MSc Machine Learning
KTH Royal Institute of Technology
Anahtar bilgi
kampüs konumu
Stockholm, İsveç
Diller
Ingilizce
çalışma formatı
Kampüste
Süre
2 yıllar
Adımlamak
Tam zamanlı
Öğrenim ücretleri
SEK 342.000 / per year *
Son başvuru tarihi
Bilgi talebi
En erken başlama tarihi
Aug 2024
* non-EU/EEA/Swiss is 342,000 SEK.
Tanıtım
Machine Learning develops algorithms to find patterns or make predictions from empirical data and this master’s programme will teach you to master these skills. Machine Learning is increasingly used by many professions and industries such as manufacturing, retail, medicine, finance, robotics, telecommunications and social media. Graduates from the programme will be experts in the field, qualified for exciting careers in industry or doctoral studies.
Machine Learning at KTH
In this programme, you will learn the mathematical and statistical foundations and methods for machine learning with the goal of modelling and discovering patterns from observations. You will also gain practical experience in matching, applying and implementing relevant machine learning techniques to solve real-world problems in a broad range of application domains. Upon graduation from the programme, you will have gained the confidence and experience to propose tractable solutions to potentially non-standard learning problems which you can implement efficiently and robustly. Stockholm has a vibrant start-up community and large established companies integrating AI and Machine Learning into their technological development. This gives you the potential for relevant and exciting industrial work within the field during and after your studies.
The programme starts with mandatory courses in machine learning and artificial intelligence to provide an introduction to the field and a solid foundation.. These courses are followed by an advanced course in machine learning and research methodology. From the second semester, you choose courses from two areas: application domains exploiting machine learning and theoretical machine learning. These areas correspond to the core competencies of a machine learning expert.
The first grouping of courses describes how machine learning is used to solve problems in application domains such as computer vision, information retrieval, speech and language processing, computational biology and robotics. The second course grouping allows you to take more basic theoretical courses in applied mathematics, statistics, and machine learning. Of particular interest to many will be the chance to learn about and understand in detail the exciting field of deep learning through several state-of-the-art courses.
The programme also has up to 30 ECTS credits of elective courses which you can choose from a wide range of courses to specialise further in your field of interest or extend your knowledge to new areas.
The final semester is dedicated to a degree project which involves participating in advanced research or design projects in an academic or industrial environment, in Sweden or abroad. With this project, you get to demonstrate your ability to perform independent project work, using the skills obtained from the courses in the programme. In the past, students from the programme have completed projects at companies such as Saab, Elekta, Flir, Eriksson, Tobii, Spotify, Thales, Huawei.
This is a two year programme (120 ECTS credits) given in English. Graduates are awarded the degree of Master of Science. The programme is given mainly at KTH Campus in Stockholm by the School of Electrical Engineering and Computer Science (at KTH).
kabul
Müfredat
Yıl 1
2. Yılın 1. ve 2. dönemlerinde yürütülen dersler, öğrenci için yönetilebilir bir iş yüküne yol açıyorsa potansiyel olarak 1. Yılın 1. ve 2. döneminde alınabilir.
Zorunlu ve şartlı seçmeli ders gereklilikleri dışında öğrenci, tamamladığı ders kredisini 90 AKTS'ye çıkarmak için KTH verilen tüm ikinci aşama ve dil derslerinden seçim yapmakta özgürdür. Birinci aşama dersleri alınabilir (gerçi öğrencilerin ikinci aşama dersleri almalarını tercih ederiz), ancak mezuniyete 30 AKTS puanından fazlası sayılamaz. Önerilen kurslar Bilgisayar Bilimleri ve Yazılım Mühendisliği alanındaki yeterliliklerini ve bilgilerini genişletmek isteyenler içindir. Bitirme projesinin de tamamlanması gerekmektedir.
