Bg HeroCard

Master statistike i mašinskog učenja


Mjesto

Švedska

Format studija

Kampus

Jezik kursa

Енглез

Oblasti studija

Veštačka inteligencija, Računarske nauke, Statistika, Nauka o podacima, Matematika

Trajanje

2 Godina

Vrijeme studija

Puno radno vrijeme

Nivo

Master nauka (MSc)

Naknada

Zatražite informacije

Opis programa

Oslobodite moć podataka i statistike kako biste doneli prave odluke. Integrisali smo statističko modeliranje i analizu sa mašinskim učenjem, rudarenjem podataka i upravljanjem podacima kako bismo vam pružili jedinstvene veštine.

Brzi razvoj informacionih tehnologija preplavio je društvo ogromnim količinama informacija koje generišu veliki ili složeni sistemi iz telekomunikacija, robotike, medicine, poslovanja i mnogih drugih oblasti. Ovaj master program se suočava sa izazovima učenja iz ovih složenih količina putem modela i algoritama iz mašinskog učenja, rudarenja podataka i drugih statističkih metoda koje zahtevaju računske resurse. Pridruživanjem nama, povećaćete efikasnost i produktivnost sistema i učiniti ih pametnijim i autonomnijim.

Naučite da pravite pouzdane prognoze

Program se fokusira na savremene metode iz mašinskog učenja i upravljanja bazama podataka koje koriste moć statistike za izgradnju efikasnih modela i donošenje pouzdanih prognoza i optimalnih odluka. Steći ćete duboko teorijsko znanje kao i praktično iskustvo kroz obimne laboratorijske radove. Ako želite da dopunite svoje studije kursevima na drugim univerzitetima, možete učestvovati u razmeni tokom trećeg semestra.

U zavisnosti od vaših interesa, radite na svom diplomskom radu u kompaniji, vladinoj instituciji ili istraživačkoj jedinici na LiU. Tamo možete primeniti svoje znanje na pravi problem i upoznati ljude koji koriste naprednu analizu podataka u praksi ili se možete dublje posvetiti istraživanju.

Ovaj program je za vas ako težite da naučite kako da:

  • poboljšate sposobnost softvera za prepoznavanje govora na mobilnom telefonu da razlikuje samoglasnike u bučnom okruženju
  • obezbedite ranu upozorenje na finansijsku krizu analizom učestalosti reči povezanih sa krizom u finansijskim medijima i internet forumima
  • poboljšate usmereno marketing analizom obrazaca kupovine u bazama podataka skenera supermarketa
  • izgradite efikasan spam filter
  • procenite efekat koji će nova saobraćajna legislativa imati na broj smrtnih slučajeva u saobraćajnim nesrećama
  • koristite složeni skup podataka iz DNK mikročipa da biste saznali o faktorima rizika od raka
  • odredite poreklo uzorka maslinovog ulja koristeći interaktivnu i dinamičnu grafiku

Syllabus i detalji kurseva

Program traje dve godine i obuhvata 120 kredita, uključujući diplomski rad.

U uvodnom bloku kurseva nalazi se kurs iz osnovne statistike koji se preporučuje studentima sa pozadinom u računarstvu ili inženjerstvu, i kurs programiranja koji se preporučuje studentima sa diplomom iz statistike ili matematike. Kursevi Mašinsko učenje, Napredno rudarenje podataka, Duboko učenje, Analiza velikih podataka, Računarska statistika i Bejzijska učenja čine osnovu programa.

Pored toga, studenti master programa imaju slobodu da biraju između profil kurseva - usmerenih na jačanje statističkih i analitičkih kompetencija studenata - i komplementarnih kurseva - koji omogućavaju studentima da se fokusiraju na određene primenjene oblasti ili relevantne kurseve iz drugih disciplina. Mogućnosti za razmenu studija su obezbeđene tokom trećeg semestra programa.

Da bi dobili diplomu, studenti moraju položiti 90 ECTS kredita kurseva uključujući 42 ECTS kredita obaveznih kurseva, minimum 6 ECTS kredita uvodnih kurseva, minimum 12 ECTS kredita profil kurseva, i, moguće, neku količinu komplementarnih kurseva. Studenti takođe moraju uspešno odbraniti master rad od 30 ECTS kredita.

