Corso di laurea specialistica in Informatica, comunicazione e scienze dell'informazione - Machine Learning, Data Science e Artificial Intelligence

Generale

Scopri maggiori informazioni su questo programma sul sito della scuola

Descrizione programma

Obiettivi di studio

L'apprendimento automatico è uno dei punti di forza Aalto University di Aalto University . Questa solida formazione nella moderna analisi dei dati computazionali offre eccellenti opportunità per una carriera nelle istituzioni di ricerca o nel settore privato nei settori in rapido sviluppo dell'apprendimento automatico, della scienza dei dati e dell'intelligenza artificiale.

I metodi di machine learning e data mining sono applicabili e necessari in un'ampia varietà di settori che vanno dall'industria di processo alla scienza dei dati. Recenti aree di applicazione di punta includono

  • bioinformatica,
  • astrofisica computazionale, biologia e medicina,
  • tecnologie interattive,
  • recupero delle informazioni,
  • visualizzazione delle informazioni,
  • neuroinformatica, e
  • analisi della rete sociale.

Il principale di Machine Learning, Data Science e Artificial Intelligence (Macadamia) copre una vasta gamma di argomenti nelle moderne metodologie di analisi e modellazione dei dati computazionali.

Un laureato in macadamia

  • è in grado di formalizzare problemi ad alta intensità di dati nella scienza dei dati e nell'intelligenza artificiale in termini dei principi statistici e computazionali sottostanti.
  • è in grado di valutare l'idoneità dei diversi metodi di apprendimento automatico per risolvere un problema particolarmente nuovo riscontrato nell'industria o nel mondo accademico e applicare i metodi al problema.
  • può interpretare i risultati di un algoritmo di machine learning, valutarne la credibilità e comunicare i risultati con esperti di altri campi.
  • può implementare metodi di apprendimento automatico comuni e progettare e implementare nuovi algoritmi modificando gli approcci esistenti.
  • comprende le basi teoriche del campo dell'apprendimento automatico nella misura necessaria per poter seguire la ricerca sul campo.
  • comprende le opportunità offerte dall'apprendimento automatico nella scienza dei dati e nell'intelligenza artificiale.

Opportunità di carriera

I laureati della Macadamia major hanno uno sfondo eccellente per perseguire una carriera accademica nei campi dell'apprendimento automatico, della scienza dei dati e dell'intelligenza artificiale, nonché nell'industria che applica tali tecniche.

Tipici titoli di lavoro dei neolaureati includono Analista, Ingegnere Analytics, Analista dei dati, Scienziato dei dati, Ingegnere DevOps, Ingegnere del software di apprendimento automatico, Studente di dottorato, Assistente di ricerca, Sviluppatore software, Ingegnere informatico.

Esempi di aziende per le quali i nostri ex laureati lavorano per: Accenture, Aureus Analytics, Discover Financial Services, Elsevier, Jongla, Omniata Inc, Sanoma, Verto Analytics.

I nostri ex studenti laureati sono dottorandi nelle seguenti università: Aalto University , Brown University, Carnegie Mellon University, Istituto francese di ricerca in Informatica e automazione (Inria), Télécom Paris Tech, Università di Bristol, Università della California - Santa Cruz, Università dello Iowa, Università del Surrey.

Titoli di studio

I laureati del programma si laureeranno con un Master of Science (Technology) degree (diplomi-insinööri in finlandese).

Studi postlaurea

Il programma si qualifica per gli studi di dottorato (Dottore in Scienze in un campo applicabile).

Lingua di istruzione

La lingua di insegnamento è principalmente l'inglese e il programma può essere completato interamente in inglese. Alcuni corsi possono essere presi in finlandese o svedese.

Tasse universitarie

La quota di iscrizione è di € 15.000 per gli studenti non UE / SEE.

Contenuto degli studi

Il Macadamia major copre una vasta gamma di argomenti nelle moderne metodologie di analisi e modellazione dei dati computazionali.

