MSc in Machine Learning in Scienza

Lo sviluppo e l'uso del machine learning (ML) e dell'intelligenza artificiale (AI) hanno rivoluzionato aree come la visione artificiale, il riconoscimento vocale e l'elaborazione del linguaggio.

In questo corso, imparerai come applicare tecniche di ML e AI a problemi scientifici reali. Questo ti aiuterà a costruire competenze vitali, migliorando la tua occupabilità in un'area in rapida espansione.

I laureati di questo corso impareranno a:

• Identificare e utilizzare strumenti computazionali e tecniche di programmazione pertinenti.
• Applicare principi statistici e fisici per scomporre algoritmi e spiegare come funzionano.
• Progettare strategie per applicare il machine learning all'analisi di set di dati scientifici.

Inoltre, svilupperai un ampio insieme di competenze trasferibili, tra cui comunicazione, pensiero critico e problem-solving.

Avrai l'opportunità di sviluppare il tuo progetto di ricerca su un argomento di tua scelta. I progetti precedenti hanno esaminato:

• Emulazione di cluster di galassie
• Assemblaggio di strutture su larga scala nell'Universo
• Applicazione di ML al Fintech

Perché scegliere questo corso?

• 3° posto congiunto nel Regno Unito per qualità della ricerca (Research Excellence Framework 2014).
• Progetto di ricerca supervisionato da uno o più membri del personale accademico.
• Impara competenze per applicare tecniche di machine learning e AI a problemi scientifici reali.

Contenuto del corso

Questo corso consiste in 180 crediti, suddivisi in 120 crediti di moduli insegnati durante i semestri autunnali e primaverili, e un progetto di ricerca da 60 crediti che viene completato nel periodo estivo.

Moduli

Moduli core

• Machine Learning in Science - Parte uno
• Machine Learning in Science - Parte due
• Machine Learning in Science - Progetto

Moduli opzionali

• Big Data e Cloud Computing
• Progettazione di Agenti Intelligenti
• Visione Artificiale
• Etica Professionale nell'Informatica
• Introduzione alla Scienza dell'Informazione Quantistica
• La Fisica del Deep Learning
• Computazione Neurale

Percorsi

Inoltre, questo corso offre percorsi alternativi che ti consentono di selezionare diverse combinazioni di moduli core e opzionali per soddisfare i tuoi interessi e il tuo background. Sceglierai uno di ciascuna delle seguenti coppie di moduli core.

Una scelta tra un modulo di ML focalizzato su informatica o matematica:

• Machine Learning
• Machine Learning Statistico

Una scelta tra un modulo di statistica e probabilità breve o lungo:

• Fondamenti Statistici
• Fondamenti di Statistica

Una scelta tra un modulo di informatica lungo o breve:

• Programmazione
• Programmazione Scientifica in Python

Apprendimento e valutazione

Come imparerai

• Lezioni
• Classi di problemi
• Laboratori

C'è una gamma di moduli core e opzionali, così come percorsi alternativi, che ti consentono di selezionare moduli core e opzionali in diverse combinazioni. Questo ti consente di scegliere moduli che si adattano al tuo background universitario e ai tuoi interessi personali.

Le dimensioni delle classi sono tipicamente di circa 20-40 studenti.

Il corso è tenuto da accademici esperti con una comprovata esperienza nell'applicazione del machine learning alla ricerca scientifica.

Come sarai valutato

• Esami pratici
• Lavori di corso
• Progetto di ricerca
• Lavoro di progetto

I moduli sono valutati utilizzando una varietà di tipi di valutazione individuale che sono ponderati per calcolare il tuo voto finale per ciascun modulo. Ci sarà un progetto di ricerca valutato tramite un rapporto di 8000 parole.

Avrai bisogno di un voto medio del 50% per superare complessivamente il MSc – non otterrai una qualifica se non raggiungi questo. Ti verrà fornita una copia dei nostri criteri di valutazione quando inizierai il corso e riceverai feedback regolari dai tuoi tutor.

Progetto di ricerca

Durante il periodo estivo, ti concentrerai su un progetto di ricerca indipendente che si concentra sull'applicazione di metodi di machine learning a problemi scientifici originali forniti da gruppi di ricerca provenienti da tutta la Facoltà di Scienze. Il progetto prevede la scrittura di una dissertazione ed è supervisionato da un membro del personale accademico.

Tempo di contatto e ore di studio

In una settimana tipica durante il semestre, lavorerai circa 30 ore: 10 ore di contatto e 20 ore di studio autonomo.

Requisiti di ammissione

Tutti i candidati sono considerati singolarmente e accettiamo un'ampia gamma di qualifiche. I requisiti di ammissione di seguito si applicano all'ingresso del 2021.

