Stevens Institute of Technology - Graduate Studies
Master in Artificial Intelligence
Hoboken, アメリカ合衆国
修士
存続期間
2 年
言語
英語
ペース
フルタイム, パートタイム
申請期限
最も早い開始日
授業料
USD 18,340 / per semester *
学習形式
通信教育, 校内で
* /semester Full-time Tuition Rate (9-12 credits)
Overview
Stevens is traversing new frontiers in artificial intelligence by offering one of the first graduate programs in the country to explore AI applications for engineering.
人工知能修士課程では、大学院生は、さまざまなエンジニアリング アプリケーションを徹底的に理解しながら、人工知能とディープラーニングの理論的基礎とアルゴリズム開発に関する強固な背景を身に付けます。学生は、複数のエンジニアリング ドメインに適用できるソフトウェアとハードウェアのスキルを組み合わせて学習します。
Students are immersed in a hands-on approach to learning within a mix of course offerings, from fundamental core courses to state-of-the-art topics such as internet of things (IoT), information systems security, and big data applications.
Masters students in the applied artificial intelligence program have the opportunity to work on exciting new projects and applications relating to:
- Machine learning
- Deep learning
- Image processing and computer vision
- Autonomous robotics
- Smart health
- Biomedical engineering
- Transportation engineering
- Financial engineering
- Embedded systems
- Software engineering
- Intelligent communications networks
スティーブンスの利点
コンピュータエンジニアリング、信号処理、そして新興通信規格の分野で国内屈指の教育機関であるスティーブンス大学は、大学院生に幅広い学際的なカリキュラムを提供しています。ニューヨーク市から川を渡ったすぐのロケーションにあるスティーブンス大学は、画期的な新技術を開発し、トップレベルの人材を求めているテクノロジー企業とのネットワークを構築したい学生にとって理想的な立地です。
プログラムの特徴
- プログラム間の興味分野を考慮した柔軟なカリキュラム。
- 独自のプログラム構造は、基礎理論、応用スキル、最先端の研究指向の授業を組み合わせたものです。
- 実践的なプロジェクト作業。
- 理学修士または工学修士を選択します。
- StevensOnline を通じて完全にオンラインで入手可能です。
濃度
- 設計と建設における人工知能
- バイオメディカルエンジニアリング
- コンピューターエンジニア
- データ工学
- 電気工学
- 機械工学
- ソフトウェア工学
- システム生物学
カリキュラムの概要
応用人工知能修士学位プログラムは工学応用分野のための人工知能（AI）の専門化のために学生を準備します。このプログラムは、インテリジェントネットワーク、自律ロボティクス、コンピュータビジョン、バイオメディカルエンジニアリング、およびスマートグリッドのための電気およびコンピュータエンジニアリングアプリケーションの理解とともに、AIの理論的基礎を理解するための強力なバックグラウンドを提供します。理論的な知識は、実用的なアプリケーションを実装する際の実践的な経験と融合しています。
以下を含む、卒業までに最低30単位（10コース）を修了する必要があります。
- 数学の基礎コース 1 つ。
- 選択したプログラムの 4 つのコア コース。
- 選択した専攻分野の 3 つの集中コース。
- 2 つの選択科目 (工学修士号の場合)、または 6 単位の研究プロジェクトまたは論文 (修士号の場合)。
このプログラムの終わりまでに、学生は以下のことを行います。
- 確率と統計、最適化、行列理論、信号処理、高度なアルゴリズムなど、確かな数学的および技術的背景を有する。
- ベイズの定理、サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク、ディープネットワーク、グラフモデル、強化学習など、人工知能における最先端の現代トピックに関する知識を有します。
- さまざまなエンジニアリング分野での AI アプリケーションの設計と開発をサポートするために、ハードウェア、ソフトウェア、データ分析のスキルを組み合わせて学習します。
濃度が含まれます：
- 電気工学
- コンピューターエンジニア
- データ工学
- ソフトウェア工学
- バイオメディカルエンジニアリング
- システム生物学
- 機械工学
- 設計と建設における人工知能
以下はこのプログラムで利用可能な典型的なコースの一部です。
コアコースは次のとおりです。
4つ選択：
- CPE 695応用機械学習
- CPE 646パターン認識と分類
- EE 627データの取得と処理I（ビッグデータ）
- EE 628データ取得および処理II（ディープラーニング）
- EE 672応用ゲーム理論と進化的アルゴリズム
- EE 608応用モデリングと最適化
数学基礎コース：
一つ選択してください：
- 電気工学におけるEE 602分析法OR
- EE 605確率と確率過程I
プログラム要件
- 認定機関からの最低GPAが3.0の学士号
- 大学の公式成績証明書
- 推薦状2通
- 再開（オプション）
- TOEFL / IELTSのスコア（留学生用）
- 競争力のあるGREまたはGMATのスコア*
* GRE / GMATはパートタイムの学生には必要ありません。
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誰が適用する必要がありますか?
人工知能に情熱を持ち、技術の進歩を革新しようとする意欲のある応募者を歓迎します。電気工学、コンピューター工学、または密接に関連する分野の学士号を取得していれば応募できます。
スティーブンスは素晴らしいキャリアの準備をします
人工知能の修士プログラムは、キャリアの成功に向けて軌道に乗せるために、需要の高い知識とスキルを開発します。
キャリアの機会
- 人工知能エンジニア
- 機械学習エンジニア
- データサイエンティスト
- データ エンジニア
- 研究開発エンジニア
- インテリジェント ネットワークのアナリスト エンジニア
上位の雇用組織
- AT&T
- コムキャスト
- フェイスブック
- ゴールドマン・サックス
- グーグル
- マイクロソフト