KTH Royal Institute of Technology
MSc Machine Learning
Stockholm, สวีเดน
วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต
ระยะเวลา
2 ปี
ภาษา
ภาษาอังกฤษ
ก้าว
เต็มเวลา
ปิดรับสมัคร
วันที่เริ่มต้นเร็วที่สุด
Aug 2026
ค่าเทอม
SEK 360,000 *
รูปแบบการศึกษา
ในมหาวิทยาลัย
* 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).
ปีที่ 1
หลักสูตรที่เปิดสอนในช่วง 1 และ 2 ของปี 2 สามารถเรียนได้ในช่วง 1 และช่วง 2 ของปี 1 หากนำไปสู่ภาระงานที่สามารถจัดการได้สำหรับนักเรียน
นอกเหนือจากข้อกำหนดของหลักสูตรวิชาเลือกแบบบังคับและมีเงื่อนไขแล้ว นักเรียนยังมีอิสระที่จะเลือกจากรอบที่สองและหลักสูตรภาษาทั้งหมดที่ KTH มอบให้ เพื่อรับหน่วยกิตของหลักสูตรที่สำเร็จแล้วเป็น 90 ECTS อาจเรียนหลักสูตรรอบแรกได้ (แม้ว่าเราจะชอบถ้านักเรียนเรียนหลักสูตรรอบที่สอง) แต่ไม่สามารถนับคะแนน ECTS ได้ไม่เกิน 30 คะแนนในการสำเร็จการศึกษา หลักสูตรแนะนำสำหรับผู้ที่ต้องการเพิ่มขีดความสามารถและความรู้ด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์และวิศวกรรมซอฟต์แวร์ โครงการระดับสุดท้ายจะต้องเสร็จสิ้นด้วย
นักศึกษาจะต้องสำเร็จการศึกษารายวิชาบังคับ (ก.1.1) และรายวิชาเลือกแบบมีเงื่อนไข หลักสูตรการเลือกตั้งแบบมีเงื่อนไขแบ่งออกเป็นสองชุด ขอบเขตการใช้งาน (ก.1.3) และ ทฤษฎี (ก.1.4) นักเรียนจะต้องกรอก:
- อย่างน้อย 6 หลักสูตรจาก Application Domain และ Theory
ด้วยข้อจำกัดที่ว่า
- อย่างน้อย 2 ใน 6 หลักสูตรเป็นหลักสูตรภาคทฤษฎีและ
- อย่างน้อย 2 ใน 6 หลักสูตรมาจากหลักสูตร Application Domain
เห็นได้ชัดว่านักศึกษาที่จะสำเร็จการศึกษาจะต้องสำเร็จการศึกษาอย่างใดอย่างหนึ่ง:
- 2 หลักสูตรจาก Application Domain และ 4 หลักสูตรจากทฤษฎี
- 3 หลักสูตรจาก Application Domain และ 3 หลักสูตรจากทฤษฎี
- 4 หลักสูตรจาก Application Domain และ 2 หลักสูตรจากทฤษฎี
นอกเหนือจากข้อกำหนดของหลักสูตรวิชาเลือกแบบบังคับและมีเงื่อนไขแล้ว นักเรียนยังมีอิสระที่จะเลือกจากรอบที่สองและหลักสูตรภาษาทั้งหมดที่ KTH มอบให้เพื่อรับหน่วยกิตของหลักสูตรที่สำเร็จแล้วจำนวน 90 ECTS อาจเรียนหลักสูตรรอบแรกได้ (แม้ว่าเราจะชอบถ้านักเรียนเรียนหลักสูตรรอบสอง) แต่ไม่สามารถนับคะแนน ECTS ได้ 30 คะแนนในการสำเร็จการศึกษา หลักสูตรที่ไม่ได้รับอนุญาตเป็นวิชาเลือก ได้แก่ หลักสูตรงานอดิเรก เช่น การทำอาหาร การดูแลบาร์ เป็นต้น ในส่วน A.1.5 เราจะแสดงรายการหลักสูตรที่แนะนำซึ่งนักเรียนสามารถเรียนได้ โดยเฉพาะผู้ที่ต้องการขยายขีดความสามารถและความรู้ด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์และซอฟต์แวร์ วิศวกรรม. โครงการปริญญาขั้นสุดท้าย (ก.1.2) จะต้องเสร็จสิ้นด้วย