Uvod

Brzi razvoj IT-a doveo je do preplavljivanja društva ogromnim količinama informacija koje generišu veliki ili složeni sistemi. Informacije se mogu čuvati u velikim bazama podataka, mogu dolaziti u strimingu ili mogu biti rezultat interakcije između sistema i okruženja za učenje. Ovaj program na naprednom nivou se suočava sa izazovima učenja iz ovih složenih količina informacija putem modela i algoritama koji omogućavaju efikasno predviđanje, analizu i donošenje odluka. Statističko modeliranje i analiza su integrisani sa mašinskim učenjem, rudarenjem podataka i upravljanjem podacima u čvrstu osnovu za profesionalni rad sa modelovanjem informacija i analizom podataka u velikim ili složenim sistemima. Program takođe pruža odlične kvalifikacije za karijeru u istraživanju. Program vodi do master diplome iz statistike.

Cilj

Nacionalne kvalifikacije prema Švedskom zakonu o visokom obrazovanju

Znanje i razumevanje

Za diplomu mastera (120 kredita) student treba da

  • pokaže znanje i razumevanje iz statistike, uključujući široko znanje iz oblasti i značajan stepen specijalizovanog znanja u određenim oblastima kao i uvid u aktuelna istraživanja i razvojni rad, i
  • pokaže specijalizovano metodološko znanje iz statistike.

    Specijalizovano znanje iz mašinskog učenja treba da uključuje moderne moćne tehnike za klasifikaciju i regresiju, predikciju, metode za statističku simulaciju i optimizaciju, Bejzijske metode i metode za analizu velikih baza podataka.

    Kompetencije i veštine

    Za diplomu mastera (120 kredita) student treba da

  • pokaže sposobnost kritičkog i sistematskog integrisanja znanja i analize, procene i rešavanja složenih fenomena, pitanja i situacija čak i sa ograničenim informacijama
  • pokaže sposobnost da identifikuje i formuliše pitanja kritički, autonomno i kreativno kao i da planira i, koristeći odgovarajuće metode, preduzme napredne zadatke unutar predviđenih vremenskih okvira i tako doprinese formiranju znanja kao i sposobnost da proceni ovaj rad
  • pokaže sposobnosti u govoru i pisanju kako na nacionalnom tako i na međunarodnom nivou da jasno izveštava i diskutuje o svojim zaključcima i znanju i argumentima na kojima se zasnivaju u dijalogu sa različitim publikama, i
  • pokaže veštine potrebne za učešće u istraživačkom i razvojnim radovima ili autonomnom zaposlenju u nekoj drugoj kvalifikovanoj ulozi.

    Prosudba i pristup

    Za diplomu mastera (120 kredita) student treba da

  • pokaže sposobnost da donosi procene u statistici uzimajući u obzir relevantna disciplinska, društvena i etička pitanja i takođe da pokaže svest o etičkim aspektima istraživačkog i razvojnog rada
  • pokaže uvid u mogućnosti i ograničenja istraživanja, a posebno istraživanja u statistici, njegovu ulogu u društvu i odgovornost pojedinca za to kako se koristi, i
  • pokaže sposobnost da identifikuje lične potrebe za daljim znanjem i preuzme odgovornost za svoje kontinuirano učenje.

    Lokalni ciljevi

    Po završetku programa studenti će moći da:

  • modeliraju informacione količine koje generišu veliki ili složeni sistemi
  • odaberu odgovarajući model u datom kontekstu
  • izvuku i organizuju velike količine složeno strukturiranih podataka
  • istraže, sažmu i predstave velike i složene skupove podataka putem statičkih, interaktivnih i dinamičkih grafičkih sredstava
  • koriste napredni softver za analizu velikih ili složenih količina podataka
  • implementiraju modele pogodne za analizu podataka, predikciju i donošenje odluka u nekom programskom jeziku
  • kombinuju informacije o podacima sa drugim izvorima prethodnih informacija kako bi poboljšali inferenciju i performanse predikcije
  • daju primere oblasti primene gde je potrebno modelovati informacione količine koje se pojavljuju iz velikih ili složenih sistema.
  • otkriju i statistički verifikuju prethodno nepoznate obrasce i trendove u podacima
  • predstave pisani rad sa teorijskom ili primenjenom studijom velikih ili složenih sistema ili skupova podataka putem metoda iz statistike i mašinskog učenja.

