KTH Royal Institute of Technology
MSc Machine Learning
Stockholm, Szwecja
Magister nauk ścisłych (Master of Science)
CZAS TRWANIA
2 roku
JĘZYKI
Język angielski
TEMPO
Pełny etat
TERMIN SKŁADANIA WNIOSKÓW
NAJWCZEŚNIEJSZA DATA ROZPOCZĘCIA
Aug 2026
CZESNE
SEK 360 000 *
FORMACIE STUDIÓW
W kampusie
* non-EU/EEA/Swiss is 342,000 SEK.
Machine Learning develops algorithms to find patterns or make predictions from empirical data and this master’s programme will teach you to master these skills. Machine Learning is increasingly used by many professions and industries such as manufacturing, retail, medicine, finance, robotics, telecommunications and social media. Graduates from the programme will be experts in the field, qualified for exciting careers in industry or doctoral studies.
Machine Learning at KTH
In this programme, you will learn the mathematical and statistical foundations and methods for machine learning with the goal of modelling and discovering patterns from observations. You will also gain practical experience in matching, applying and implementing relevant machine learning techniques to solve real-world problems in a broad range of application domains. Upon graduation from the programme, you will have gained the confidence and experience to propose tractable solutions to potentially non-standard learning problems which you can implement efficiently and robustly. Stockholm has a vibrant start-up community and large established companies integrating AI and Machine Learning into their technological development. This gives you the potential for relevant and exciting industrial work within the field during and after your studies.
The programme starts with mandatory courses in machine learning and artificial intelligence to provide an introduction to the field and a solid foundation.. These courses are followed by an advanced course in machine learning and research methodology. From the second semester, you choose courses from two areas: application domains exploiting machine learning and theoretical machine learning. These areas correspond to the core competencies of a machine learning expert.
The first grouping of courses describes how machine learning is used to solve problems in application domains such as computer vision, information retrieval, speech and language processing, computational biology and robotics. The second course grouping allows you to take more basic theoretical courses in applied mathematics, statistics, and machine learning. Of particular interest to many will be the chance to learn about and understand in detail the exciting field of deep learning through several state-of-the-art courses.
The programme also has up to 30 ECTS credits of elective courses which you can choose from a wide range of courses to specialise further in your field of interest or extend your knowledge to new areas.
The final semester is dedicated to a degree project which involves participating in advanced research or design projects in an academic or industrial environment, in Sweden or abroad. With this project, you get to demonstrate your ability to perform independent project work, using the skills obtained from the courses in the programme. In the past, students from the programme have completed projects at companies such as Saab, Elekta, Flir, Eriksson, Tobii, Spotify, Thales, Huawei.
This is a two year programme (120 ECTS credits) given in English. Graduates are awarded the degree of Master of Science. The programme is given mainly at KTH Campus in Stockholm by the School of Electrical Engineering and Computer Science (at KTH).
1 rok
Kursy prowadzone w okresach 1 i 2 roku 2 można potencjalnie brać w okresie 1 i 2 roku 1, jeśli wiąże się to z możliwym do opanowania obciążeniem pracą dla studenta.
Poza obowiązkowymi i warunkowo fakultatywnymi wymaganiami dotyczącymi przedmiotów, student ma swobodę wyboru spośród wszystkich kursów drugiego stopnia i kursów językowych prowadzonych w KTH , co pozwala mu uzyskać liczbę punktów za ukończone zajęcia do 90 ECTS. Można podjąć studia pierwszego stopnia (chociaż wolimy, aby studenci wybierali studia drugiego stopnia), ale na poczet ukończenia studiów nie można wliczyć więcej niż 30 punktów ECTS. Polecane kursy przeznaczone są dla osób chcących poszerzyć swoje kompetencje i wiedzę z zakresu informatyki i inżynierii oprogramowania. Należy także ukończyć projekt dyplomowy.
Studenci muszą zaliczyć przedmioty obowiązkowe (A.1.1) i warunkowo fakultatywne. Kursy wybrane warunkowo są podzielone na dwa zestawy; Dziedzina zastosowań (A.1.3) i teoria (A.1.4). Student musi wypełnić:
- co najmniej 6 kursów z dziedziny zastosowań i teorii,
z takimi ograniczeniami
- co najmniej 2 z 6 kursów pochodzą z kursów teorii i
- co najmniej 2 z 6 kursów pochodzą z kursów z dziedziny aplikacji.
Wyraźnie oznacza to, że studenci, którzy chcą ukończyć studia, muszą ukończyć:
- 2 kursy z dziedziny aplikacji i 4 kursy z teorii,
- 3 kursy z Domeny Aplikacyjnej i 3 kursy z Teorii,
- 4 kursy z dziedziny zastosowań i 2 kursy z teorii.