Pista di dottorato

Il maggiore offre anche una pista di dottorato competitiva in cui è ammesso un numero limitato di migliori studenti. Gli studenti selezionati per il percorso di dottorato possono avere i loro studi su misura per perseguire studi di dottorato e possono iniziare a lavorare per un dottorato in uno dei gruppi di ricerca del dipartimento già durante i loro studi di Master. I candidati sono invitati a indicare il loro interesse a entrare nella pista di dottorato nel modulo di domanda.

Struttura degli studi

Il Master (120 ECTS) è composto da studi in importanti (55-65 ECTS), studi elettivi (25-35 ECTS), e tesi di Master (30 ECT).

Gli studi elettivi possono consistere in ulteriori corsi principali, opzionali minori, corsi multidisciplinari o studi all'estero. Gli studenti possono selezionare il loro minore sia dalle altre major del Master in Computer, Comunicazione e Scienze dell'Informazione o dagli altri programmi del Master offerti dalla Aalto University .

Si noti che potrebbero esserci modifiche al curriculum per il periodo 2020-2022. Il nuovo curriculum sarà pubblicato tra aprile e maggio 2020.

Tesi

Gli studenti sono tenuti a completare una tesi di Master, che è un incarico di ricerca con un carico di lavoro corrispondente a 30 crediti ECTS. L'argomento della tesi è concordato dallo studente e dal professore supervisore. Le tesi di Master sono tipicamente scritte per un'azienda o per uno dei progetti di ricerca dei dipartimenti in questione.

Internazionalizzazione

L'ambiente di studio nel programma è fortemente internazionale e gli studi sono condotti in gruppi multiculturali. La School of Science offre diverse possibilità di scambio di studenti in tutto il mondo. Gli studi di scambio possono essere inclusi nel titolo, ad esempio come minore internazionale. Gli studenti di Machine Learning, Data Science e Artificial Intelligence hanno anche l'opportunità di seguire gli studi del secondo anno presso EURECOM a Sophia Antipolis, in Francia, e completare un doppio diploma di laurea sia presso Aalto University EURECOM.

Altre possibilità per sviluppare le proprie competenze globali includono la formazione pratica all'estero, un corso estivo all'estero o il ruolo di tutor per gli studenti del primo anno.

Cooperazione con altre parti

Nel campo della Macadamia, esiste una stretta collaborazione nell'insegnamento e nella ricerca tra Aalto University e l'Università di Helsinki sotto forma di attività congiunte all'interno del Centro finlandese per l'Intelligenza Artificiale (FCAI) e dell'Istituto Helsinki per l'Information Technology (HIIT).

Centro di ricerca

Gli argomenti dei principali sono collegati alle aree di interesse di ricerca in corso nel Dipartimento di Informatica presso la Facoltà di Scienze Aalto University .

Requisiti di ammissione specifici del programma

I candidati al programma devono soddisfare i requisiti generali di ammissibilità e lingua che sono comuni a tutti i programmi del Master nel campo della scienza e della tecnologia.

I criteri di ammissione al programma sono una laurea di alta qualità in informatica, ingegneria del software, ingegneria delle comunicazioni o ingegneria elettrica. Saranno considerati candidati eccellenti con lauree in altri campi come sistemi di informazione, ingegneria, scienze naturali, matematica o fisica se hanno studi sufficienti e comprovate capacità e conoscenze nelle aree richieste.

Il background richiesto per l'apprendimento automatico, la scienza dei dati e l'intelligenza artificiale (Macadamia) include competenze sufficienti in

  • matematica (particolarmente importanti sono l'algebra lineare, il calcolo, la teoria della probabilità, la statistica e la matematica discreta).
  • informatica (in particolare buone capacità di programmazione, strutture di dati e algoritmi. Anche altri corsi, come banche dati, teoria dell'informatica, reti informatiche, ingegneria del software).

