Avansert diplom i programvareteknologi - kunstig intelligens (valgfritt samarbeid)
Centennial College
Nøkkelinformasjon
Velg plassering
Campus plassering
Online Canada
Språk
Engelsk
Studieformat
På universitetsområdet
Varighet
3 år
Tempo
Fulltid
Studieavgift
CAD 3 114 / per year *
Søknadsfrist
Be om info
Tidligste startdato
Be om info
* undervisning 2 semestre kanadiske studenter; CAD 16 704 - undervisning 2 semestre Internasjonale studenter
Introduksjon
Programdetaljer
- Programkode: 3402
- Skole: School of Engineering Technology and Applied Science
- Legitimasjon: Ontario College Advanced Diploma
- Programtype: Post-sekundært program
- Programlengde: 3 år/ 6 semestre
- Sted: Progress Campus
Gjennom samarbeid med industrien vil programmet Software Engineering Technology – Artificial Intelligence (AI) gi studentene våre ferdigheter innen toppmoderne design og AI-applikasjonsutviklingsteknologier. Programvare tar planeten med storm, og AI-drevne teknologier står i sentrum. AIs globale økonomiske innvirkning forventes å nå billioner innen 2025. AI er satt til å bli den nye databasen for neste generasjons applikasjoner.
Programmet vårt for programvareteknologi – kunstig intelligens stemmer godt overens med de nyeste teknologitrendene i programvareindustrien, nemlig «Augmented Analytics», «AI-Driven Development» og «Autonomous Things». Kursene legger vekt på moderne programvaredesign og AI-rammeverk, maskinlæring, datavisualisering, grunnleggende grunnleggende data, naturlig språkbehandling, bildegjenkjenning, anbefalingssystemer, programvareroboter, digital etikk og retningslinjer for personvern innen AI-løsninger.
For å avrunde det tekniske fokuset til læreplanen, inkluderer Software Engineering Technology – Artificial Intelligence-programmet to programvareutviklingsprosjekter. For disse virkelige forretningsapplikasjonene setter du i verk alle de tekniske, systemer og forretningsferdigheter du ervervet i løpet av kursene dine for å bygge AI-forbedrede programvareløsninger for å automatisere, klassifisere, forutsi, anbefale og forstå prosesser og data.
Vennligst merk : Dette programmet er tilgjengelig med et samarbeidsalternativ (program #3412). Kvalifiserte studenter går over til samarbeidsalternativet i semester 3. En hurtigversjon av dette programmet er tilgjengelig for kvalifiserte høyskole- eller universitetsutdannede med bakgrunn i programvare. Fast-track-søkere får direkte opptak til semester 3 av dette treårige programmet og mottar avansert vitnemål i fire semestre (program #3422). Samarbeidsalternativet er tilgjengelig for raske studenter med fire semestre pluss to arbeidsterminer (program #3432). Dette programmet er tilgjengelig i en fullstendig online versjon (program #3462) med et samarbeidsalternativ (program #3442). Fast-track-programmene er også tilgjengelige i en fullstendig online versjon (program #3472), og online co-op (Program #3452).
Samarbeidsalternativet i dette programmet vil gi deg muligheten til å få praktisk erfaring mens du fullfører to arbeidsperioder som ansatt i feltet. Denne erfaringen lar deg ikke bare omsette klasseromslæring i praksis, men vil også gi verdifulle kontakter for din fremtidige karriere.
For å delta i programmer med valgfritt samarbeid, vil studentene vanligvis fullføre en søknadsprosess i det første semesteret av studiene , og hvis de er akademisk kvalifisert, kan de bli tatt opp til samarbeidsprogrammet. Akademisk kvalifiserte studenter som blir tatt opp i programmet vil registrere seg for samarbeidsforberedende kurs som planlagt.
Når du er ferdig utdannet, vil vitnemålet ditt fremheve co-op-legitimasjonen.
Samarbeidskrav
- Minimum 80 % av emnene fullført fra år én
- Minimum C (60 %) karakter i COMM-170/171
- En kumulativ GPA på 2,5 eller høyere (dette må opprettholdes i løpet av programmet)
- Studenter må være lovlig kvalifisert til å jobbe i Canada
- Studenter som oppfyller ovennevnte forutsetninger vil søke om overgang til samarbeidsprogrammet som planlagt
Merk: Å oppfylle minimumskravene til samarbeidsprogrammet garanterer ikke opptak til samarbeidsprogrammet.
Opptak
Læreplan
Semester 1
- COMM-160/161 College kommunikasjon 1
- COMP-100 programmering I
- COMP-120 Software Engineering Fundamentals
- COMP-213 Web Interface Design
- GNED Generell utdanning Valgfritt
- MATH-175 funksjoner og tallsystemer
Semester 2
- COMM-170/171 Høgskolekommunikasjon 2
- COMP-122 Introduksjon til databasekonsepter
- COMP-123-programmering 2
- COMP-125 Nettutvikling for klienter
- COMP-225 Software Requirements Engineering
- COMP-301 Unix / Linux-operativsystemer
- MATH-185 Diskret matematikk
Semester 3
- COMP-228 Java-programmering
- COMP-229 Utvikling av webapplikasjoner
- COMP-237 Introduksjon til kunstig intelligens
- COMP-246 Software Systems Design
- GNED-500 Global Citizenship: Fra sosial analyse til sosial handling
- MATH-210 Lineær algebra og statistikk
Semester 4
- COMP-214 Avanserte databasekonsepter
- COMP-216 Nettverk for programvareutviklere
- COMP-247 Veiledet læring
- COMP-254 datastrukturer og algoritmer
- COMP-311 Testing av programvare og kvalitetssikring
- ENGL-253 Avansert forretningskommunikasjon
Semester 5
- CNET-307 IT-prosjektledelse
- COMP-251 Big Data-verktøy for maskinlæring
- COMP-255 Business og Entreprenørskap for Software Engineering Technology
- COMP-257 Uovervåket læring og forsterkning
- COMP-258 nevrale nettverk
- COMP-304 Utvikling av mobilapper
Semester 6
- COMP-261 AI Etikk og datastyring
- COMP-262 Natural Language Processing and Recommending Systems
- COMP-263 Deep Learning
- COMP-264 Cloud Machine Learning
- COMP-313 Programvareutviklingsprosjekt 2
- EMPS-102 sysselsettingsferdigheter 2
- GNED Generell utdanning Valgfritt
Programresultat
Program høydepunkter
- Software Engineering Technology - Kurs i kunstig intelligens inkluderer bruk av ledende teknologi tilpasset industristandarder.
