Duke University - Pratt School of Engineering
Mestrado em Engenharia em IA para Inovação de Produtos
Durham, Estados Unidos da América
Mestrado
DURAÇÃO
24 meses
LÍNGUAS
Inglês
RITMO
Tempo total, Tempo parcial
PRAZO DE INSCRIÇÃO
DATA DE INÍCIO MAIS CEDO
PROPINAS
USD 30.250 / per semester
FORMATO DE ESTUDO
Ensino à distância, No campus
Nosso programa é reconhecido como um dos principais programas de pós-graduação em AI/ML aplicados no mundo.
Os alunos do programa MEng AI for Product Innovation desenvolvem fortes habilidades técnicas em IA e aprendizado de máquina, juntamente com uma compreensão de como projetar e construir produtos de software baseados em IA.
Os graduados trabalham em empresas líderes, resolvendo problemas difíceis em vários setores, como tecnologia, saúde, energia, varejo, transporte e finanças - ou buscam seus próprios empreendimentos empresariais.
Aprender a:
- Projetar e desenvolver sistemas de aprendizado de máquina para escala, segurança e usabilidade;
- Aplicar modelos tradicionais de aprendizado de máquina e aprendizado profundo para resolver problemas desafiadores em vários domínios;
- Crie aplicativos de software full-stack integrando modelos de aprendizado de máquina utilizando os métodos e tecnologias mais recentes;
- Projetar e implantar aplicativos de software em produção;
- Nossos alunos vêm de uma variedade de origens de engenharia e ciência.
Flexibilidade e Opções
12 ou 16 meses no campus, ou 24 meses online
Inovador e imersivo, este mestrado pode ser concluído em 12 ou 16 meses no campus, ou online em meio período em apenas 24 meses.
Opção acelerada de 12 meses
Significativamente mais acessível do que um programa de mestrado tradicional - nesta opção, pague apenas dois (2) semestres completos mais três (3) créditos de sessão de verão.
Opção de 16 meses
Prossiga com este diploma em três (3) semestres completos mais o verão - permitindo que você tenha tempo para fazer disciplinas eletivas adicionais e especializar-se. Os alunos que seguem esse caminho podem fazer uma carga parcial ou uma carga completa de cursos durante o semestre final.
4+1: Opção BSE+Master para Duke Undergrad
Os alunos de graduação da Duke podem concluir a graduação e este mestrado em apenas cinco (5) anos.
Oportunidade de bolsa de estudos: A bolsa AIPI 4+1 cobre 20% dos custos. Elegibilidade e outras condições se aplicam.
MD-Master of Engineering in AI for Product Innovation Dual Degree
Os estudantes de medicina da Duke podem concluir este curso durante o terceiro ano.
Oportunidade de bolsa de estudos: A bolsa MD-MEng AIPI cobre 20 por cento dos custos. Elegibilidade e outras condições se aplicam. Oferecido em parceria com a Duke MEDx.
A escolha entre on-line ou no campus é sua - todos os alunos fazem os mesmos cursos, aprendem com o mesmo corpo docente e recebem o mesmo diploma da Duke.
Ajuda financeira
A ajuda financeira limitada baseada no mérito está disponível para candidatos altamente qualificados através de bolsas acadêmicas com ênfase no aumento da diversidade dentro do programa. Cidadãos dos EUA ou residentes permanentes que sejam minorias sub-representadas podem receber até 50% ao ano em bolsas de estudo através de nossas Bolsas de Diversidade. Todos os candidatos ao programa AIPI são considerados para assistência financeira disponível no momento da inscrição no programa.
Currículo conectado à indústria
O currículo básico deste curso foi desenvolvido em colaboração com a indústria.
- Crie um portfólio pessoal de projetos práticos de IA e aprendizado de máquina do mundo real.
- Receba aconselhamento individual, acadêmico e profissional de professores excepcionais de classe mundial.
- Envolva-se com colegas de todo o mundo como parte de um grupo pequeno, íntimo e envolvente.
Preparamos graduados que estão prontos para resolver problemas no trabalho, a partir do primeiro dia.
Nosso currículo cobre a teoria e a aplicação da IA e do aprendizado de máquina, com grande ênfase no aprendizado prático por meio de problemas e projetos do mundo real em cada curso.
Os alunos também têm duas oportunidades de trabalhar diretamente com líderes do setor durante o programa: por meio do projeto final do setor, com duração de um semestre, e por meio do estágio de verão.
Cronogramas Curriculares
O núcleo do currículo segue uma sequência de cursos baseada em coorte.
