Signaalinkäsittelyn ja koneoppimisen maisteriohjelma, tietojenkäsittelytieteet
Tampere University
Keskeiset tiedot
Kampuksen sijainti
Tampere, Suomi
Kieli (kielet
Englanti
Opintomuoto
Kampuksella
Kesto
2 vuotta
Vauhti
Täysaikainen
Lukukausimaksut
EUR 12 000 / per year *
Hakemuksen määräaika
Pyydä tietoja
Aikaisin aloituspäivä
Aug 2024
* lukuvuotta kohti EU:n/ETA:n ulkopuolisille opiskelijoille
Johdanto
Tapa, jolla kommunikoimme ja löydämme elämän
Tieto välitetään signaaleilla. Ihmiset kommunikoivat eri kaupungeissa ja maanosissa, äänittävät ja kuuntelevat musiikkia, tallentavat muistoja videoihin ja tutkivat kosmisia ulottuvuuksia ja valtameren syvyyksiä signaalinkäsittelyn mahdollistamana. Lääkärit pelastavat ihmishenkiä signaaleilla, rahoittajat ennustavat talouden kehitystä ja ohjaajat luovat samoin taideesityksiä signaalinkäsittelyn avulla. IEEE Signal Processing Society on sanonut sen mitä ytimekkäästi: "Signaalinkäsittely on tiedettä digitaalisen elämämme takana
Signaalinkäsittely on pohjimmiltaan elämän, luonnon, yhteiskunnan, talouden ja kulttuurin ilmiöiden dataesitysten mallintamista ja analysointia. Nykyaikainen signaalinkäsittely hyödyntää koneoppimisen vahvaa ennustusvoimaa samalla kun nauttii geneettisistä yhteyksistä tietojenkäsittelytieteen ja tilastojen kanssa.
Signaalinkäsittelyn ja koneoppimisen asiantuntijoita tarvitaan kipeästi, sillä niihin liittyviä sovelluksia on loputtomasti: tietopohjaisten ratkaisujen luomisesta lääketieteellisiin ja biologisiin ongelmiin; itseohjautuvien autojen ja autonomisten robottien mahdollistamiseen.
Signaalinkäsittely ja koneoppiminen on suunnitteluohjelma, jossa korostetaan erityisesti puhetta ja ääntä. kuvantaminen ja näkö; media, haku ja louhinta. Tutkimme sekä klassisia että uusia syväoppimismalleja sekä niiden ohjelmisto- ja laitteistototeutuksia. Ohjelmalla on vahvat siteet siihen liittyviin teollisiin ekosysteemeihin, kuten Tampere Imaging Ecosystem, Forum for Intelligent Machines ja Photonics Finland.
Signaalinkäsittelyn ja koneoppimisen (MSc Tech) erikoistumisohjelma on yksi tietojenkäsittelytieteiden maisteriohjelman seitsemästä erikoistumisalasta.
Pääsymaksut
Opetussuunnitelma
Opintojen sisältö
Signaalinkäsittelyn ja koneoppimisen kurssit kattavat sekä teorian että käytännön. Ne käsittelevät monenlaisia aloja, kuten puhetta ja ääntä; kuvantaminen ja näkö; media, haku ja kaivostoiminta. Koneoppimistekniikoita luokittelussa, regressiossa, valvomattomassa oppimisessa ja vahvistavassa oppimisessa (robotiikka) opetetaan. Tämä on vahvan tutkimuksen ohjaama moduuli, ja pidämme sen ajan tasalla alan nopean kehityksen kanssa. Tavoitteenamme on integroida opiskelijat tutkimusryhmiin ja ottaa heidät mukaan haastavien tutkimusongelmien ratkaisemiseen.
Tampere University tarjoaa opiskelijoille mahdollisuuden laajaan, poikkitieteelliseen koulutukseen. Tarjolla on runsaasti erilaisia sivuaineopintoja ja täydentäviä kursseja sekä mahdollisuus keskittyä puhtaasti pääaineopintoihin. Itse asiassa jokainen tutkinto on ainutlaatuinen yhdistelmä opintoja, jotka yksittäinen opiskelija on pitänyt mielenkiintoisimpina.
