Bilgisayar Bilimleri ve Elektrik Mühendisliği, Fen Bilimleri Yüksek Lisansı (Teknoloji) (2 yıl) (Sinyal İşleme ve Makine Öğrenmesi)
Signal Processing and Machine Learning, Computing Sciences and Electrical Engineering, Master of Science (Technology) (2 yrs)
Program
Signal Processing and Machine Learning, Computing Sciences and Electrical Engineering, Master of Science (Technology) (2 yrs)
Üniversite
Tampere University (Tampere)
Kapsam
120.0 AKTS kredisi
Açıklama
Dijital yaşamlarımızın arkasındaki teknoloji. Sizi dijital dünyamıza güç veren bilim ve teknolojiyi öğrenmeye davet ediyoruz. Müzik ve video akışından otonom araçlara ve tıbbi teşhise kadar, sinyal işleme ve makine öğrenmesi verilerin akıllı bir şekilde yorumlanmasını ve dönüştürülmesini sağlar. Bu uzmanlık alanı, verileri modellemek ve analiz etmek ve farklı alanlarda teori ve veri odaklı çözümler uygulamak için size teorik temeller ve pratik beceriler kazandıracaktır.
Ne Öğreneceksiniz
Öğrenciler hem klasik sinyal işleme hem de en yeni makine öğrenmesi teknikleri hakkında derin bir anlayış kazanacaktır. Müfredat, teori ve uygulamalı pratiği birleştirerek alandaki en son gelişmelerle uyumludur. Öğrencileri araştırma gruplarına dahil etmeyi, zorlu problemlerle uğraşmanızı ve devam eden yeniliklere katkıda bulunmanızı teşvik etmeyi amaçlıyoruz.
Temel Konular
- Sinyal işleme teorisi ve algoritmaları
- Derin öğrenme ve sinir ağları
- Ses ve konuşma işleme
- Görüntüleme ve bilgisayarla görü
- İstatistiksel modelleme ve veri analizi
Tampere University'de diplomanızı kendiniz şekillendirirsiniz. Sinyal İşleme ve Makine Öğrenmesi uzmanlığında geniş bir seçmeli ders ve tamamlayıcı ders yelpazesinden seçim yapabilir veya önerilen alanlardan birine odaklanabilirsiniz:
- Görüntüleme
- Makine işitmesi ve görmesi
- Sinyal işleme ve veri analizi
Uzmanlığın müfredatında daha fazlasını okuyun.
Kariyer Yolları
Mezunlar akademide ve sektörde yoğun talep görmektedir. Uzmanlık alanı, Tampere Imaging Ecosystem, Forum for Intelligent Machines ve Photonics Finland gibi ilgili endüstriyel ekosistemlerle güçlü bağlara sahiptir. Teknoloji alanında yüksek lisans mezunları, araştırmacı, öğretmen veya yönetici olarak çalışma becerileri hariç tutulmaksızın, alanla ilgili araştırma, tasarım, geliştirme, üretim ve işletme görevlerinde veya ticari ve idari görevlerde genellikle iş bulurlar.
Olası Kariyer Yolları
- Makine Öğrenmesi Mühendisi
- Sinyal İşleme Uzmanı
- Bilgisayarla Görü Bilimcisi
- Ses Teknolojisi Geliştiricisi
- Yapay Zeka ve Veri Bilimi Araştırmacısı
- Gömülü Sistemler Mühendisi
Doktora Eğitimine Geçiş
Mezuniyetten sonra, Finlandiya'da ve uluslararası alanda doktora programlarına başvurmaya hak kazanacak, ileri araştırma ve yenilik yolculuğunuza devam edeceksiniz. Sinyal İşleme ve Makine Öğrenmesi (MSc Tech), Bilgisayar Bilimleri ve Elektrik Mühendisliği Yüksek Lisans Programındaki mühendislik uzmanlık alanlarından biridir. Çevrimiçi olarak sunulan dersler olabilse de, Bilgisayar Bilimleri ve Elektrik Mühendisliği Yüksek Lisans Programındaki eğitim kampüste katılım gerektirir.
Program İçeriği
Müzik ve video akışından otonom araçlara ve tıbbi teşhise kadar, sinyal işleme ve makine öğrenmesi verilerin akıllı bir şekilde yorumlanmasını ve dönüştürülmesini sağlar. Bu uzmanlık alanı, verileri modellemek ve analiz etmek ve farklı alanlarda teori ve veri odaklı çözümler uygulamak için size teorik temeller ve pratik beceriler kazandıracaktır.
