Master of Science dalam Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin
Fairfax University of America
Informasi kunci
Lokasi kampus
Fairfax, Amerika Serikat
Bahasa
Bahasa inggris
format studi
Di kampus
Durasi
2 bertahun-tahun
Kecepatan
Waktu penuh, Paruh waktu
Biaya pendidikan
USD 6.534 / per semester *
Tenggat waktu aplikasi
Minta info
Tanggal mulai paling awal
Minta info
* biaya kuliah selama 9 sks per semester. Biaya tambahan berlaku
Beasiswa
Jelajahi peluang beasiswa untuk membantu mendanai studi Anda
pengantar
Untuk mendukung misi universitas, Master of Science dalam Artificial Intelligence and Machine Learning (MSAIML) dirancang untuk menarik berbagai individu. Program ini menyeimbangkan teori dengan praktik, menawarkan serangkaian kursus tradisional dan canggih serta memberikan fleksibilitas yang diperlukan untuk mengakomodasi siswa dengan berbagai latar belakang, termasuk profesional komputer yang ingin memperluas pemahaman mereka tentang AI & ML, serta individu yang gelar sarjananya tidak dalam Ilmu Komputer tetapi ingin memperluas pengetahuan mereka di AI & ML.
Mircrocredentials Terkait
- Kecerdasan Buatan/Insinyur Pembelajaran Mesin: (ALMLE)
- Spesialis AI (AISP)
- Insinyur Pembelajaran Mesin AWS (AWSMLE)
- Pemrogram Otomatisasi Proses Robot (RPAP)
Hasil Program
- Terapkan algoritme AI dan ML untuk menarik kesimpulan, merancang aplikasi cerdas untuk memecahkan masalah dunia nyata, dan mengotomatiskan pengembangan sistem dan komponen AI.
- Buat model perilaku manusia untuk mengembangkan sistem Human-AI dan mengevaluasi kinerjanya.
- Tingkatkan kinerja sistem terintegrasi secara keseluruhan untuk memengaruhi kinerja dan pembelajaran manusia.
- Terapkan prinsip-prinsip teknologi sosial, etika, dan hukum serta penerapannya di bidang AI dan ML.
- Berkomunikasi secara efektif secara individu atau dalam tim lintas fungsi.
Kesempatan berkarir
- Spesialis AI
- Kecerdasan Buatan Terapan dan Pembelajaran Mesin-Ilmuwan
- Insinyur Pembelajaran Mesin AWS
- Pemrogram Otomasi Proses Robotik
- Insinyur Kecerdasan Buatan
- Pemrogram Robotika
- Insinyur Pembelajaran Mesin
- Instruktur di perguruan tinggi atau universitas yang mengajarkan AI dan ML selain kursus Ilmu Komputer
Kurikulum
Master of Science di AI dan ML membutuhkan penyelesaian 36 kredit. Siswa akan mengambil 12 kredit mata kuliah inti, 6 kredit untuk aplikasi karir, dan 18 kredit di area konten AI dan ML.
Prasyarat Program
Semua siswa program AI dan ML baru memerlukan keterampilan dasar tertentu untuk mempersiapkan mereka agar berhasil dalam Program AI dan ML. Gelar AI dan ML memberikan pemahaman yang luas tentang teori dan teknologi bidang ini. Siswa yang tidak memiliki latar belakang yang diperlukan perlu mengambil beberapa atau semua prasyarat sebelum mengambil mata kuliah inti. Dengan demikian, untuk menjadi sukses, siswa harus memiliki latar belakang dalam kursus berikut.
- COMP 109 Algoritma Komputer dan Logika Pemrograman Menggunakan Python
- COMP 260 Pengantar Sistem Operasi
- COMP 270 Esensi Jaringan
- COMP 329 Struktur Data dan Analisis Algoritma
- Konsep Basis Data COMP 350
Mata Kuliah Inti (4 Mata Kuliah – 12 SKS)
Kursus-kursus ini memberikan pengetahuan dasar yang luas untuk mengimplementasikan antarmuka komputer, desain perangkat lunak, komunikasi antar sistem, dan bagaimana mengelola sistem TI. Ini semua adalah elemen penting bagi profesional TI untuk menerapkan blok penyusun ini ke sistem atau proyek apa pun.
- COMP 501 Sistem Operasi Lanjutan
- COMP 502 Desain dan Analisis Algoritma
- COMP 503 Jaringan dan Telekomunikasi
- COMP 504 Sistem Manajemen Basis Data
Kursus Aplikasi (2 Kursus – 6 SKS)
Kursus-kursus ini menawarkan kesempatan bagi siswa untuk menerapkan apa yang telah mereka pelajari selama program untuk proyek praktis atau tesis master. Sementara proyek praktis menyediakan penerapan pengetahuan yang diperoleh selama program dan akan mewakili pekerjaan yang dapat menunjukkan kesiapan karir kepada pemberi kerja potensial, tesis ini umumnya berfungsi untuk menunjukkan potensi penelitian siswa dan dapat digunakan untuk menunjukkan kesiapan untuk pekerjaan doktoral. Terlepas dari pilihannya, siswa akan menunjukkan pengetahuan dan kemampuan penelitian dasar, yang akan digunakan untuk menyelesaikan proyek atau tesis.
- Metode Penelitian COMP 505
- Pilih satu:
- Proyek COMP 681 AI dan ML Capstone
- Tesis Magister COMP 698
Kursus Spesialisasi (Setiap 6 Kursus – 18 Kredit)
Kursus lanjutan ini mencakup kedalaman topik terkait AI dan ML dan memungkinkan siswa untuk mengembangkan pengetahuan mereka berdasarkan lintasan profesional yang diinginkan.
- Desain dan Pemrograman Robotika COMP 513
- Jaringan saraf COMP 514
- Pengenalan Pola COMP 515
- COMP 516 Pembelajaran Mendalam
- COMP 517 Topik Khusus dalam AI
- COMP 518 Topik Khusus dalam ML
- COMP 521 Perangkat Cerdas Desain dan aplikasi
- Penambangan Data COMP 522
- COMP 593 Magang I di AI dan Pembelajaran Mesin
- COMP 610 Komputasi Kognitif
- Gudang Data COMP 611
- Desain Game COMP 613
- Pengenalan Suara COMP 614
- Pembelajaran Mesin Tersertifikasi COMP 617 AWS
- COMP 618 10 Pembelajaran Mesin Google
- COMP 693 Magang II dalam AI dan Pembelajaran Mesin
Catatan: Siswa yang ingin mengambil kursus yang ditawarkan oleh program lain dapat mengajukan permohonan untuk melakukannya kepada penasihat mereka dengan memberikan pembenaran relevansi penambahan sebagai bagian dari lintasan profesional mereka, proyek konsultasi yang dimaksudkan, dan/atau kepentingan pribadi. Maksimal 2 kursus dapat diterapkan ke program lain.
Penerimaan
Biaya Pendidikan Program
Beasiswa dan Pendanaan
Tentang Sekolah
pertanyaan
Kursus Serupa
MSc Sains dan Teknologi Kebijakan
- Brighton, Britania Raya
MSc Ilmu Komputer
- Lincoln, Britania Raya
Magister Biologi Sistem
- Maastricht, Belanda