Mestrado Em Aprendizagem De Máquina Na Ciência

O desenvolvimento e o uso de aprendizado de máquina (ML) e inteligência artificial (IA) revolucionaram áreas como visão computacional, reconhecimento de fala e processamento de linguagem.

Neste curso, você aprenderá a aplicar técnicas de ML e IA a problemas científicos reais. Isso o ajudará a desenvolver habilidades vitais, melhorando sua empregabilidade em uma área em rápida expansão.

Os graduados deste curso aprenderão como:

• Identificar e usar ferramentas computacionais e técnicas de programação relevantes.
• Aplique princípios estatísticos e físicos para decompor algoritmos e explique como eles funcionam.
• Projetar estratégias para aplicar o aprendizado de máquina à análise de conjuntos de dados científicos.

Além disso, você desenvolverá um amplo conjunto de habilidades transferíveis, incluindo comunicação, pensamento crítico e solução de problemas.

Você terá a oportunidade de desenvolver seu próprio projeto de pesquisa sobre um tema de sua escolha. Projetos anteriores analisaram:

• Emulação Galaxy Cluster
• Montagem de estrutura em larga escala no Universo
• Aplicação de ML para Fintech

Por que escolher este curso?

• Joint 3rd no Reino Unido em qualidade de pesquisa (Research Excellence Framework 2014).
• Projeto de pesquisa supervisionado por um ou mais docentes.
• Aprenda habilidades para aplicar técnicas de aprendizado de máquina e IA a problemas científicos reais.

Conteúdo do curso

Este curso consiste em 180 créditos, divididos em 120 créditos de módulos ensinados durante os semestres de outono e primavera, e um projeto de pesquisa de 60 créditos que é concluído no período de verão.

Módulos

Módulos principais

• Aprendizado de máquina na ciência - parte um
• Aprendizado de máquina na ciência - parte dois
• Aprendizado de Máquina em Ciência - Projeto

Módulos opcionais

• Big Data e Cloud Computing
• Criando Agentes Inteligentes
• Visão de Computador
• Ética Profissional em Computação
• Introdução à Ciência da Informação Quântica
• A Física da Aprendizagem Profunda
• Computação Neural

Pathways

Além disso, este curso oferece vertentes / Pathways alternativos que permitem que você selecione diferentes combinações de módulos principais e opcionais para atender aos seus interesses e experiência. Você escolherá um de cada um dos seguintes pares de módulos principais.

Uma escolha entre módulo de ML focado em ciência da computação ou matemática:

• Aprendizado de máquinas
• Aprendizado de Máquina Estatística

Uma escolha entre estatísticas curtas ou longas e módulo de probabilidade:

• Fundamentos Estatísticos
• Fundamentos de Estatística

Uma escolha entre módulo de computação longo ou curto:

• Programação
• Programação Científica em Python

Aprendizagem e avaliação

Como você vai aprender

• Palestras
• Classes de problemas
• Workshops

Existe uma gama de módulos centrais e opcionais, bem como fios alternativos, que permitem selecionar módulos centrais e opcionais em diferentes combinações. Isso permite que você escolha os módulos adequados à sua formação de graduação e aos seus interesses pessoais.

O tamanho das turmas costuma ser de 20 a 40 alunos.

O curso é ministrado por acadêmicos experientes com histórico de aplicação de aprendizado de máquina à pesquisa científica.

Como você será avaliado

• Exames práticos
• Curso
• Projeto de pesquisa
• Projeto de trabalho

Os módulos são avaliados usando uma variedade de tipos de avaliações individuais que são ponderados para calcular sua nota final para cada módulo. Haverá um projeto de pesquisa avaliado por um relatório de 8.000 palavras.

Você precisará de uma nota média de 50% para passar no MSc geral - você não obterá uma qualificação se não conseguir isso. Você receberá uma cópia de nossos critérios de avaliação ao iniciar o curso e receberá feedback regular de seus tutores.

Projeto de pesquisa

Durante o período de verão, você se concentrará em um projeto de pesquisa independente que se concentra na aplicação de métodos de aprendizado de máquina, a problemas científicos originais fornecidos por grupos de pesquisa de toda a Faculdade de Ciências. O projeto envolve escrever uma dissertação e é supervisionado por um membro do corpo docente.

