Doctor in de filosofie in machine learning Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence - MBZUAI

Doctor in de filosofie in machine learning

Na voltooiing van de programma-eisen, zal de afgestudeerde in staat zijn om:

1. Zorg voor een rigoureuze wiskundige achtergrond en geavanceerde redeneermogelijkheden om een uitgebreid en diep begrip van de pijplijnen aan de grens van machine learning tot uitdrukking te brengen: gegevens, modellen, algoritmische principes en empirie.
2. Beheers een reeks vaardigheden en technieken in data-preprocessing, exploratie en visualisatie van data-statistieken en complexe algoritmische resultaten.
3. Een kritisch bewustzijn hebben van de mogelijkheden en beperkingen van de verschillende vormen van leeralgoritmen en het vermogen om de prestaties van de leeralgoritmen kritisch te analyseren, evalueren en verbeteren.
4. Ontwikkel deskundige probleemoplossende vaardigheden door de principes en methoden die in het programma zijn geleerd onafhankelijk toe te passen op verschillende complexe problemen in de echte wereld.
5. Ontwikkel een diep begrip van statistische eigenschappen en prestatiegaranties, inclusief convergentiepercentages (in theorie en praktijk) voor verschillende leeralgoritmen.
6. Word een expert in het gebruik en de implementatie van voor machine learning relevante programmeerhulpmiddelen voor een verscheidenheid aan problemen met machine learning.
7. Vergroot de vaardigheid in het identificeren van de beperkingen van bestaande algoritmen voor machinaal leren en de mogelijkheid om een innovatieve oplossing te bedenken, te ontwerpen en te implementeren voor een verscheidenheid aan zeer complexe problemen om de state-of-the-art in machine learning te bevorderen.
8. In staat om onderzoeksmanuscripten te initiëren, beheren en voltooien die zelfevaluatie door experts en geavanceerde vaardigheden tonen bij het communiceren van zeer complexe ideeën met betrekking tot machine learning.
9. Verkrijg zeer geavanceerde vaardigheden bij het initiëren, beheren en voltooien van meerdere projectrapporten en kritieken op verschillende methoden voor machinaal leren, die blijk geven van deskundigheid, zelfevaluatie en geavanceerde vaardigheden bij het communiceren van zeer complexe ideeën.

De minimale graadvereisten voor de Ph.D. in Machine Learning zijn 59 credits, als volgt verdeeld:

• Kerncursussen: 4 cursussen (15 kredieturen)
• Keuzevakken: 2 cursussen (8 kredieturen)
• Onderzoeksthesis: 1 cursus (36 kredieturen)

Kern vakken

Ph.D. in Machine Learning is voornamelijk een op onderzoek gebaseerde graad. Het doel van cursussen is om studenten uit te rusten met de juiste vaardigheden, zodat ze hun onderzoeksproject (scriptie) met succes kunnen voltooien. Studenten zijn verplicht om COM701 te volgen, als een verplichte cursus. Ze kunnen drie kerncursussen selecteren uit een concentratiepool van acht in de onderstaande lijst:

Keuzevakken

Studenten kiezen minimaal twee keuzevakken, met een totaal van acht (of meer) credituren (CH) uit een lijst van beschikbare keuzevakken op basis van interesse, voorgestelde onderzoeksthesis en loopbaanperspectieven, in overleg met hun toezichtpanel. De keuzevakken beschikbaar voor de Ph.D. in Machine Learning staan in onderstaande tabel:

Onderzoeksthese

Ph.D. scriptie stelt studenten bloot aan geavanceerde en onopgeloste onderzoeksproblemen op het gebied van Machine Learning, waarbij ze nieuwe oplossingen moeten voorstellen en een belangrijke bijdrage moeten leveren aan het geheel van kennis. Studenten volgen een onafhankelijk onderzoek, onder begeleiding van een toezichtpanel, voor een periode van 3-4 jaar.

De minimale diploma-eisen voor de Doctor of Philosophy in Machine Learning zijn 60 studiepunten, als volgt verdeeld:

Kern vakken

De Doctor of Philosophy in Machine Learning is in de eerste plaats een op onderzoek gebaseerde graad. Het doel van cursussen is om studenten uit te rusten met de juiste vaardigheden, zodat ze hun onderzoeksproject (scriptie) met succes kunnen volbrengen. Studenten zijn verplicht om AI701, MTH701 en ML701 als verplichte vakken te volgen. Ze kunnen ML702 of ML703 selecteren, samen met twee keuzevakken.

Keuzevakken

Studenten selecteren minimaal twee keuzevakken, met in totaal acht (of meer) studiepunten. Eén moet worden geselecteerd uit lijst A en één moet worden geselecteerd uit lijst A of B op basis van interesse, voorgestelde onderzoeksscriptie en loopbaanambities, in overleg met hun toezichthoudende panel. ik. De keuzevakken die beschikbaar zijn voor de Doctor of Philosophy in Machine Learning staan vermeld in de onderstaande tabellen:

Lijst A

Lijst B

Onderzoek proefschrift

De Ph.D. scriptie stelt studenten bloot aan geavanceerde en onopgeloste onderzoeksproblemen op het gebied van machine learning, waar ze nieuwe oplossingen moeten voorstellen en een aanzienlijke bijdrage moeten leveren aan de kennis. Studenten voeren een zelfstandig onderzoek uit, onder begeleiding van een begeleidingspanel, voor een periode van drie tot vier jaar.