विज्ञान निष्णात (एमएससी) ट्रैक अधिगम सिस्टम कृत्रिम बुद्धि में:

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एमएससी)

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक क्षेत्र है कि दोनों उपयोगी कलाकृतियां बनाने और मानव बुद्धि की समझ में सुधार के लाभ के लिए मुख्य रूप से विकास और बुद्धिमान कम्प्यूटेशनल प्रक्रियाओं की समझ पर केंद्रित है.

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में मास्टर कार्यक्रम पहले सेमेस्टर की एक व्यापक परिचयात्मक हिस्सा होते हैं. इस के बाद आप एक या दो पटरियों में एक ध्यान के साथ ऐ विषयों पर पाठ्यक्रम ले जाएगा. आप एक या दो में पाँच पटरियों के विशेषज्ञ कर सकते हैं.

लर्निंग सिस्टम

लर्निंग सिस्टम प्रणाली है कि अनुभव का उपयोग करने के लिए एक सामान्य मॉडल का निर्माण करने के लिए और उनके प्रदर्शन में सुधार कर रहे हैं. सीखना तरीकों सहित प्रणालियों की एक किस्म में उपयोग किया जाता है:

■ डाटा खनन के लिए सिस्टम,
■ पाठ और छवि वर्गीकरण,
वस्तुओं की ■ मान्यता और ग्रंथों में जानकारी,
■ डाटा खनन,
■ रोबोट नियंत्रण.

इस ट्रैक में एल्गोरिदम सीखने के लिए, मॉडल पर जोर है, सिद्धांतों कि क्यों समझा एल्गोरिदम काम (Bayesian आँकड़े, सुदृढीकरण सीखने और मिनिमल विवरण की लंबाई), बहु एजेंट सुदृढीकरण सीखने और हस्तांतरण एकाधिक रूपरेखा के लिए सीखने. ट्रैक स्वायत्त इंटेलिजेंट सिस्टम समूह और अनुकूली सूचना प्रबंधन समूह के साथ जुड़ा हुआ है, लेकिन स्वतंत्र रूप से दूसरों के साथ सहयोग है.

आप आसानी से अन्य क्षेत्रों के साथ इस ट्रैक गठबंधन कर सकते हैं और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में सीखना कंप्यूटर दृष्टि, भाषा सीखने, स्वायत्त प्रणाली, वेब खनन या उपयोगकर्ता मॉडलिंग जैसे विषयों के साथ गठबंधन. अधिक सैद्धांतिक रूप से इच्छुक छात्रों के लिए सीखने के लिए औपचारिक दृष्टिकोण में गहरे जाना करने के लिए संभावनाएं हैं. हालांकि शोध पर ध्यान केंद्रित है, ट्रैक उद्योग में आगे काम के लिए एक ठोस आधार प्रदान करता है.

कोर पाठ्यक्रम के अलावा लर्निंग सिस्टम ट्रैक में निम्नलिखित पाठ्यक्रम की पेशकश कर रहे हैं:

■ स्वायत्त एजेंटों और मल्टी एजेंट सिस्टम (ट्रैक पाठ्यक्रम)
■ मशीन लर्निंग: सिद्धांत और तरीके (ट्रैक पाठ्यक्रम)
■ वेब पाठ खनन
■ unsupervised भाषा सीखना
■ भाषा संसाधन में सांख्यिकीय संरचना
■ उन्नत डाटाबेस सिस्टम

कैरियर की संभावनाओं

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में विज्ञान की डिग्री (एमएससी) की एक मास्टर आप उच्च तकनीक और ज्ञान गहन अनुसंधान केन्द्रों में महत्वपूर्ण पदों में काम करने के लिए एक मजबूत नींव देता है. इंटरनेट प्रौद्योगिकी, मल्टीमीडिया, या रोबोटिक्स जैसे क्षेत्रों की एक किस्म में, तुम, मनोरंजन, परिवहन, व्यापार और चिकित्सा सेवाएं, उद्योग, पर्यटन और शिक्षा में नवीन कंपनियों के पदों में भी काम कर सकते हैं. कार्यक्रम के स्नातकों के आधे से अधिक पर चले गए हैं करने के लिए विभिन्न संस्थानों और विश्वविद्यालयों में विषयों की एक सीमा में एक पीएचडी कर.

प्रवेश आवश्यकताओं

विशिष्ट प्रवेश आवश्यकताओं

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस या कंप्यूटर विज्ञान में एक डच स्नातक की डिग्री के साथ आवेदकों स्वतः भर्ती कर रहे हैं. कौशल और ज्ञान और जो एक तुलनीय स्तर के साथ छात्रों को पकड़ कम से कम एक बारीकी से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से संबंधित क्षेत्र में एक स्नातक की डिग्री लागू कर सकते हैं. वे अतिरिक्त पाठ्यक्रम में प्रवेश से पहले या उनके मास्टर के दौरान लेने के लिए आवश्यक हो सकता है. आवेदकों को भी एक आवेदन सेटिंग में जटिल समस्याओं के लिए वैज्ञानिक तरीकों को विकसित करने में रुचि रखते हैं चाहिए.

अंतर्राष्ट्रीय छात्रों के लिए अतिरिक्त जानकारी

अंतरराष्ट्रीय आवेदकों को भी अन्य सामान्य प्रवेश विज्ञान संकाय शैक्षिक पृष्ठभूमि, शैक्षिक औसत और अंग्रेजी में प्रवीणता के बारे में द्वारा निर्धारित आवश्यकताओं को पूरा करना चाहिए.

