Doctor en Filosofía en Machine Learning

General

Descripción del programa

Doctor en Filosofía en Machine Learning

Al completar los requisitos del programa, el graduado podrá:

  1. Obtenga conocimientos matemáticos rigurosos y capacidades de razonamiento avanzadas para expresar una comprensión integral y profunda de las tuberías en la frontera del aprendizaje automático: datos, modelos, principios algorítmicos y empíricos.
  2. Domine una variedad de habilidades y técnicas en preprocesamiento de datos, exploración y visualización de estadísticas de datos, así como resultados algorítmicos complejos.
  3. Tener una conciencia crítica de las capacidades y limitaciones de las diferentes formas de algoritmos de aprendizaje y la capacidad de analizar críticamente, evaluar y mejorar el rendimiento de los algoritmos de aprendizaje.
  4. Desarrolle habilidades expertas para resolver problemas mediante la aplicación independiente de los principios y métodos aprendidos en el programa a varios problemas complejos del mundo real.
  5. Desarrolle una comprensión profunda de las propiedades estadísticas y las garantías de rendimiento, incluidas las tasas de convergencia (en teoría y práctica) para diferentes algoritmos de aprendizaje.
  6. Conviértase en un experto en el uso y la implementación de herramientas de programación relevantes para el aprendizaje automático para una variedad de problemas de aprendizaje automático.
  7. Aumente la competencia en la identificación de las limitaciones de los algoritmos de aprendizaje automático existentes y la capacidad de conceptualizar, diseñar e implementar una solución innovadora para una variedad de problemas altamente complejos para avanzar el estado del arte en el aprendizaje automático.
  8. Capaz de iniciar, administrar y completar manuscritos de investigación que demuestran autoevaluación experta y habilidades avanzadas para comunicar ideas altamente complejas relacionadas con el aprendizaje automático.
  9. Obtenga habilidades altamente sofisticadas para iniciar, administrar y completar múltiples informes de proyectos y críticas sobre una variedad de métodos de aprendizaje automático, que demuestren comprensión experta, autoevaluación y habilidades avanzadas para comunicar ideas altamente complejas.

Los requisitos mínimos de grado para el Ph.D. en Machine Learning hay 59 créditos, distribuidos de la siguiente manera:

  • Cursos básicos: 4 cursos (15 horas de crédito)
  • Cursos optativos: 2 cursos (8 horas de crédito)
  • Tesis de investigación: 1 curso (36 horas de crédito)

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Cursos básicos

Doctor. in Machine Learning es principalmente un título basado en investigación. El propósito del trabajo del curso es equipar a los estudiantes con el conjunto de habilidades adecuadas, para que puedan realizar con éxito su proyecto de investigación (tesis). Se requiere que los estudiantes tomen COM701, como un curso obligatorio. Pueden seleccionar tres cursos básicos de un grupo de concentración de ocho en la lista provista a continuación:

Código Título del curso Horas de crédito
COM701 Comunicación de investigación y difusión 3
ML701 Aprendizaje automático 4 4
ML702 Aprendizaje automático avanzado 4 4
ML703 Inferencia probabilística y estadística 4 4
ML704 Paradigmas de aprendizaje automático 4 4
ML705 Temas en aprendizaje automático avanzado 4 4
ML706 Inferencia probabilística y estadística avanzada 4 4
AI701 Inteligencia artificial 4 4
AI702 Aprendizaje profundo 4 4

Cursos electivos

Los estudiantes seleccionarán un mínimo de dos cursos optativos, con un total de ocho (o más) horas de crédito (CH) de una lista de cursos optativos disponibles en función del interés, la tesis de investigación propuesta y las perspectivas profesionales, en consulta con su panel de supervisión. Los cursos optativos disponibles para el Ph.D. en Machine Learning se enumeran en la tabla a continuación:

Código Título del curso Horas de crédito
MTH701 Fundamentos matemáticos para la inteligencia artificial 4 4
MTH702 Mejoramiento 4 4
CS701 Programacion Avanzada 4 4
CS702 Estructuras de datos y algoritmos 4 4
DS701 Minería de datos 4 4
DS702 Procesamiento de Big Data 4 4
CV701 Visión humana y por computadora 4 4
CV702 Geometría para la visión por computadora 4 4
CV703 Reconocimiento y detección de objetos visuales 4 4
NLP701 Procesamiento natural del lenguaje 4 4
NLP702 Procesamiento avanzado de lenguaje natural 4 4
NLP703 Procesamiento de voz 4 4
HC701 Imágenes Médicas: Física y Análisis 4 4

Tesis de investigación

Doctor. La tesis expone a los estudiantes a problemas de investigación de vanguardia y sin resolver en el campo del aprendizaje automático, donde se les exige que propongan nuevas soluciones y contribuyan significativamente al conjunto de conocimientos. Los estudiantes realizan un estudio de investigación independiente, bajo la guía de un panel de supervisión, por un período de 3-4 años.

Código Título del curso Horas de crédito
ML799 Doctor. Tesis de investigación 36
Última actualización Mar 2020

Acerca del centro educativo

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 ... Leer más

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. Leer menos