- Prosjektbasert læring er en sentral komponent i tilbudet.
- Kunnskapsrike og tilgjengelige fakultetsmedlemmer har mangfoldig bransjeerfaring og vitnemål.
- Dette programmet leveres også i en versjon som inkluderer et samarbeidsalternativ. Studenter som velger denne versjonen (program #3412) blir introdusert for noen av de største navnene i bransjen som de kan bygge nettverk med i tillegg til å få erfaring som setter dem foran konkurrentene – før de i det hele tatt er ferdige.
- Nyutdannede fra programmet kan søke om sertifisert medlemskap til sin provinsielle ingeniørteknologiforening.
Programfaglige læringsresultater
Programfaglige læringsresultater beskriver hva nyutdannede på programmet har vist at de kan gjøre med kunnskapen og ferdighetene de har oppnådd i løpet av studiene. Resultatene er nært knyttet til arbeidsplassens behov. Gjennom vurdering (f.eks. Oppgaver og tester) verifiserer studentene deres evne til å utføre disse resultatene pålitelig før de avsluttes.
- identifisere, analysere, designe, utvikle, implementere, verifisere og dokumentere kravene til et datamiljø.
- diagnostisere, feilsøke, dokumentere og overvåke tekniske problemer ved å bruke passende metoder og verktøy.
- analysere, designe, implementere og vedlikeholde sikre datamiljøer.
- analysere, utvikle og vedlikeholde robuste datasystemløsninger gjennom valideringstesting og beste praksis i bransjen.
- kommunisere og samarbeide med teammedlemmer og interessenter for å sikre effektive arbeidsforhold.
- velge og bruke strategier for personlig og profesjonell utvikling for å forbedre arbeidsytelsen.
- bruke prosjektstyringsprinsipper og -verktøy når du svarer på krav og overvåker prosjekter i et datamiljø.
- overholde etiske, sosiale medier, juridiske, regulatoriske og økonomiske krav og/eller prinsipper i utvikling og administrasjon av dataløsninger og -systemer.
- undersøke nye trender for å svare på tekniske utfordringer.
- analysere og definere spesifikasjonene til et programvaresystem basert på krav ingeniørprosesser og teknikker.
- designe, utvikle, integrere, dokumentere, implementere, vedlikeholde og teste programvaresystemer basert på software engineering metodikker, moderne programmeringsparadigmer og rammeverk.
- analysere, evaluere og anvende software engineering designteknikker, datastrukturer, algoritmer og mønstre til implementering av et programvaresystem.
- designe, modellere, implementere, optimalisere og vedlikeholde en database og anvende data mining konsepter og verktøy for beslutningstaking.
- utvikle, vedlikeholde og distribuere programvaresystemer for å løse nettverksproblemer.
- bygge automatiserte programvareløsninger gjennom analyse, evaluering og integrering av intelligente systemer i ulike applikasjoner.
- designe og implementere passende testing, verifikasjon og evalueringsprosedyrer for å vurdere programvarekvalitet og forbedre programvareytelse.
- skape innovative og gründerkonsepter som fører til utvikling av nye programvareprodukter og/eller forbedring av eksisterende.
Karrieremuligheter
Fremtidige alumner
Nyutdannede fra Software Engineering Technology – Artificial Intelligence-programmet kan jobbe med alle programvareprosjekter som involverer intelligent bruk av data, for eksempel maskinlæring, naturlig språkbehandling, anbefalingssystemer, bildegjenkjenning, dataanalyse, big data og mer. Nyutdannede kan finne arbeid i ulike finans-, helse-, sosial- og multimedia-, forsikrings-, telekommunikasjons-, storhandels-, teknologistart-, transport- og offentlige selskaper og institusjoner.
Bedrifter som tilbyr jobb
IBM Canada, Manulife, CIBC, RBC, BMO, Bell Canada, Scotiabank, TD, Toronto Transit Commission (TTC), American Express, Toronto Stock Exchange, Canadian Tire, Top Hat, SOTI, og mer.
Karriereutsikt
- AI-utvikler
- Programvare ingeniør
- Maskinlæringsingeniør
- Data Analytics-utvikler
- Programvare tester
- Mobil applikasjonsutvikler
- Dataprogrammerer
- Systemanalytiker
- Data analytiker
- Data Science Developer
- Database Developer
- Webapplikasjonsutvikler
- Programmer eller programvarestøtte
Studentuttalelser
English Language Requirements
Sertifiser dine engelskkunnskaper med Duolingo English Test! DET er en praktisk, rask og rimelig online engelsktest akseptert av over 4000 universiteter (som dette) rundt om i verden.