Doktor der Philosophie im maschinellen Lernen

Allgemeines

Beschreibung des Studiengangs

Doktor der Philosophie im maschinellen Lernen

Nach Abschluss der Programmvoraussetzungen kann der Absolvent:

  1. Erhalten Sie fundierte mathematische Kenntnisse und erweiterte Argumentationsfähigkeiten, um ein umfassendes und tiefgreifendes Verständnis der Pipelines an der Grenze des maschinellen Lernens auszudrücken: Daten, Modelle, algorithmische Prinzipien und empirische Daten.
  2. Beherrschen Sie eine Reihe von Fähigkeiten und Techniken in der Datenvorverarbeitung, Exploration und Visualisierung von Datenstatistiken sowie komplexen algorithmischen Ergebnissen.
  3. Ein kritisches Bewusstsein für die Fähigkeiten und Grenzen der verschiedenen Formen von Lernalgorithmen und die Fähigkeit haben, die Leistung der Lernalgorithmen kritisch zu analysieren, zu bewerten und zu verbessern.
  4. Erweitern Sie Ihre Fähigkeiten zum Lösen von Problemen durch Experten, indem Sie die im Programm erlernten Prinzipien und Methoden unabhängig auf verschiedene komplexe Probleme der realen Welt anwenden.
  5. Entwickeln Sie ein tiefes Verständnis für statistische Eigenschaften und Leistungsgarantien, einschließlich Konvergenzraten (in Theorie und Praxis) für verschiedene Lernalgorithmen.
  6. Werden Sie zum Experten für die Verwendung und den Einsatz maschinell lernrelevanter Programmiertools für eine Vielzahl von Problemen beim maschinellen Lernen.
  7. Verbessern Sie Ihre Kenntnisse in der Ermittlung der Einschränkungen vorhandener Algorithmen für maschinelles Lernen und der Fähigkeit, eine innovative Lösung für eine Vielzahl hochkomplexer Probleme zu konzipieren, zu entwerfen und zu implementieren, um den neuesten Stand des maschinellen Lernens voranzutreiben.
  8. Kann Forschungsmanuskripte initiieren, verwalten und vervollständigen, die die Selbsteinschätzung von Experten und fortgeschrittene Fähigkeiten bei der Vermittlung hochkomplexer Ideen im Zusammenhang mit maschinellem Lernen belegen.
  9. Erwerben Sie hochentwickelte Fähigkeiten zum Initiieren, Verwalten und Vervollständigen mehrerer Projektberichte und -kritiken zu verschiedenen Methoden des maschinellen Lernens, die Expertenverständnis, Selbstbewertung und fortgeschrittene Fähigkeiten zur Vermittlung hochkomplexer Ideen demonstrieren.

Die Mindestanforderungen für das Doktorat im maschinellen Lernen sind 59 Credits, verteilt wie folgt:

  • Kernkurse: 4 Kurse (15 Kreditstunden)
  • Wahlfächer: 2 Kurse (8 Kreditstunden)
  • Forschungsarbeit: 1 Kurs (36 Kreditstunden)

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Kernfächer

Ph.D. im maschinellen Lernen ist in erster Linie ein forschungsbasierter Abschluss. Der Zweck der Kursarbeit besteht darin, die Studierenden mit den richtigen Fähigkeiten auszustatten, damit sie ihr Forschungsprojekt (Abschlussarbeit) erfolgreich durchführen können. Studenten müssen COM701 als Pflichtkurs belegen. Sie können drei Kernfächer aus einem Konzentrationspool von acht in der folgenden Liste auswählen:

Code Kursname Kredit Stunden
COM701 Forschungskommunikation und -verbreitung 3
ML701 Maschinelles lernen 4
ML702 Fortgeschrittenes maschinelles Lernen 4
ML703 Probabilistische und statistische Inferenz 4
ML704 Paradigmen des maschinellen Lernens 4
ML705 Themen im fortgeschrittenen maschinellen Lernen 4
ML706 Fortgeschrittene probabilistische und statistische Inferenz 4
AI701 Künstliche Intelligenz 4
AI702 Tiefes Lernen 4

Wahlfächer

Die Studierenden wählen mindestens zwei Wahlfächer mit insgesamt acht (oder mehr) Kreditstunden (CH) aus einer Liste verfügbarer Wahlfächer, basierend auf Interesse, vorgeschlagener Forschungsarbeit und Karriereperspektiven, in Absprache mit ihrem Aufsichtsgremium. Die Wahlfächer für den Ph.D. im maschinellen Lernen sind in der folgenden Tabelle aufgeführt:

Code Kursname Kredit Stunden
MTH701 Mathematische Grundlagen für künstliche Intelligenz 4
MTH702 Optimierung 4
CS701 Fortgeschrittene Programmierung 4
CS702 Datenstrukturen und Algorithmen 4
DS701 Data Mining 4
DS702 Big Data-Verarbeitung 4
CV701 Mensch und Computer Vision 4
CV702 Geometrie für Computer Vision 4
CV703 Visuelle Objekterkennung und -erkennung 4
NLP701 Verarbeitung natürlicher Sprache 4
NLP702 Erweiterte Verarbeitung natürlicher Sprache 4
NLP703 Sprachverarbeitung 4
HC701 Medizinische Bildgebung: Physik und Analyse 4

Forschungsarbeit

Ph.D. Die Diplomarbeit stellt die Studenten vor innovative und ungelöste Forschungsprobleme im Bereich des maschinellen Lernens, bei denen sie neue Lösungen vorschlagen und einen wesentlichen Beitrag zum Wissensbestand leisten müssen. Die Studierenden führen unter der Leitung eines Aufsichtsgremiums ein unabhängiges Forschungsstudium für einen Zeitraum von 3-4 Jahren durch.

Code Kursname Kredit Stunden
ML799 Ph.D. Forschungsarbeit 36
Zuletzt aktualisiert am März 2020

Über die Hochschule

The Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI) in Abu Dhabi, is a graduate-level, research-based academic institution that offers specialized degree programs for local and intern ... Weiterlesen

The Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI) in Abu Dhabi, is a graduate-level, research-based academic institution that offers specialized degree programs for local and international students in the field of Artificial Intelligence. The MBZUAI aims to support the advancement of scientific research, development, transfer, and use of Artificial Intelligence through the introduction of MSc and Ph.D. programs that allow students to fulfill their intellectual potential in a state-of-the-art environment. The goal of the MBZUAI is to achieve academic and research excellence at the local, regional and international level, helping its students succeed in their career and leverage their acquired knowledge to tackle some of the greatest challenges of our time. Weniger Informationen