Tempo de contato e horas de estudo

Em uma semana típica durante o semestre, você trabalhará cerca de 30 horas: 10 horas de contato e 20 horas de estudo autônomo.

Requisitos de entrada

Todos os candidatos são considerados individualmente e aceitamos uma ampla gama de qualificações. Os requisitos de entrada abaixo se aplicam a 2021 entradas.

Alunos em casa / Reino Unido

Alunos da UE / internacionais

Suporte ao idioma inglês

Se precisar de suporte para atingir o nível exigido, você poderá frequentar um curso pré-profissional. Nosso Centro de Ensino de Língua Inglesa é credenciado pelo British Council para o ensino de inglês no Reino Unido.

Para cursos de inglês pré-profissional, você deve fazer o IELTS para UKVI para atender aos regulamentos de visto.

Se você concluir com sucesso seu curso pré-profissional até o nível exigido, poderá então progredir para o curso de graduação. Isso significa que você não precisará refazer o IELTS ou equivalente.

Qualificações alternativas

Reconhecemos que os candidatos têm uma variedade de experiências e seguem diferentes Pathways para o estudo de pós-graduação.

Tratamos individualmente todos os candidatos com qualificações alternativas. Podemos também considerar experiência de trabalho relevante.

Se você não tiver certeza se suas qualificações ou experiência de trabalho são relevantes, entre em contato conosco.

Pixabay / pexels

Onde você vai aprender

University Park Campus

O campus do University Park cobre 300 acres, com áreas verdes, vida selvagem, edifícios de época e instalações modernas. É um dos campi mais bonitos e sustentáveis do Reino Unido, ganhando um prêmio nacional Bandeira Verde todos os anos desde 2003.

A maioria das escolas e departamentos estão localizados aqui. Você terá acesso a bibliotecas, lojas, cafés, União dos Estudantes, vila de esportes e um centro de saúde.

Você pode caminhar ou andar de bicicleta pelo campus. Os ônibus gratuitos conectam você aos nossos outros campi. O centro da cidade de Nottingham fica a 15 minutos de ônibus público ou bonde.

Jubilee Campus

Jubilee Campus tem edifícios ecológicos e sustentáveis, ao lado de espaços verdes, vida selvagem e um lago. Ele ganhou um prêmio nacional Bandeira Verde todos os anos desde 2013.

Este campus é o lar de nossas escolas de negócios, educação e ciência da computação. Ao lado de um centro esportivo e acomodação estudantil, desenvolvemos novas instalações, como o Advanced Manufacturing Building.

Você pode caminhar até o University Park Campus em cerca de 20 minutos ou pegar um ônibus gratuito. O centro da cidade de Nottingham fica a 20 minutos de ônibus público.

Carreiras

Conselho de carreiras

Oferecemos suporte de carreira individual para todos os alunos de pós-graduação.

Uma equipe especializada pode ajudá-lo a pesquisar opções de carreira e vagas de emprego, construir seu currículo ou currículo, desenvolver suas habilidades de entrevista e conhecer empregadores.

Mais de 1.500 empregadores anunciam empregos e estágios de pós-graduação através do nosso serviço de vagas on-line. Realizamos feiras regulares de carreiras, incluindo feiras especializadas para diferentes setores.

Perspectivas de trabalho

Destinos de graduação

O aprendizado de máquina e a inteligência artificial se tornaram fundamentais para a economia e a sociedade. Os graduados são muito procurados em setores intensivos em dados, incluindo TI, finanças, consultoria, manufatura, bem como pesquisa e desenvolvimento acadêmico e industrial.

Progressão de carreira

95,5% dos graduandos da Escola de Física e Astronomia conseguiram emprego de pós-graduação ou estudos adicionais dentro de 15 meses após a graduação. O salário médio anual para esses graduados era £ 34.063. *

* Resultados de pós-graduação da HESA em 2020. A porcentagem de resultados de pós-graduação é derivada usando a metodologia The Guardian University Guide. O salário médio anual é baseado em graduados que trabalham em tempo integral no Reino Unido.