au moins un thème élargi en IA: soit en sciences cognitives ou en philosophie de l'esprit et de l'IA, soit en matière de confidentialité en IA.

Les étudiants qui réussissent doivent être familiarisés avec les concepts et les techniques d'un langage de programmation orienté objet et d'un langage de programmation AI ou des problèmes spécifiques requis pour la programmation Big Data.

Les étudiants qui réussissent doivent être familiarisés avec les bases de plusieurs domaines avancés de l'IA et avec les orientations de recherche actuelles prises dans ces domaines.

b. Compétences:

Général:

  • Les étudiants qui réussissent devraient être capables de formuler des objectifs de recherche, de déterminer des trajectoires qui atteignent ces objectifs, de collecter et de sélectionner des informations pertinentes pour atteindre les objectifs de recherche et d'interpréter les informations collectées sur la base d'une attitude critique envers la recherche.
  • Ils devraient être capables de lire et de comprendre la littérature scientifique internationale sur l'IA (en anglais).
  • Ils devraient être capables de rédiger un article scientifique sur l'IA (en anglais).

Spécifique:

  • Les étudiants qui réussissent devraient être capables d'écrire des programmes à petite échelle dans un langage de programmation orienté objet et dans un langage de programmation AI ou dans le contexte de la programmation Big Data.

c. Attitudes:

Les étudiants qui réussissent doivent posséder une attitude d'approche et d'investigation de l'IA et des problèmes d'IA dans une perspective multidisciplinaire.

Termes de fin supplémentaires spécifiques à l'option ECS.

une. Niveau de connaissances:

Les étudiants qui réussissent doivent être familiarisés avec les problèmes les plus avancés en IA, notamment:

  • une logique de représentation et de résolution de problèmes,
  • les réseaux de neurones, leurs techniques de base et leurs applications,
  • techniques d'apprentissage automatique,
  • le traitement de l'incertitude dans les systèmes de connaissances,

Les étudiants qui réussissent doivent être familiarisés avec un langage de programmation de l'IA.

Les étudiants qui réussissent doivent être familiarisés avec les bases de plusieurs méthodologies avancées et / ou domaines d'application de l'IA et avec les orientations de recherche actuelles prises dans ces domaines.

b. Compétences:

Les élèves qui réussissent devraient pouvoir

  • appliquer des techniques et des outils d'IA dans le développement d'une application d'IA,
  • développer un système d'IA à petite échelle,
  • écrire des programmes à petite échelle dans un langage de programmation AI,
  • comparer, relier et évaluer de manière critique les mérites relatifs de différentes approches de certaines classes d'applications d'IA,
  • effectuer des recherches dans l'un des domaines de recherche de l'intelligence artificielle.

Ils devraient être capables de résoudre des problèmes en utilisant ces principes fondamentaux de l'IA, c'est-à-dire être capables d'extraire un problème d'IA d'une situation réelle, de résoudre le problème en utilisant des techniques d'IA, d'évaluer la méthode de la solution et de tester la solution.

Termes supplémentaires spécifiques à l'option SLT.

une. Niveau de connaissances:

Les étudiants qui réussissent doivent avoir une solide formation en

  • linguistique
  • science de la parole
  • traitement du langage naturel
  • traitement du signal vocal
  • la reconnaissance de formes

b. Compétences:

Les étudiants qui réussissent doivent avoir une expérience des activités technologiques et scientifiques effectuées dans des entreprises ou des centres de recherche dans le domaine de la technologie de la parole et du langage.

Les élèves qui réussissent devraient pouvoir

  • comparer, relier et évaluer de manière critique les mérites relatifs des techniques scientifiques utilisées dans les entreprises ou les centres de recherche en technologie de la parole et du langage,
  • participer activement aux activités de recherche de ces centres.

Termes supplémentaires spécifiques à l'option BDA.

une. Niveau de connaissances:

Les étudiants qui réussissent doivent être familiarisés avec les problèmes les plus avancés en IA, notamment:

  • optimisation du traitement des contraintes et de la recherche locale,
  • données et modélisation statistique,
  • techniques d'apprentissage automatique,
  • techniques d'exploration de données.

Les étudiants qui réussissent doivent être familiarisés avec les problèmes liés à la programmation des mégadonnées.

Les étudiants qui réussissent doivent être familiers avec les bases de plusieurs méthodologies avancées et / ou domaines d'application de l'analyse de Big Data et avec les directions de recherche actuelles prises dans ces domaines.

b. Compétences:

Les élèves qui réussissent devraient pouvoir

  • appliquer des techniques et des outils d'IA dans le développement d'une application BDA,
  • développer un système BDA à petite échelle,
  • écrire des programmes à petite échelle pour la programmation avec des mégadonnées,
  • comparer, relier et évaluer de manière critique les mérites relatifs de différentes approches de certaines classes d'applications BDA,
  • effectuer des recherches dans l'un des domaines de recherche du Big Data Analytics.

Ils devraient être capables de résoudre des problèmes en utilisant ces principes fondamentaux de BDA, c'est-à-dire être capables d'extraire un problème BDA d'une situation réelle, de résoudre le problème en utilisant des techniques BDA, d'évaluer la méthode de solution et de tester la solution.

Mis à jour le Mars 2020

À propos de l'établissement

KU Leuven is an institution for research and education with international appeal. All programmes at this University are based on the innovative research of its scientists and professors and are ranked ... Continuer

KU Leuven is an institution for research and education with international appeal. All programmes at this University are based on the innovative research of its scientists and professors and are ranked among the top 100 in the world. Réduire
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