Thạc sĩ về trí tuệ nhân tạo và robot trực tuyến

Không cần có nền tảng kỹ thuật trước để đăng ký vào các chương trình của chúng tôi. Tất cả những người học quan tâm đến việc nắm vững việc ra quyết định dựa trên dữ liệu đều có thể tham gia.

Ủy ban học thuật của chúng tôi đã thiết kế một cách chu đáo một chương trình giảng dạy bao gồm các cấp độ cơ bản đến nâng cao, cùng với mô hình giáo khoa mang lại sự linh hoạt trong thời gian học. Mô hình giáo khoa của chúng tôi tuân theo hệ thống phân phối theo mô-đun, cho phép bạn học hỏi, nghiên cứu và trở thành chuyên gia trong một mô-đun trước khi chuyển sang mô-đun tiếp theo.

Phương pháp học tập trải nghiệm của chúng tôi dạy bạn cách sử dụng nhất quán các công cụ dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh.

Bất kể lĩnh vực của bạn là gì—tài chính, nhân sự, tiếp thị, vận hành, v.v.—các đề xuất của bạn sẽ có giá trị hơn khi được hỗ trợ bởi dữ liệu. Sự nhấn mạnh vào việc ra quyết định dựa trên dữ liệu này là trọng tâm trong giáo lý của chúng tôi!

Bạn đã sẵn sàng để đẩy nhanh tốc độ phát triển nghề nghiệp của mình chưa?

• Độ dài khóa học gần đúng: 3-4 tuần
• Tổng số tín chỉ ECTS: 120
• Số lượng tín dụng chuyển khoản tối đa: 30

Chương trình Thạc sĩ Trực tuyến ESDST về Trí tuệ nhân tạo và Robotics bao gồm 24 khóa học. Khóa học cung cấp trải nghiệm thực hành đầy đủ về nhiều dự án/bài tập với một dự án bắt buộc liên kết với ngành capstone. Tại đây, mỗi sinh viên sẽ được yêu cầu giải quyết một vấn đề kinh doanh thực tế, độc quyền. Thời lượng của mỗi khóa học sẽ kéo dài khoảng 3 tuần, tạo thành 6 tín chỉ ECTS. Sinh viên phải hoàn thành tất cả các khóa học này và dự án capstone để kiếm được tổng cộng 120 ECTS để đủ điều kiện lấy bằng Thạc sĩ về AI cho Robotics.

KHÓA HỌC

Thống kê kinh doanh và Excel nâng cao ( 4 ECTS)
Nền tảng phương pháp nghiên cứu và phân tích kinh doanh ( 4 ECTS)
Lập trình cho Analytics bằng Python ( 4 ECTS)
Phương pháp phân tích dự đoán ( 4 ECTS)
Giao tiếp kinh doanh ( 3 ECTS)
Phòng thí nghiệm nghề nghiệp chuyên nghiệp ( 1 ECTS)

> Trao chứng chỉ kinh doanh

Dữ liệu lớn và NoSQL (4 ECTS)
Trí tuệ nhân tạo và học máy ( 4 ECTS)
Thị giác máy tính và nhận dạng hình ảnh ( 4 ECTS)
Quản lý và lưu trữ dữ liệu ( 4 ECTS)
Đạo đức trong AI và Robotics ( 4 ECTS)

> Giải thưởng Chứng chỉ về Phân tích Kinh doanh Nền tảng

Lập trình Robot (5 ECTS)
Trực quan hóa dữ liệu và kể chuyện với Tableau (5 ECTS)
Trí tuệ nhân tạo và Robotics (5 ECTS)
Mạng thần kinh chuyển đổi và tái phát (5 ECTS)
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (5 ECTS)
Tự động hóa quy trình bằng robot (5 ECTS)

> Trao chứng chỉ về trí tuệ nhân tạo

Dự án Tư vấn Capstone (3 0 ECTS)

> Giải thưởng Huy hiệu Người hành nghề – Trí tuệ nhân tạo

ESDST MSc về Trí tuệ nhân tạo và Người máy nhằm giúp người học của chúng tôi thông thạo trong việc phát triển các mô hình AI phù hợp với Người máy đang được sử dụng trong cuộc sống hàng ngày trong các ngành công nghiệp lớn trên toàn cầu. Khóa học hướng đến việc tạo điều kiện cho sinh viên hiểu về Trí tuệ nhân tạo liên quan đến Robot. Học sinh sẽ hiểu kỹ các khái niệm thống kê, lập trình và AI được áp dụng cho Robotics. Nó sẽ trang bị cho họ các kỹ năng cần thiết về Python, các thư viện bắt buộc và các thuật toán AI để phù hợp với các ứng dụng robot như lập bản đồ cử chỉ, chuyển động.

Mỗi sinh viên của ESDS đều được hỗ trợ bởi một người cố vấn theo ngành cụ thể. Một người cố vấn chịu trách nhiệm hướng dẫn sinh viên thông qua các khóa học và cung cấp cho họ phương pháp học tập theo kinh nghiệm và cốt lõi với các ví dụ thực tế.

Kết quả chính:

• Có được hiểu biết ở cấp độ gốc về các khái niệm AI
• Hiểu nguồn gốc, sự tiến hóa, sự phát triển và ứng dụng của người máy
• Phát triển kỹ năng lập trình và phát triển các thuật toán AI phù hợp với robot bằng Python
• Xây dựng kiến thức toán học và thống kê

Sau khi hoàn thành thành công chương trình, các vai trò nghề nghiệp sẽ được hướng dẫn bởi mức độ chuyên môn của sinh viên và kinh nghiệm trước đó. Đối với các chuyên gia đang làm việc, các cơ hội bao gồm chuyển đổi / chuyển đổi nghề nghiệp từ vai trò hiện tại sang vai trò trung tâm phân tích dữ liệu.

Đối với sinh viên mới tốt nghiệp, kiến thức và kỹ năng được phát triển trong chương trình MSc sẽ cho phép họ ứng tuyển vào các vị trí phù hợp tập trung vào các kỹ năng và sở thích của họ. Sinh viên có thể nhắm mục tiêu bất kỳ vai trò nào sau đây:

• Nhà khoa học dữ liệu / Người quản lý dữ liệu
• Chuyên gia AI / nhà phân tích AI
• Chuyên gia học máy / Người quản lý máy học