Maestría en Aprendizaje Automático en la Ciencia

El desarrollo y uso del aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA) han revolucionado áreas como la visión por computadora, el reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje.

En este curso, aprenderá a aplicar técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial a problemas científicos reales. Esto lo ayudará a desarrollar habilidades vitales, mejorando su empleabilidad en un área en rápida expansión.

Los graduados de este curso aprenderán a:

• Identificar y utilizar herramientas computacionales y técnicas de programación relevantes.
• Aplicar principios estadísticos y físicos para analizar algoritmos y explicar cómo funcionan.
• Diseñar estrategias para aplicar el aprendizaje automático al análisis de conjuntos de datos científicos.

Además, desarrollará un amplio conjunto de habilidades transferibles, que incluyen comunicación, pensamiento crítico y resolución de problemas.

Tendrá la oportunidad de desarrollar su propio proyecto de investigación sobre un tema de su elección. Los proyectos anteriores han analizado:

• Emulación Galaxy Cluster
• Montaje de estructura a gran escala en el Universo
• Aplicación de ML a Fintech

¿Por qué elegir este curso?

• Tercera conjunta en el Reino Unido por la calidad de la investigación (Research Excellence Framework 2014).
• Proyecto de investigación supervisado por uno o más miembros del personal académico.
• Aprenda habilidades para aplicar técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático a problemas científicos reales.

Contenido del curso

Este curso consta de 180 créditos, divididos en 120 créditos de módulos enseñados durante los semestres de otoño y primavera, y un proyecto de investigación de 60 créditos que se completa en el período de verano.

Módulos

Módulos centrales

• Aprendizaje automático en ciencias: primera parte
• Aprendizaje automático en ciencias: segunda parte
• Machine Learning in Science - Proyecto

Módulos opcionales

• Big Data y Cloud Computing
• Diseñando Agentes Inteligentes
• Visión por computador
• Ética profesional en informática
• Introducción a la ciencia de la información cuántica
• La física del aprendizaje profundo
• Computación neural

Pathways

Además, este curso ofrece líneas / Pathways alternativos que le permiten seleccionar diferentes combinaciones de módulos centrales y opcionales para satisfacer sus intereses y antecedentes. Elegirás uno de cada uno de los siguientes pares de módulos principales.

Una elección entre el módulo ML centrado en la informática o las matemáticas:

• Aprendizaje automático
• Aprendizaje de máquina estadística

Una opción entre estadísticas cortas o largas y módulo de probabilidad:

• Fundamentos estadisticos
• Fundamentos de la estadística

Una elección entre módulo informático largo o corto:

• Programación
• Programación Científica en Python

Aprendizaje y evaluación

Cómo aprenderás

• Conferencias
• Clases problemáticas
• Talleres

Existe una gama de módulos centrales y opcionales, así como líneas alternativas, que le permiten seleccionar módulos centrales y opcionales en diferentes combinaciones. Esto le permite elegir módulos que se ajusten a sus antecedentes de pregrado e intereses personales.

El tamaño de las clases suele rondar los 20 a 40 estudiantes.

El curso es impartido por académicos experimentados con un historial de aplicación del aprendizaje automático a la investigación científica.

Cómo será evaluado

• Exámenes prácticos
• Curso
• Proyecto de investigación
• Proyecto de trabajo

Los módulos se evalúan utilizando una variedad de tipos de evaluaciones individuales que se ponderan para calcular su calificación final para cada módulo. Habrá un proyecto de investigación evaluado por un informe de 8000 palabras.

Necesitará una calificación promedio del 50% para aprobar la maestría en general; no obtendrá una calificación si no lo logra. Se le dará una copia de nuestros criterios de calificación cuando comience el curso y recibirá comentarios regulares de sus tutores.

Proyecto de investigación

Durante el período de verano, se concentrará en un proyecto de investigación independiente que se centra en la aplicación de métodos de aprendizaje automático, a problemas científicos originales proporcionados por grupos de investigación de toda la Facultad de Ciencias. El proyecto implica escribir una disertación y es supervisado por un miembro del personal académico.

