
ปริญญาเอก in
ปรัชญาดุษฎีบัณฑิตในการเรียนรู้ของเครื่อง Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence - MBZUAI

บทนำ
ปรัชญาดุษฎีบัณฑิตในการเรียนรู้ของเครื่อง
เมื่อสำเร็จตามข้อกำหนดของโปรแกรมแล้วบัณฑิตจะสามารถ:
- รับภูมิหลังทางคณิตศาสตร์ที่เข้มงวดและความสามารถในการใช้เหตุผลขั้นสูงเพื่อแสดงความเข้าใจที่ครอบคลุมและลึกของท่อที่ชายแดนของการเรียนรู้ของเครื่อง: ข้อมูลแบบจำลองหลักการอัลกอริทึมและประสบการณ์
- ฝึกฝนทักษะและเทคนิคที่หลากหลายในการประมวลผลข้อมูลการสำรวจและการสร้างภาพข้อมูลสถิติรวมถึงผลลัพธ์อัลกอริทึมที่ซับซ้อน
- มีความตระหนักอย่างสำคัญเกี่ยวกับความสามารถและข้อ จำกัด ของรูปแบบการเรียนรู้ที่แตกต่างกันและความสามารถในการวิเคราะห์ประเมินและปรับปรุงประสิทธิภาพของอัลกอริทึมการเรียนรู้
- พัฒนาทักษะการแก้ปัญหาผู้เชี่ยวชาญโดยใช้หลักการและวิธีการเรียนรู้ในโปรแกรมอย่างอิสระกับปัญหาที่ซับซ้อนในโลกแห่งความจริงต่างๆ
- พัฒนาความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับคุณสมบัติทางสถิติและการรับประกันประสิทธิภาพรวมถึงอัตราการรวมกัน (ในทางทฤษฎีและปฏิบัติ) สำหรับอัลกอริทึมการเรียนรู้ที่แตกต่างกัน
- เป็นผู้เชี่ยวชาญในการใช้และปรับใช้เครื่องมือการเขียนโปรแกรมที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับปัญหาการเรียนรู้ของเครื่องที่หลากหลาย
- เพิ่มพูนความสามารถในการระบุข้อ จำกัด ของอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่มีอยู่และความสามารถในการคิดออกแบบและใช้โซลูชั่นที่เป็นนวัตกรรมสำหรับปัญหาที่ซับซ้อนสูงหลายอย่างเพื่อพัฒนาทักษะการเรียนรู้ของเครื่องจักรให้ทันสมัย
- สามารถเริ่มต้นจัดการและเขียนต้นฉบับการวิจัยที่แสดงให้เห็นถึงการประเมินตนเองของตนเองและทักษะขั้นสูงในการสื่อสารความคิดที่ซับซ้อนสูงที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ของเครื่อง
- รับทักษะที่มีความซับซ้อนสูงในการเริ่มต้นจัดการและจัดทำรายงานโครงการและการวิพากษ์วิจารณ์เกี่ยวกับวิธีการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่หลากหลายซึ่งแสดงให้เห็นถึงความเข้าใจของผู้เชี่ยวชาญการประเมินตนเองและทักษะขั้นสูงในการสื่อสารแนวคิดที่ซับซ้อนสูง
ข้อกำหนดระดับปริญญาขั้นต่ำสำหรับปริญญาเอก ในการเรียนรู้ของเครื่องเป็น 59 หน่วยกิตกระจายดังนี้:
- หลักสูตรแกนกลาง: 4 หลักสูตร (15 หน่วยกิต)
- วิชาเลือก: 2 หลักสูตร (8 ชั่วโมงเครดิต)
- วิทยานิพนธ์การวิจัย: 1 หลักสูตร (36 ชั่วโมงเครดิต)

หลักสูตรหลัก
ปริญญาเอก ในการเรียนรู้ของเครื่องเป็นหลักในระดับการวิจัยตาม วัตถุประสงค์ของการเรียนการสอนคือเพื่อให้นักเรียนมีชุดทักษะที่เหมาะสมเพื่อให้พวกเขาประสบความสำเร็จในการทำโครงงานการวิจัย (วิทยานิพนธ์) นักเรียนจะต้องใช้ COM701 เป็นวิชาบังคับ พวกเขาสามารถเลือกสามหลักสูตรหลักจากแหล่งรวมความเข้มข้นแปดรายการในรายการด้านล่าง:
รหัส | ชื่อหลักสูตร | ชั่วโมงเครดิต |
COM701 | การสื่อสารและการเผยแพร่งานวิจัย | 3 |
