Ciência dos dados e IA, Mestrado
Chalmers University of Technology
Informação chave
Localização do campus
Gothenburg, Suécia
Idiomas
Inglês
Formato de estudo
No campus
Duração
2 anos
Ritmo
Período integral
Propinas
SEK 320.000
Prazo para inscrição
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Data de início mais cedo
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Introdução
Ciência dos dados e IA, Mestrado
A revolução digital fez com que a ciência dos dados e a IA se tornassem elementos cruciais da vida quotidiana. A aprendizagem automática e as tecnologias e metodologias para o processamento de enormes quantidades de dados estão também a criar um manancial de novas oportunidades. Consequentemente, os cientistas de dados e os engenheiros de IA qualificados são muito procurados em todo o tipo de situações. Este programa oferece-lhe uma base sólida em aprendizagem automática, resultando numa gama fantasticamente ampla de opções após a graduação.
A ciência dos dados é um domínio altamente interdisciplinar, que utiliza dados para obter uma compreensão e um conhecimento mais profundos para apoiar a tomada de decisões. As aplicações são numerosas, desde as ciências naturais e os cuidados de saúde até aos negócios e às finanças. Os métodos computacionais relevantes incluem algoritmos de recolha e tratamento de dados em grande escala, métodos estatísticos como a modelização bayesiana e técnicas de aprendizagem automática como as redes neuronais profundas.
A IA diz respeito à conceção e construção de sistemas inteligentes. Os avanços recentes elevaram o campo a um novo patamar, que está atualmente a sofrer rápidas alterações. As técnicas de aprendizagem automática no âmbito da IA permitem que os computadores realizem tarefas complexas para as quais não foram explicitamente programados - exemplos bem sucedidos incluem a tradução automática, a visão por computador, os jogos e os veículos autónomos.
Este programa forma engenheiros para enfrentar uma grande variedade de desafios no tratamento e análise de diferentes tipos de dados, utilizando e desenvolvendo software em aplicações complexas de dados intensivos e relacionadas com a IA. É necessária uma excelente compreensão da teoria e da prática, incluindo as possibilidades e limitações das tecnologias existentes e em evolução, bem como a forma de as aplicar de forma responsável.
Admissões
Bolsas de estudo e financiamento
As bolsas de estudo são uma grande fonte de financiamento para os alunos de mestrado que estão sujeitos ao pagamento de propinas. Alguns deles são administrados pela Chalmers e outros por instituições externas. Bolsas adicionais podem ser anexadas à lista e, portanto, os candidatos são incentivados a verificar esta página regularmente.
Por favor, visite o site da universidade para mais informações.
Currículo
Cursos obrigatórios 1º ano
Durante o primeiro ano, o programa começa com quatro cursos obrigatórios de 7,5 hp cada, que formam uma base comum em ciência de dados e IA:
- Introdução à ciência de dados e inteligência artificial
- Otimização não linear
- Processos estocásticos e estatísticas bayesianas
- Projeto de sistemas de IA
Estes lhe darão uma introdução e uma boa base para o campo. Os cursos puramente matemáticos em estatística e otimização são importantes para ciência de dados e IA de várias maneiras e formam as bases matemáticas do aprendizado de máquina. Os cursos aplicados lhe darão uma boa combinação de teoria aplicada e experiências práticas. Os cursos também incluirão considerações de questões éticas, sociais e ambientais.
Cursos obrigatórios 2º ano
No segundo ano, você deve concluir uma tese de mestrado no valor de 30 créditos para se formar.
- Tese de mestrado
Resultado do programa
Créditos: 120
Taxa de matrícula do programa
Oportunidades de Carreira
Há uma enorme demanda por engenheiros com uma base sólida em ciência de dados e IA e, à medida que o poder computacional e a quantidade de dados disponíveis aumentam rapidamente, a necessidade só continuará a crescer. O programa levará a uma ampla gama de oportunidades de carreira em muitos domínios de aplicação diferentes, por exemplo, praticamente todas as outras disciplinas de engenharia, bem como medicina e finanças. Você estará bem equipado para seguir uma carreira na indústria ou no governo, bem como para estudos de doutorado e uma carreira acadêmica.
Qualquer organização que trabalhe com análise de dados e/ou desenvolvimento de ferramentas computacionais, seja como seu produto final real ou como meio de melhoria adicional do trabalho interno, exige tanto cientistas de dados quanto engenheiros de IA. Esses processos geralmente são iterativos, e as habilidades de ciência de dados e engenharia de IA são necessárias em cada etapa:
- Gerenciamento de dados: coleta, limpeza, transformação e armazenamento de dados
- Análise de dados: identifique tendências, padrões e relacionamentos em grandes conjuntos de dados.
- Desenvolvimento de ferramentas: use, desenvolva e melhore algoritmos e ferramentas de computador inteligentes para serem robustos, flexíveis e escaláveis
- Aprendizado de máquina: treine e teste ferramentas e aplicativos em dados relevantes e limpos
- Comunicação: interprete, visualize e comunique descobertas importantes da análise de dados
- Tomada de decisão: apoiar e melhorar o processo de tomada de decisão