Fairfax University of America

Mestre em Ciências em Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina

• Aplicar algoritmos de IA e ML para desenhar inferências, projetar aplicativos inteligentes para resolver problemas reais e automatizar o desenvolvimento de sistemas e componentes de IA.
• Modelar comportamentos humanos para desenvolver sistemas humano-IA e avaliar o seu desempenho.
• Melhorar o desempenho geral do sistema integrado para influenciar o desempenho humano e a aprendizagem.
• Aplicar os princípios sociais, éticos e legais das tecnologias e suas aplicações na área da IA e ML.
• Comunicar de forma eficaz individualmente ou em equipas multifuncionais.

• Especialista em IA
• Inteligência Artificial Aplicada e Aprendizagem Automática
• Engenheiro de aprendizagem automática da AWS
• Programador Robotic Process Automation
• Engenheiro de Inteligência Artificial
• Programador de Robótica
• Engenheiro de Machine Learning
• Formadora de um colégio ou universidade a ensinar IA e ML além de cursos de Ciência da Computação

O Mestrado em Ciência em IA e ML obriga à conclusão de 36 créditos. Os alunos irão realizar 12 créditos de disciplinas nucleares, 6 créditos para aplicação de carreira, e 18 créditos nas áreas de conteúdo da IA e ML.

Pré-requisitos do Programa

Todos os novos alunos do programa de IA e ML precisam de determinadas competências básicas para os preparar para o sucesso no Programa de IA e ML. Os cursos de IA e ML fornecem uma ampla compreensão da teoria e tecnologia desse campo. Os alunos que não possuam a formação necessária precisam de realizar alguns ou todos os pré-requisitos antes de frequentar as disciplinas centrais. Assim, para serem bem-sucedidos, os alunos devem ter formação nos seguintes cursos.

• COMP 109 Algoritmo de Computação e Lógica de Programação Usando Python
• COMP 260 Introdução aos Sistemas Operativos
• COMP 270 Fundamentos de rede
• Análise de Algoritmos e Estruturas de Dados COMP 329
• Conceitos de bases de dados COMP 350

Cursos Core (4 Cursos — 12 Créditos)

Esses cursos fornecem uma variedade de conhecimentos básicos para implementar interfaces de computador, design de software, comunicação entre sistemas e como gerenciar sistemas de TI. Estes são todos elementos cruciais para que os profissionais de TI apliquem esses elementos modulares em qualquer sistema ou projeto.

• Sistemas Operativos Avançados COMP 501
• COMP 502 Desenho e Análise de Algoritmos
• COMP 503 Redes e Telecomunicações
• Sistemas de Gestão de Bases de Dados COMP 504

Cursos de Candidatura (2 Cursos — 6 Créditos)

Estes cursos oferecem aos alunos a oportunidade de aplicar o que aprenderam ao longo do programa a um projeto prático ou a uma tese de mestrado. Enquanto o projeto prático prevê a aplicação de conhecimentos adquiridos ao longo do programa e representaria trabalhos que pudessem demonstrar a disponibilidade para a carreira a potenciais empregadores, a tese serviria geralmente para demonstrar o potencial de investigação de um estudante e poderia ser usada para demonstrar disponibilidade para o trabalho de doutoramento. Independentemente da opção, os alunos demonstrarão conhecimentos e capacidades básicas de investigação, que seriam utilizados para a realização do projecto ou da tese.

• COMP 505 Métodos de Investigação
• Escolha um:
• COMP 681 AI e ML Projeto Capstone
• COMP 698 Dissertação de Mestrado
  • COMP 681 AI e ML Projeto Capstone
  • COMP 698 Dissertação de Mestrado

Cursos de Especialização (Quaisquer 6 Cursos — 18 Créditos)

Estes cursos avançados cobrem a profundidade de tópicos relacionados com IA e ML e permitem que os alunos desenvolvam os seus conhecimentos com base nas trajetórias profissionais pretendidas.

• COMP 513 Design e Programação Robótica
• COMP 514 Redes Neuronais
• COMP 515 Reconhecimento de Padrões
• Aprendizagem profunda do COMP 516
• COMP 517 Tópicos Especiais em AI
• COMP 518 Tópicos Especiais em ML
• COMP 521 Smart Devices Design e Aplicações
• Prospecção de dados COMP 522
• COMP 593 Estágio I em IA e Aprendizagem Automática
• COMP 610 Computação Cognitiva
• COMP 611 Armazenamento de dados
• Design de Jogos COMP 613
• COMP 614 Reconhecimento de Voz
• Aprendizagem automática certificada pela COMP 617 AWS
• COMP 618 10 Aprendizagem Automática do Google
• COMP 693 Estágio II em AI e Aprendizagem Automática

Nota: Os estudantes que desejem frequentar um curso oferecido por outro programa podem fazer uma petição para o fazer junto do seu orientador, fornecendo justificação para a relevância da adição como parte da sua trajetória profissional, do seu projeto de consultoria pretendido, e/ou do interesse pessoal. Um máximo de 2 unidades curriculares podem ser aplicadas a outro programa.