Master of Science in Computer Vision
Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence - MBZUAI
Informazione chiave
Posizione del campus
Abu Dhabi, Emirati Arabi Uniti
Le lingue
Inglese
Formato di studio
Nel campus
Durata
2 anni
Ritmo
Tempo pieno, Mezza giornata
Tasse universitarie
Richiedi informazioni
Scadenza della domanda
31 Mar 2024
La prima data di inizio
Aug 2024
* studenti a tempo pieno con borsa di studio completa: gratis | studenti part-time: AED 5.000 per ora di credito, 35 crediti in totale, più tasse varie
introduzione
Al termine dei requisiti del programma, il laureato sarà in grado di:
- Esibire una conoscenza completa e altamente specializzata della visione artificiale in linea con i principi matematici e computazionali sottostanti.
- Eseguire un'indagine sulla letteratura critica e sviluppare nuove idee integrando conoscenze multidisciplinari.
- Applicare capacità avanzate di risoluzione dei problemi per analizzare, progettare ed eseguire soluzioni per i problemi esistenti e nuovi nella visione artificiale affrontati sia dall'industria che dal mondo accademico.
- Diventa altamente qualificato nell'avvio, gestione e completamento di progetti di visione artificiale multiforme ed essere in grado di comunicare chiaramente concetti, idee complesse e conclusioni sia oralmente che sotto forma di rapporti tecnici.
- Funziona in modo indipendente e in team per affrontare problemi di visione artificiale in ambienti reali complessi e imprevedibili.
- Dimostrare una comprensione fondamentale della disciplina della visione artificiale a un livello avanzato adatto a perseguire un dottorato di ricerca. laurearsi e contribuire alla ricerca di visione artificiale all'avanguardia per produrre nuove conoscenze o assumersi la responsabilità di condurre progetti di visione artificiale innovativi e di grande impatto nel settore.
- Manifesta il giusto atteggiamento di apprendimento durante i corsi e la ricerca che mostra chiaramente la proprietà, la crescita personale e tecnica e la responsabilità.
- Comprendere le ramificazioni legali, etiche, ambientali e socio-culturali delle tecnologie di visione artificiale ed essere in grado di prendere decisioni informate ed eque su questioni pratiche complesse.
I requisiti minimi di laurea per il corso di Laurea Magistrale in Computer Vision sono 35 crediti, così distribuiti:
- Corsi di base: 4 corsi (15 ore di credito)
- Corsi opzionali: 2 corsi (8 ore di credito)
- Tesi di ricerca: 1 corso (12 ore di credito)
Ammissioni
Curriculum
I requisiti minimi per il Master of Science (M.Sc.) in Computer Vision sono 36 crediti, distribuiti come segue:
Corsi di base | Numero di corsi | Ore di credito |
Nucleo | 4 | 16 ore di credito |
Tesi di ricerca | 1 | 12 ore di credito |
Corsi elettivi | 2 | 8 ore di credito |
Corsi di base
Il master in computer vision è principalmente una laurea basata sulla ricerca. Lo scopo del corso è quello di dotare gli studenti delle giuste competenze, in modo che possano realizzare con successo il loro progetto di ricerca (tesi). Gli studenti sono tenuti a seguire il corso COM701 come corso obbligatorio e gli altri tre corsi di base sotto elencati come corsi obbligatori:
Codice | Titolo del corso | Ore di credito |
AI701 | Fondamenti di intelligenza artificiale | 4 |
MTH701 | Fondamenti matematici per l'intelligenza artificiale | 4 |
CV701 | Visione umana e informatica | 4 |
CV702 | Geometria per la visione artificiale *oppure* | 4 |
CV703 | Riconoscimento e rilevamento di oggetti visivi | 4 |
Corsi elettivi
Gli studenti selezioneranno un minimo di due corsi elettivi, per un totale di otto (o più) ore di credito (CH) da un elenco di corsi elettivi disponibili in base agli interessi, alla tesi di ricerca proposta e alle prospettive di carriera, in consultazione con il loro gruppo di supervisione. I corsi elettivi disponibili per il master in computer vision sono elencati nella tabella seguente:
Codice | Titolo del corso | Ore di credito |
MTH702 | Ottimizzazione | 4 |
AI702 | Apprendimento profondo | 4 |
DS701 | Estrazione dei dati | 4 |
DS702 | Elaborazione dei Big Data | 4 |
HC701 | Imaging medico: Fisica e analisi | 4 |
ML701 | Apprendimento automatico | 4 |
ML702 | Apprendimento automatico avanzato | 4 |
ML703 | Inferenza probabilistica e statistica | 4 |
NLP701 | Elaborazione del linguaggio naturale | 4 |
NLP702 | Elaborazione avanzata del linguaggio naturale | 4 |
NLP703 | Elaborazione del parlato | 4 |
Tesi di ricerca
La ricerca per la tesi di laurea magistrale espone gli studenti a un problema di ricerca irrisolto, in cui sono chiamati a proporre nuove soluzioni e a contribuire al corpo delle conoscenze. Gli studenti conducono uno studio di ricerca indipendente, sotto la guida di un gruppo di supervisione, per un periodo di un anno.