Studenti nazionali/UK

Studenti UE/Internazionali

Supporto per la lingua inglese

Se hai bisogno di supporto per raggiungere il livello richiesto, potresti essere in grado di partecipare a un corso presessionale. Il nostro Centro per l'Educazione della Lingua Inglese è accreditato dal British Council per l'insegnamento dell'inglese nel Regno Unito.

Per i corsi di inglese presessionale, devi sostenere l'IELTS per UKVI per soddisfare le normative sui visti.

Se completi con successo il tuo corso presessionale al livello richiesto, puoi quindi progredire al tuo corso di laurea. Questo significa che non dovrai ripetere l'IELTS o equivalente.

Qualifiche alternative

Riconosciamo che i candidati hanno una varietà di esperienze e seguono percorsi diversi per lo studio post-laurea.

Trattiamo tutti i candidati con qualifiche alternative su base individuale. Potremmo anche considerare esperienze lavorative pertinenti.

Se non sei sicuro se le tue qualifiche o esperienze lavorative siano pertinenti, contattaci.

Dove imparerai

Campus di University Park

Il Campus di University Park copre 300 acri, con spazi verdi, fauna selvatica, edifici storici e strutture moderne. È uno dei campus più belli e sostenibili del Regno Unito, vincendo un premio nazionale Green Flag ogni anno dal 2003.

La maggior parte delle scuole e dei dipartimenti si trova qui. Avrai accesso a biblioteche, negozi, caffè, il Sindacato Studentesco, il villaggio sportivo e un centro sanitario.

Puoi camminare o andare in bicicletta intorno al campus. Autobus navetta gratuiti ti collegano ai nostri altri campus. Il centro di Nottingham si trova a 15 minuti di autobus pubblico o tram.

Campus di Jubilee

Il Campus di Jubilee ha edifici ecologici e sostenibili, insieme a spazi verdi, fauna selvatica e un lago. Ha vinto un premio nazionale Green Flag ogni anno dal 2013.

Questo campus ospita le nostre scuole di business, educazione e informatica. Oltre a un centro sportivo e alloggi per studenti, abbiamo sviluppato nuove strutture come l'Advanced Manufacturing Building.

Puoi raggiungere il Campus di University Park in circa 20 minuti a piedi o prendere un autobus navetta gratuito. Il centro di Nottingham si trova a 20 minuti di autobus pubblico.

Carriere

Consulenza per le carriere

Offriamo supporto individuale per le carriere a tutti gli studenti post-laurea.

Il personale esperto può aiutarti a ricercare opzioni di carriera e offerte di lavoro, costruire il tuo CV o résumé, sviluppare le tue abilità per i colloqui e incontrare datori di lavoro.

Più di 1.500 datori di lavoro pubblicizzano lavori per laureati e tirocini attraverso il nostro servizio online di offerte di lavoro. Organizziamo regolarmente fiere del lavoro, comprese fiere specialistiche per diversi settori.

Prospettive lavorative

Destinazioni dei laureati
Il machine learning e l'intelligenza artificiale sono diventati centrali per l'economia e la società. I laureati sono molto ricercati nei settori ad alta intensità di dati, tra cui IT, finanza, consulenza, produzione, così come nella ricerca e sviluppo accademico e industriale.

Progressione della carriera
Il 95,5% degli studenti universitari della Scuola di Fisica e Astronomia ha ottenuto un'occupazione a livello di laurea o ulteriori studi entro 15 mesi dalla laurea. Lo stipendio annuale medio per questi laureati era di £34,063.*

* HESA Graduate Outcomes nel 2020. La percentuale di risultati dei laureati è derivata utilizzando la metodologia del Guardian University Guide. Lo stipendio annuale medio si basa sui laureati che lavorano a tempo pieno nel Regno Unito.

L'Università di Nottingham è stata fondata sulla visione e sullo spirito filantropico di Jesse Boot che, nel 1928, donò il terreno che ora è il University Park. La visione di un'università dedicata alla scoperta, all'imprenditorialità e al progresso della condizione umana, combinata con il suo impegno per tutta la vita nel migliorare la salute e il benessere, rimane intrinsecamente legata alla cultura dell'Università oggi e continuerà a sostenere il nostro scopo futuro.

Abbiamo campus ispiratori in tre paesi, che ci energizzano a essere un'università globalmente impegnata e anche dedicata a fare la differenza nelle nostre città e regioni.

Empoweriamo e supportiamo studenti e personale a collaborare nell'apprendimento, nella ricerca e nella scoperta in tutti i campi del sapere, risolvendo problemi e migliorando vite.

Siamo custodi di una tradizione pionieristica e imprenditoriale di creatività e innovazione.