Master of Science in Intelligenza Artificiale e Machine Learning

A sostegno della missione dell'università, il Master of Science in Artificial Intelligence and Machine Learning (MSAIML) è progettato per attrarre un'ampia gamma di individui. Il programma bilancia la teoria con la pratica offre una vasta gamma di corsi tradizionali e all'avanguardia e fornisce la flessibilità necessaria per accogliere studenti con vari background, inclusi professionisti informatici che desiderano ampliare la loro comprensione di AI e ML, nonché individui i cui corsi di laurea non sono in Informatica ma desiderano ampliare le proprie conoscenze in AI e ML.

Microcredenziali associate

• Ingegnere di intelligenza artificiale/apprendimento automatico: (ALMLE)
• Specialista IA (AISP)
• AWS Machine Learning Engineer (AWSMLE)
• Programmatore di automazione dei processi robotici (RPAP)

• Applicare algoritmi di IA e ML per trarre inferenze, progettare applicazioni intelligenti per risolvere problemi del mondo reale e automatizzare lo sviluppo di sistemi e componenti di IA.
• Modellare i comportamenti umani per sviluppare sistemi Human-AI e valutarne le prestazioni.
• Migliorare le prestazioni complessive del sistema integrato per influenzare le prestazioni umane e l'apprendimento.
• Applicare i principi sociali, etici e legali delle tecnologie e delle loro applicazioni nel campo dell'IA e del ML.
• Comunicare efficacemente individualmente o in team interfunzionali.

• Specialista AI
• Scienziato esperto in intelligenza artificiale applicata e apprendimento automatico
• Ingegnere di apprendimento automatico AWS
• Programmatore di automazione dei processi robotici
• Ingegnere dell'intelligenza artificiale
• Programmatore robotico
• Ingegnere dell'apprendimento automatico
• Istruttore presso un college o un'università che insegna AI e ML in aggiunta ai corsi di Informatica

Il Master of Science in AI e ML richiede il completamento di 36 crediti. Gli studenti seguiranno 12 crediti di corsi di base, 6 crediti per le applicazioni di carriera e 18 crediti nelle aree di contenuto dell'IA e del ML.

Prerequisiti del programma

Tutti i nuovi studenti del programma AI e ML hanno bisogno di alcune competenze di base per prepararsi al successo nel programma AI e ML. I corsi di laurea in AI e ML forniscono un'ampia comprensione della teoria e della tecnologia di questo settore. Gli studenti che non hanno il background richiesto devono seguire alcuni o tutti i prerequisiti prima di seguire i corsi fondamentali. Pertanto, per avere successo, gli studenti devono avere una preparazione nei seguenti corsi.

• COMP 109 Algoritmo del computer e logica di programmazione con Python
• COMP 260 Introduzione ai sistemi operativi
• COMP 270 Elementi essenziali di rete
• COMP 329 Strutture dati e analisi degli algoritmi
• COMP 350 Concetti di database

Corsi di base (4 corsi - 12 crediti)

Questi corsi forniscono una vasta gamma di conoscenze fondamentali per implementare le interfacce informatiche, la progettazione del software, la comunicazione tra i sistemi e la gestione dei sistemi informatici. Questi sono tutti elementi cruciali per i professionisti dell'IT che devono applicare questi elementi costitutivi a qualsiasi sistema o progetto.

• COMP 501 Sistemi operativi avanzati
• COMP 502 Progettazione e analisi di algoritmi
• COMP 503 Reti e telecomunicazioni
• COMP 504 Sistemi di gestione di database

Corsi di applicazione (2 corsi - 6 crediti)

Questi corsi offrono agli studenti l'opportunità di applicare quanto appreso nel corso del programma a un progetto pratico o a una tesi di master. Mentre il progetto pratico prevede l'applicazione delle conoscenze acquisite durante il programma e rappresenterebbe un lavoro che potrebbe dimostrare la preparazione alla carriera a potenziali datori di lavoro, la tesi servirebbe generalmente a dimostrare il potenziale di ricerca di uno studente e potrebbe essere utilizzata per dimostrare la preparazione al lavoro di dottorato. Indipendentemente dall'opzione, gli studenti dimostreranno di possedere conoscenze e capacità di ricerca di base, che saranno utilizzate per il completamento del progetto o della tesi.

• COMP 505 Metodi di ricerca
• Scegliere uno:
  • COMP 681 Progetto di capstone su IA e ML
  • COMP 698 Tesi di Master

Corsi di specializzazione (6 corsi qualsiasi - 18 crediti)

Questi corsi avanzati coprono la profondità degli argomenti legati all'IA e al ML e consentono agli studenti di sviluppare le loro conoscenze in base alle traiettorie professionali che intendono seguire.

• COMP 513 Progettazione e programmazione robotica
• COMP 514 Reti neurali
• COMP 515 Riconoscimento dei modelli
• COMP 516 Apprendimento profondo
• COMP 517 Argomenti speciali di IA
• COMP 518 Argomenti speciali in ML
• COMP 521 Progettazione e applicazioni di dispositivi intelligenti
• COMP 522 Estrazione dei dati
• COMP 593 Stage I in IA e apprendimento automatico
• COMP 610 Informatica cognitiva
• COMP 611 Magazzino dati
• COMP 613 Progettazione di giochi
• COMP 614 Riconoscimento vocale
• COMP 617 Apprendimento automatico certificato AWS
• COMP 618 10 Apprendimento automatico di Google
• COMP 693 Stage II in IA e apprendimento automatico

Nota: gli studenti che desiderano seguire un corso offerto da un altro programma possono presentare una petizione al proprio consulente, motivando la rilevanza dell'aggiunta nell'ambito della propria traiettoria professionale, del progetto di consulenza previsto e/o dell'interesse personale. È possibile applicare un massimo di 2 corsi a un altro programma.