Master i kunstig intelligens

Oversikt

Stevens krysser nye grenser innen kunstig intelligens ved å tilby et av de første graduate programmene i landet for å utforske AI-applikasjoner for ingeniørfag.

I masterprogrammet for kunstig intelligens utvikler hovedfagsstudenter en sterk bakgrunn i det teoretiske grunnlaget og algoritmeutvikling innen kunstig intelligens og dyp læring med en grundig forståelse av en rekke ingeniørapplikasjoner. Studentene vil lære en blanding av programvare- og maskinvareferdigheter som kan brukes på tvers av flere ingeniørdomener.

Studentene er fordypet i en praktisk tilnærming til læring innenfor en blanding av kurstilbud, fra grunnleggende kjernekurs til toppmoderne emner som internett av tingene (IoT), informasjonssystemsikkerhet og store dataapplikasjoner.

Masterstudenter i programmet anvendt kunstig intelligens har mulighet til å jobbe med spennende nye prosjekter og søknader knyttet til:

• Maskinlæring
• Dyp læring
• Bildebehandling og datasyn
• Autonom robotikk
• Smart helse
• Biomedisinsk ingeniørfag
• Transportteknikk
• Finansiell teknikk
• Innebygde systemer
• Programvareteknikk
• Intelligente kommunikasjonsnettverk

Stevens Advantage

Som en av landets fremste institusjoner for datateknikk, signalbehandling og nye kommunikasjonsstandarder, tilbyr Stevens doktorgradsstudenter eksponering for et bredt basert, tverrfaglig pensum. Stevens ligger rett over elven fra New York City, og er ideell for studenter som ønsker å bygge nettverk med teknologiselskaper som utvikler banebrytende ny teknologi og ønsker å rekruttere talenter på toppnivå.

Programfunksjoner

• En fleksibel læreplan som åpner for interesseområder på tvers av programmer.
• Unik programstruktur kombinerer grunnleggende teori, anvendte ferdigheter og banebrytende forskningsorienterte kurs.
• Hands-on prosjektarbeid.
• Velg mellom sivilingeniør eller sivilingeniør.
• Helt tilgjengelig online via StevensOnline.

Konsentrasjoner

• Kunstig intelligens i design og konstruksjon
• Biomedisinsk ingeniørfag
• Datateknikk
• Datateknikk
• Elektroteknikk
• Maskinteknikk
• Software Engineering
• Systembiologi

Læreplanoversikt

Masterstudiet i anvendt kunstig intelligens forbereder studentene på spesialisering i kunstig intelligens (AI) for ingeniørapplikasjonsdomener. Programmet gir en sterk bakgrunn i å forstå det teoretiske grunnlaget for AI, sammen med en forståelse av elektriske og datatekniske applikasjoner for intelligente nettverk, autonom robotikk, datasyn, biomedisinsk teknikk og smarte nett. Teoretisk kunnskap blandes med praktisk erfaring med å implementere praktiske applikasjoner.

Studentene må fullføre minimum 30 studiepoeng (10 kurs) for å oppgradere, inkludert følgende:

• Ett matematisk grunnkurs.
• Fire kjerneemner i et valgt program.
• Tre konsentrasjonskurs i en valgt konsentrasjon.
• To valgfrie emner (for M. Eng. grad), eller seks studiepoengs forskningsprosjekt eller avhandling (for MS-grad).

Ved slutten av dette programmet vil studentene:

• Har en solid matematisk og teknologisk bakgrunn inkludert sannsynlighet og statistikk, optimalisering, matriseteori, signalbehandling og avanserte algoritmer.
• Ha kunnskap om moderne emner innen kunstig intelligens, inkludert Bayes teorem, støttevektormaskiner, nevrale nettverk, dype nettverk, grafmodeller og forsterkende læring.
• Lær en blanding av maskinvare-, programvare- og dataanalyseferdigheter for å støtte design og utvikling av AI-applikasjoner i ulike ingeniørdomener.

Konsentrasjoner inkluderer:

• Elektroteknikk
• Datateknikk
• Datateknikk
• Software Engineering
• Biomedisinsk ingeniørfag
• Systembiologi
• Maskinteknikk
• Kunstig intelligens i design og konstruksjon

Nedenfor er noen av de typiske kursene som er tilgjengelige i dette programmet.

Kjernekurs inkluderer:

Velg fire:

• CPE 695 Applied Machine Learning
• CPE 646 Mønstergjenkjenning og klassifisering
• EE 627 datainnsamling og -behandling I (Big Data)
• EE 628 datainnsamling og -behandling II (dyp læring)
• EE 672 Applied Game Theory and Evolutionary Algorithms
• EE 608 anvendt modellering og optimalisering

Matematiske grunnkurs:

Velg en:

• EE 602 Analytiske metoder i elektroteknikk ELLER
• EE 605 sannsynlighet og stokastiske prosesser I

Programkrav

• Bachelorgrad, med minimum GPA på 3,0, fra en akkreditert institusjon
• Offisielle høyskoleutskrifter
• To anbefalingsbrev
• CV (valgfritt)
• TOEFL/IELTS-poengsum (for internasjonale studenter)
• En konkurransedyktig GRE- eller GMAT-poengsum*

*GRE/GMAT er ikke nødvendig for deltidsstudenter.

Hvem bør søke?

Vi ønsker velkommen søkere som har en lidenskap for kunstig intelligens og et driv til å innovere teknologisk fremgang. Du kan søke med en lavere grad i elektroteknikk, datateknikk eller en nær beslektet disiplin.

Stevens forbereder deg på en flott karriere

Masterprogrammet for kunstig intelligens utvikler etterspurt kunnskap og ferdigheter for å sette deg på sporet for karrieresuksess.

Karrieremuligheter

• Ingeniør innen kunstig intelligens
• Maskinlæringsingeniør
• Dataforsker
• Dataingeniør
• FoU-ingeniør
• Analystingeniør for intelligente nettverk

Topp ansettelsesorganisasjoner

• AT&T
• Comcast
• Facebook
• Goldman Sachs
• Google
• Microsoft