Tiempo de contacto y horas de estudio

En una semana típica durante el trimestre, trabajará alrededor de 30 horas: 10 horas presenciales y 20 horas de autoaprendizaje.

Requisitos de entrada

Todos los candidatos se consideran de forma individual y aceptamos una amplia gama de calificaciones. Los requisitos de entrada a continuación se aplican a la entrada de 2021.

Inicio / Estudiantes del Reino Unido

Estudiantes de la UE / internacionales

Soporte de idioma ingles

Si necesita apoyo para alcanzar el nivel requerido, es posible que pueda asistir a un curso pre-profesional. Nuestro Centro de Educación del Idioma Inglés está acreditado por el British Council para la enseñanza del inglés en el Reino Unido.

Para los cursos de inglés presesional, debe tomar el IELTS para UKVI para cumplir con las regulaciones de visa.

Si completa con éxito su curso previo al nivel requerido, puede avanzar a su curso de grado. Esto significa que no necesitará volver a tomar IELTS o equivalente.

Calificaciones alternativas

Reconocemos que los solicitantes tienen una variedad de experiencias y siguen diferentes Pathways para realizar estudios de posgrado.

Tratamos a todos los solicitantes con calificaciones alternativas de forma individual. También podemos considerar la experiencia laboral relevante.

Si no está seguro de si sus calificaciones o experiencia laboral son relevantes, contáctenos.

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Donde aprenderás

Campus del parque universitario

El campus de University Park cubre 300 acres, con espacios verdes, vida silvestre, edificios de época e instalaciones modernas. Es uno de los campus más bellos y sostenibles del Reino Unido, y gana un premio nacional de Bandera Verde todos los años desde 2003.

La mayoría de las escuelas y departamentos tienen su sede aquí. Tendrás acceso a bibliotecas, tiendas, cafés, la Unión de Estudiantes, la villa deportiva y un centro de salud.

Puedes caminar o andar en bicicleta por el campus. Los autobuses de tolva gratuitos lo conectan con nuestros otros campus. El centro de la ciudad de Nottingham está a 15 minutos en autobús público o tranvía.

Campus del jubileo

Jubilee Campus tiene edificios ecológicos y sostenibles, junto con espacios verdes, vida silvestre y un lago. Ha ganado un premio nacional de Bandera Verde todos los años desde 2013.

Este campus es el hogar de nuestras escuelas de negocios, educación e informática. Junto a un centro deportivo y alojamiento para estudiantes, hemos desarrollado nuevas instalaciones como el Edificio de Fabricación Avanzada.

Puedes caminar hasta el campus de University Park en unos 20 minutos o tomar un autobús gratuito. El centro de la ciudad de Nottingham está a 20 minutos en autobús público.

Carreras

Asesoramiento profesional

Ofrecemos apoyo profesional individual para todos los estudiantes de posgrado.

El personal experto puede ayudarlo a investigar opciones de carrera y puestos vacantes, crear su CV o currículum, desarrollar sus habilidades para entrevistas y conocer empleadores.

Más de 1,500 empleadores anuncian trabajos de posgrado y pasantías a través de nuestro servicio de vacantes en línea. Organizamos ferias de carreras periódicas, incluidas ferias especializadas para diferentes sectores.

Prospectos de trabajos

Destinos graduados

El aprendizaje automático y la inteligencia artificial se han convertido en elementos centrales de la economía y la sociedad. Los graduados son muy buscados en sectores de uso intensivo de datos, que incluyen TI, finanzas, consultoría, fabricación, así como investigación y desarrollo académico e industrial.

Desarrollo de la carrera

El 95,5% de los estudiantes universitarios de la Facultad de Física y Astronomía obtuvieron un empleo a nivel de posgrado o estudios adicionales dentro de los 15 meses posteriores a la graduación. El salario medio anual de estos graduados fue de 34.063 libras esterlinas. *

* Resultados de los graduados de HESA en 2020. El porcentaje de resultados de los graduados se obtiene utilizando la metodología de The Guardian University Guide. El salario anual promedio se basa en los graduados que trabajan a tiempo completo en el Reino Unido.