Tietojenkäsittelyn maisteri

Kun ohjelmavaatimukset on suoritettu, valmistunut voi:

1. Esitä kattava ja erittäin erikoistunut tietokonenäön osaaminen taustalla olevien matemaattisten ja laskentaperiaatteiden mukaisesti.
2. Suorita kriittinen kirjallisuustutkimus ja kehitä uusia ideoita yhdistämällä monialainen tieto.
3. Käytä kehittyneitä ongelmanratkaisutaitoja analysoidaksesi, suunnitellaksesi ja toteuttaaksesi ratkaisuja olemassa oleviin ja uusiin tietokonenäön ongelmiin, joita kohtaavat sekä teollisuus että korkeakoulut.
4. Ole erittäin taitava aloittamaan, johtamaan ja toteuttamaan monipuolisia tietokonenäköprojekteja ja pystymään kommunikoimaan selkeästi käsitteistä, monimutkaisista ideoista ja johtopäätöksistä sekä suullisesti että teknisten raporttien muodossa.
5. Toimi itsenäisesti ja tiimissä tietokoneen näköongelmien ratkaisemiseksi monimutkaisissa ja arvaamattomissa todellisissa olosuhteissa.
6. Osoita tietokonenäön kurinalaisuuden perusteellinen ymmärrys edistyneellä tasolla, joka sopii jatkotutkintoon. tutkinto ja osallistua huipputason tietokonenäkötutkimukseen uuden tiedon tuottamiseksi tai vastuun johtamiseksi alan innovatiivisista ja vaikuttavista tietokonenäköhankkeista.
7. Osoita oikea oppimisasenne kurssitöiden ja tutkimuksen aikana, mikä osoittaa selvästi omistajuuden, henkilökohtaisen ja teknisen kasvun sekä vastuullisuuden.
8. Ymmärtää tietokonenäköteknologian oikeudelliset, eettiset, ympäristöön liittyvät ja sosiaalis-kulttuuriset seuraukset ja kykenevät tekemään tietoisia ja oikeudenmukaisia päätöksiä monimutkaisista käytännön kysymyksistä.

Tietojenkäsittelyn maisterin tutkinnon vähimmäisvaatimukset ovat 35 opintopistettä, jaettuna seuraavasti:

• Ydinkurssit: 4 kurssia (15 opintotuntia)
• Valinnaiset kurssit: 2 kurssia (8 opintotuntia)
• Tutkielma: 1 kurssi (12 opintotuntia)

Tietokonenäön maisterin (M.Sc.) vähimmäistutkintovaatimukset ovat 36 opintopistettä, jotka jakautuvat seuraavasti:

Ydinkurssit

Tietokonenäön maisteri on ensisijaisesti tutkimukseen perustuva tutkinto. Kurssityön tarkoituksena on antaa opiskelijoille oikeat taidot, jotta he voivat menestyksekkäästi toteuttaa tutkimushankkeensa (opinnäytetyönsä). Opiskelijoiden on suoritettava COM701 pakollisena kurssina ja muut kolme alla olevaa peruskurssia pakollisina kursseina:

Valinnaiset kurssit

Opiskelijat valitsevat vähintään kaksi valinnaista kurssia, joissa on yhteensä kahdeksan (tai enemmän) luottotuntia (CH) käytettävissä olevien valinnaisten kurssien luettelosta kiinnostuksen, ehdotetun opinnäytetyön ja uranäkymien perusteella yhteistyössä valvontapaneelinsa kanssa. Tietokonenäön maisterin tutkintoon käytettävissä olevat valinnaiset kurssit on lueteltu alla olevassa taulukossa:

Tutkielma

Pro gradu -tutkimus altistaa opiskelijat ratkaisemattomalle tutkimusongelmalle, jossa heidän on ehdotettava uusia ratkaisuja ja osallistuttava tietämykseen. Opiskelijat jatkavat itsenäistä tutkimusta valvontapaneelin ohjauksessa yhden vuoden ajan.

