Thạc sĩ Trí tuệ nhân tạo và Khoa học dữ liệu

Sức mạnh của trí tuệ nhân tạo (AI) và khoa học dữ liệu đang thay đổi nhanh chóng thế giới của chúng ta. Hãy trở thành một phần của cuộc cách mạng công nghiệp tiếp theo.

Dữ liệu là một trong những mặt hàng có giá trị nhất hiện nay. AI tác động đến hầu hết mọi mặt của cuộc sống – từ cải thiện chẩn đoán và điều trị trong chăm sóc sức khỏe đến các công cụ sáng tạo mới dành cho nghệ sĩ.

Nhu cầu về những sinh viên tốt nghiệp có tay nghề cao, hiểu biết toàn diện về công nghệ hiện nay cao hơn bao giờ hết.

• Chế độ học: Toàn thời gian
• Độ dài khóa học: 1 năm
• Thời gian biểu: 2 ngày một tuần
• Phí: Quốc tế: 18.000 bảng Anh, Trong nước: 15.000 bảng Anh
• Học bổng: Có sẵn
• Kỳ nhập học: Tháng 1, tháng 5 và tháng 9

Tổng quan về khóa học này

Bạn muốn thay đổi hướng đi? Chuyển nghề? Nâng cao kỹ năng? Chương trình Thạc sĩ cấp tốc này dành cho bạn.

Là một khóa học chuyển đổi, chương trình Thạc sĩ này phù hợp với sinh viên có nhiều kiến ​​thức nền tảng về các môn STEM và không phải STEM.

Bạn không có kinh nghiệm lập trình? Không sao cả. Bạn sẽ học mã hóa Python khi bắt đầu khóa học để đảm bảo bạn theo kịp.

Không giống như các trường đại học khác, bạn sẽ học toàn bộ phạm vi của AI – không chỉ một chuyên ngành. Bạn sẽ học lập trình, thống kê, học máy, dữ liệu lớn, trực quan hóa dữ liệu, thị giác máy tính và trách nhiệm đạo đức và pháp lý khi sử dụng dữ liệu.

Bạn có thể thiết kế dự án nghiên cứu của riêng mình phù hợp với nền tảng và sở thích nghề nghiệp của bạn. Một số sinh viên có thể làm việc trên một dự án nghiên cứu với một trong những đối tác trong ngành của chúng tôi như Naimuri, NHS, KCOM hoặc Lampada Digital Solutions.

Bạn sẽ phát triển các kỹ năng chính bao gồm lập trình, giải quyết vấn đề, trực quan hóa và diễn giải dữ liệu. Và tốt nghiệp ở vị trí tiên phong trong khoa học dữ liệu.

Chọn mô-đun của bạn

Không giống như các trường đại học khác, bạn sẽ được học toàn bộ kiến ​​thức về AI – không chỉ một chuyên ngành. Từ lập trình và học máy, đến dữ liệu lớn và trách nhiệm đạo đức. Trong học kỳ một, bạn sẽ học một mô-đun AI và khoa học dữ liệu, cùng với mô-đun lập trình. Trong học kỳ hai, bạn sẽ nâng cao kỹ năng AI và khoa học dữ liệu của mình bằng các mô-đun tiếp theo.

Tất cả các mô-đun đều tùy thuộc vào tình trạng sẵn có và danh sách này có thể thay đổi bất cứ lúc nào.

Lập trình cho AI và Khoa học dữ liệu

Tìm hiểu những kiến ​​thức cơ bản về mã hóa Python để bạn có thể tiếp tục học phần còn lại của khóa học.

Đánh giá: Danh mục công việc

Loại: Lõi

Tín chỉ: 20 tín chỉ

Hiểu về trí tuệ nhân tạo

Giới thiệu về các khái niệm cơ bản trong Trí tuệ nhân tạo và ứng dụng của chúng. Các chủ đề bao gồm:

• Nguồn gốc của AI: AI là gì? Từ lịch sử ban đầu đến hội nghị Dartmouth và ngày nay; Các tác nhân thông minh và các biện pháp hiệu suất
• Học tập, Khung và Gói: Giới thiệu về học tập có giám sát; Hồi quy; Phân loại; Phân cụm; Mạng nơ-ron nhân tạo; Mạng nơ-ron tích chập; Keras; Tensorflow
• Ý nghĩa đối với xã hội: Tính hợp pháp; Đạo đức và ý nghĩa nghề nghiệp; Hậu quả xã hội

Mô-đun này được đánh giá thông qua danh mục công việc, dưới dạng mã được lập trình và báo cáo kỹ thuật tương ứng.

