Giriş
Makine Öğreniminde Felsefe Doktoru
Programın gereklilikleri tamamlandıktan sonra, mezun mümkün olacaktır:
Makine öğrenmesi sınırındaki boru hatlarının kapsamlı ve derin bir şekilde anlaşılmasını ifade etmek için titiz bir matematiksel arka plan ve ileri düzey akıl yürütme yetenekleri edinin: veriler, modeller, algoritmik ilkeler ve ampirikler.
Karmaşık algoritmik sonuçların yanı sıra veri ön işleme, keşif ve veri istatistiklerinin görselleştirilmesinde bir dizi beceri ve teknikte uzmanlaşın.
Farklı öğrenme algoritmalarının yetenekleri ve kısıtlamaları ile öğrenme algoritmalarının performansını eleştirel bir şekilde analiz etme, değerlendirme ve iyileştirme becerisine ilişkin kritik bir farkındalığa sahip olma.
Programda öğrenilen ilkeleri ve yöntemleri bağımsız olarak çeşitli karmaşık gerçek dünya sorunlarına uygulayarak uzman problem çözme becerilerini geliştirin.
Farklı öğrenme algoritmaları için yakınsama oranları (teoride ve pratikte) dahil, istatistiksel özelliklerin ve performans güvencelerinin derinlemesine bir anlayışını geliştirmek.
Çeşitli makine öğrenme problemleri için makine öğrenmesiyle ilgili programlama araçlarını kullanma ve dağıtma konusunda uzman olun.
Mevcut makine öğrenmesi algoritmalarının sınırlarını ve makine öğreniminde son teknolojiyi geliştirmek için çeşitli karmaşık problemler için yenilikçi bir çözümü kavramsallaştırma, tasarlama ve uygulama becerisini belirleme yeterliliğini artırın.
Makine öğrenimi ile ilgili oldukça karmaşık fikirlerin iletişiminde uzman kendini değerlendirme ve ileri düzeyde beceriler gösteren araştırma makalelerini başlatabilir, yönetebilir ve tamamlayabilir.
Çok karmaşık proje fikirlerini iletmede uzman anlayışı, öz değerlendirme ve ileri düzey beceriler gösteren çeşitli makine öğrenme yöntemleriyle ilgili çok sayıda proje raporu ve eleştirisi başlatma, yönetme ve tamamlama konusunda oldukça karmaşık beceriler edinin.
Doktora için minimum derece şartlar Makine Öğreniminde 59 Kredi vardır ve aşağıdaki gibi dağıtılır:
Zorunlu Dersler: 4 Ders (15 Kredi Saati)
Seçmeli Dersler: 2 Ders (8 Kredi Saati)
Araştırma Tezi: 1 Ders (36 Kredi Saati)
Zorunlu Dersler
Doktora Makine Öğrenimi, öncelikle araştırma temelli bir derecedir. Kursun amacı, öğrencileri doğru beceri seti ile donatmaktır, böylece araştırma projelerini başarıyla tamamlayabilirler (tezler). Öğrenciler zorunlu bir ders olarak COM701 almak zorundadırlar. Aşağıda verilen listede, sekiz konsantrasyonlu bir havuzdan üç temel ders seçebilirler:
kod
Dersin adı
Kredi Saatleri
COM701
Araştırma İletişimi ve Yaygınlaştırma
3
ML701
Makine öğrenme
4
ML702
Gelişmiş Makine Öğrenmesi
4
ML703
Olasılık ve İstatistiksel Çıkarım
4
ML704
Makine Öğrenimi Paradigmaları
4
ML705
İleri Makine Öğreniminde Konular
4
ML706
İleri Olasılık ve İstatistiksel Çıkarım
4
AI701
Yapay zeka
4
AI702
Derin Öğrenme
4
Seçmeli dersler
Öğrenciler, denetleme paneline danışarak, ilgi alanlarına, önerilen araştırma tezine ve kariyer perspektiflerine dayanan seçmeli dersler listesinden toplam sekiz (veya daha fazla) kredi saatli (CH) olmak üzere en az iki seçmeli ders seçeceklerdir. Doktora için seçmeli dersler Makine Öğreniminde aşağıdaki tabloda listelenmiştir:
kod
Dersin adı
Kredi Saatleri
MTH701
Yapay Zekanın Matematiksel Temelleri
4
MTH702
Optimizasyon
4
CS701
Gelişmiş Programlama
4
CS702
Veri Yapıları ve Algoritmalar
4
DS701
Veri madenciliği
4
DS702
Büyük Veri İşleme
4
CV701
İnsan ve Bilgisayarla Görme
4
CV702
Bilgisayarla Görü için Geometri
4
CV703
Görsel Nesne Tanıma ve Algılama
4
NLP701
Doğal Dil İşleme
4
NLP702
Gelişmiş Doğal Dil İşleme
4
NLP703
Konuşma İşlemesi
4
HC701
Tıbbi Görüntüleme: Fizik ve Analiz
4
Araştırma Tezi
Doktora tez, öğrencileri yeni çözümler önermek ve bilgi birikimine önemli ölçüde katkıda bulunmak zorunda oldukları Makine Öğrenimi alanındaki en yeni ve çözülmemiş araştırma problemlerine maruz bırakmaktadır. Öğrenciler, denetleme panelinin rehberliğinde 3-4 yıl boyunca bağımsız bir araştırma çalışması yürütürler.
kod
Dersin adı
Kredi Saatleri
ML799
Doktora Araştırma Tezi
36