MSc en Intelligence Artificielle
Belfast, Royaume-Uni
DURÉE
1 up to 3 Years
LANGUES
Anglais
RYTHME
À plein temps, À temps partiel
DATE LIMITE D'INSCRIPTION
Date limite de dépôt des demandes
DATE DE DÉBUT AU PLUS TÔT
Demander la date de début la plus proche
FRAIS DE SCOLARITÉ
GBP 25 800
FORMAT D'ÉTUDE
Sur le campus
Introduction
Au cours de la dernière décennie, les progrès de l'intelligence artificielle l'ont placée à la pointe de la technologie, de nombreuses avancées améliorant notre vie quotidienne.
Son importance est telle que l'IA est devenue une priorité nationale dans de nombreux pays, dont le Royaume-Uni, les États-Unis, la Chine et l'Inde.
En conséquence, il existe une énorme demande de diplômés spécialisés possédant des connaissances et des compétences avancées en IA.
Étudier la maîtrise en intelligence artificielle à Queen's vous fournit les éléments de base nécessaires à une carrière dans le secteur de l'IA, en tant que chercheur ou ingénieur.
Grâce à une combinaison de conférences, de tutoriels et d'apprentissage pratique, vous étudierez les principes fondamentaux de l'IA et les dernières technologies d'IA. En vous familiarisant avec les principaux domaines de l'IA déjà utilisés dans l'industrie, vous serez prêt à pousser cet apprentissage encore plus loin. Chaque module agissant comme un bloc de construction qui vous permet de travailler sur un projet de recherche thématique.
Structure du cours
Les étudiants peuvent s'inscrire à temps plein (1 an) ou à temps partiel (3 ans). Les modules individuels peuvent être étudiés comme un cours de courte durée. Les étudiants à temps plein complètent généralement trois modules par semestre. Les étudiants à temps partiel complètent généralement un ou deux modules par semestre.
Le MSc est décerné aux étudiants qui terminent avec succès six modules enseignés (120 points CATS) et un mémoire de recherche de 15 000 à 20 000 mots (60 points CATS).
Les qualifications de sortie sont disponibles: les étudiants peuvent sortir avec un diplôme de troisième cycle en complétant avec succès 120 points CATS des modules enseignés ou un certificat de troisième cycle en complétant avec succès 60 points CATS des modules enseignés.
Durée
2 ans Temps partiel/Temps plein
Admissions
Bourses et financement
Il est conseillé aux candidats d'explorer pleinement les opportunités de financement pour étudier au Royaume-Uni. Par exemple, les étudiants internationaux peuvent trouver un financement disponible auprès de sources situées dans leur propre pays.
Le financement indiqué dans cette section comprend le financement disponible auprès de l'Université et de certaines sources externes. Les informations fournies dans cette section visent à mettre en évidence certaines sources de financement : il ne s'agit pas d'une liste exhaustive des sources de financement.
La demande de financement disponible auprès de l'Université fait partie d'un processus d'admission de troisième cycle intégré en ligne. Une offre de place à Queen's ne constitue pas une offre de soutien financier.
Pour l'entrée en 2023, les facultés et les écoles de l'Université fixeront leurs propres dates limites pour les demandes d'admission, de bourses d'études et de troisième cycle. Les candidats qui souhaitent postuler au financement de troisième cycle disponible auprès de l'Université pour l'entrée en 2023 doivent se référer aux sites Web concernés de la faculté et de l'école pour plus d'informations.
- Le ministère de l'Économie accordera un prêt pour frais de scolarité pouvant atteindre 6 500 £ par étudiant NI / UE pour des études de troisième cycle.
- Au Royaume-Uni, un système de prêts de troisième cycle propose des prêts étudiants garantis par le gouvernement pouvant aller jusqu'à 11 836 £ pour les cours de maîtrise enseignés et de recherche dans tous les domaines.
Curriculum
L'IA pour la santé
Ce module servira d'étude de cas d'applications d'IA. Il couvrira des sujets contemporains en matière de santé numérique tels que la médecine de précision, les diagnostics, l'imagerie médicale et la découverte de médicaments. Il développera la capacité d'utiliser les principes et techniques de l'IA pour résoudre certains problèmes de santé, la capacité d'obtenir des données pertinentes à partir de référentiels reconnus, la capacité d'utiliser les bibliothèques et les packages existants pour analyser et visualiser les données de santé, et les compétences transférables pour appliquer l'IA à résoudre des défis pratiques.
