KTH Royal Institute of Technology

MSc Machine Learning

Год 1

Курсы, которые проводятся в периоды 1 и 2 года 2, потенциально могут быть пройдены в период 1 и 2 периода 1 года, если это приводит к управляемой рабочей нагрузке для учащегося.

Помимо обязательных и условно факультативных требований к курсам, студент волен выбирать из всех курсов второго цикла и языковых курсов, проводимых в KTH , чтобы увеличить количество завершенных курсовых кредитов до 90 ECTS. Можно посещать курсы первого цикла (хотя мы предпочитаем, чтобы студенты посещали курсы второго цикла), но при окончании обучения можно засчитывать не более 30 баллов ECTS. Рекомендуемые курсы предназначены для тех, кто хотел бы расширить свои компетенции и знания в области компьютерных наук и разработки программного обеспечения. Также необходимо завершить выпускную дипломную работу.

Студенты должны пройти обязательные курсы (А.1.1) и условно факультативные курсы. Условно избранные курсы разделены на два набора; Область применения (A.1.3) и теория (A.1.4). Студент должен выполнить:

- не менее 6 курсов предметной области и теории,

с ограничениями, которые

- как минимум 2 из 6 курсов относятся к курсам теории и
- по крайней мере 2 из 6 курсов относятся к курсам предметной области.

Явно это означает, что студенты, желающие получить высшее образование, должны либо выполнить:

- 2 курса предметной области и 4 курса теории,
- 3 курса по предметной области и 3 курса по теории,
- 4 курса предметной области и 2 курса теории.

Помимо требований к обязательным и условно факультативным курсам, студент волен выбирать из всех курсов второго цикла и языковых курсов, проводимых в KTH , чтобы получить количество завершенных курсовых кредитов в размере 90 ECTS. Можно посещать курсы первого цикла (хотя мы предпочитаем, чтобы студенты посещали курсы второго цикла), но при окончании обучения можно засчитывать не более 30 баллов ECTS. Курсы, которые не разрешены в качестве факультативных, — это курсы по хобби, такие как кулинария, работа в баре и т. д. В разделе A.1.5 мы перечисляем набор рекомендуемых курсов, которые студенты могут пройти, особенно те, кто хотел бы расширить свои компетенции и знания в области компьютерных наук и программного обеспечения. Инженерия. Также необходимо выполнить выпускной дипломный проект (A.1.2).

Студенты, получившие предыдущую степень, прочитали курс, соответствующий DD1420, DD2380 или DD2434, могут вместо этого подать заявку на прохождение замещающего курса. Заявление подается мастеру-координатору, который после ознакомления с ранее прочитанным курсом дает разрешение обучающемуся на прохождение замещающего курса из набора условно факультативных или рекомендованных курсов. Курс замены курса, если он является условно факультативным курсом, не будет учитываться ни в одном из 6 требований условно факультативного курса.

Студент, завершивший первые три года обучения в KTH по программе CINTE, прочитавший ID1214 «Искусственный интеллект и приложения», может подать заявку на прохождение заменяющего курса. Свяжитесь с главным координатором согласно инструкции выше.

Обязательные курсы

• Введение в философию науки и методологии исследований (DA2205) 7,5 кредитов
• Основы машинного обучения (DD1420) 7,5 кредитов
• Программный курс по машинному обучению (DD2301) 3.0 кредита
• Искусственный интеллект (DD2380) 6,0 кредитов
• Машинное обучение, углубленный курс (DD2434) 7,5 кредитов

Год 2

Обязательные курсы

• Дипломный проект в области компьютерных наук и инженерии, специализирующийся на машинном обучении, второй цикл (DA233X) 30.0 кредитов
• Программный курс по машинному обучению (DD2301) 3.0 кредита

Устойчивое развитие

Выпускники KTH обладают знаниями и инструментами для продвижения общества в более устойчивом направлении, поскольку устойчивое развитие является неотъемлемой частью всех программ. Магистерская программа по машинному обучению преследует три ключевые цели устойчивого развития:

• 3 Крепкого здоровья и благополучия
• 11 устойчивых городов и сообществ
• 16 Мир, справедливость и сильные институты

Развитие машинного обучения начало проникать во многие аспекты нашей жизни, и, по прогнозам, оно будет оказывать все более глубокое влияние на общество, например, делая многие рабочие места «синих и белых воротничков» устаревшими из-за повышенной автоматизации или улучшая результаты лечения пациентов благодаря более персонализированным лекарства и диагностика. Некоторые из этих событий могут не принести пользу всем членам общества или могут иметь непредвиденные последствия. Как выпускники этой программы, вы будете очень хорошо информированы о технических возможностях и потенциальных применениях машинного обучения, а также будете иметь хорошие возможности для дальнейшего развития машинного обучения / искусственного интеллекта. Таким образом, в рамках программы, а также в рамках KTH мы подчеркиваем этические вопросы и обязанности, связанные с этими навыками и знаниями, на обязательных курсах, таких как DD2301 и DD2380. Мы рассматриваем эти обязанности как соответствующие Целям устойчивого развития ООН, где мы специально повышаем осведомленность о ЦУР в рамках «DD2301: курс интеграции программ», а также выделяем варианты использования «ИИ во благо», которые пересекаются с Цели устойчивого развития, такие как проектирование и эксплуатация ветряных и солнечных электростанций для повышения их эффективности, диагностика и лечение различных заболеваний и разработка медицинских мероприятий, а также точное машиностроение для продвижения более эффективных методов ведения сельского хозяйства.

В последний год обучения студенты программы будут иметь возможность выполнить проекты на получение окончательной степени, которые имеют непосредственное отношение к нескольким ЦУР. Примеры реализации таких проектов в прошлом:

• ЦУР: «Хорошее здоровье и благополучие» с компаниями, работающими в области медицинских технологий, такими как Elekta и RaySearch;
• SDG: «Устойчивые города и сообщества» с автоматическим мониторингом спутниковых изображений в Отделе геоинформатики, KTH .
• ЦУР: «Сильные институты мира и справедливости», с независимым международным институтом SIPRI.

Спрос на инженеров и ученых, обладающих знаниями в области машинного обучения, растет по мере увеличения объема данных в мире. После окончания учебы вы можете продолжить карьеру в промышленности, в стартапе или в традиционной хорошо зарекомендовавшей себя компании. Возможные должности: разработчик программного обеспечения, инженер по глубокому обучению, инженер по компьютерному зрению, аналитик данных, инженер-программист, количественный аналитик, специалист по данным и системный инженер в таких компаниях, как Dice, Logitech, Google и McKinsey, например, в Швеции, Швейцарии, Германия, Китай, Индия и США.

Эта магистерская программа также является подходящей основой для работы в отделе исследований и разработок в отрасли, а также для продолжения исследовательской карьеры и докторантуры.

После получения образования

Разработчик программного обеспечения, инженер по глубокому обучению, инженер по компьютерному зрению, аналитик данных, инженер-программист, количественный аналитик, специалист по данным и системный инженер.