Doutor em Filosofia em Machine Learning
Após a conclusão dos requisitos do programa, o graduado será capaz de:
Obtenha conhecimentos matemáticos rigorosos e recursos avançados de raciocínio para expressar um entendimento abrangente e profundo dos pipelines na fronteira do aprendizado de máquina: dados, modelos, princípios algorítmicos e empíricos.
Domine uma variedade de habilidades e técnicas em pré-processamento, exploração e visualização de dados estatísticos, bem como resultados algorítmicos complexos.
Ter um conhecimento crítico dos recursos e limitações das diferentes formas de algoritmos de aprendizado e a capacidade de analisar, avaliar e melhorar criticamente o desempenho dos algoritmos de aprendizado.
Desenvolva habilidades especializadas em solução de problemas, aplicando independentemente os princípios e métodos aprendidos no programa a vários problemas complexos do mundo real.
Desenvolva um profundo entendimento das propriedades estatísticas e garantias de desempenho, incluindo taxas de convergência (na teoria e na prática) para diferentes algoritmos de aprendizado.
Torne-se um especialista no uso e implantação de ferramentas de programação relevantes para o aprendizado de máquina para uma variedade de problemas de aprendizado de máquina.
Aumente a proficiência na identificação das limitações dos algoritmos de aprendizado de máquina existentes e a capacidade de conceituar, projetar e implementar uma solução inovadora para uma variedade de problemas altamente complexos, para aprimorar o estado da arte em aprendizado de máquina.
Capaz de iniciar, gerenciar e concluir manuscritos de pesquisa que demonstrem autoavaliação especializada e habilidades avançadas na comunicação de idéias altamente complexas relacionadas ao aprendizado de máquina.
Obtenha habilidades altamente sofisticadas ao iniciar, gerenciar e concluir vários relatórios e críticas de projetos em uma variedade de métodos de aprendizado de máquina, que demonstram entendimento especializado, auto-avaliação e habilidades avançadas na comunicação de idéias altamente complexas.
Os requisitos mínimos de graduação para o Ph.D. no Machine Learning são 59 créditos, distribuídos da seguinte forma:
Cursos básicos: 4 cursos (15 horas de crédito)
Cursos Eletivos: 2 Cursos (8 Horas de Crédito)
Tese de Pesquisa: 1 Curso (36 Horas de Crédito)
Cursos básicos
Ph.D. O Machine Learning é basicamente um grau baseado em pesquisa. O objetivo dos cursos é equipar os alunos com as habilidades certas, para que eles possam realizar com êxito seu projeto de pesquisa (tese). Os alunos são obrigados a fazer o COM701 como um curso obrigatório. Eles podem selecionar três cursos principais de um pool de concentração de oito na lista fornecida abaixo:
Código
Título do curso
Horas de crédito
COM701
Comunicação e Disseminação de Pesquisa
3
ML701
Aprendizado de Máquina
4
ML702
Aprendizado de máquina avançado
4
ML703
Inferência Probabilística e Estatística
4
ML704
Paradigmas de aprendizado de máquina
4
ML705
Tópicos no Advanced Machine Learning
4
ML706
Inferência Probabilística e Estatística Avançada
4
AI701
Inteligência artificial
4
AI702
Aprendizagem Profunda
4
Disciplinas eletivas
Os alunos selecionarão um mínimo de dois cursos eletivos, com um total de oito (ou mais) horas de crédito (CH) em uma lista de cursos eletivos disponíveis com base em interesses, tese de pesquisa proposta e perspectivas de carreira, em consulta com seu painel de supervisão. Os cursos eletivos disponíveis para o doutorado. no Machine Learning estão listados na tabela abaixo:
Código
Título do curso
Horas de crédito
MTH701
Fundamentos Matemáticos da Inteligência Artificial
4
MTH702
Otimização
4
CS701
Programação Avançada
4
CS702
Estruturas de dados e algoritmos
4
DS701
Mineração de dados
4
DS702
Processamento de Big Data
4
CV701
Visão humana e computacional
4
CV702
Geometria para visão computacional
4
CV703
Reconhecimento e detecção visual de objetos
4
NLP701
Processamento de linguagem natural
4
NLP702
Processamento avançado de linguagem natural
4
NLP703
Processamento de Fala
4
HC701
Imagens Médicas: Física e Análise
4
Tese de Pesquisa
Ph.D. Esta tese expõe os alunos a problemas de pesquisa de ponta e não resolvidos no campo do Machine Learning, onde eles são obrigados a propor novas soluções e contribuir significativamente para o corpo de conhecimento. Os alunos realizam um estudo de pesquisa independente, sob a orientação de um painel de supervisão, por um período de 3-4 anos.
Código
Título do curso
Horas de crédito
ML799
Ph.D. Tese de Pesquisa
36.
