Maestría en Ciencias en Visión por Computadora
Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence - MBZUAI
Información clave
ubicación del campus
Abu Dhabi, Emiratos Árabes Unidos
Idiomas
Inglés
formato de estudio
En el campus
Duración
2 años
Ritmo
Tiempo completo, Tiempo parcial
Tasas de matrícula
Solicitar información
Plazo de solicitud
31 Mar 2024
Fecha de inicio más temprana
Aug 2024
* estudiantes de tiempo completo con beca completa: gratis | estudiantes a tiempo parcial: 5,000 AED por hora de crédito, 35 créditos en total, más tarifas varias
Introducción
Al completar los requisitos del programa, el graduado podrá:
- Demostrar un conocimiento integral y altamente especializado de la visión por computadora de acuerdo con los principios matemáticos y computacionales subyacentes.
- Realizar un estudio crítico de la literatura y desarrollar nuevas ideas integrando conocimientos multidisciplinarios.
- Aplicar habilidades avanzadas de resolución de problemas para analizar, diseñar y ejecutar soluciones para los problemas nuevos y existentes en la visión por computadora que enfrentan tanto la industria como la academia.
- Adquiera una gran habilidad para iniciar, administrar y completar proyectos de visión por computadora multifacéticos, y ser capaz de comunicar claramente conceptos, ideas complejas y conclusiones tanto de forma oral como en forma de informes técnicos.
- Funcionar de forma independiente y en equipo para abordar problemas de visión por computadora en entornos complejos e impredecibles del mundo real.
- Demostrar una comprensión fundamental de la disciplina de la visión por computadora a un nivel avanzado adecuado para realizar un doctorado. obtener un título y contribuir a la investigación de vanguardia en visión por computadora para producir nuevos conocimientos o asumir la responsabilidad de liderar proyectos de visión por computadora innovadores e impactantes en la industria.
- Manifestar la actitud de aprendizaje correcta durante el trabajo del curso y la investigación que muestre claramente propiedad, crecimiento personal y técnico y responsabilidad.
- Comprender las ramificaciones legales, éticas, ambientales y socioculturales de las tecnologías de visión por computadora y ser capaz de tomar decisiones informadas y justas sobre cuestiones prácticas complejas.
Los requisitos mínimos de grado para el programa de Maestría en Ciencias en Visión por Computador son 35 créditos, distribuidos de la siguiente manera:
- Cursos básicos: 4 cursos (15 horas de crédito)
- Cursos electivos: 2 cursos (8 horas de crédito)
- Tesis de investigación: 1 curso (12 horas de crédito)
Admisiones
Plan de estudios
Los requisitos mínimos de grado para la maestría en ciencias (M.Sc.) en visión artificial son 36 créditos, distribuidos de la siguiente manera:
Cursos básicos | Número de cursos | Horas de crédito |
Centro | 4 | 16 horas de crédito |
Tesis de Investigación | 1 | 12 horas de crédito |
Cursos electivos | 2 | 8 horas de crédito |
Cursos básicos
La maestría en visión por computadora es principalmente un título basado en la investigación. El propósito del trabajo del curso es equipar a los estudiantes con el conjunto de habilidades adecuado, para que puedan llevar a cabo con éxito su proyecto de investigación (tesis). Los estudiantes deben tomar COM701 como curso obligatorio y los otros tres cursos básicos a continuación como cursos obligatorios:
Código | Título del curso | Horas de crédito |
AI701 | Fundamentos de la Inteligencia Artificial | 4 |
MTH701 | Fundamentos Matemáticos de la Inteligencia Artificial | 4 |
CV701 | Visión humana y por computadora | 4 |
CV702 | Geometría para visión artificial *O* | 4 |
CV703 | Reconocimiento y detección de objetos visuales | 4 |
Cursos electivos
Los estudiantes seleccionarán un mínimo de dos cursos electivos, con un total de ocho (o más) horas de crédito (CH) de una lista de cursos electivos disponibles según el interés, la tesis de investigación propuesta y las perspectivas profesionales, en consulta con su panel de supervisión. Los cursos electivos disponibles para la maestría en ciencias en visión por computadora se enumeran en la siguiente tabla:
Código | Título del curso | Horas de crédito |
MTH702 | Mejoramiento | 4 |
AI702 | Aprendizaje profundo | 4 |
DS701 | Procesamiento de datos | 4 |
DS702 | Procesamiento de grandes datos | 4 |
HC701 | Imágenes Médicas: Física y Análisis | 4 |
ML701 | Aprendizaje automático | 4 |
ML702 | Aprendizaje automático avanzado | 4 |
ML703 | Inferencia Probabilística y Estadística | 4 |
NLP701 | Procesamiento natural del lenguaje | 4 |
NLP702 | Procesamiento avanzado del lenguaje natural | 4 |
NLP703 | Procesamiento de voz | 4 |
tesis de investigacion
La investigación de tesis de maestría expone a los estudiantes a un problema de investigación no resuelto, donde se les exige que propongan nuevas soluciones y contribuyan al cuerpo de conocimiento. Los estudiantes realizan un estudio de investigación independiente, bajo la dirección de un panel de supervisión, por un período de un año.
