統計学と人工知能修士

学習の過程は3つの段階に分かれています。第1段階では、統計手法と推論に関する中核的な知識とスキルを強化します。扱われるトピックには、頻度論的推論とベイズ推論、データ分析、一般化線形モデル、統計計算、コミュニケーションなどが含まれます。これらの分野は、AIと機械学習の仕組みを理解するための基礎となります。

第2段階では、教師あり学習と教師なし学習、ディープラーニング、複雑なプロセスのための統計モデルといったモジュールを通して、より高度な学習を行います。これらのモデルの構造を推論するために使用される統計的および計算的原理に加え、実際のデータへの適用を通して実践的な洞察を養います。

第3段階では、数理科学部の専門家の指導の下、選択したトピックに関する独立した研究プロジェクトを完了します。これには、講義モジュールで紹介されたトピックの理解を深めること、これまで扱われていなかったテーマを調査すること、あるいは拡張されたデータ分析を行うことなどが含まれる場合があります。