
Doutoramento in
Doutor em Filosofia em Visão Computacional Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence - MBZUAI

Introdução
Doutor em Filosofia em Visão Computacional
Após a conclusão dos requisitos do programa, o graduado será capaz de:
- Domine o conhecimento fundamental da visão computacional e desenvolva expertise em várias áreas especializadas de pesquisa em visão computacional.
- Aumente a experiência na compreensão da literatura existente, aplique o raciocínio e domine as habilidades e técnicas necessárias para desenvolver novas idéias reconhecidas pelos especialistas da disciplina de visão computacional.
- Aplique habilidades avançadas de resolução de problemas para analisar, projetar e executar soluções inovadoras para os problemas existentes e / ou novos enfrentados no setor e na academia.
- Altamente hábil em iniciar, gerenciar e concluir projetos de visão computacional tecnicamente desafiadores e ser capaz de comunicar claramente conceitos, idéias altamente complexas e descobertas importantes na forma de relatórios técnicos, publicações científicas e apresentações orais em locais técnicos relevantes.
- Torne-se um especialista na seleção e uso de ferramentas de programação, bibliotecas e outros recursos relevantes para resolver problemas de visão computacional do mundo real.
- Desenvolva uma capacidade avançada de trabalhar de forma independente com autoridade substancial ou em colaboração de equipe com integridade profissional para concluir projetos de visão computacional altamente desafiadores em tempo hábil.
- Desenvolver um entendimento profundo do corpo de conhecimentos existente e a capacidade de desenvolver novos conhecimentos em visão computacional que tornem os alunos adequados para um papel na academia ou na indústria.
- Pratique a ética em pesquisa e se comprometa com as responsabilidades profissionais enquanto conduz avanços de ponta na disciplina de visão computacional.
- Entenda as ramificações legais, éticas, ambientais e socioculturais das tecnologias de visão computacional e seja capaz de liderar a tomada de decisões justas e informadas sobre questões complexas.
Os requisitos mínimos de graduação para o Ph.D. no Computer Vision são 59 créditos, distribuídos da seguinte forma:
- Cursos básicos: 4 cursos (15 horas de crédito)
- Cursos Eletivos: 2 Cursos (8 Horas de Crédito)
- Tese de Pesquisa: 1 Curso (36 Horas de Crédito)

Cursos básicos
Ph.D. O Computer Vision é basicamente um grau baseado em pesquisa. O objetivo dos cursos é equipar os alunos com as habilidades certas, para que eles possam realizar com êxito seu projeto de pesquisa (tese). Os alunos são obrigados a fazer o COM701 como um curso obrigatório. Eles podem selecionar três cursos principais de um pool de concentração de oito na lista fornecida abaixo:
Código | Título do curso | Horas de crédito |
COM701 | Comunicação e Disseminação de Pesquisa | 3 |
CV701 | Visão humana e computacional | 4 |
CV702 | Geometria para visão computacional | 4 |
CV703 | Reconhecimento e detecção visual de objetos | 4 |
CV704 | Visão computacional avançada | 4 |
CV705 | Visão Avançada em Computador 3D | 4 |
CV706 | Redes neurais para reconhecimento e detecção de objetos | 4 |
AI701 | Inteligência artificial | 4 |
AI702 | Aprendizagem Profunda | 4 |
Disciplinas eletivas
Os alunos selecionarão um mínimo de dois cursos eletivos, com um total de oito (ou mais) horas de crédito (CH) em uma lista de cursos eletivos disponíveis com base em interesses, tese de pesquisa proposta e perspectivas de carreira, em consulta com seu painel de supervisão. Os cursos eletivos disponíveis para o doutorado. no Computer Vision estão listados na tabela abaixo:
Código | Título do curso | Horas de crédito |
MTH701 | Fundamentos Matemáticos da Inteligência Artificial | 4 |
MTH702 | Otimização | 4 |
CS701 | Programação Avançada | 4 |
CS702 | Estruturas de dados e algoritmos | 4 |
DS701 | Mineração de dados | 4 |
DS702 | Processamento de Big Data | 4 |
ML701 | Aprendizado de Máquina | 4 |
ML702 | Aprendizado de máquina avançado | 4 |
ML703 | Inferência Probabilística e Estatística | 4 |
NLP701 | Processamento de linguagem natural | 4 |
NLP702 | Processamento avançado de linguagem natural | 4 |
NLP703 | Processamento de Fala | 4 |
HC701 | Imagens Médicas: Física e Análise | 4 |
Tese de Pesquisa
O Ph.D. Esta tese expõe os alunos a problemas de pesquisa de ponta e não resolvidos no campo da Visão Computacional, onde eles são obrigados a propor novas soluções e contribuir significativamente para o corpo de conhecimento. Os alunos realizam um estudo de pesquisa independente, sob a orientação de um painel de supervisão, por um período de 3-4 anos.