ML701 | การเรียนรู้ของเครื่อง | 4 |
ML702 | การเรียนรู้ของเครื่องจักรขั้นสูง | 4 |
ML703 | การอนุมานที่น่าจะเป็นและสถิติ | 4 |
ML704 | กระบวนทัศน์การเรียนรู้ของเครื่อง | 4 |
ML705 | หัวข้อในการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูง | 4 |
ML706 | การอนุมานความน่าจะเป็นขั้นสูงและสถิติ | 4 |
AI701 | ปัญญาประดิษฐ์ | 4 |
AI702 | การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง | 4 |
วิชาเลือก
นักเรียนจะเลือกวิชาเลือกอย่างน้อยสองวิชาโดยมีหน่วยกิตรวม 8 วิชา (หรือมากกว่า) ชั่วโมง (CH) จากรายการวิชาเลือกที่มีอยู่ตามความสนใจวิทยานิพนธ์การวิจัยที่เสนอและมุมมองด้านอาชีพโดยปรึกษากับคณะผู้ควบคุม หลักสูตรวิชาเลือกสำหรับปริญญาเอก ในการเรียนรู้ของเครื่องแสดงอยู่ในตารางด้านล่าง:
รหัส | ชื่อหลักสูตร | ชั่วโมงเครดิต |
MTH701 | พื้นฐานทางคณิตศาสตร์สำหรับปัญญาประดิษฐ์ | 4 |
MTH702 | การเพิ่มประสิทธิภาพ | 4 |
CS701 | การเขียนโปรแกรมขั้นสูง | 4 |
CS702 | โครงสร้างข้อมูลและอัลกอริทึม | 4 |
DS701 | การขุดข้อมูล | 4 |
DS702 | การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ | 4 |
CV701 | วิสัยทัศน์ของมนุษย์และคอมพิวเตอร์ | 4 |
CV702 | เรขาคณิตสำหรับการมองเห็นคอมพิวเตอร์ | 4 |
CV703 | การรับรู้และการตรวจจับวัตถุภาพ | 4 |
NLP701 | การประมวลผลภาษาธรรมชาติ | 4 |
NLP702 | การประมวลผลภาษาธรรมชาติขั้นสูง | 4 |
NLP703 | การประมวลผลคำพูด | 4 |
HC701 | การถ่ายภาพทางการแพทย์: ฟิสิกส์และการวิเคราะห์ | 4 |
วิทยานิพนธ์การวิจัย
ปริญญาเอก วิทยานิพนธ์ทำให้นักเรียนมีปัญหาการวิจัยที่ทันสมัยและยังไม่ได้แก้ไขในด้านการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งพวกเขาจำเป็นต้องเสนอวิธีการแก้ปัญหาใหม่และมีส่วนสำคัญในองค์ความรู้ นักศึกษาจะได้ศึกษาค้นคว้าอิสระภายใต้การแนะนำของคณะผู้ควบคุมเป็นระยะเวลา 3-4 ปี
รหัส | ชื่อหลักสูตร | ชั่วโมงเครดิต |
ML799 | ปริญญาเอก วิทยานิพนธ์การวิจัย | 36 |
การรับสมัคร
หลักสูตร
ข้อกำหนดระดับขั้นต่ำสำหรับดุษฎีบัณฑิตสาขาการเรียนรู้ของเครื่องคือ 60 หน่วยกิต กระจายดังนี้:
หลักสูตรแกนกลาง | จำนวนรายวิชา | ชั่วโมงเครดิต |
แกน | 4 | 16 |
วิชาเลือก | 2 | 8 |
วิทยานิพนธ์การวิจัย | 1 | 36 |
ฝึกงาน | การฝึกงานอย่างน้อยหนึ่งครั้งที่มีระยะเวลาสูงสุดสี่เดือนจะต้องเสร็จสมบูรณ์ตามข้อกำหนดการสำเร็จการศึกษา | 0 |
หลักสูตรแกนกลาง
ปรัชญาดุษฎีบัณฑิตสาขาการเรียนรู้ของเครื่องเป็นระดับการวิจัยเป็นหลัก จุดประสงค์ของหลักสูตรคือเพื่อให้นักศึกษามีทักษะที่เหมาะสม เพื่อให้นักศึกษาสามารถทำโครงการวิจัย (วิทยานิพนธ์) ให้สำเร็จได้ นักเรียนจะต้องเรียน AI701, MTH701 และ ML701 เป็นวิชาบังคับ พวกเขาสามารถเลือกอย่างใดอย่างหนึ่ง ML702 หรือ ML703 พร้อมกับสองวิชาเลือก
รหัส | ชื่อรายวิชา | ชั่วโมงเครดิต |
ไอ701 | พื้นฐานของปัญญาประดิษฐ์ | 4 |
MTH701 | พื้นฐานทางคณิตศาสตร์ของปัญญาประดิษฐ์ | 4 |