Öğrenciler zorunlu dersleri (A.1.1) ve şartlı seçmeli dersleri tamamlamak zorundadır. Şartlı olarak seçilen kurslar iki gruba ayrılmıştır; Uygulama Alanı (A.1.3) ve Teori (A.1.4). Bir öğrencinin tamamlaması gerekenler:
- Uygulama Alanı ve Teori alanından en az 6 ders,
olan kısıtlamalarla
- 6 dersten en az 2 tanesi Teorik derslerden olup,
- 6 dersten en az 2 tanesi Uygulama Alanı derslerindendir.
Açıkça bu, mezun olacak öğrencilerin aşağıdakilerden birini tamamlamış olmaları gerektiği anlamına gelir:
- Uygulama Alanından 2 ders ve Teori alanından 4 ders,
- Uygulama Alanından 3 ders ve Teorik Alandan 3 ders,
- Uygulama Alanından 4 ders ve Teoriden 2 ders.
Zorunlu ve şartlı seçmeli derslerin yanı sıra, öğrenci KTH verilen tüm ikinci aşama ve dil derslerinden tamamlanan 90 AKTS'lik ders kredisini almakta özgürdür. Lisans dersleri alınabilir (ancak öğrencilerin ikinci aşama dersleri almasını tercih ederiz), ancak mezuniyete 30 AKTS puanından fazlası sayılamaz. Seçmeli olarak kabul edilmeyen dersler, yemek pişirme, barmenlik vb. hobi dersleridir. Bölüm A.1.5'te, özellikle Bilgisayar Bilimleri ve Yazılım alanında bilgi ve yeterliliklerini geliştirmek isteyen öğrencilerin alabileceği bir dizi önerilen dersi listeliyoruz. Mühendislik. Ayrıca bir bitirme projesinin (A.1.2) tamamlanması gerekmektedir.
Daha önceki derecelerde DD1420, DD2380 veya DD2434'e karşılık gelen bir dersi okumuş olan öğrenciler bunun yerine yedek ders almak için başvuruda bulunabilirler. Başvuru, daha önce okunan dersi inceledikten sonra öğrencinin şartlı seçmeli veya önerilen derslerden yedek ders almasına izin veren yüksek lisans koordinatörüne yapılır. Ders saydırılan ders, şartlı seçmeli ders ise, 6 şartlı seçmeli dersten birine sayılmaz.
KTH ilk üç yılını CINTE programı kapsamında tamamlayan ve ID1214 Yapay Zeka ve Uygulamaları okumuş olan öğrenci, yedek ders okumak için başvurabilir. Yukarıdaki talimata göre ana koordinatörle iletişime geçin.
Zorunlu kurslar
- Bilim Felsefesi ve Araştırma Metodolojisine Giriş (DA2205) 7.5 kredi
- Makine Öğreniminin Temelleri (DD1420) 7,5 kredi
- Makine Öğreniminde Program Bütünleştirme Kursu (DD2301) 3.0 kredi
- Yapay Zeka (DD2380) 6.0 kredi
- Makine Öğrenimi, İleri Düzey Kurs (DD2434) 7.5 kredi
Yıl 2
Zorunlu kurslar
- Makine Mühendisliği, Ikinci Derece (DA233X) 30.0 kredi
- Makine Öğreniminde Program Bütünleştirme Kursu (DD2301) 3.0 kredi
Program Sonucu
sürdürülebilir kalkınma
Sürdürülebilir kalkınma tüm programların ayrılmaz bir parçası olduğundan, KTH mezunları toplumu daha sürdürülebilir bir yöne taşımak için bilgi ve araçlara sahiptir. Makine Öğrenimindeki yüksek lisans programı tarafından ele alınan üç temel sürdürülebilir kalkınma hedefi şunlardır:
- 3 İyi Sağlık ve Esenlik
- 11 Sürdürülebilir Şehirler ve Topluluklar
- 16 Barış, Adalet ve Güçlü Kurumlar
