Tiến sĩ Triết học Xử lý ngôn ngữ tự nhiên - Trí tuệ nhân tạo

Yêu cầu bằng cấp tối thiểu đối với Tiến sĩ Triết học về Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là 60 tín chỉ, được phân phối như sau:

Các khóa học cốt lõi

Tiến sĩ Triết học về Xử lý ngôn ngữ tự nhiên chủ yếu là bằng cấp dựa trên nghiên cứu. Mục đích của các môn học là trang bị cho sinh viên bộ kỹ năng phù hợp để họ có thể hoàn thành xuất sắc dự án nghiên cứu (luận án) của mình. Học sinh được yêu cầu học AI701, MTH701 và NLP701 như các khóa học bắt buộc. Họ có thể chọn ba môn tự chọn.

Khóa học tự chọn

Học sinh sẽ chọn tối thiểu ba khóa học tự chọn, với tổng số giờ tín chỉ là 12 (hoặc nhiều hơn). Hai người phải được chọn từ Danh sách A và một người phải được chọn từ Danh sách A hoặc B dựa trên sở thích, luận án nghiên cứu được đề xuất và nguyện vọng nghề nghiệp, với sự tham vấn của hội đồng giám sát của họ. Các khóa học tự chọn dành cho Tiến sĩ Triết học về Xử lý ngôn ngữ tự nhiên được liệt kê trong bảng dưới đây:

Danh sách A

danh sách B

luận án nghiên cứu

Tiến sĩ luận án đưa sinh viên đến với các vấn đề nghiên cứu tiên tiến và chưa được giải quyết trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nơi họ được yêu cầu đề xuất các giải pháp mới và đóng góp đáng kể vào khối kiến thức. Học sinh theo đuổi một nghiên cứu độc lập, dưới sự hướng dẫn của ban giám sát, trong khoảng thời gian từ ba đến bốn năm.

Sau khi hoàn thành các yêu cầu của chương trình, sinh viên tốt nghiệp sẽ có thể:

1. Phát triển sự hiểu biết sâu sắc và toàn diện về các thuật toán NLP tiên tiến với các ứng dụng cho các tình huống thực tế
2. Triển khai, đánh giá và so sánh các công nghệ tiên tiến nhất hiện có trong các ấn phẩm học thuật NLP và cân nhắc về ưu và nhược điểm tương ứng của chúng
3. Phát triển khả năng xác định các vấn đề nghiên cứu mở, lỗ hổng trong khối kiến thức hiện có và hình thành các câu hỏi nghiên cứu mới
4. Độc lập phát triển các giải pháp sáng tạo, thông qua nghiên cứu sâu rộng và học bổng, để giải quyết các vấn đề nghiên cứu chưa được giải quyết trong các ứng dụng thực tế có tác động cao của NLP
5. Thể hiện kiến thức chuyên môn và các kỹ năng nhận thức và sáng tạo chuyên môn cao trong NLP để đưa ra các giải pháp tiên tiến nhất cho các vấn đề nghiên cứu mở hiện có
6. Theo đuổi một dự án NLP một cách độc lập hoặc là một phần của nhóm theo cách tập thể, với sự giám sát tối thiểu
7. Bắt đầu, quản lý và hoàn thành các bản thảo nghiên cứu thể hiện khả năng tự đánh giá của chuyên gia và các kỹ năng nâng cao trong việc truyền đạt một cách khoa học các ý tưởng rất phức tạp
8. Phát triển các kỹ năng rất phức tạp trong việc khởi xướng, quản lý và hoàn thành nhiều báo cáo và phê bình dự án, về nhiều vấn đề NLP, thể hiện sự hiểu biết của chuyên gia và các kỹ năng nâng cao trong việc truyền đạt các ý tưởng rất phức tạp

AI đang thâm nhập vào mọi ngành công nghiệp. Tại các sự kiện gắn kết nhà tuyển dụng gần đây tại MBZUAI, đã có đại diện từ nhiều lĩnh vực bao gồm (nhưng không giới hạn):

• Hàng không, tư vấn, giáo dục, năng lượng, tài chính, cơ quan chính phủ, y tế, truyền thông, dầu khí, an ninh và quốc phòng, viện nghiên cứu, bán lẻ, viễn thông, giao thông vận tải và hậu cần, và khởi nghiệp.

Các cơ hội việc làm gần đây được quảng cáo qua Cổng thông tin nghề nghiệp sinh viên MBZUAI bao gồm (nhưng không giới hạn):

• Kiến trúc sư giải pháp AI, kỹ sư giải pháp AI, kỹ sư thuật toán, nhà phân tích dữ liệu, kỹ sư dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu, nhà tư vấn chiến lược dữ liệu, kỹ sư phần mềm full stack, nhà phát triển web full stack, nhà nghiên cứu phân tích dự đoán và nhà khoa học dữ liệu cao cấp – chuyên gia tư vấn.

Các cơ hội nghề nghiệp khác có thể bao gồm (nhưng không giới hạn):

• Nhà khoa học ứng dụng, kỹ sư phân tích, thực tế tăng cường/ảo, ô tô tự lái, sinh trắc học và pháp y, giám đốc dữ liệu, lãnh đạo nền tảng dữ liệu, nhà báo dữ liệu, chuyên gia bán hàng kỹ thuật AI và dữ liệu, kỹ sư/phân tích tăng trưởng, quản lý: lập kế hoạch dịch vụ AI và đám mây, máy móc kỹ sư học tập, quản lý sản phẩm: AI và phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu sản phẩm, nhà phân tích sản phẩm, viễn thám, trợ lý nghiên cứu, bảo mật và giám sát, kỹ sư phần mềm cao cấp và dữ liệu VP.

• 15th in AI, ML, CV, NLP and Robotics in CS Rankings globally
• 11th in NLP in CS Rankings globally
• 15th in CV in CS Rankings globally
• 27th in ML in CS Rankings globally