Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático
Fairfax, Estados Unidos de América
Máster en Ciencias (MSc)
DURACIÓN
2 años
IDIOMAS
Inglés
PASO
Tiempo completo, Tiempo parcial
PLAZO DE SOLICITUD
FECHA DE INICIO MÁS TEMPRANA
FORMATO DE ESTUDIO
En el campus
En apoyo de la misión de la universidad, la Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático (MSAIML) está diseñada para atraer a una amplia gama de personas. El programa equilibra la teoría con la práctica ofrece un amplio conjunto de cursos tradicionales y de vanguardia y proporciona la flexibilidad necesaria para adaptarse a estudiantes con diversos antecedentes, incluidos los profesionales de la informática que desean ampliar su comprensión de AI y ML, así como Individuos cuyos títulos universitarios no están en Ciencias de la Computación pero desean ampliar sus conocimientos en AI & ML.
Microcredenciales asociadas
- Ingeniero en Inteligencia Artificial / Aprendizaje Automático: (ALMLE)
- Especialista en IA (AISP)
- Ingeniero de aprendizaje automático de AWS (AWSMLE)
- Programador de automatización de procesos robóticos (RPAP)
- Aplique algoritmos de IA y ML para extraer inferencias, diseñar aplicaciones inteligentes para resolver problemas del mundo real y automatizar el desarrollo de sistemas y componentes de IA.
- Modelar comportamientos humanos para desarrollar sistemas Human-AI y evaluar su desempeño.
- Mejorar el rendimiento general del sistema integrado para influir en el rendimiento y el aprendizaje humanos.
- Aplicar los principios sociales, éticos y legales de las tecnologías y sus aplicaciones en el campo de la IA y el ML.
- Comunicarse de manera efectiva individualmente o en equipos multifuncionales.
- Especialista en IA
- Inteligencia Artificial Aplicada y Machine Learning-Scientist
- Ingeniero de aprendizaje automático de AWS
- Programador de automatización de procesos robóticos
- Ingeniero en Inteligencia Artificial
- Programador de robótica
- Ingeniero de aprendizaje automático
- Instructor en un colegio o universidad que enseña AI y ML además de cursos de Ciencias de la Computación
La Maestría en Ciencias en AI y ML requiere la finalización de 36 créditos. Los estudiantes tomarán 12 créditos de cursos básicos, 6 créditos para aplicación profesional y 18 créditos en áreas de contenido de IA y ML.
Requisitos previos del programa
Todos los nuevos estudiantes del programa AI y ML necesitan ciertas habilidades básicas para prepararlos para el éxito en el programa AI y ML. Los títulos de AI y ML brindan una amplia comprensión de la teoría y la tecnología de este campo. Los estudiantes que no tengan los antecedentes requeridos deben cumplir con algunos o todos los requisitos previos antes de tomar los cursos básicos. Por lo tanto, para tener éxito, los estudiantes deben tener experiencia en los siguientes cursos.
- COMP 109 Algoritmo Informático y Lógica de Programación Usando Python
- COMP 260 Introducción a los Sistemas Operativos
- COMP 270 Fundamentos de Redes
- COMP 329 Estructuras de Datos y Análisis de Algoritmos
- Conceptos de la base de datos COMP 350
Cursos Básicos (4 Cursos – 12 Créditos)
Estos cursos brindan una amplia gama de conocimientos básicos para implementar interfaces de computadora, diseño de software, comunicación entre sistemas y cómo administrar sistemas de TI. Todos estos son elementos cruciales para que los profesionales de TI apliquen estos componentes básicos a cualquier sistema o proyecto dado.
- COMP 501 Sistemas Operativos Avanzados
- COMP 502 Diseño y Análisis de Algoritmos
- COMP 503 Redes y Telecomunicaciones
- COMP 504 Sistemas de gestión de bases de datos
Cursos de Aplicación (2 Cursos – 6 Créditos)
Estos cursos ofrecen una oportunidad para que los estudiantes apliquen lo que han aprendido a lo largo del programa a un proyecto práctico oa una tesis de maestría. Si bien el proyecto práctico prevé la aplicación de los conocimientos adquiridos a lo largo del programa y representaría un trabajo que podría demostrar la preparación profesional para posibles empleadores, la tesis generalmente serviría para demostrar el potencial de investigación de un estudiante y podría usarse para demostrar la preparación para el trabajo de doctorado. Independientemente de la opción, los estudiantes demostrarán conocimientos y habilidades de investigación básicos, que se utilizarán para completar el proyecto o la tesis.
- COMP 505 Métodos de Investigación
- Elige uno:
- Proyecto final COMP 681 AI y ML
- COMP 698 Tesis de Maestría
- Proyecto final COMP 681 AI y ML
- COMP 698 Tesis de Maestría
Cursos de Especialización (Cualquier 6 Cursos - 18 Créditos)
Estos cursos avanzados cubren la profundidad de los temas relacionados con AI y ML y permiten a los estudiantes desarrollar sus conocimientos en función de sus trayectorias profesionales previstas.
- COMP 513 Diseño y Programación Robótica
- COMP 514 Redes Neuronales
- COMP 515 Reconocimiento de patrones
- COMP 516 Aprendizaje Profundo
- COMP 517 Temas Especiales en IA
- COMP 518 Temas Especiales en ML
- COMP 521 Dispositivos Inteligentes Diseño y aplicaciones
- COMP 522 Minería de datos
- COMP 593 Pasantía I en IA y Machine Learning
- COMP 610 Computación Cognitiva
- COMP 611 Almacenamiento de datos
- COMP 613 Diseño de juegos
- COMP 614 Reconocimiento de voz
- COMP 617 Aprendizaje automático certificado por AWS
- COMP 618 10 Aprendizaje automático de Google
- COMP 693 Pasantía II en IA y Machine Learning
Nota: Los estudiantes que deseen tomar un curso ofrecido por otro programa pueden solicitarlo a su asesor al proporcionar una justificación de la relevancia de la incorporación como parte de su trayectoria profesional, su proyecto de consultoría previsto y/o interés personal. Se pueden aplicar un máximo de 2 cursos a otro programa.
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