ม.ล.701 | การเรียนรู้ของเครื่อง | 4 |
ม.ล.702 | การเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูง | 4 |
ม.ล.703 | ความน่าจะเป็นและการอนุมานทางสถิติ | 4 |
ม.ล.704 | กระบวนทัศน์การเรียนรู้ของเครื่อง | 4 |
ม.ล.705 | หัวข้อในการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูง | 4 |
ม.ล.706 | ความน่าจะเป็นขั้นสูงและการอนุมานทางสถิติ | 4 |
รายวิชาเลือก
นักเรียนจะเลือกวิชาเลือกอย่างน้อยสองวิชา โดยมีหน่วยกิตทั้งหมดแปดชั่วโมง (หรือมากกว่า) ต้องเลือกหนึ่งคนจากบัญชี A และหนึ่งคนต้องเลือกจากบัญชี A หรือ B ตามความสนใจ วิทยานิพนธ์ที่เสนอ และความใฝ่ฝันในอาชีพ โดยปรึกษาหารือกับคณะผู้ควบคุม ล. หลักสูตรวิชาเลือกสำหรับดุษฎีบัณฑิตสาขาการเรียนรู้ของเครื่องแสดงอยู่ในตารางด้านล่าง:
รายการ ก
รหัส | ชื่อรายวิชา | ชั่วโมงเครดิต |
ม.ล.702 | การเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูง | 4 |
ม.ล.703 | ความน่าจะเป็นและการอนุมานทางสถิติ | 4 |
ม.ล.704 | กระบวนทัศน์การเรียนรู้ของเครื่อง | 4 |
ม.ล.705 | หัวข้อในการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูง | 4 |
ม.ล.706 | ความน่าจะเป็นขั้นสูงและการอนุมานทางสถิติ | 4 |
รายการ ข
รหัส | ชื่อรายวิชา | ชั่วโมงเครดิต |
ไอ702 | การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง | 4 |
CV701 | การมองเห็นของมนุษย์และคอมพิวเตอร์ | 4 |
CV702 | เรขาคณิตสำหรับคอมพิวเตอร์วิทัศน์ | 4 |
CV703 | การจดจำและการตรวจจับวัตถุที่มองเห็น | 4 |
CV704 | เทคนิคขั้นสูงในการมองเห็นระดับต่ำ | 4 |
CV705 | วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ 3 มิติขั้นสูง | 4 |
CV706 | เทคนิคขั้นสูงในการจดจำและตรวจจับวัตถุที่มองเห็น | 4 |
CV707 | แฝดดิจิตอล | 4 |
DS701 | การทำเหมืองข้อมูล | 4 |
DS702 | การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ | 4 |
HC701 | การถ่ายภาพทางการแพทย์: ฟิสิกส์และการวิเคราะห์ | 4 |
ม.ล.707 | บริการและแอพพลิเคชั่นเมืองอัจฉริยะ | 4 |
ม.ล.708 | ปัญญาประดิษฐ์ที่น่าเชื่อถือ | 4 |
MTH702 | การเพิ่มประสิทธิภาพ | 4 |
NLP701 | การประมวลผลภาษาธรรมชาติ | 4 |
NLP702 | การประมวลผลภาษาธรรมชาติขั้นสูง | 4 |
NLP703 | การประมวลผลคำพูด | 4 |
NLP704 | การเรียนรู้เชิงลึกสำหรับการประมวลผลภาษา | 4 |
NLP705 | หัวข้อในการประมวลผลภาษาธรรมชาติขั้นสูง | 4 |
NLP706 | การประมวลผลคำพูดขั้นสูง | 4 |
วิทยานิพนธ์การวิจัย
ปริญญาเอก วิทยานิพนธ์เปิดโอกาสให้นักศึกษาได้สัมผัสกับปัญหาการวิจัยที่ล้ำสมัยและยังไม่ได้คำตอบในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งพวกเขาจำเป็นต้องเสนอวิธีแก้ปัญหาใหม่ ๆ และมีส่วนร่วมอย่างมากต่อองค์ความรู้ นักศึกษาจะทำการศึกษาค้นคว้าอิสระภายใต้การแนะนำของคณะกรรมการกำกับดูแลเป็นระยะเวลาสามถึงสี่ปี
รหัส | ชื่อรายวิชา | ชั่วโมงเครดิต |
ม.ล.799 | ปริญญาเอกการเรียนรู้ของเครื่อง วิทยานิพนธ์วิจัย | 36 |