Código | Título del curso | Horas de crédito |
CV699 | Tesis de investigación de maestría en visión artificial | 12 |
Galería
clasificaciones
Clasificaciones de CS de un vistazo
- 18º en el campo de la IA en el ranking CS a nivel mundial
- 28.º en el campo de ML en CS Rankings a nivel mundial
- 16º en el campo de CV en CS Rankings a nivel mundial
- 19º en el campo de la PNL en CS Rankings a nivel mundial
Resultado del programa
Al completar los requisitos del programa, el graduado podrá:
- Demostrar un conocimiento integral y altamente especializado de la visión por computadora en línea con los principios matemáticos y computacionales subyacentes.
- Realizar encuestas de literatura crítica y desarrollar nuevas ideas integrando conocimientos multidisciplinarios.
- Aplicar habilidades avanzadas de resolución de problemas para analizar, diseñar y ejecutar soluciones para los problemas nuevos y existentes en la visión por computadora que enfrentan tanto la industria como la academia.
- Adquirir una gran habilidad para iniciar, administrar y completar proyectos multifacéticos de visión por computadora, y ser capaz de comunicar claramente conceptos, ideas complejas y conclusiones tanto de forma oral como en forma de informes técnicos.
- Funcionar de forma independiente y en equipo para abordar problemas de visión por computadora en entornos complejos e impredecibles del mundo real.
- Demostrar una comprensión fundamental de la disciplina de visión por computadora a un nivel avanzado adecuado para obtener un doctorado. obtener un título y contribuir a la investigación de visión por computadora de vanguardia para producir nuevos conocimientos o asumir la responsabilidad de liderar proyectos de visión por computadora innovadores e impactantes en la industria
- Manifestar la actitud de aprendizaje correcta durante los cursos y la investigación que muestre claramente la propiedad, el crecimiento personal y técnico y la responsabilidad.
- Comprender las ramificaciones legales, éticas, ambientales y socioculturales de las tecnologías de visión artificial y ser capaz de tomar decisiones informadas y justas sobre cuestiones prácticas complejas.
Oportunidades profesionales
La IA está impregnando todas las industrias. En eventos recientes de participación de empleadores en MBZUAI, ha habido representación de múltiples sectores que incluyen (pero no se limitan a):
- Aviación, consultoría, educación, energía, finanzas, entidades gubernamentales, sanidad, medios, petróleo y gas, seguridad y defensa, institutos de investigación, retail, telecomunicaciones, transporte y logística, y startups.
Las oportunidades laborales recientes anunciadas a través del Portal de Carreras Estudiantiles de MBZUAI incluyen (entre otras):
- Arquitecto de soluciones de IA, ingeniero de soluciones de IA, ingeniero algorítmico, analista de datos, ingeniero de datos, científico de datos, consultor de estrategia de datos, ingeniero de software de pila completa, desarrollador web de pila completa, investigador de análisis predictivo y científico de datos senior - consultor.
Otras oportunidades profesionales podrían incluir (pero no limitarse a):
- Científico aplicado, ingeniero analítico, realidad aumentada/virtual, automóviles autónomos, biometría y ciencia forense, director de datos, liderazgo de plataforma de datos, periodista de datos, especialista en ventas técnicas de datos e IA, ingenieros/analíticos de crecimiento, gerente: planificación de servicios en la nube e IA, máquina ingenieros de aprendizaje, gerente de productos: inteligencia artificial y análisis de datos, científico de datos de productos, analista de productos, sensores remotos, asistentes de investigación, seguridad y vigilancia, ingeniero de software sénior y vicepresidente de datos.