Makine Öğrenimindeki gelişmeler hayatımızın birçok yönüne nüfuz etmeye başladı ve toplum üzerinde giderek daha derin bir etkiye sahip olacağı tahmin ediliyor; örneğin, artan otomasyon nedeniyle birçok mavi ve beyaz yakalı işi modası geçmiş hale getirmek veya daha iyi kişiselleştirme sayesinde hasta sonuçlarını iyileştirmek. ilaçlar ve tanı. Bu gelişmelerden bazıları toplumun tamamına fayda sağlamayabilir veya istenmeyen sonuçlar doğurabilir. Bu programın mezunları olarak, Makine Öğreniminin/Yapay Zekanın ilerlemesini daha da ileri götürmek için iyi bir konuma sahip olmanın yanı sıra, Makine Öğreniminin teknik yetenekleri ve potansiyel uygulamaları hakkında çok iyi bilgilendirileceksiniz. Bu nedenle, programın bir parçası olarak ve KTH kapsamında, DD2301 ve DD2380 gibi zorunlu derslerde bu beceri ve bilgilerle birlikte gelecek etik sorunları ve sorumlulukları vurguluyoruz. Bu sorumlulukların, "DD2301: Program Entegrasyon Kursu"nun bir parçası olarak özellikle SKH'lere yönelik farkındalığı teşvik ettiğimiz ve ayrıca "AI for good" kullanım durumlarını vurguladığımız BM Sürdürülebilir Kalkınma Hedefleri ile uyumlu olduğunu görüyoruz. Rüzgar ve güneş çiftliklerinin daha verimli hale getirilmesi için tasarlanması ve işletilmesi, çeşitli hastalıkların teşhis ve tedavisi ve sağlık müdahalelerinin tasarımı ve daha verimli tarım uygulamalarını teşvik etmek için hassas mühendislik gibi SKH'ler.
Çalışmalarının son yılında, programdaki öğrenciler, birden fazla SDG ile son derece ilgili olan son derece projelerini tamamlama fırsatına sahip olacaklar. Geçmişte bu tür projelerin gerçekleştirildiği yerlere örnekler:
- SDG: Elekta ve RaySearch gibi tıbbi teknoloji şirketleriyle “Sağlık ve Mutluluk”;
- SDG: "Sürdürülebilir Şehirler ve Topluluklar", Geoinformatik Bölümü bünyesinde uydu görüntülerinin otomatik olarak izlenmesiyle, KTH .
- SDG: Bağımsız uluslararası enstitü SIPRI ile “Barış ve Adalet Güçlü Kurumlar”.
Yazılım geliştirici, derin öğrenme mühendisi, bilgisayarlı görü mühendisi, veri analisti, yazılım mühendisi, kantitatif analist, veri bilimcisi ve sistem mühendisi.
Makine Öğrenimi konusunda bilgi sahibi olan mühendis ve bilim insanlarına olan talep, dünyadaki veri miktarı arttıkça artmaktadır. Mezun olduktan sonra, endüstride, başlangıçta veya geleneksel olarak kurulmuş bir şirkette kariyer yapabilirsiniz. Muhtemel başlıklar; yazılım geliştirici, derin öğrenme mühendisi, bilgisayarlı görü mühendisi, veri analisti, yazılım mühendisi, kantitatif analist, veri bilimcisi ve örneğin Dice, Logitech, Google ve McKinsey gibi firmalarda, İsveç, İsviçre, Almanya'da bulunan şirket mühendisidir. , Çin, Hindistan ve ABD.
Bu yüksek lisans programı ayrıca, endüstride araştırma ve geliştirme departmanında çalışmak, devam eden araştırma kariyeri ve doktora çalışmaları için uygun bir temeldir.
Burslar ve fon sağlama
KTH yüksek lisans çalışmaları için dört farklı burs fırsatı sunmaktadır. KTH Bursu bir veya iki yıllık yüksek lisans programının öğrenim ücretini kapsar. KTH Bir Yıllık Bursu, mevcut KTH yüksek lisans programı öğrencilerine yöneliktir ve eğitimin ikinci yılının öğrenim ücretini kapsar. KTH Ortak Program Bursu, belirli ortak programlardaki öğrencilere yöneliktir ve KTH geçirilen eğitim süresine ilişkin öğrenim ücretini kapsar. KTH Hindistan Bursu özellikle Hindistan'dan gelen öğrencilere yöneliktir.
