Chalmers University of Technology
データサイエンスとAIの修士号
Gothenburg, スウェーデン
科学のマスターズ
存続期間
2 年
言語
英語
ペース
フルタイム
申請期限
最も早い開始日
授業料
SEK 160,000 / per year *
学習形式
校内で
* EU/EEA 以外の学生の授業料
デジタル革命により、データ サイエンスと AI が日常生活の重要な要素になりました。機械学習と、膨大な量のデータを処理するためのテクノロジーと方法論も、豊富な新しい機会を生み出しています。その結果、熟練したデータ サイエンティストと AI エンジニアは、あらゆる状況で大きな需要があります。このプログラムは、機械学習の強固な基盤を提供し、卒業後に非常に幅広い選択肢をもたらします。
データ サイエンスは非常に学際的な分野であり、データを使用してより深い理解と洞察を得て、意思決定をサポートします。自然科学やヘルスケアからビジネスや金融まで、用途は数多くあります。関連する計算方法には、大規模なデータを収集して処理するためのアルゴリズム、ベイジアン モデリングなどの統計的方法、ディープ ニューラル ネットワークなどの機械学習技術が含まれます。
AI は、インテリジェント システムの設計と構築に関係しています。最近の進歩はこの分野を次のレベルに引き上げ、現在急速な変化を遂げています。AI 内の機械学習技術により、コンピューターは明示的にプログラムされていない複雑なタスクを実行できます。これの成功例には、機械翻訳、コンピューター ビジョン、ゲームのプレイ、自動運転車が含まれます。
このプログラムは、さまざまな種類のデータを処理および分析し、複雑なデータ集約型および AI 関連のアプリケーションでソフトウェアを使用および開発する際に、さまざまな課題に取り組むようエンジニアを教育します。既存および進化中のテクノロジーの可能性と限界、およびこれらを責任を持って適用する方法など、理論と実践の両方を十分に理解する必要があります。
このプログラムは、機械学習、統計、最適化の強固な基盤を提供し、膨大な量の複雑なデータセットから有用な情報を抽出するために必要な数学的モデリング手法、およびそれらを操作するために必要な計算スキルとアルゴリズムを深く理解しています。 .また、データ サイエンスや AI のさまざまな一般的な問題についても、そのような手法で解決できることを理解することができます。
特定のモデルとアルゴリズムがどのように、そしてなぜ機能するかを理解し、それらが提供する機会と可能性を特定し、新しい方法と既存の方法を組み合わせて、現実世界の問題に対する効率的なソリューションを作成できるようになります。特定の問題領域で専門家や一般の人々と同様にコミュニケーションを取りながら、これらの急速に進化する分野で継続的に学習することができます。また、より広い社会におけるデータ サイエンスと AI の将来の役割を理解し、影響を与えるために必要な洞察を得ることができます。このプログラムは、ダイナミックでスリリングで急速に進化する分野での幅広い機会へのチケットとなります。
キャリア
データ サイエンスと AI の強固な基盤を持つエンジニアに対する需要は非常に大きく、計算能力と利用可能なデータ量が急速に増加するにつれて、その必要性は高まるばかりです。このプログラムは、多くの異なるアプリケーションドメイン内で幅広いキャリアの機会につながります。事実上、他のすべての工学分野だけでなく、医学や金融の分野でも。産業界や政府機関でのキャリアを追求するだけでなく、さらなる博士課程やアカデミック キャリアを追求するための十分な準備が整っています。
実際の最終製品として、または内部作業をさらに改善するための手段として、データの分析や計算ツールの開発を行う組織には、データ サイエンティストと AI エンジニアの両方が必要です。このようなプロセスは多くの場合反復的であり、各ステップでデータ サイエンスと AI エンジニアリングの両方のスキルが必要です。
- データ管理: データの収集、クリーニング、変換、保存
- データ分析: 大規模なデータ セットの傾向、パターン、関係を特定します。
- ツール開発: インテリジェントなコンピューター アルゴリズムとツールを使用、開発、改善して、堅牢、柔軟、スケーラブルにする
- 機械学習: 関連するクリーンなデータでツールとアプリケーションをトレーニングおよびテストする
- コミュニケーション: データ分析からの重要な発見を解釈、視覚化、伝達する
- 意思決定: 意思決定プロセスのサポートと改善
一般的な入学要件
科学、工学、技術、または建築の学士号
Chalmers (上級レベル/第 2 サイクル) で修士課程の一般的な入学要件を満たすには、入学希望者はスウェーデンの学士号と同等の学位を保持している必要があります (最低 3 年間、スウェーデンの高等教育単位 180 単位)。科学、工学、技術、または建築のいずれかで。