Istraživanje

Odeljenje za statistiku i mašinsko učenje

Sprovodimo istraživanje na raskršću statistike/računarskih nauka i imamo; bachelor program Statistika i analitika podataka, međunarodni master program Statistika i rudarenje podataka, i kurseve mašinskog učenja za inženjere.

Informacije o Institutu

_Da li ste radoznali kako je studirati na LiU? Pridružite nam se na razgovoru o tome kako je živeti i studirati na našim kampusima u Švedskoj. Tokom godine nudimo besplatne vebinare i snimke za buduće i primljene studente. Posetite našu _ _Stranicu za online sastanke _ _. _

O Univerzitetu Linköping

Univerzitet Linköping nikada neće počivati na lovorikama.

U bliskoj saradnji sa poslovnim svetom i društvom, Univerzitet Linköping (LiU) sprovodi svetski vodeća, granice prelazeća istraživanja u oblastima kao što su nauka o materijalima, IT i sluh. U istom duhu, univerzitet nudi mnoge inovativne obrazovne programe, od kojih su mnogi sa jasnim profesionalnim fokusom, koji vode do kvalifikacija kao što su, na primer, lekari, nastavnici, ekonomisti i inženjeri.

Univerzitet ima 32.000 studenata i 4.000 zaposlenih na četiri kampusa. Zajedno tražimo odgovore na složena pitanja koja nas danas muče. Naši studenti su među najpoželjnijima na tržištu rada, a međunarodne rang liste dosledno stavljaju LiU kao vodeći globalni univerzitet.

LiU je stekao status univerziteta 1975. godine, a inovacija je naša jedina tradicija.

Istorija Univerziteta Linköping

  • godine osnovan je šesti univerzitet Švedske u Linköping-u. Od tada je Univerzitet Linköping (LiU) značajno porastao, proširujući se na Norrköping i Stokholm.

Linköping je bio važan centar učenja još od srednjeg veka kada je Linköping katedrala nudila školu sa opsežnim međunarodnim kontaktima i sopstvenom studentskom salom u Parizu. Godine 1627. Katedralska škola postala je treća srednja škola u Švedskoj, a 1843. godine počela je sa radom koledž za učitelje osnovnih škola. U Norrköpingu je 1902. godine osnovan Fröbel institut – prvi koledž u Švedskoj za obuku predškolskih učitelja.

Od univerzitetskog koledža do univerziteta

Ono što će kasnije postati Univerzitet Linköping počelo je da se oblikuje sredinom 1960-ih. Visoko obrazovanje u Švedskoj se širilo, a 1965. godine Švedski parlament odlučio je da osnuje ogranak Univerziteta u Stokholmu, zajedno sa univerzitetskim koledžom za inženjerstvo i medicinu, u Linköping-u.

U jesen 1967. godine, ogranak Univerziteta u Stokholmu preselio se u prostorije u centru Linköping-a. Tamo su prvi studenti mogli pohađati kurseve iz humanističkih nauka, društvenih nauka i prirodnih nauka. Dve godine kasnije, jedinice za inženjerstvo i medicinu su započele rad.

Godine 1970. obrazovanje i istraživanje počeli su da se premeštaju u nedavno izgrađeni Kampus Valla, na kratkoj udaljenosti od centra grada. Zgrade A i B bile su prve koje su završene. Iste godine različiti delovi su spojeni da formiraju Univerzitet Linköping Koledž, uključujući fakultete za inženjerstvo, medicinu i umetnost, i nauke.