Vision par ordinateur
Ce module couvrira les réseaux de neurones profonds (DNN) et les approches modernes de la vision par ordinateur, y compris les modèles DNN pour diverses tâches de vision par ordinateur et les sujets actuels de la vision par ordinateur. Il développera la capacité d'utiliser des modèles DNN pour résoudre des problèmes de vision par ordinateur du monde réel, la capacité d'obtenir des données d'image/vidéo à partir de référentiels reconnus et la capacité d'utiliser des bibliothèques et des packages existants pour mettre en œuvre des modèles DNN appropriés pour une tâche de vision par ordinateur donnée. .
Détails du cours
Le MSc en intelligence artificielle est disponible en option à temps plein ou à temps partiel.
Temps plein (1 an)
Temps partiel (2 ans et plus) : les étudiants à temps partiel sont normalement inscrits pour deux ans.
Les modules sont régulièrement mis à jour pour refléter les nouveaux développements dans le domaine dynamique de l'intelligence artificielle. Les modules proposés peuvent être sujets à changement.
Fondements de l'IA
Ce module couvrira les mathématiques fondamentales sous-jacentes à l'IA, notamment les probabilités et les statistiques, le calcul, l'algèbre et l'optimisation. Il vous fournira une bonne compréhension des principes fondamentaux ; développer la capacité de les utiliser pour comprendre et expliquer diverses techniques d'IA, ainsi que la capacité d'identifier l'approche de modélisation, d'optimisation, de factorisation et de transformation la plus appropriée pour un problème donné.
Ingénierie des connaissances
Ce module couvrira les techniques classiques et modernes d'ingénierie des connaissances, notamment la logique, l'ontologie, le graphe de connaissances et le raisonnement par incertitude. Il vous fournira une compréhension systématique des connaissances, des principes et des procédures d'ingénierie des connaissances, développera votre capacité à utiliser des méthodes basées sur les connaissances appropriées pour résoudre des problèmes du monde réel, et votre capacité à évaluer et comparer les performances des solutions basées sur les connaissances pour un problème donné.
Apprentissage automatique
Ce module couvrira différents types d'apprentissage automatique et divers algorithmes de chaque type. Il vous fournira une compréhension systématique de l'apprentissage automatique en tant que domaine, développera votre capacité à identifier les problèmes qui peuvent être résolus à l'aide de méthodes d'apprentissage automatique, appliquera des algorithmes d'apprentissage automatique et des progiciels appropriés pour résoudre des problèmes du monde réel, évaluera et comparera les performances des méthodes d'apprentissage automatique pour un problème donné, et présenter et discuter des résultats des méthodes d'apprentissage automatique et proposer des améliorations appropriées aux méthodes.
Traitement du langage naturel
Ce module couvrira principalement les approches modernes du traitement du langage naturel (NLP), y compris divers réseaux de neurones profonds (DNN) pour la PNL, ainsi que les sujets actuels de la PNL.
Il développera la capacité d'utiliser les modèles DNN pour résoudre les défis PNL du monde réel, la capacité d'obtenir des données texte/parole à partir de référentiels reconnus, la capacité d'utiliser les bibliothèques et packages existants pour développer des modèles PNL, et une connaissance des développements et méthodes actuels. , et les applications de la PNL.
Projet thématique
Un projet thématique est un projet de recherche dont la thématique est approuvée. Chaque thématique peut s'étendre sur plusieurs années et est liée à un domaine de recherche fort de l'École. Le sujet de chaque projet doit être tiré des domaines thématiques suivants de l'intelligence artificielle (IA) couverts par le programme : apprentissage automatique (par exemple, apprentissage par détection), ingénierie des connaissances (par exemple, systèmes d'aide à la décision clinique, IA pour l'éducation), vision par ordinateur. (par exemple, recherche vidéo), traitement du langage naturel (par exemple, réponse à des questions) et IA pour la santé (par exemple, traitement d'images médicales, découverte de biomarqueurs). Sous réserve de l'approbation du Comité du Programme, d'autres thèmes non couverts par le Programme peuvent être inclus. Ces thèmes supplémentaires peuvent être parrainés par un tiers (par exemple, une entreprise) et le parrainage peut prendre la forme d'un paiement pour le programme de mise à niveau au début du projet. Dans des cas exceptionnels, un projet peut avoir un sujet en dehors de ces domaines thématiques.
Frais de scolarité du programme
Opportunités de carrière
Où aimeriez-vous être dans cinq ans
Un leader d'opinion en matière d'IA, mettant en valeur les avancées technologiques grâce à la recherche. Travailler pour certaines des plus grandes entreprises de la planète. Ou même conseiller la politique gouvernementale. L’avenir est un endroit passionnant, plein d’opportunités.