Datenwissenschaft und KI, MSc
Chalmers University of Technology
Schlüsselinformation
Campus-Standort
Gothenburg, Schweden
Sprachen
Englisch
Studienformat
Auf dem Campus
Dauer
2 Jahre
Tempo
Vollzeit
Studiengebühren
SEK 320.000
Bewerbungsschluss
Infos anfordern
frühestes Startdatum
Infos anfordern
Einführung
Datenwissenschaft und KI, MSc
Die digitale Revolution hat dazu geführt, dass Datenwissenschaft und künstliche Intelligenz (KI) zu entscheidenden Elementen des täglichen Lebens geworden sind. Das maschinelle Lernen und die Technologien und Methoden zur Verarbeitung enormer Datenmengen schaffen ebenfalls eine Fülle neuer Möglichkeiten. Folglich sind qualifizierte Datenwissenschaftler und KI-Ingenieure in allen möglichen Situationen sehr gefragt. Dieser Studiengang bietet Ihnen eine solide Grundlage im Bereich des maschinellen Lernens, die Ihnen nach Ihrem Abschluss eine breite Palette von Möglichkeiten eröffnet.
Die Datenwissenschaft ist ein sehr interdisziplinäres Gebiet, in dem Daten genutzt werden, um ein tieferes Verständnis und Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung zu gewinnen. Es gibt zahlreiche Anwendungen, von den Naturwissenschaften über das Gesundheitswesen bis hin zu Wirtschaft und Finanzen. Zu den einschlägigen Berechnungsmethoden gehören Algorithmen für die Erfassung und Verarbeitung großer Datenmengen, statistische Methoden wie die Bayes'sche Modellierung und maschinelle Lerntechniken wie tiefe neuronale Netze.
KI befasst sich mit dem Entwurf und der Entwicklung intelligenter Systeme. Die jüngsten Fortschritte haben diesen Bereich auf eine neue Stufe gehoben, und er befindet sich derzeit in einem raschen Wandel. Die Techniken des maschinellen Lernens innerhalb der KI ermöglichen es Computern, komplexe Aufgaben auszuführen, für die sie nicht explizit programmiert wurden - erfolgreiche Beispiele hierfür sind maschinelle Übersetzung, Computersehen, Spiele und selbstfahrende Fahrzeuge.
Dieses Programm bildet Ingenieure aus, die eine Vielzahl von Herausforderungen bei der Handhabung und Analyse verschiedener Arten von Daten, der Verwendung und Entwicklung von Software in komplexen datenintensiven und KI-bezogenen Anwendungen bewältigen können. Erforderlich ist ein ausgezeichnetes Verständnis von Theorie und Praxis, einschließlich der Möglichkeiten und Grenzen bestehender und sich entwickelnder Technologien und deren verantwortungsvoller Anwendung.
Admissions
Stipendien und Finanzierung
Stipendien sind eine gute Finanzierungsquelle für studiengebührenpflichtige Masterstudierende. Einige davon werden von Chalmers und andere von externen Institutionen verwaltet. Weitere Stipendien können der Liste hinzugefügt werden, und Bewerber werden daher aufgefordert, diese Webseite regelmäßig zu überprüfen.
Bitte besuchen Sie die Website der Universität für weitere Informationen.
Lehrplan
Pflichtfächer 1
Das Studium startet im ersten Jahr mit vier Pflichtveranstaltungen zu je 7,5 PS, die eine gemeinsame Grundlage in Data Science und KI bilden:
- Einführung in Data Science und Künstliche Intelligenz
- Nichtlineare Optimierung
- Stochastische Prozesse und bayessche Statistik
- Design von KI-Systemen
Diese geben Ihnen eine Einführung und eine gute Grundlage für das Gebiet. Die rein mathematischen Studiengänge Statistik und Optimierung sind für Data Science und KI in mehrfacher Hinsicht wichtig und bilden die mathematischen Grundlagen des maschinellen Lernens. Die angewandten Kurse bieten Ihnen eine gute Kombination aus angewandter Theorie und praktischen Erfahrungen. Die Kurse beinhalten auch Überlegungen zu ethischen, sozialen und ökologischen Fragen.
Pflichtfächer 2
Im zweiten Jahr müssen Sie für den Abschluss eine Masterarbeit im Umfang von 30 Credits anfertigen.
- Masterarbeit
Programmergebnis
Credits: 120
Studiengebühren für das Programm
Karrierechancen
Es besteht eine enorme Nachfrage nach Ingenieuren mit einer soliden Grundlage in Data Science und KI, und da die Rechenleistung und die Menge der verfügbaren Daten schnell zunehmen, wird der Bedarf weiter steigen. Das Programm wird zu einer breiten Palette von Karrieremöglichkeiten in vielen verschiedenen Anwendungsbereichen führen, z. B. in praktisch allen anderen Ingenieurdisziplinen sowie in der Medizin und im Finanzwesen. Sie sind bestens gerüstet für eine Karriere in Industrie und Verwaltung sowie für eine weiterführende Promotion und eine akademische Laufbahn.
Jede Organisation, die mit der Analyse von Daten und/oder der Entwicklung von Rechenwerkzeugen arbeitet, entweder als eigentliches Endprodukt oder als Mittel zur weiteren Verbesserung der internen Arbeit, benötigt sowohl Datenwissenschaftler als auch KI-Ingenieure. Solche Prozesse sind oft iterativ, und in jedem Schritt sind sowohl datenwissenschaftliche als auch KI-technische Fähigkeiten erforderlich:
- Datenmanagement: Sammeln, Bereinigen, Transformieren und Speichern von Daten
- Datenanalyse: Identifizieren Sie Trends, Muster und Beziehungen in großen Datensätzen.
- Werkzeugentwicklung: Verwenden, entwickeln und verbessern Sie intelligente Computeralgorithmen und Werkzeuge, um robust, flexibel und skalierbar zu sein
- Maschinelles Lernen: Trainieren und testen Sie Tools und Anwendungen mit relevanten, sauberen Daten
- Kommunikation: Wichtige Erkenntnisse aus der Datenanalyse interpretieren, visualisieren und kommunizieren
- Entscheidungsfindung: Unterstützung und Verbesserung des Entscheidungsfindungsprozesses