CS-sijoitukset yhdellä silmäyksellä

• 18. sija tekoälyn alalla CS Rankingissa maailmanlaajuisesti
• 28. ML-kentässä CS Rankingissa maailmanlaajuisesti
• 16. sija CV-alalla CS Rankingissa maailmanlaajuisesti
• NLP:n 19. sija CS Rankingissa maailmanlaajuisesti

Ohjelman vaatimusten päätyttyä jatko pystyy:

1. Näytä kattava ja erittäin erikoistunut tietämys tietokonenäöstä taustalla olevien matemaattisten ja laskennallisten periaatteiden mukaisesti
2. Suorita kriittinen kirjallisuuskatsaus ja kehitä uusia ideoita integroimalla monialaista tietoa
3. Käytä kehittyneitä ongelmanratkaisutaitoja analysoidaksesi, suunnitellaksesi ja toteuttaaksesi ratkaisuja nykyisiin ja uusiin tietokonenäön ongelmiin, joita sekä teollisuus että korkeakoulut kohtaavat
4. Tule erittäin taitavaksi aloittamaan, hallitsemaan ja suorittamaan monipuolisia tietokonenäköprojekteja ja pystyä kommunikoimaan selkeästi käsitteitä, monimutkaisia ideoita ja johtopäätöksiä sekä suullisesti että teknisten raporttien muodossa
5. Toimi itsenäisesti ja tiimissä tietokonenäköongelmien ratkaisemiseksi monimutkaisissa ja arvaamattomissa reaalimaailman ympäristöissä
6. Osoita perustavanlaatuinen ymmärrys tietokonenäön kurinalaisuudesta edistyneellä tasolla, joka soveltuu tohtorin tutkinnon suorittamiseen. ja edistää huippuluokan tietokonenäkötutkimusta uuden tiedon tuottamiseksi tai vastuun ottamiseksi innovatiivisten ja vaikuttavien tietokonenäköhankkeiden johtamisesta teollisuudessa
7. Osoita oikea oppimisasenne kurssien ja tutkimusten aikana, mikä osoittaa selvästi omistajuuden, henkilökohtaisen ja teknisen kasvun sekä vastuun
8. Ymmärrä tietokonenäkötekniikoiden oikeudelliset, eettiset, ympäristölliset ja sosiokulttuuriset seuraukset ja osaa tehdä tietoon perustuvia ja oikeudenmukaisia päätöksiä monimutkaisista käytännön kysymyksistä

Tekoäly läpäisee kaikki teollisuudenalat. MBZUAI: n viimeaikaisissa työnantajien sitouttamistapahtumissa on ollut edustus useilta aloilta, mukaan lukien (mutta ei rajoittuen):

• Ilmailu, konsultointi, koulutus, energia, rahoitus, julkisyhteisöt, terveydenhuolto, media, öljy ja kaasu, turvallisuus ja puolustus, tutkimuslaitokset, vähittäiskauppa, televiestintä, kuljetus ja logistiikka sekä startupit.

MBZUAI Student Careers Portalin kautta ilmoitettuja viimeaikaisia työmahdollisuuksia ovat (mutta ei rajoittuen):

• AI-ratkaisuarkkitehti, tekoälyratkaisuinsinööri, algoritminen insinööri, data-analyytikko, datainsinööri, datatieteilijä, datastrategiakonsultti, täyden pinon ohjelmistoinsinööri, full stack -verkkokehittäjä, ennakoivan analytiikan tutkija ja vanhempi datatieteilijä - konsultti.

Muita uramahdollisuuksia voivat olla muun muassa seuraavat:

• Soveltava tutkija, analytiikkainsinööri, lisätty / virtuaalitodellisuus, autonomiset autot, biometriikka ja rikostekniikka, tietojohtaja, data-alustan johto, datatoimittaja, data- ja tekoälytekninen myyntiasiantuntija, kasvuanalytiikka / insinöörit, johtaja: AI- ja pilvipalvelusuunnittelu, koneoppimisinsinöörit, tuotepäällikkö: AI ja data-analytiikka, tuotedatatieteilijä, tuoteanalyytikko, kaukokartoitus, tutkimusavustajat, turvallisuus ja valvonta, vanhempi ohjelmistosuunnittelija ja VP data.