- すべての申請者は、資格を証明するために正式な学歴を文書化する必要があります。国際的に認められた大学からの文書のみが、ウェブサイトUniversityadmissions.seを管理するスウェーデン高等教育評議会によって承認されます。
- 申請者が修士号などの特定の(コース)要件を満たすための第 2 学位の保持者でもある場合、それ自体で一般的な入学要件を満たすために使用することはできません。
学士課程の最終学年に
最終学年の学生で、もうすぐ修了する学位の書類をまだ持っていない学生は受け入れられます。
制限
相互に構築された学位は、同じコースで構成することはできません
第 2 サイクル (修士課程) プログラムの一般的な入学要件を満たし、最終的に特定の入学要件を満たす申請者は、修士課程に入学することができます。申請者が申請したプログラムのプログラムの計画からのコースを含む適格な学業的メリットが不適格であると評価されることはありません。
取得した最初のサイクルの学位 (学士レベル) または少なくとも 180 cr の専門資格に含まれるコース。(180馬力)またはそれに相当する修士資格の前提となる外国資格は、上位資格に含まれない場合があります。これは、基礎資格に含まれているかどうかに関係なく、修士課程の前提コースにも適用されます。*
*) Chalmers University of Technologyのローカル資格フレームワーク - 第 1 サイクル資格と第 2 サイクル資格。
朝鮮民主主義人民共和国(北朝鮮)の市民に対する制限
Chalmers 2017 年 8 月 30 日の理事会規則 (EU) 2017/1509 によると、朝鮮民主主義人民共和国に対する制限措置と規則 (EC) の廃止により、朝鮮民主主義人民共和国の市民権を持つ申請者を任意のプログラムまたはコースにのみ許可することはできません。 329/2007。
一方が朝鮮民主主義人民共和国のもので、もう一方が他の国のものである二重市民権を持つ申請者の場合、他の国の市民権がこの点で優先されます。
Scholarships are a great source of funding for Master's students who are liable to pay tuition fees. Some of these are administrated by Chalmers and others by external institutions. Additional scholarships may be appended to the list and applicants are therefore encouraged to check this webpage regularly.
Please visit the university website for more information.
Compulsory courses year 1
初年度、プログラムはデータ サイエンスと AI の共通の基礎を形成する、それぞれ 7.5 時間の 4 つの必須コースから始まります。
- データサイエンスと人工知能入門
- Nonlinear optimization
- 確率過程とベイズ統計
- AIシステムの設計
これらは、この分野の概要と基礎を身につけるのに役立ちます。統計と最適化に関する純粋に数学的なコースは、データ サイエンスと AI にとってさまざまな意味で重要であり、機械学習の数学的基礎を形成します。応用コースでは、応用理論と実践的な経験がうまく組み合わされています。コースには、倫理的、社会的、環境的問題に関する考慮も含まれます。
Compulsory courses year 2
2年目には、卒業するために30単位相当の修士論文を完成させる必要があります。
- Master's thesis
データサイエンスと AI の確固たる基盤を持つエンジニアの需要は大きく、計算能力と利用可能なデータの量が急速に増加するにつれて、その需要はますます高まるばかりです。このプログラムは、事実上すべての他の工学分野、医療、金融など、さまざまな応用分野における幅広いキャリア チャンスにつながります。産業界や政府機関でのキャリアを追求するだけでなく、博士課程や学術キャリアをさらに進めるための十分な準備が整います。
実際の最終製品として、または社内作業のさらなる改善手段として、データ分析や計算ツールの開発に取り組む組織では、データ サイエンティストと AI エンジニアの両方が必要です。このようなプロセスは反復的であることが多く、各ステップでデータ サイエンスと AI エンジニアリングの両方のスキルが必要です。
- データ管理: データの収集、クリーニング、変換、保存
- データ分析: 大規模なデータセット内の傾向、パターン、関係を特定します。
- ツール開発: 堅牢性、柔軟性、拡張性を備えたインテリジェントなコンピュータアルゴリズムとツールを使用、開発、改善する
- 機械学習: 関連性のあるクリーンなデータでツールとアプリケーションをトレーニングおよびテストする
- コミュニケーション: データ分析から得られた重要な発見を解釈、視覚化し、伝える
- 意思決定:意思決定プロセスをサポートし、改善する