La conoscenza delle seguenti aree è considerata un vantaggio:

  • conoscenza aggiuntiva dei metodi matematici (importante).
  • metodi stocastici, teoria della probabilità avanzata e statistiche.
  • intelligenza artificiale, apprendimento automatico e data mining.
  • modellistica computazionale e analisi dei dati.
  • elaborazione del segnale.
  • applicazioni per big data.

Criteri di valutazione

Il processo di selezione degli studenti è competitivo e i candidati migliori vengono selezionati in base ai seguenti criteri di valutazione:

  1. Contenuto del / i precedente / i grado / i
  2. Studio del successo: voti raggiunti e ritmo degli studi
  3. Riconoscimento e qualità dell'università di provenienza del candidato
  4. Motivazione e impegno per gli studi nel programma
  5. Altre conquiste rilevanti (esperienza lavorativa, pubblicazioni, concorso di Hackathon di Junction o altre vincite di concorsi di programmazione, ecc.)
  6. raccomandazioni
  7. Competenza linguistica

Durante la valutazione delle domande ammissibili, vengono esaminati per primi il successo degli studi precedenti e il contenuto dei precedenti gradi. Solo le domande che superano questa valutazione preliminare saranno valutate rispetto all'insieme completo dei criteri sopra elencati.

Il successo dello studio del candidato verrà valutato in base alla media dei voti (GPA) e ai risultati dei corsi chiave. Si prevede un ottimo successo dello studio precedente. Ciò significa che il richiedente ha costantemente ottenuto i voti migliori durante gli studi di laurea (voto medio ponderato molto elevato o GPA). Il riconoscimento dell'università di provenienza del candidato influisce sull'interpretazione finale del rendimento scolastico.

L'APP minimo per i candidati delle università finlandesi di scienze applicate è 4.0. I candidati con un GPA inferiore al limite non possono essere ammessi a meno che non abbiano altre qualifiche eccezionali. I corsi del programma o corsi equivalenti completati in università aperte o come studi non universitari con voti eccellenti possono supportare l'applicazione.

Il contenuto del / i precedente / i grado / i del / i candidato / i è / sono valutato / i in base ai corsi disponibili sulla trascrizione ufficiale dei documenti e alle descrizioni dei corsi inviati. Si prevede che il richiedente abbia completato studi sufficienti nelle aree tematiche principali (vedi sopra). Esperienza lavorativa, certificati professionali e / o corsi online sono giudicati caso per caso, ma non compensano, in generale, gli studi universitari che includono anche i fondamenti teorici dei soggetti richiesti.

Nella fase finale della valutazione accademica, i candidati che hanno superato la valutazione preliminare, vengono classificati e vengono selezionati i candidati migliori. Il programma non prevede una quota minima da soddisfare e non tutti i candidati ammissibili saranno necessariamente ammessi.

Gli studi nel programma del Master dovrebbero fornire conoscenze veramente nuove per il richiedente. Se il candidato ha già un Master, la lettera di motivazione dovrebbe indicare chiaramente perché è necessario un altro Master. Nella maggior parte dei casi, si raccomandano studi universitari non di laurea o, ad esempio, aperti invece di studi di laurea per integrare la laurea precedente o per migliorare le proprie competenze professionali. Se il richiedente ha già un diritto di studio valido che porta a un Master nel target di ammissione in questione, il richiedente non può essere riammesso senza motivi particolari.

Ultimo aggiornamento Marzo 2020

Sulla scuola

At Aalto University, we believe in curiosity and we encourage our students to explore the unknown and do things in a totally new way. We offer the highest level of education in business, art and desig ... Ulteriori informazioni

At Aalto University, we believe in curiosity and we encourage our students to explore the unknown and do things in a totally new way. We offer the highest level of education in business, art and design, architecture, and technology in Finland. Leggi meno
Espoo , Helsinki , Pori , Mikkeli + 3 Più Meno