Código | Título do curso | Horas de crédito |
CV799 | Ph.D. Tese de Pesquisa | 36. |
Admissões
Currículo
Os requisitos mínimos do grau de Doutor em Filosofia em Visão por Computação são 60 créditos, distribuídos da seguinte forma:
Cursos principais | Número de cursos | Horas de crédito |
Core | 4 | 16 |
Eletivos | 2 | 8 |
Tese de investigação | 1 | 36 |
Estágio | Pelo menos um estágio com duração até quatro meses deve ser satisfatoriamente concluído como requisito de graduação | 0 |
Cursos principais
O Doutor em Filosofia em Visão por Computador é essencialmente um curso de investigação. O objetivo do curso é dotar os estudantes com o conjunto de competências adequado, para que possam realizar com sucesso o seu projeto de investigação (tese). Os alunos são obrigados a frequentar o AI701, MTH701 e CV701 como disciplinas obrigatórias. Eles podem selecionar CV702 ou CV703 juntamente com dois eletivos.
Código | Título do Curso | Horas de Crédito |
AI701 | Fundamentos da Inteligência Artificial | 4 |
MTH701 | Fundamentos Matemáticos da Inteligência Artificial | 4 |
CV701 | Visão Humana e Computacional | 4 |
CV702 | Geometria para Visão por Computador | 4 |
CV703 | Reconhecimento e Detecção de Objetos Visuais | 4 |
Disciplinas optativas
Os alunos selecionarão um mínimo de duas unidades curriculares optativas, com um total de oito (ou mais) horas de crédito. Um deles deve ser selecionado da Lista A e outro deve ser selecionado da Lista B com base no interesse, na proposta de tese de investigação e nas aspirações de carreira, em consulta com o seu painel de supervisão. As disciplinas optativas disponíveis para o Doutoramento em Computer Vision encontram-se listadas nas tabelas abaixo:
Lista A
Código | Título do Curso | Horas de Crédito |
CV702 | Geometria para Visão por Computador | 4 |
CV703 | Reconhecimento e Detecção de Objetos Visuais | 4 |
CV704 | Visão Computacional Avançada | 4 |
CV705 | Visão Computacional 3D Avançada | 4 |
CV706 | Redes Neuronais para Reconhecimento e Detecção de Objectos | 4 |
CV707 | Twins Digitais | 4 |
HC701 | Imagiologia Médica: Física e Análise | 4 |
Lista B
Código | Título do Curso | Horas de Crédito |
AI702 | Aprendizagem Profunda | 4 |
DS701 | Mineração de Dados | 4 |
DS702 | Processamento de Big Data | 4 |
ML701 | Aprendizagem Automática | 4 |
ML702 | Aprendizagem Automática Avançada | 4 |
ML703 | Inferência Probabilística e Estatística | 4 |
ML704 | Paradigmas de Aprendizagem Automática | 4 |
ML705 | Tópicos de Aprendizagem Automática Avançada | 4 |
ML706 | Inferência Probabilística e Estatística Avançada | 4 |
ML707 | Serviços e Aplicações Smart City | 4 |
ML708 | Inteligência Artificial Confiável | 4 |
MTH702 | Otimização | 4 |
NLP701 | Processamento de Linguagem Natural | 4 |
NLP702 | Processamento Avançado de Linguagem Natural | 4 |
NLP703 | Processamento da Fala | 4 |
NLP704 | Aprendizagem Profunda para Processamento de Linguagem | 4 |
NLP705 | Tópicos de Processamento Avançado de Linguagem Natural | 4 |
NLP706 | Processamento Avançado da Fala | 4 |
Tese de investigação
A tese de Doutoramento expõe os alunos a problemas de investigação de ponta e não resolvidos na área da visão por computador, onde se exige que proponham novas soluções e contribuam significativamente para o corpo do conhecimento. Os estudantes prosseguem um estudo de investigação independente, sob a orientação de um painel de supervisão, por um período de três a quatro anos.
Código | Título do Curso | Horas de Crédito |
CV799 | Tese de Doutoramento em Computer Vision | 36 |