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एमएससी)

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक क्षेत्र है कि दोनों उपयोगी कलाकृतियां बनाने और मानव बुद्धि की समझ में सुधार के लाभ के लिए मुख्य रूप से विकास और बुद्धिमान कम्प्यूटेशनल प्रक्रियाओं की समझ पर केंद्रित है.

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में मास्टर कार्यक्रम पहले सेमेस्टर की एक व्यापक परिचयात्मक हिस्सा होते हैं. इस के बाद आप एक या दो पटरियों में एक ध्यान के साथ ऐ विषयों पर पाठ्यक्रम ले जाएगा. आप एक या दो में पाँच पटरियों के विशेषज्ञ कर सकते हैं.

लर्निंग सिस्टम

लर्निंग सिस्टम प्रणाली है कि अनुभव का उपयोग करने के लिए एक सामान्य मॉडल का निर्माण करने के लिए और उनके प्रदर्शन में सुधार कर रहे हैं. सीखना तरीकों सहित प्रणालियों की एक किस्म में उपयोग किया जाता है:

■ डाटा खनन के लिए सिस्टम,
■ पाठ और छवि वर्गीकरण,
वस्तुओं की ■ मान्यता और ग्रंथों में जानकारी,
■ डाटा खनन,
■ रोबोट नियंत्रण.

इस ट्रैक में एल्गोरिदम सीखने के लिए, मॉडल पर जोर है, सिद्धांतों कि क्यों समझा एल्गोरिदम काम (Bayesian आँकड़े, सुदृढीकरण सीखने और मिनिमल विवरण की लंबाई), बहु एजेंट सुदृढीकरण सीखने और हस्तांतरण एकाधिक रूपरेखा के लिए सीखने. ट्रैक स्वायत्त इंटेलिजेंट सिस्टम समूह और अनुकूली सूचना प्रबंधन समूह के साथ जुड़ा हुआ है, लेकिन स्वतंत्र रूप से दूसरों के साथ सहयोग है.

आप आसानी से अन्य क्षेत्रों के साथ इस ट्रैक गठबंधन कर सकते हैं और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में सीखना कंप्यूटर दृष्टि, भाषा सीखने, स्वायत्त प्रणाली, वेब खनन या उपयोगकर्ता मॉडलिंग जैसे विषयों के साथ गठबंधन. अधिक सैद्धांतिक रूप से इच्छुक छात्रों के लिए सीखने के लिए औपचारिक दृष्टिकोण में गहरे जाना करने के लिए संभावनाएं हैं. हालांकि शोध पर ध्यान केंद्रित है, ट्रैक उद्योग में आगे काम के लिए एक ठोस आधार प्रदान करता है.

कोर पाठ्यक्रम के अलावा लर्निंग सिस्टम ट्रैक में निम्नलिखित पाठ्यक्रम की पेशकश कर रहे हैं:

■ स्वायत्त एजेंटों और मल्टी एजेंट सिस्टम (ट्रैक पाठ्यक्रम)
■ मशीन लर्निंग: सिद्धांत और तरीके (ट्रैक पाठ्यक्रम)
■ वेब पाठ खनन
■ unsupervised भाषा सीखना
■ भाषा संसाधन में सांख्यिकीय संरचना
■ उन्नत डाटाबेस सिस्टम

कैरियर की संभावनाओं

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में विज्ञान की डिग्री (एमएससी) की एक मास्टर आप उच्च तकनीक और ज्ञान गहन अनुसंधान केन्द्रों में महत्वपूर्ण पदों में काम करने के लिए एक मजबूत नींव देता है. इंटरनेट प्रौद्योगिकी, मल्टीमीडिया, या रोबोटिक्स जैसे क्षेत्रों की एक किस्म में, तुम, मनोरंजन, परिवहन, व्यापार और चिकित्सा सेवाएं, उद्योग, पर्यटन और शिक्षा में नवीन कंपनियों के पदों में भी काम कर सकते हैं. कार्यक्रम के स्नातकों के आधे से अधिक पर चले गए हैं करने के लिए विभिन्न संस्थानों और विश्वविद्यालयों में विषयों की एक सीमा में एक पीएचडी कर.

प्रवेश आवश्यकताओं

विशिष्ट प्रवेश आवश्यकताओं

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस या कंप्यूटर विज्ञान में एक डच स्नातक की डिग्री के साथ आवेदकों स्वतः भर्ती कर रहे हैं. कौशल और ज्ञान और जो एक तुलनीय स्तर के साथ छात्रों को पकड़ कम से कम एक बारीकी से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से संबंधित क्षेत्र में एक स्नातक की डिग्री लागू कर सकते हैं. वे अतिरिक्त पाठ्यक्रम में प्रवेश से पहले या उनके मास्टर के दौरान लेने के लिए आवश्यक हो सकता है. आवेदकों को भी एक आवेदन सेटिंग में जटिल समस्याओं के लिए वैज्ञानिक तरीकों को विकसित करने में रुचि रखते हैं चाहिए.

अंतर्राष्ट्रीय छात्रों के लिए अतिरिक्त जानकारी

अंतरराष्ट्रीय आवेदकों को भी अन्य सामान्य प्रवेश विज्ञान संकाय शैक्षिक पृष्ठभूमि, शैक्षिक औसत और अंग्रेजी में प्रवीणता के बारे में द्वारा निर्धारित आवश्यकताओं को पूरा करना चाहिए.