- KTH Bursu
- KTH Bir Yıllık Burs
- KTH Ortak Program Bursu
- KTH Hindistan Bursu
İsveç Enstitüsü
İsveç Enstitüsü (SI), hedeflenen ülkelerden İsveç'e gelen öğrencilere çeşitli burslar sunmaktadır.
KTH bağlantılı burs kuruluşları
KTH potansiyel KTH öğrencilerine burs olanakları sağlayan aşağıdaki kuruluşlarla işbirliği yapmaktadır.
- Kolombiyalı öğrenciler için COLFUTURO (Programa Crédito Beca)
- Endonezya'dan gelen öğrenciler için LPDP (Endonezya Eğitim Bağış Fonu)
- Meksika'dan gelen öğrenciler için FUNED
Burs portalları
IEFA veritabanı
IEFA veritabanı kapsamlı bir burs araması, hibe listesi ve uluslararası öğrenci kredisi programları sunmaktadır.
Çalışma portalları
Studyportals burs veritabanı, dünya çapında AB'de öğrenim görmek için başvuran öğrencilere yönelik 1.000'den fazla burs ve hibeyi listelemektedir.
Scholars4dev
Kalkınma Bursları, gelişmekte olan ülkelerden gelen öğrencilere açık bir burs veritabanıdır.
WeMakeAkademisyenler
WeMakeScholars, Hindistan'daki öğrencilerin bankalardan ve NBFC'lerden eğitim kredisi almasına yardımcı oluyor. Ayrıca farklı vakıflardan, vakıflardan ve hükümetlerden gelen 26.000'den fazla uluslararası bursu da listeliyorlar. bedenler.
Amerika Birleşik Devletleri'nde öğrenci kredilerinin ertelenmesi
KTH , ABD Eğitim Bakanlığı'nda akredite bir kurumdur ve Başlık IV 'Yalnızca Erteleme' statüsüne sahiptir (OPE ID 03274300). ABD'li öğrenciler, KTH bir yüksek lisans programına kayıtlıyken mevcut federal öğrenci kredisi hesaplarındaki ödemeleri erteleyebilirler. 'Yalnızca Erteleme' durumu, öğrencilerin KTH kaydolmak için federal öğrenci kredisi almasına izin vermez. Bununla birlikte, ABD'deki birçok özel öğrenci kredisi kurumu bu tanımı yeni krediler vermek için bir gereklilik olarak kullandığından, akreditasyon ABD'li öğrenciler için hibe ve kredi fırsatlarını kolaylaştırmaktadır. Ödemeleri ertelemek isteyen öğrencilerin ABD'deki kredi kurumlarıyla iletişime geçmesi gerekir.
Burslar mevcut. Lütfen daha fazla bilgi için enstitünün web sitesine bakın.
Galeri
Kariyer fırsatları
Dünyadaki veri miktarı arttıkça Makine Öğrenimi bilgisine sahip mühendislere ve bilim insanlarına olan talep de artıyor. Mezun olduktan sonra endüstride, yeni kurulmuş bir şirkette veya geleneksel olarak köklü bir şirkette kariyer yapabilirsiniz. Dice, Logitech, Google ve McKinsey gibi şirketlerde örneğin İsveç, İsviçre, Almanya, Çin, Hindistan ve ABD.
Bu yüksek lisans programı aynı zamanda endüstride bir araştırma ve geliştirme departmanında çalışmak, ayrıca devam eden bir araştırma kariyeri ve doktora çalışmaları için uygun bir temeldir.
Mezuniyetten sonra
Yazılım geliştirici, derin öğrenme mühendisi, bilgisayar görü mühendisi, veri analisti, yazılım mühendisi, kantitatif analist, veri bilimcisi ve sistem mühendisi.