Oprócz wymagań dotyczących przedmiotów obowiązkowych i warunkowo fakultatywnych, student może wybierać spośród wszystkich kursów drugiego stopnia i kursów językowych prowadzonych w KTH , uzyskując liczbę punktów za ukończone zajęcia wynoszącą 90 ECTS. Można podjąć studia pierwszego stopnia (chociaż preferujemy studia drugiego stopnia), ale na poczet ukończenia studiów nie można liczyć więcej niż 30 punktów ECTS. Kursy, które nie są dozwolone jako przedmioty do wyboru, to kursy hobbystyczne, takie jak gotowanie, obsługa baru itp. W sekcji A.1.5 podajemy zestaw zalecanych kursów, w których mogą brać udział studenci, zwłaszcza ci, którzy chcieliby poszerzyć swoje kompetencje i wiedzę w zakresie informatyki i oprogramowania Inżynieria. Należy także ukończyć projekt dyplomowy (A.1.2).
Studenci, którzy na poprzednim stopniu przeczytali kurs odpowiadający DD1420, DD2380 lub DD2434, mogą zamiast tego ubiegać się o przeczytanie kursu zastępczego. Wniosek kierowany jest do głównego koordynatora, który po zapoznaniu się z wcześniej przeczytanym kursem wyraża zgodę na podjęcie przez studenta zajęć zastępczych z zestawu przedmiotów do wyboru lub rekomendowanych warunkowo. Kurs zastępczy, jeśli jest to kurs fakultatywny warunkowo, nie będzie wliczany do jednego z 6 wymagań dotyczących przedmiotu fakultatywnego warunkowo.
Studenci, którzy ukończyli pierwsze trzy lata studiów w KTH w ramach programu CINTE i zapoznali się z treścią ID1214 Sztuczna inteligencja i aplikacje, mogą ubiegać się o przyjęcie na kurs zastępczy. Skontaktuj się z głównym koordynatorem zgodnie z powyższą instrukcją.
Obowiązkowe kursy
- Wprowadzenie do filozofii nauki i metodologii badań (DA2205) 7,5 pkt
- Podstawy uczenia maszynowego (DD1420) 7,5 punktów
- Kurs integrujący program w uczeniu maszynowym (DD2301) 3.0 punktów
- Artificial Intelligence (DD2380) 6.0 punktów
- Uczenie maszynowe, kurs zaawansowany (DD2434) 7,5 pkt
Rok 2
Obowiązkowe kursy
- Projekt dyplomowy z informatyki i inżynierii, specjalizujący się w uczeniu maszynowym, drugi cykl (DA233X) 30,0 punktów
- Kurs integrujący program w uczeniu maszynowym (DD2301) 3.0 punktów
Zrównoważony rozwój
Absolwenci KTH dysponują wiedzą i narzędziami umożliwiającymi kierowanie społeczeństwa w kierunku bardziej zrównoważonego rozwoju, ponieważ zrównoważony rozwój jest integralną częścią wszystkich programów. Trzy kluczowe cele zrównoważonego rozwoju, do których odnosi się program magisterski w zakresie uczenia maszynowego, to:
- 3 Dobre zdrowie i dobre samopoczucie
- 11 Zrównoważone miasta i społeczności
- 16 Pokój, sprawiedliwość i silne instytucje
Rozwój uczenia maszynowego zaczął przenikać do wielu aspektów naszego życia i przewiduje się, że będzie miał coraz większy wpływ na społeczeństwo, na przykład sprawiając, że wiele zawodów fizycznych i umysłowych stanie się przestarzałe z powodu zwiększonej automatyzacji lub poprawy wyników pacjentów dzięki lepiej spersonalizowanym leki i diagnostyka. Niektóre z tych zmian mogą nie przynieść korzyści wszystkim członkom społeczeństwa lub mogą mieć niezamierzone konsekwencje. Jako absolwenci tego programu będziesz bardzo dobrze poinformowany o możliwościach technicznych i potencjalnych zastosowaniach uczenia maszynowego, a także będziesz dobrze przygotowany do dalszego rozwoju uczenia maszynowego / sztucznej inteligencji. Dlatego w ramach programu, jak również w ramach KTH , podkreślamy kwestie etyczne i obowiązki związane z tymi umiejętnościami i wiedzą na obowiązkowych kursach, takich jak DD2301 i DD2380. Uważamy, że te obowiązki są zgodne z celami zrównoważonego rozwoju ONZ, w ramach których promujemy świadomość celów zrównoważonego rozwoju w ramach „DD2301: kurs integracji programów”, a także podkreślamy przypadki użycia „AI for good”, które przecinają się z Cele zrównoważonego rozwoju, takie jak projektowanie i eksploatacja farm wiatrowych i słonecznych w celu zwiększenia ich wydajności, diagnostyka i leczenie różnych chorób oraz projektowanie interwencji zdrowotnych, a także inżynieria precyzyjna w celu promowania bardziej wydajnych praktyk rolniczych.
