KTH Royal Institute of Technology
MSc Machine Learning
Stockholm, Sweden
MSc (Sarjana Sains)
TEMPOH MASA
2 tahun
BAHASA
Inggeris
LAJU
Sepenuh masa
TARIKH AKHIR PERMOHONAN
TARIKH MULA PALING AWAL
Aug 2026
YURAN TUISYEN
SEK 360,000 *
FORMAT PENGAJIAN
Di kampus
* 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).
Tahun 1
Kursus yang dijalankan dalam tempoh 1 dan 2 Tahun 2 berpotensi untuk diambil dalam tempoh 1 dan tempoh 2 Tahun 1 jika ia membawa kepada beban kerja yang terurus untuk pelajar.
Selain daripada keperluan kursus elektif mandatori dan bersyarat, pelajar bebas memilih daripada semua kitaran kedua dan kursus bahasa yang diberikan di KTH untuk mengambil bilangan kredit kursusnya yang lengkap kepada 90 ECTS. Kursus kitaran pertama boleh diambil (walaupun kami lebih suka jika pelajar mengambil kursus kitaran kedua) tetapi tidak lebih daripada 30 mata ECTS boleh dikira semasa pengijazahan. Kursus yang disyorkan adalah untuk mereka yang ingin melanjutkan kecekapan dan pengetahuan mereka dalam Sains Komputer dan Kejuruteraan Perisian. Projek peringkat akhir juga mesti disiapkan.
Pelajar mesti melengkapkan kursus wajib (A.1.1) dan kursus elektif bersyarat. Kursus yang dipilih secara bersyarat dibahagikan kepada dua set; Domain Aplikasi (A.1.3), dan Teori (A.1.4). Seorang pelajar mesti melengkapkan:
- sekurang-kurangnya 6 kursus dari Domain Aplikasi dan Teori,
dengan kekangan yang
- sekurang-kurangnya 2 daripada 6 kursus adalah daripada kursus Teori dan
- sekurang-kurangnya 2 daripada 6 kursus adalah daripada kursus Domain Aplikasi.
Secara eksplisit ini bermakna bahawa pelajar untuk menamatkan pengajian mestilah sama ada telah melengkapkan:
- 2 kursus dari Domain Aplikasi dan 4 kursus dari Teori,
- 3 kursus dari Domain Aplikasi dan 3 kursus dari Teori,
- 4 kursus dari Domain Aplikasi dan 2 kursus dari Teori.
Selain daripada keperluan kursus elektif mandatori dan bersyarat, pelajar bebas memilih daripada semua kitaran kedua dan kursus bahasa yang diberikan di KTH untuk mengambil bilangan kredit kursus yang lengkap sebanyak 90 ECTS. Kursus kitaran pertama boleh diambil (walaupun kami lebih suka jika pelajar mengambil kursus kitaran scond) tetapi tidak lebih daripada 30 mata ECTS boleh dikira untuk pengijazahan. Kursus yang tidak dibenarkan sebagai elektif ialah kursus hobi seperti memasak, menjaga bar dan lain-lain. Dalam bahagian A.1.5 kami menyenaraikan satu set kursus yang disyorkan yang boleh diambil oleh pelajar terutamanya mereka yang ingin melanjutkan kecekapan dan pengetahuan dalam Sains Komputer dan Perisian Kejuruteraan. Projek ijazah akhir (A.1.2) juga mesti disiapkan.
Pelajar yang dalam ijazah sebelumnya telah membaca kursus yang sepadan dengan DD1420, DD2380 atau DD2434 boleh memohon untuk membaca kursus gantian. Permohonan diserahkan kepada penyelaras induk yang, selepas menyemak kursus yang dibaca sebelum ini, memberi kebenaran kepada pelajar untuk mengambil kursus gantian daripada set kursus elektif bersyarat atau disyorkan. Kursus penggantian kursus, jika ia adalah kursus elektif bersyarat, tidak akan dikira dalam salah satu daripada 6 keperluan kursus elektif bersyarat.