Opção acelerada no campus: 12 meses
| Verão | Cair | Primavera | Verão |
|---|---|---|---|
Pré-requisito— | AIPI 510: Obtenção de dados para análise | MENG 540: Gestão de Indústrias de Alta Tecnologia | AIPI 560: Implicações legais, sociais e éticas da IA |
| AIPI 520: Processos e Algoritmos de Modelagem | AIPI 540: Aplicações de Aprendizagem Profunda | AIPI 561: Operacionalizando IA (MLOps) | |
AIPI 530: Otimização na Prática OU AIPI 531: Aplicações de Aprendizado por Reforço Profundo | AIPI 549: Projeto Capstone da Indústria | Estágio ou Projeto na Indústria | |
| MENG 570: Fundamentos de Negócios para Engenheiros | Eletiva 1 | ||
| AIPI 501: Série de seminários da indústria | Eletiva 2 |
No campus: 16 meses
| Verão | Outono 1 | Primavera | Verão | Outono 2 |
|---|---|---|---|---|
Pré-requisito— | AIPI 510: Obtenção de dados para análise | AIPI 540: Aplicações de Aprendizagem Profunda | AIPI 560: Implicações legais, sociais e éticas da IA | AIPI 530: Otimização na Prática OU AIPI 531: Aplicações de Aprendizado por Reforço Profundo |
| AIPI 520: Processos e Algoritmos de Modelagem | AIPI 549: Projeto Capstone da Indústria | AIPI 561: Operacionalizando IA (MLOps) | Eletiva 2 | |
| MENG 570: Fundamentos de Negócios para Engenheiros | MENG 540: Gestão de Indústrias de Alta Tecnologia | Estágio ou Projeto na Indústria | ||
| AIPI 501: Série de seminários da indústria | Eletiva 1 |
Meio período on-line: 24 meses
| Semestre | Curso 1 | Curso 2 | Requisitos adicionais |
|---|---|---|---|
| Verão 1 | Pré-requisito— AIPI 503: Bootcamp de matemática em Python e ciência de dados | ||
| Outono 1 | AIPI 510: Obtenção de dados para análise | MENG 570: Fundamentos de Negócios para Engenheiros | AIPI 501: Série de seminários da indústria |
| Primavera 1 | AIPI 520: Processos e Algoritmos de Modelagem | MENG 540: Gestão de Indústrias de Alta Tecnologia | |
| Verão 2 | AIPI 540: Aplicações de Aprendizagem Profunda | Residência no campus | |
| Outono 2 | AIPI 530: Otimização na Prática ou AIPI 531: Aplicações de Aprendizado por Reforço Profundo | Eletiva 1 | |
| Primavera 2 | AIPI 549: Projeto Capstone | Eletiva 2 | |
| Verão 3 | AIPI 560: Implicações legais, sociais e éticas da IA | AIPI 561: Operacionalizando IA (MLOps) | Residência no campus
|
Os graduados do nosso programa trabalham em diversos setores, dependendo de seus interesses e experiências.
Alguns ingressam nas maiores empresas de tecnologia, engenharia e saúde, enquanto outros iniciam seus próprios empreendimentos iniciais. Muitos estudantes optam por exercer uma das duas funções diferentes em empresas de todos os setores: Engenheiro de ML e Cientista de Dados.
Para melhor preparar os alunos para essas trajetórias profissionais, o programa AIPI oferece dois cursos opcionais diferentes, diferenciados principalmente pela escolha de disciplinas eletivas. Além disso, os alunos podem optar por desenvolver seu próprio curso, cursando disciplinas eletivas na Pratt School of Engineering e em outros lugares da Duke.
Curso de Engenharia de Aprendizado de Máquina
Prepare-se para uma carreira em design, construção e implantação de modelos de ML e aplicativos de software
- Aprimore suas habilidades de desenvolvimento de software e adquira experiência em IA e aprendizado de máquina;
- Construir uma base sólida na teoria e programação de ML, juntamente com habilidades de MLOps;
- Aprenda a projetar, construir e implantar modelos de aprendizado de máquina em produção;
- Faça cursos eletivos em engenharia de dados, computação em nuvem, visão computacional, PNL ou aprendizado por reforço.
Os alunos com experiência anterior em programação ou desenvolvimento de software e interesse em uma carreira como engenheiro de ML são incentivados a seguir esse caminho.
Trilha de ciência de dados
Prepare-se para uma carreira em análise e modelagem de dados para resolver problemas específicos de domínio
- Aproveite sua experiência educacional ou profissional na área de engenharia, medicina ou ciência, juntamente com novas habilidades em análise de dados e aprendizado de máquina;
- Resolva problemas desafiadores em sua área;
- Faça cursos eletivos em análise estatística, visualização de dados, otimização ou modelagem.
Os alunos que têm formação em uma área de engenharia, medicina ou ciência não relacionada à ciência da computação e desejam mesclar seu conhecimento de domínio com habilidades de ML para seguir uma carreira como Cientista de Dados são incentivados a seguir esse caminho.
Projete sua própria trilha
Personalize seu próprio Pathway através da escolha estratégica de disciplinas eletivas da Pratt School of Engineering ou de outro lugar em Duke (com aprovação).
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