转换职业方向，成为机器学习领域的专家！

我们的目标是帮助您掌握必要的技能，为未来从事机器学习解决方案开发的职业做好准备。在 Applied Machine Learning 硕士学位学习期间，您将获得扎实的机器学习理论基础，并了解该领域的最新技术动态。此外，您还有机会发展实践技能，以便在毕业后胜任行业中的数据驱动机器学习解决方案开发工作。我们致力于为您提供在这个快速发展的领域中脱颖而出的工具和能力。

完成此硕士学位课程后，您将成为一名熟练的从业者，精通机器学习模型的开发和产品化。

Applied Machine Learning 硕士学位课程采用校园授课和在线学习相结合的方式进行。

学习目标

毕业后，您将具备在不同角色中参与机器学习项目的能力，为真实应用场景开发解决方案。除了具备将当前机器学习方法应用于不同实际问题的技能和知识，您还将能够开发基础数据基础设施，并以优化和安全的方式将模型部署到生产环境中。

教育提供的资质

本课程为您在机器学习领域的不同行业角色中就业做好准备，例如机器学习工程师 (Machine Learning Engineer)、MLOps 工程师或数据科学家 (Data Scientist)。

硕士学位使您有资格从事需要高等教育学历的职位。该学位在芬兰及国外均被认可，并且完成后可申请攻读博士学位。

学习结构

在 Häme University of Applied Sciences 的学习围绕模块化课程（15 ECTS）进行，每个模块专注于对行业至关重要的特定主题领域。实际上，每个模块包含与其主题相关的多个课程。Applied Machine Learning 硕士学位课程（90 ECTS）分为强制性专业技能模块（60 ECTS）和硕士论文（30 ECTS）。课程内容详情可在课程表中查看。

Applied Machine Learning 模块结构（90 ECTS）：

1. 变化的运营环境与基于研究的开发 (15 ECTS)
2. 机器学习基础 (15 ECTS)
3. 机器学习模型的产品化 (15 ECTS)
4. 高级机器学习与人工智能 (15 ECTS)
5. 硕士论文 (30 ECTS)

Applied Machine Learning 硕士学位课程以校园授课为主，并辅以在线学习形式。

硕士论文（30 学分）是基于研究开发任务的项目，主题需适合学位课程，并结合理论与工作实践知识。论文旨在解决工作实践中出现的问题或挑战，并基于研究开发活动展开。您可以在工作机构内完成论文，例如独立完成基于工作的项目，并由经验丰富的论文导师提供指导。论文过程包括规划、中期和最终研讨会，均以在线形式进行。HAMK 完成的论文可在 Theseus.fi 出版档案中查阅。