Pelajar yang menamatkan pengajian tiga tahun pertama mereka di KTH dalam program CINTE, yang telah membaca ID1214 Kecerdasan Buatan dan Aplikasi, boleh memohon untuk membaca kursus gantian. Hubungi penyelaras induk mengikut arahan di atas.
Kursus mandatori
- Pengenalan kepada Falsafah Sains dan Kaedah Penyelidikan (DA2205) 7.5 kredit
- Asas Pembelajaran Mesin (DD1420) 7.5 kredit
- Program Mengintegrasikan Kursus Pembelajaran Mesin (DD2301) 3.0 kredit
- Kepintaran Buatan (DD2380) 6.0 kredit
- Pembelajaran Mesin, Kursus Lanjutan (DD2434) 7.5 kredit
Tahun 2
Kursus mandatori
- Projek Ijazah dalam Sains Komputer dan Kejuruteraan, yang mengkhusus dalam Pembelajaran Mesin, Kitaran Kedua (DA233X) 30.0 kredit
- Program Mengintegrasikan Kursus Pembelajaran Mesin (DD2301) 3.0 kredit
Pembangunan mampan
Graduan dari KTH mempunyai pengetahuan dan alat untuk menggerakkan masyarakat ke arah yang lebih mampan, kerana pembangunan mampan adalah sebahagian daripada semua program. Tiga matlamat pembangunan mampan utama yang ditangani oleh program sarjana dalam Pembelajaran Mesin ialah:
- 3 Kesihatan dan Kesejahteraan yang Baik
- 11 Bandar dan Komuniti Lestari
- 16 Keamanan, Keadilan dan Institusi yang Kuat
Perkembangan dalam Pembelajaran Mesin telah mula meresap dalam banyak aspek dalam kehidupan kita dan ia diramalkan akan memberi kesan yang semakin mendalam kepada masyarakat, contohnya menjadikan banyak pekerjaan kolar biru dan putih menjadi usang disebabkan peningkatan automasi atau meningkatkan hasil pesakit kerana diperibadikan dengan lebih baik. ubat-ubatan dan diagnosis. Sebahagian daripada perkembangan ini mungkin tidak memberi manfaat kepada semua dalam masyarakat atau mungkin mempunyai akibat yang tidak diingini. Sebagai graduan program ini, anda akan dimaklumkan dengan baik tentang keupayaan teknikal dan potensi aplikasi Pembelajaran Mesin, serta berada dalam kedudukan yang baik untuk memajukan Pembelajaran Mesin/AI dengan lebih jauh lagi. Oleh itu, sebagai sebahagian daripada program, serta dalam KTH , kami menyerlahkan isu etika dan tanggungjawab yang akan datang dengan kemahiran dan pengetahuan ini dalam kursus wajib seperti DD2301 dan DD2380. Kami melihat tanggungjawab ini sebagai sejajar dengan Matlamat Pembangunan Lestari PBB, di mana kami secara khusus mempromosikan kesedaran tentang SDG sebagai sebahagian daripada "DD2301: Kursus Integrasi Program" dan juga menyerlahkan kes penggunaan "AI untuk kebaikan", yang bersilang dengan SDG, seperti dalam reka bentuk dan pengendalian ladang angin dan suria untuk menjadikannya lebih cekap, diagnosis dan rawatan pelbagai penyakit dan reka bentuk campur tangan kesihatan, dan kejuruteraan ketepatan untuk menggalakkan amalan pertanian yang lebih cekap.
Pada tahun akhir pengajian mereka, pelajar dari program ini akan mempunyai peluang untuk menyelesaikan projek ijazah akhir yang sangat relevan dengan pelbagai SDG. Contoh di mana projek sedemikian berlaku pada masa lalu ialah:
- SDG: "Kesihatan dan Kesejahteraan Baik", dengan syarikat teknologi perubatan seperti Elekta dan RaySearch;
- SDG: “Bandar dan Komuniti Lestari", dengan pemantauan automatik imejan satelit dalam Bahagian Geoinformatik, KTH .
- SDG: "Institusi Teguh Keamanan dan Keadilan", dengan institut antarabangsa bebas SIPRI.