Opintojen rakenne
Maisteriohjelman laajuus on 120 opintopistettä. Jokainen opintopiste on noin 27 tuntia opiskelijan työtä. Erikoistumisesta riippuen kurssien arvo on 80-90 op ja loput 30-40 op pro gradu -tutkielman onnistuneesta suorittamisesta. Ohjelman kesto on kaksi vuotta. Opiskelijat viettävät yleensä kolme lukukautta suorittamalla kursseja ja yhden lukukauden valmistelemalla maisterintutkielmaa. Opinnot alkavat elokuun lopulla ja lukuvuosi päättyy toukokuun lopulla.
Tietojenkäsittelytieteiden maisteriohjelma koostuu seitsemästä erikoisalasta, jotka johtavat joko diplomi-insinööriksi tai diplomi-insinööriksi:
- Datatiede (MSc)
- Signaalinkäsittely ja koneoppiminen (MSc Tech)
- Tilastotietojen analytiikka (MSc)
ja
- Ihmisen ja teknologian vuorovaikutus (MSc)
- Ihmisen ja teknologian vuorovaikutus (MSc Tech)
- Ohjelmistot, verkko ja pilvipalvelut (MSc)
- Ohjelmistot, verkko ja pilvipalvelut (MSc Tech).
Ohjelman tulos
Opetamme työskentelemään signaalien kanssa: niiden tunnistaminen, muuntaminen, esittäminen, parantaminen, pakkaus, renderöinti, synteesi, visualisointi ja laadun arviointi. Menemme syvälle signaalien mallintamiseen ja analysointiin poikkeamalla klassisesta signaalinkäsittelystä, joka koskee signaalin näytteistystä, rekonstruointia, estimointia ja päättelyä; tutkia syvällistä nykyaikaista signaalinkäsittelyä, joka koskee signaalin harventumista ja ylitäydellisiä esityksiä, päästäksemme koneoppimisen maihin, joissa navigoimme CNN:n, GAN:n, GNN:n ja monien muiden hermoverkkojen kautta. Lopulta perehdymme siihen liittyvään laitteisto- ja ohjelmistosuunnitteluun, joka koskee antureita, laskenta-alustoja, GPU:ta, loppulaitteita (esim. näytöt) ja käyttöliittymät
Galleria
Uramahdollisuudet
Ohjelman suoritettuaan olet pätevä hakemaan monenlaisia uramahdollisuuksia tekniikan eri aloilla. Datalähtöisen ongelmanratkaisun taidoilla on kova kysyntä. Tämä näkyy esimerkiksi tutkimuksissa, jotka osoittavat, että signaalinkäsittely-, data- ja koneoppimisinsinöörit ovat parhaiten palkattuja ammattilaisia. Tampere on vilkas teollisuuden keskus erityyppisille yrityksille, jotka tarvitsevat signaalinkäsittelyn ja koneoppimisen osaajia.
Diplomi-insinööri työllistyy tyypillisesti tutkimus-, suunnittelu-, kehitys-, tuotanto- ja käyttötehtäviin tai alaan liittyviin kaupallisiin ja hallinnollisiin tehtäviin sulkematta pois kykyjä työskennellä tutkijana, opettajana tai johtajana.
Ohjelman onnistuneen suorittamisen jälkeen valmistuneilla on myös mahdollisuus hakea jatko-opintoihin Suomessa ja ulkomailla.
Yhteistyö muiden osapuolten kanssa
Tampere University on Tampereen alueen, Suomen ja ulkomaisten yritysten keskuudessa tunnettu instituutti. Yliopistolla on hyvä maine ja se on tehnyt vuosien aikana paljon yhteistyötä yritysten kanssa. Tämä varmasti auttaa opiskelijoita löytämään arvokkaita opinnäytetyömahdollisuuksia yrityksissä, ja useimmiten opiskelijat työllistyvät näihin yrityksiin valmistuttuaan.
Oman ohjelman opintojen lisäksi opiskelijat voivat hyödyntää täysimääräisesti Tampereen korkeakouluyhteisön tarjoamaa opetusta eri alojen teknisistä ammatillisista opinnoista.