과학 분야의 인공지능과 머신러닝

 기후 변화부터 신약 개발, 입자 물리학에 이르기까지 우리는 자동화, 데이터 분석, 예측 모델링, 시뮬레이션 분야에서 전례 없는 발전을 목격하고 있습니다. 이 학제간 석사 과정은 AI와 머신러닝의 기본 원리와 이를 실제 과학 문제에 어떻게 적용할 수 있는지에 대해 가르칩니다. 이 석사 과정은 머신러닝 기술을 다양한 과학 산업, 연구 분야 및 실제 문제에 적용하는 데 필요한 이론적 지식과 실무 기술에 중점을 두고 인공지능의 기본 개념을 가르칩니다. 본교의 핵심 필수 과목은 확률, 통계, 머신러닝, 딥러닝을 탐구하여 AI에 대한 탄탄한 기초를 제공합니다. 또한 R, Python, C++, SQL 등 주요 도구, 소프트웨어 및 프로그래밍 언어에 대한 경험을 얻게 됩니다. 또한 퀸 메리 연구원과 긴밀히 협력하여 AI 및 머신 러닝 기술을 계산 화학, 역학, 재생 에너지 등의 분야에서 진행 중인 주요 데이터 세트나 활발한 연구에 적용할 수 있는 연구 프로젝트를 진행하게 됩니다.