Loại: Lõi

Tín chỉ: 20 tín chỉ

Cơ sở khoa học dữ liệu

Giới thiệu về các nguyên tắc của khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu. Các chủ đề bao gồm:

• Bối cảnh khoa học dữ liệu: Dữ liệu hóa xã hội và lịch sử khoa học dữ liệu.
• Thuộc tính và loại dữ liệu (ví dụ: dữ liệu định lượng và dữ liệu phân loại)
• Phân loại và hồi quy, giới thiệu về Kaggle và các nguồn dữ liệu khác
• Quản lý dữ liệu: Thu thập dữ liệu và kỹ thuật; Làm sạch dữ liệu và xử lý; Lỗi dữ liệu và hiện vật; dữ liệu bị thiếu
• Các phương pháp tiếp cận thống kê nhập môn đối với dữ liệu: Các khái niệm toán học cơ bản; Giới thiệu về xác suất; Thống kê mô tả (ví dụ, các biện pháp tập trung) và phân phối đặc trưng; Tương quan; Kiểm định giả thuyết thống kê
• Phân tích và trực quan hóa dữ liệu: Các loại trực quan hóa và diễn giải; Xác định các giá trị ngoại lệ; Mô hình hồi quy
• Ứng dụng: Ứng dụng dữ liệu thực tế, bao gồm các ví dụ

Mô-đun này được đánh giá bằng bài thuyết trình và báo cáo dự án.

Loại: Lõi

Tín chỉ: 20 tín chỉ

Dữ liệu lớn và khai thác dữ liệu

Mô-đun này sẽ xây dựng dựa trên các khái niệm được giới thiệu trong mô-đun khoa học dữ liệu đầu tiên và giới thiệu Dữ liệu lớn và Khai thác dữ liệu, bao gồm phân tích mạng. Các chủ đề sẽ bao gồm:

• Cơ sở dữ liệu, bao gồm việc sử dụng ngôn ngữ SQL.
• Khai thác dữ liệu theo mẫu liên kết: phương pháp Brute force và thuật toán A priori.
• Thuật toán sắp xếp: Sắp xếp nổi bọt
• Phân cụm: DBSCAN
• Phân tích chuỗi thời gian: ARIMA: XGBOOST
• Web Scraping/spidering: Beautiful Soup; Các khía cạnh pháp lý và đạo đức
• Phân tích mạng: phương tiện truyền thông xã hội, lý thuyết đồ thị, hình ảnh hóa mạng và các biện pháp tương đồng

Mô-đun này được đánh giá bằng bài thuyết trình và báo cáo dự án.

Loại: Lõi

Tín chỉ: 20 tín chỉ

Trí tuệ nhân tạo ứng dụng

Mô-đun này sẽ xây dựng dựa trên các khái niệm được giới thiệu trong mô-đun AI đầu tiên và chuẩn bị cho bạn viết luận văn. Các chủ đề bao gồm phân loại được xem xét lại, học sâu, ứng dụng vào các vấn đề, thành kiến ​​nhận thức và ý nghĩa đối với bình đẳng.

Đánh giá: Trình bày và báo cáo dự án

Loại: Lõi

Tín chỉ: 20 tín chỉ

Nghiên cứu và ứng dụng trong trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu

Mô-đun này bao gồm hai chủ đề có mối liên hệ chặt chẽ với nhau:

Chủ đề đầu tiên cung cấp các lựa chọn để nghiên cứu cách AI và Khoa học dữ liệu áp dụng vào bối cảnh thực tế. Các lựa chọn có thể bao gồm tính bền vững, chăm sóc sức khỏe, trách nhiệm xã hội, ngành công nghiệp sáng tạo và môi trường tự nhiên.

Bên cạnh chủ đề đầu tiên, bạn sẽ phát triển đề xuất nghiên cứu của riêng mình để giải quyết một dự án nghiên cứu thực sự. Bạn sẽ rút ra kinh nghiệm từ các lựa chọn để xác định các câu hỏi và hạn chế liên quan đến nghiên cứu được đề xuất của mình. Điều này sẽ chuẩn bị cho bạn cho luận án của mình trong Học kỳ 3.

Loại: Lõi

Tín chỉ: 20 tín chỉ

Dự án nghiên cứu trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu

Lên kế hoạch và làm việc độc lập về vấn đề nghiên cứu phức tạp của riêng bạn. Và báo cáo về mục tiêu, phương pháp và kết quả của cuộc điều tra khoa học của bạn.

Loại: Lõi

Tín chỉ: 20 tín chỉ

Luận văn

Luận văn này cho bạn cơ hội điều chỉnh dự án nghiên cứu của mình theo sở thích đã đạt được trong suốt phần được giảng dạy của chương trình Thạc sĩ Khoa học. Luận văn là đỉnh cao của khóa học Thạc sĩ Khoa học và cho phép bạn xây dựng dựa trên kiến ​​thức đã đạt được trong các học phần được giảng dạy trước đó, bằng cách thực hiện nghiên cứu dựa trên các thách thức kinh doanh thực tế sẽ chuẩn bị cho bạn đối mặt với sự phức tạp khi bước vào thị trường việc làm.

Yêu cầu đầu vào