Ne Öğreneceksiniz
Öğrenciler hem klasik sinyal işleme hem de en yeni makine öğrenmesi teknikleri hakkında derin bir anlayış kazanacaktır. Müfredat, teori ve uygulamalı pratiği birleştirerek alandaki en son gelişmelerle uyumludur. Öğrencileri araştırma gruplarına dahil etmeyi, zorlu problemlerle uğraşmanızı ve devam eden yeniliklere katkıda bulunmanızı teşvik etmeyi amaçlıyoruz.
Temel Konular
- Sinyal işleme teorisi ve algoritmaları
- Derin öğrenme ve sinir ağları
- Ses ve konuşma işleme
- Görüntüleme ve bilgisayarla görü
- İstatistiksel modelleme ve veri analizi
Tampere University'de diplomanızı kendiniz şekillendirirsiniz. Sinyal İşleme ve Makine Öğrenmesi uzmanlığında geniş bir seçmeli ders ve tamamlayıcı ders yelpazesinden seçim yapabilir veya önerilen alanlardan birine odaklanabilirsiniz:
- Görüntüleme
- Makine işitmesi ve görmesi
- Sinyal işleme ve veri analizi
Uzmanlığın müfredatında daha fazlasını okuyun.
Kariyer Yolları
Mezunlar akademide ve sektörde yoğun talep görmektedir. Uzmanlık alanı, Tampere Imaging Ecosystem, Forum for Intelligent Machines ve Photonics Finland gibi ilgili endüstriyel ekosistemlerle güçlü bağlara sahiptir. Teknoloji alanında yüksek lisans mezunları, araştırmacı, öğretmen veya yönetici olarak çalışma becerileri hariç tutulmaksızın, alanla ilgili araştırma, tasarım, geliştirme, üretim ve işletme görevlerinde veya ticari ve idari görevlerde genellikle iş bulurlar.
Olası Kariyer Yolları
- Makine Öğrenmesi Mühendisi
- Sinyal İşleme Uzmanı
- Bilgisayarla Görü Bilimcisi
- Ses Teknolojisi Geliştiricisi
- Yapay Zeka ve Veri Bilimi Araştırmacısı
- Gömülü Sistemler Mühendisi
Doktora Eğitimine Geçiş
Mezuniyetten sonra, Finlandiya'da ve uluslararası alanda doktora programlarına başvurmaya hak kazanacak, ileri araştırma ve yenilik yolculuğunuza devam edeceksiniz. Sinyal İşleme ve Makine Öğrenmesi (MSc Tech), Bilgisayar Bilimleri ve Elektrik Mühendisliği Yüksek Lisans Programındaki mühendislik uzmanlık alanlarından biridir. Çevrimiçi olarak sunulan dersler olabilse de, Bilgisayar Bilimleri ve Elektrik Mühendisliği Yüksek Lisans Programındaki eğitim kampüste katılım gerektirir.
Hedefler
Sinyallerle çalışmayı öğretiyoruz: algılanması, dönüştürülmesi, temsil edilmesi, iyileştirilmesi, sıkıştırılması, oluşturulması, sentezlenmesi, görselleştirilmesi ve kalite değerlendirmesi. Klasik sinyal işlemeden yola çıkarak sinyal modelleme ve analizine derinlemesine giriyoruz; klasik sinyal işleme sinyal örnekleme, yeniden oluşturma, kestirim ve çıkarımla ilgilidir; sinyal seyreltme ve aşırı-tam temsillerle ilgili modern sinyal işlemeyi derinlemesine keşfederek CNN'ler, GAN'ler, GNN'ler, Transformer'lar ve diğer birçok sinir ağı arasında yol aldığımız makine öğrenmesi alanlarına ulaşıyoruz. Son olarak, sensörler, bilgi işlem platformları, GPU, uç cihazlar (ör. ekranlar) ve kullanıcı arayüzleri ile ilgili donanım ve yazılım tasarımını inceliyoruz.
Başvuru
- Üniversitelerin açık geçiş başvurusu, ilkbahar 2027 (Ayrı başvuru
- Tampere University Yüksek Lisans Programı Başvuru Dönemi 2027 (Ayrı başvuru
Bu program size uygun mu?
Ücretsiz ön görüşmede durumunuza göre netleştirin — 20 dakikada yol haritanız belli olsun.
Ücretsiz ön görüşme alınİlgili programlar
- İnsan-Bilgisayar Etkileşimi ve Tasarım (BİT İnovasyonu, EIT Digital Master School, Fen Bilimleri Yüksek Lisansı (Teknoloji) (2 yıl))
- Sağlık Bilimleri Doktoru (Hemşirelik Bilimi)
- İnsan-Bilgisayar Etkileşimi, Fen Bilimleri Yüksek Lisansı (Teknoloji) (2 yıl)
- İnsanlar ve Teknolojiler Doktora Programı (4 yıl)