التقديم في ماجستير العلوم للتعلم الآلي وعلوم البيانات جامعة إمبريال لندن
يعرض موقع ون تفاصيل التقديم في ماجستير العلوم للتعلم الآلي وعلوم البيانات جامعة إمبريال لندن, أحد أوائل الحاصلين على الماجستير عبر الإنترنت في العالم في التعلم الآلي من مؤسسة رائدة عالميًا.
انضم إلى مجال مزدهر ومطلوب بحصولك على درجة الماجستير في التعلم الآلي وعلوم البيانات من واحدة من أفضل 10 جامعات في العالم. في هذا البرنامج الذي يقدمه قسم الرياضيات في إمبريال كوليدج لندن ، ستقوم بتطوير فهم متعمق لأساليب التعلم الآلي ، جنبًا إلى جنب مع المهارات العملية التي لا تقدر بثمن والخبرة الموجهة في تطبيقها على مشاكل العالم الحقيقي. تم تصميم المنهج لدفع مهنتك في مجال الهندسة أو علوم البيانات إلى الأمام ، مما يسمح لك باختيار المسار المناسب لك ، سواء كان ذلك دورًا كعالم بيانات أو مهندس تعلم آلي أو خبير إحصاء حسابي.
من خلال المشاريع العملية ، ستنشئ محفظة لعرض مهاراتك الجديدة في كل شيء بدءًا من النمذجة الاحتمالية والتعلم العميق ومعالجة البيانات غير المنظمة واكتشاف الشذوذ. لن تقوم فقط ببناء أساس قوي في الرياضيات والإحصاء ، مما يمنحك الثقة في مهاراتك التحليلية ، ولكنك ستكتسب أيضًا الخبرة في تنفيذ حلول التعلم الآلي القابلة للتطوير باستخدام أدوات متوافقة مع معايير الصناعة مثل PySpark ، مما يضمن عدم وجود بيانات كبيرة جدًا أو معقدة للغاية بالنسبة لك.
ستتاح لك أيضًا الفرصة لتوسيع آفاقك من خلال واحدة من أولى الدراسات من نوعها للقضايا الأخلاقية التي يطرحها التعلم الآلي. ستتخرج مع القدرة على تجاوز الخوارزميات وتحويل البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ ، والمساهمة في صنع القرار الاستراتيجي في مؤسستك وتصبح عضوًا مسؤولاً في هذه المهنة سريعة النمو.
تحتل جامعة إمبريال ، المصنفة رقم 10 في العالم من قبل تايمز للتعليم العالي (تصنيف جامعة 2020 العالمي) ، موطنًا للعديد من الباحثين البارزين على مستوى العالم في التعلم الآلي ، وكثير منهم سيساهم في هذا البرنامج. لقد كان لها تاريخ غني في قيادة الابتكار منذ بداية هذا المجال: ساعد جون نيلدر ، الأستاذ في إمبريال كوليدج ، في تطوير GenSim ، وهو مقدمة لـ R وأول تطبيق مناسب لإطار عام للانحدار. تحتفظ الجامعة بعلاقات وثيقة مع الصناعة وعدد من شركات التكنولوجيا الرائدة ، والتي سيساهم بعضها في البرنامج عن طريق أفكار المشروع لأطروحة الماجستير الخاصة بك.
ما الذي يجعل علوم البيانات جامعة إمبريال لندن هذه فريدة من نوعها؟
تعد إمبريال موطنًا لعلماء الرياضيات المشهورين عالميًا ، بما في ذلك ثلاثة فائزين بميدالية فيلدز ، والتي تعترف بالإنجازات المتميزة في الرياضيات.
من خلال أحد أقوى أقسام الرياضيات وأكثرها حصدًا في المملكة المتحدة ، ينتج إمبريال مفكرين عميقين قادرين على ريادة بحث جديد في أكثر المشكلات العلمية والتكنولوجية إلحاحًا اليوم.
على عكس برامج الماجستير الأخرى في علوم البيانات التي تدرس التعلم الآلي مع التركيز على علوم الكمبيوتر ، فإن هذه الدرجة تعد الطلاب بالنظرية الرياضية والإحصائية اللازمة لفهم التعلم الآلي حقًا ، فضلاً عن المهارات العملية للتعامل مع تطبيقات العالم الحقيقي التي يحتاجون إليها أن يكونوا ناجحين في حياتهم المهنية.
سيقوم البرنامج بتدريب الطلاب على الأسس الرياضية والحسابية والإحصائية للتعلم الآلي ، مما يمنحهم القدرة على نقد تحليل البيانات وتنفيذ حلول التعلم الآلي القابلة للتطوير.
تعد إمبريال موطنًا لعلماء الرياضيات المشهورين عالميًا ، بما في ذلك ثلاثة فائزين بميدالية فيلدز ، والتي تعترف بالإنجازات المتميزة في الرياضيات.
من خلال أحد أقوى أقسام الرياضيات وأكثرها حصدًا في المملكة المتحدة ، ينتج إمبريال مفكرين عميقين قادرين على ريادة بحث جديد في أكثر المشكلات العلمية والتكنولوجية إلحاحًا اليوم.
على عكس برامج الماجستير الأخرى في علوم البيانات التي تدرس التعلم الآلي مع التركيز على علوم الكمبيوتر ، فإن هذه الدرجة تعد الطلاب بالنظرية الرياضية والإحصائية اللازمة لفهم التعلم الآلي حقًا ، فضلاً عن المهارات العملية للتعامل مع تطبيقات العالم الحقيقي التي يحتاجون إليها أن يكونوا ناجحين في حياتهم المهنية.
سيقوم البرنامج بتدريب الطلاب على الأسس الرياضية والحسابية والإحصائية للتعلم الآلي ، مما يمنحهم القدرة على نقد تحليل البيانات وتنفيذ حلول التعلم الآلي القابلة للتطوير.
ستتاح للطلاب أيضًا الفرصة لتوسيع آفاقهم من خلال المشاركة في وحدة تغطي البرنامج ، وهي الأولى من نوعها ، في أخلاقيات التعلم الآلي وشفافية الذكاء الاصطناعي ، والتي تغطي تقنيات لتعويض القيود المحتملة والتحيزات التي يقدمها التعلم الآلي.
ستمكن الدورات الدراسية الطلاب من تطوير فهم متعمق للنظريات الكامنة وراء أساليب التعلم الآلي ، جنبًا إلى جنب مع المهارات العملية التي لا تقدر بثمن في Python و R لحل مشاكل العالم الحقيقي.