Novi univerzitetski koledž bio je prvi u Švedskoj koji je ponudio studijske programe u Industrijskom inženjerstvu i menadžmentu i Primenjenoj fizici i elektrotehnici, oba su počela 1969. godine. Nekoliko godina kasnije, 1975. godine, Univerzitet Linköping pokrenuo je prvi program Računarskih nauka i inženjerstva u Švedskoj.

  • godina je takođe godina kada je Univerzitet Linköping Koledž postao Univerzitet Linköping, šesti univerzitet u Švedskoj. U skladu sa reformom švedskog sistema visokog obrazovanja iz 1977. godine, obrazovanje učitelja takođe je prebačeno na Univerzitet Linköping.

Interdisciplinarna istraživanja i učenje zasnovano na problemima

Univerzitet Linköping je uvek radio na inovacijama u obrazovanju i istraživanju. Godine 1980. novoformirani Odeljak za tematske studije usvojio je pristup koji je bio nov u Švedskoj. Istraživanje je organizovano u interdisciplinarne teme, kao što su Tehnologija i društvene promene ili Voda i ekološke studije. Naučnici su radili preko granica kako bi rešili složene probleme. LiU je takođe bio prvi u Švedskoj koji je uveo postdiplomske istraživačke škole za različite teme. Ovaj model se kasnije proširio na druge delove univerziteta i postao nacionalni uspeh.

Novi Fakultet zdravstvenih nauka (Hälsouniversitetet), formiran 1986. godine, kombinovao je obrazovanje koje finansira država i region. Uveo je radikalno promenjenu metodologiju, budući da je bio prvi u Švedskoj koji je koristio učenje zasnovano na problemima, PBL. Kasnije je LiU postao prvi univerzitet na svetu koji je omogućio studentima iz različitih programa zdravstvenih nauka da leče stvarne pacijente na odeljenju za obuku koje vode studenti.

Proširenje na Norrköping – i Stokholm

Značajan trenutak u istoriji Univerziteta bio je otvaranje Kampusa Norrköping 1997. godine. Neki programi su prethodno radili iz Norrköpinga, ali je broj studenata sada drastično porastao u skladu sa vladinim naporima da proširi visoko obrazovanje. Istorijske fabrike u bivšoj industrijskoj četvrti ponovo su se napunile životom, jer su bile ispunjene učionicama, laboratorijama, kafićima, bibliotekom i naravno studentima.

Univerzitet Linköping se takođe proširio na Stokholm kada je ugledna Škola nameštaja Carl Malmsten tražila partnera za saradnju iz akademskog sektora. Programi dizajna i rukotvorina Malmsten postali su deo LiU 2000. godine. Nakon skoro 60 godina na Södermalmu u centru Stokholma, Malmsten se preselio u nove prostorije na ostrvu Lidingö u jesen 2009. godine. LiU je dobio svoj četvrti kampus.

Buro Millennial / Pexels

LiU u brojkama

Neki važni podaci za Univerzitet Linköping.

Obrazovanje

  • 32.000 studenata (ekvivalent punog radnog vremena 17.907)
  • 21.400 na Kampusu Valla
  • 5.500 na Kampusu Norrköping
  • 3.900 na Kampusu Univerzitetske bolnice (US)
  • 2.100 studenata na daljinu i studenata na drugim lokacijama, uključujući Kampus Lidingö

(Neki studenti pohađaju kurseve na više od jednog kampusa.)

  • 120 studijskih programa, od kojih je 27 međunarodnih programa na engleskom jeziku
  • 550 pojedinačnih kurseva
  • Sporazumi o razmeni sa 400 univerziteta u 50 zemalja
  • 2.400 međunarodnih studenata
  • 2.200 prvostepenih diploma
  • 2.700 diploma drugog stepena

Istraživanje i naučna obuka

  • 300 profesora
  • 1.200 doktorskih studenata
  • 40 licenci
  • 140 doktorskih diploma

Osoblje

  • 4.000 zaposlenih (ekvivalent punog radnog vremena 3.156)
WeUni docsity Logo White

Potražite dokumente na docsity.comArrow Square Out

Copyright © 2025 Ladybird Srl - Via Leonardo da Vinci 16, 10126, Torino, Italy - VAT 10816460017 - All rights reserved