Codice | Titolo del corso | Ore di credito |
CV699 | Tesi di ricerca del Master in Computer Vision | 12 |
Galleria
Classifiche
Classifiche CS in uno sguardo
- 18° nel campo dell'intelligenza artificiale nella classifica CS a livello globale
- 28° nel campo del ML nella classifica CS a livello globale
- 16° nel campo dei CV nella classifica CS a livello globale
- 19° nel campo della PNL nella classifica CS a livello globale
Esito del programma
Al completamento dei requisiti del programma, il laureato sarà in grado di:
- Esibire una conoscenza completa e altamente specializzata della computer vision in linea con i principi matematici e computazionali sottostanti.
- Eseguire un'indagine critica della letteratura e sviluppare nuove idee integrando conoscenze multidisciplinari.
- Applicare capacità avanzate di problem solving per analizzare, progettare ed eseguire soluzioni per i problemi esistenti e nuovi della computer vision affrontati sia dall'industria che dal mondo accademico.
- Diventare altamente specializzati nell'avvio, nella gestione e nel completamento di progetti di visione computerizzata con molte sfaccettature ed essere in grado di comunicare chiaramente concetti, idee complesse e conclusioni sia oralmente che sotto forma di relazioni tecniche.
- Lavorare in modo indipendente e in gruppo per risolvere problemi di visione computerizzata in contesti reali complessi e imprevedibili.
- Dimostrare una comprensione fondamentale della disciplina della visione computerizzata a un livello avanzato adatto a perseguire un dottorato di ricerca e contribuire alla ricerca d'avanguardia sulla visione computerizzata per produrre nuove conoscenze o assumersi la responsabilità di guidare progetti innovativi e d'impatto sulla visione computerizzata nell'industria.
- Manifestare il giusto atteggiamento di apprendimento durante il corso e la ricerca, che dimostri chiaramente la titolarità, la crescita personale e tecnica e la responsabilità.
- Comprendere le ramificazioni legali, etiche, ambientali e socioculturali delle tecnologie di visione computerizzata ed essere in grado di prendere decisioni informate ed eque su questioni pratiche complesse.
Opportunità di carriera
L'intelligenza artificiale sta permeando ogni settore. In occasione di recenti eventi di coinvolgimento dei datori di lavoro presso il MBZUAI, sono stati rappresentati diversi settori, tra cui (ma non solo):
- Aviazione, consulenza, istruzione, energia, finanza, enti governativi, sanità, media, petrolio e gas, sicurezza e difesa, istituti di ricerca, vendita al dettaglio, telecomunicazioni, trasporti e logistica e startup.
Le recenti opportunità di lavoro pubblicizzate attraverso il portale delle carriere studentesche MBZUAI includono (ma non solo):
- AI solution architect, AI solution engineer, algorithmic engineer, data analyst, data engineer, data scientist, data strategy consultant, full stack software engineer, full stack web developer, predictive analytics researcher e senior data scientist - consultant.
Altre opportunità di carriera potrebbero includere (ma non solo):
- scienziato applicato, ingegnere analitico, realtà aumentata/virtuale, auto autonome, biometria e scienze forensi, chief data officer, leadership della piattaforma dati, giornalista dei dati, specialista delle vendite tecniche di dati e IA, growth analytics / ingegneri, manager: pianificazione dei servizi AI e cloud, ingegneri dell'apprendimento automatico, product manager: AI e analisi dei dati, product data scientist, product analyst, telerilevamento, assistenti alla ricerca, sicurezza e sorveglianza, senior software engineer e VP data.