Fairfax University of America

Магистр наук в области искусственного интеллекта и машинного обучения

• Применять алгоритмы ИИ и ML для получения выводов, разрабатывать интеллектуальные приложения для решения реальных проблем и автоматизировать разработку систем и компонентов ИИ.
• Моделирование поведения человека для разработки систем Human-AI и оценки их эффективности.
• Улучшение общей производительности интегрированной системы для влияния на работоспособность и обучение человека.
• Применять социальные, этические и правовые принципы технологий и их применения в области ИИ и ОД.
• Эффективно общаться индивидуально или в межфункциональных командах.

• Специалист по искусственному интеллекту
• Прикладной искусственный интеллект и машинное обучение - ученый
• Инженер по машинному обучению AWS
• Программист по автоматизации роботизированных процессов
• Инженер по искусственному интеллекту
• Программист робототехники
• Инженер по машинному обучению
• Преподаватель в колледже или университете, преподающий ИИ и ОД в дополнение к курсам информатики

Для получения степени магистра наук в области ИИ и ОД требуется завершить 36 кредитов. Студенты возьмут 12 кредитов основных курсов, 6 кредитов для применения в карьере и 18 кредитов в областях содержания ИИ и ОД.

Предварительные условия программы

Всем новым студентам программы AI и ML необходимы определенные базовые навыки, чтобы подготовить их к успешному обучению на программе AI и ML. Степени AI и ML обеспечивают широкое понимание теории и технологий в этой области. Студенты, не имеющие необходимой подготовки, должны пройти некоторые или все предварительные курсы до начала изучения основных предметов. Таким образом, для успешной учебы студенты должны иметь подготовку по следующим предметам.

• COMP 109 Компьютерные алгоритмы и логика программирования с использованием Python
• COMP 260 Введение в операционные системы
• COMP 270 Основы сетевых технологий
• COMP 329 Структуры данных и анализ алгоритмов
• COMP 350 Концепции баз данных

Основные предметы (4 предмета - 12 кредитов)

Эти курсы обеспечивают широту фундаментальных знаний для реализации компьютерных интерфейсов, проектирования программного обеспечения, коммуникации между системами и управления ИТ-системами. Все эти элементы крайне важны для ИТ-специалистов, чтобы применить эти строительные блоки к любой конкретной системе или проекту.

• COMP 501 Продвинутые операционные системы
• COMP 502 Проектирование и анализ алгоритмов
• COMP 503 Сетевые технологии и телекоммуникации
• COMP 504 Системы управления базами данных

Прикладные курсы (2 курса - 6 кредитов)

Эти курсы дают возможность студентам применить полученные в ходе программы знания в практическом проекте или в магистерской диссертации. В то время как практический проект предусматривает применение знаний, полученных на протяжении всей программы, и представляет собой работу, которая может продемонстрировать готовность к карьере потенциальным работодателям, дипломная работа обычно служит для демонстрации исследовательского потенциала студента и может быть использована для демонстрации готовности к докторантуре. Независимо от варианта, студенты продемонстрируют базовые знания и способности в области исследований, которые будут использованы для завершения проекта или диссертации.

• COMP 505 Методы исследований
• Выберите один:
• COMP 681 AI and ML Capstone Project
• COMP 698 Магистерская диссертация
  • COMP 681 AI and ML Capstone Project
  • COMP 698 Магистерская диссертация

Курсы специализации (любые 6 курсов - 18 кредитов)

Эти продвинутые курсы охватывают всю глубину тем, связанных с ИИ и ОД, и позволяют студентам развивать свои знания в соответствии с их предполагаемыми профессиональными траекториями.

• COMP 513 Проектирование и программирование робототехники
• COMP 514 Нейронные сети
• COMP 515 Распознавание образов
• COMP 516 Глубокое обучение
• COMP 517 Специальные темы по искусственному интеллекту
• COMP 518 Специальные темы в ML
• COMP 521 Проектирование и применение интеллектуальных устройств
• COMP 522 Data Mining
• COMP 593 Стажировка I в области искусственного интеллекта и машинного обучения
• COMP 610 Когнитивные вычисления
• COMP 611 Хранилище данных
• COMP 613 Дизайн игр
• COMP 614 Распознавание речи
• COMP 617 AWS Certified Machine Learning
• COMP 618 10 Машинное обучение Google
• COMP 693 Стажировка II в области искусственного интеллекта и машинного обучения

Примечание: Студенты, желающие пройти курс, предлагаемый другой программой, могут подать прошение об этом своему консультанту, обосновав актуальность дополнения в рамках своей профессиональной траектории, предполагаемого консультационного проекта и/или личного интереса. Максимум 2 курса могут быть применены к другой программе.