Na ostatnim roku studiów studenci z programu będą mieli możliwość ukończenia projektów dyplomowych, które są wysoce adekwatne do wielu celów zrównoważonego rozwoju. Przykładami miejsc, w których takie projekty miały miejsce w przeszłości, są:
- SDG: „Dobre zdrowie i dobre samopoczucie” z firmami zajmującymi się technologią medyczną, takimi jak Elekta i RaySearch;
- SDG: „Zrównoważone miasta i społeczności”, z automatycznym monitoringiem zdjęć satelitarnych w ramach Zakładu Geoinformatyki, KTH .
- SDG: „Silne instytucje pokoju i sprawiedliwości” z niezależnym międzynarodowym instytutem SIPRI.
KTH oferuje cztery różne możliwości stypendiów na studia magisterskie. Stypendium KTH pokrywa czesne za roczny lub dwuletni program magisterski. Roczne Stypendium KTH skierowane jest do aktualnych studentów studiów magisterskich KTH i pokrywa opłatę za studia drugiego roku studiów. Stypendium Programu Wspólnego KTH skierowane jest do studentów uczestniczących w określonych programach wspólnych i pokrywa czesne za okres studiów spędzony w KTH . Stypendium KTH India jest skierowane szczególnie do studentów z Indii.
- Stypendium KTH
- Roczne stypendium KTH
- Stypendium wspólnego programu KTH
- Stypendium KTH India
Instytut Szwedzki
Instytut Szwedzki (SI) oferuje szereg stypendiów dla studentów z krajów docelowych przyjeżdżających do Szwecji.
Organizacje stypendialne stowarzyszone z KTH
KTH współpracuje z następującymi organizacjami zapewniającymi możliwości stypendialne dla przyszłych studentów KTH .
- COLFUTURO (Programa Crédito Beca) dla studentów z Kolumbii
- LPDP (Indonezja Endowment Fund for Education) dla studentów z Indonezji
- FUNED dla studentów z Meksyku
Portale stypendialne
Baza danych IEFA
Baza danych IEFA oferuje kompleksowe wyszukiwanie stypendiów, wykazów stypendiów i międzynarodowych programów pożyczek studenckich.
Portale badawcze
Baza danych stypendiów Studyportals zawiera listę ponad 1000 stypendiów i stypendiów dla studentów z całego świata ubiegających się o studia w UE.
Scholars4dev
Stypendia Rozwojowe to baza stypendiów dostępnych dla studentów z krajów rozwijających się.
WeMakeScholars
WeMakeScholars pomaga studentom z Indii zabezpieczyć pożyczki edukacyjne od banków i NBFC. Zawiera także listę ponad 26 000 międzynarodowych stypendiów od różnych trustów, fundacji i rządów. ciała.
Odroczenie kredytów studenckich w Stanach Zjednoczonych
KTH jest instytucją akredytowaną przy Departamencie Edukacji Stanów Zjednoczonych i posiada status Tytułu IV „Tylko odroczenie” (ID OPE 03274300). Studenci z USA mogą odroczyć płatności na istniejących federalnych kontach pożyczek studenckich podczas zapisania się na studia magisterskie w KTH . Status „Tylko odroczenie” nie pozwala studentom na zaciąganie federalnych pożyczek studenckich w celu zapisania się do KTH . Jednak akredytacja ułatwia studentom z USA możliwości stypendiów i pożyczek, ponieważ wiele prywatnych instytucji udzielających pożyczek studenckich w USA używa tego oznaczenia jako wymogu udzielania nowych pożyczek. Studenci, którzy chcą odroczyć płatności, muszą skontaktować się ze swoją instytucją udzielającą pożyczki w USA.
Zapotrzebowanie na inżynierów i naukowców ze znajomością Machine Learning rośnie wraz ze wzrostem ilości danych na świecie. Po ukończeniu studiów możesz kontynuować karierę w przemyśle, w start-upie lub w tradycyjnej firmie o ugruntowanej pozycji. Możliwe tytuły to programista, inżynier głębokiego uczenia się, inżynier wizji komputerowej, analityk danych, inżynier oprogramowania, analityk ilościowy, naukowiec zajmujący się danymi i inżynier systemów w firmach takich jak Dice, Logitech, Google i McKinsey, na przykład w Szwecji, Szwajcarii, Niemcy, Chiny, Indie i Stany Zjednoczone.
Ten program magisterski jest również odpowiednią podstawą do pracy w dziale badań i rozwoju w przemyśle, a także do dalszej kariery naukowej i studiów doktoranckich.
Po ukończeniu studiów
Programista, inżynier głębokiego uczenia się, inżynier wizji komputerowej, analityk danych, inżynier oprogramowania, analityk ilościowy, naukowiec danych i inżynier systemów.