석사 데이터 과학 및 인공 지능
두바이, 아랍에미리트
MSc(이학 석사)
기간
2 년
언어
영어
속도
풀 타임, 아르바이트
신청 마감
가장 빠른 시작 날짜
수업료
AED 76,491
연구 형식
캠퍼스에서
캠퍼스 내 및 온라인 오픈 데이는 연중 정기적으로 진행됩니다. Middlesex University Dubai 에서의 학업에 대해 알아보는 더 좋은 방법은 없습니다. 최첨단 시설을 둘러보고, 교수진과 소통하고,
책임감 있는 AI, 실제 적용, 업계 협력에 중점을 둠으로써 빠르게 진화하는 인공지능 분야를 선도할 역량을 갖추게 될 것입니다.
학습 방식: 모든 수업은 도시 중심부에 있는 두바이 지식 파크 캠퍼스에서 직접 진행됩니다.
석사 인공지능 및 데이터 과학 프로그램에서 공부할 내용
이 프로그램은 이론적 지식과 실무 경험을 결합하여 인공지능, 생성 AI, 데이터 엔지니어링, 데이터 과학 분야의 탄탄한 기반을 제공합니다. 대규모 언어 모델(LLM), 딥러닝, 자연어 처리, 빅데이터 분석과 같은 고급 주제를 탐구하며, 다양한 분야의 실제 적용 사례에 중점을 둡니다.
본 커리큘럼은 AI의 윤리적, 법적, 사회적 영향과 혁신을 뒷받침하는 연구 방법론을 다룹니다. 졸업생들은 AI, 데이터 과학, 또는 박사 과정의 심화 연구 분야에서 경력을 쌓는 데 필요한 기술적, 비판적 사고 능력을 갖추게 됩니다.
AI, 머신 러닝 및 데이터 과학 솔루션에 대한 전문성을 향상시키세요
본 프로그램은 다양한 작업을 위한 생성 모델 및 대규모 언어 모델(LLM)의 설계 및 최적화를 포함하여 AI 및 머신러닝 분야의 고급 기술을 습득합니다. 최신 AI 도구를 사용하여 정형 및 비정형 데이터세트의 데이터 전처리, 모델링 및 분석에 대한 실무 경험을 쌓게 됩니다. 데이터 기반 의사 결정을 지원하기 위한 인터랙티브 시각화 및 AI 생성 내러티브 제작에 중점을 둡니다. 또한, AI 기술의 책임감 있는 사용을 보장하기 위한 윤리, 법률 및 거버넌스 프레임워크도 탐구합니다.
의료, 금융, 교육 등의 분야에서 AI와 데이터 분석을 실제 문제에 적용하여 독립적인 연구 또는 산업 프로젝트를 완료하게 됩니다.
필수 모듈
- 머신 러닝 및 고급 AI 알고리즘 - 30학점 (필수)
- 비즈니스에서의 AI: 응용 분석 라이프사이클 - 15학점 (필수)
- 데이터 과학 및 AI의 윤리, 개인정보 보호 및 보안 - 15학점(필수)
- 데이터 시각화, 컴퓨터 비전 및 이미징 - 30학점 (필수)
- AI를 위한 데이터 엔지니어링 - 15학점 (필수)
- 생성 AI 및 대규모 언어 모델(LLM) - 15학점(필수)
- 개인 인공지능 프로젝트 - 60학점 (필수)
참고 사항 :
핵심 모듈과 선택 모듈 모두 지속적으로 업데이트되고 검토됩니다. 대부분의 학업 프로그램과 마찬가지로, 특정 모듈은 특정 연도에 제공되지 않을 수 있습니다. 예를 들어, 해당 모듈을 선택하는 학생 수가 너무 적은 경우 해당 모듈이 제공되지 않을 수 있습니다. 미들섹스 대학교는 모든 과목이나 모듈을 변경하거나 철회할 권리를 보유합니다.
영국 학위가 당신의 경력을 어디로 이끌어갈 것인가
데이터 과학 및 인공지능 석사 프로그램은 졸업생들에게 고급 기술력과 윤리적 소양을 함양하여 AI 및 데이터 기반 산업에서 수요가 높은 직무에 대비할 수 있도록 지원합니다. 딥러닝, 생성적 AI, 데이터 엔지니어링, 그리고 책임 있는 AI에 중점을 둔 본 프로그램을 통해 졸업생들은 AI 엔지니어링, MLOps, 데이터 엔지니어링, 응용 머신러닝, 엔터프라이즈 AI 등 다양한 분야에서 영향력 있는 역할을 수행할 수 있습니다.
혁신적인 AI 기반 산업 분야에서의 취업, 두바이의 AI 전략 2031과 같은 국가적 계획에 기여, 또는 심층 연구 및 학술 활동 진출 등의 기회를 제공합니다. 확장 가능한 AI 시스템과 실제 적용에 중점을 둔 이 프로그램은 졸업생들이 빠르게 진화하는 기술 환경에서 리더십을 발휘할 수 있도록 지원합니다.
가르치는
수업은 두바이 지식 파크 캠퍼스에서 월요일부터 금요일까지 오전 8시 30분부터 오후 5시 30분까지 진행됩니다. 금요일 오후 12시부터 오후 2시까지는 수업이 없습니다. 주말이나 공휴일에는 임시 수업이 있을 수 있으며, 이러한 경우 충분한 사전 공지가 필요합니다. 매주 예정된 수업에 참석하는 것은 프로그램 이수를 위한 중요한 요건입니다.
학생들은 다양한 학습, 교수, 평가 방식에 참여하게 됩니다. 이러한 접근 방식은 학생들을 학습의 중심에 두고 모든 측면에 적극적으로 참여하도록 하는 것을 목표로 합니다. 이 프로그램은 소그룹 활동을 포함하여 동료 학생들과의 적극적인 참여와 협력을 요구합니다. 학습 활동은 교실 안팎에서 모두 이루어질 수 있습니다.
학생들은 기술을 활용하고, 교수진은 기존 및 신규 기술을 활용하여 학생들과 소통합니다. 이 프로그램은 다양한 온라인 도구(UniHub의 My Learning, 팟캐스트, 위키 등)를 활용하여 진행될 수 있습니다. 이러닝에 참여함으로써 학생들은 고용주들이 높이 평가하는 추가적인 역량을 개발하게 됩니다. 여기에는 유연한 근무 환경, 의사소통 능력, IT 이해, 그리고 팀워크가 포함됩니다.