KTH menawarkan empat peluang biasiswa berbeza untuk pengajian sarjana. Biasiswa KTH meliputi yuran pengajian program sarjana satu atau dua tahun. Biasiswa Satu Tahun KTH ditujukan kepada pelajar program sarjana KTH semasa dan meliputi yuran pengajian tahun kedua pengajian. Biasiswa Program Bersama KTH disasarkan kepada pelajar dalam program bersama tertentu dan meliputi yuran pengajian untuk tempoh pengajian di KTH . Biasiswa KTH India ditujukan khusus kepada pelajar dari India.
- Biasiswa KTH
- Biasiswa Satu Tahun KTH
- Biasiswa Program Bersama KTH
- Biasiswa KTH India
Institut Sweden
Institut Sweden (SI) menawarkan beberapa biasiswa untuk pelajar dari negara sasaran yang datang ke Sweden.
organisasi biasiswa berkaitan KTH
KTH bekerjasama dengan organisasi berikut menyediakan peluang biasiswa untuk bakal pelajar KTH .
- COLFUTURO (Programa Crédito Beca) untuk pelajar dari Colombia
- LPDP (Indonesia Endowment Fund for Education) untuk pelajar dari Indonesia
- MENARIK untuk pelajar dari Mexico
Portal biasiswa
pangkalan data IEFA
Pangkalan data IEFA menawarkan carian biasiswa komprehensif, penyenaraian geran dan program pinjaman pelajar antarabangsa.
Portal kajian
Pangkalan data biasiswa Studyportals menyenaraikan lebih 1,000 biasiswa dan geran untuk pelajar di seluruh dunia yang memohon pengajian di EU.
Scholars4dev
Biasiswa untuk Pembangunan ialah pangkalan data biasiswa yang dibuka kepada pelajar dari negara membangun.
WeMakeScholars
WeMakeScholars membantu pelajar dari India mendapatkan pinjaman pendidikan daripada bank dan NBFC. Mereka juga menyenaraikan lebih daripada 26,000 biasiswa antarabangsa daripada amanah, yayasan dan kerajaan yang berbeza. badan.
Penangguhan pinjaman pelajar di Amerika Syarikat
KTH ialah institusi bertauliah di Jabatan Pendidikan AS dan memegang status Tajuk IV 'Tangguhan Sahaja' (OPE ID 03274300). Pelajar AS boleh menangguhkan pembayaran pada akaun pinjaman pelajar persekutuan sedia ada semasa mendaftar dalam program sarjana di KTH . Status 'Tangguhan Sahaja' tidak membenarkan pelajar membuat pinjaman pelajar persekutuan untuk pendaftaran di KTH . Walau bagaimanapun, akreditasi memudahkan pemberian dan peluang pinjaman untuk pelajar AS kerana banyak institusi pinjaman pelajar swasta di AS menggunakan jawatan ini sebagai keperluan untuk memberikan pinjaman baharu. Pelajar yang ingin menangguhkan pembayaran mesti menghubungi institusi pinjaman mereka di AS.
Permintaan untuk jurutera dan saintis yang mempunyai pengetahuan tentang Pembelajaran Mesin semakin meningkat apabila jumlah data di dunia meningkat. Selepas tamat pengajian, anda boleh meneruskan kerjaya dalam industri, pada permulaan atau dalam syarikat tradisional yang mantap. Tajuk yang mungkin adalah pembangun perisian, jurutera pembelajaran mendalam, jurutera penglihatan komputer, penganalisis data, jurutera perisian, penganalisis kuantitatif, saintis data dan jurutera sistem dalam syarikat seperti Dice, Logitech, Google dan McKinsey di, sebagai contoh, Sweden, Switzerland, Jerman, China, India, dan AS.
Program sarjana ini juga merupakan asas yang sesuai untuk bekerja di jabatan penyelidikan dan pembangunan dalam industri, serta untuk kerjaya penyelidikan berterusan, dan pengajian kedoktoran.
Selepas tamat pengajian
Pembangun perisian, jurutera pembelajaran mendalam, jurutera penglihatan komputer, penganalisis data, jurutera perisian, penganalisis kuantitatif, saintis data dan jurutera sistem.