นักศึกษาที่เคยอ่านรายวิชาที่ตรงกับ DD1420, DD2380 หรือ DD2434 ไปแล้ว สามารถสมัครอ่านรายวิชาทดแทนแทนได้ ใบสมัครจะถูกส่งไปยังผู้ประสานงานหลักซึ่งหลังจากทบทวนหลักสูตรที่อ่านก่อนหน้านี้แล้ว จะอนุญาตให้นักเรียนเปลี่ยนหลักสูตรจากชุดวิชาเลือกแบบมีเงื่อนไขหรือหลักสูตรที่แนะนำ หลักสูตรทดแทนรายวิชาหากเป็นรายวิชาเลือกแบบมีเงื่อนไขจะไม่นับรวมในข้อกำหนดของรายวิชาเลือกแบบมีเงื่อนไขข้อใดข้อหนึ่งจาก 6 ราย
นักเรียนที่สำเร็จการศึกษาสามปีแรกที่ KTH ภายในโปรแกรม CINTE ซึ่งได้อ่าน ID1214 Artificial Intelligence and Applications สามารถสมัครเพื่ออ่านหลักสูตรทดแทนได้ ติดต่อผู้ประสานงานหลักตามคำแนะนำด้านบน
หลักสูตรบังคับ
- ปรัชญาของวิทยาศาสตร์และระเบียบวิธีวิจัยเบื้องต้น (DA2205) 7.5 หน่วยกิต
- รากฐานของการเรียนรู้ของเครื่อง (DD1420) 7.5 หน่วยกิต
- หลักสูตรการบูรณาการหลักสูตรในการเรียนรู้ของเครื่อง (DD2301) 3.0 หน่วยกิต
- ปัญญาประดิษฐ์ (DD2380) 6.0 หน่วยกิต
- การเรียนรู้ของเครื่อง, หลักสูตรขั้นสูง (DD2434) 7.5 หน่วยกิต
ปีที่ 2
หลักสูตรบังคับ
- โครงการปริญญาวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์และวิศวกรรมมีความเชี่ยวชาญในการเรียนรู้ของเครื่องรอบที่สอง (DA233X) 30.0 หน่วยกิต
- หลักสูตรการบูรณาการหลักสูตรในการเรียนรู้ของเครื่อง (DD2301) 3.0 หน่วยกิต
การพัฒนาที่ยั่งยืน
ผู้สำเร็จการศึกษาจาก KTH มีความรู้และเครื่องมือในการขับเคลื่อนสังคมไปในทิศทางที่ยั่งยืนมากขึ้น เนื่องจากการพัฒนาที่ยั่งยืนเป็นส่วนสำคัญของโปรแกรมทั้งหมด เป้าหมายการพัฒนาที่ยั่งยืนที่สำคัญสามประการที่โปรแกรมปริญญาโทในการเรียนรู้ด้วยเครื่องระบุคือ:
- 3 สุขภาพที่ดีและความเป็นอยู่ที่ดี
- 11 เมืองและชุมชนยั่งยืน
- 16 สันติภาพ ความยุติธรรม และสถาบันที่เข้มแข็ง
การพัฒนาในแมชชีนเลิร์นนิงได้เริ่มแทรกซึมเข้าไปในหลายแง่มุมในชีวิตของเรา และคาดว่าจะมีผลกระทบอย่างลึกซึ้งต่อสังคมมากขึ้น ตัวอย่างเช่น การทำให้งานปกขาวจำนวนมากล้าสมัยเนื่องจากระบบอัตโนมัติที่เพิ่มขึ้น หรือการปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วยเนื่องจากการปรับเปลี่ยนเฉพาะบุคคลที่ดีขึ้น ยาและการวินิจฉัย การพัฒนาเหล่านี้บางอย่างอาจไม่เป็นประโยชน์ต่อสังคมทั้งหมดหรืออาจส่งผลที่ไม่ได้ตั้งใจ เมื่อสำเร็จการศึกษาจากโปรแกรมนี้ คุณจะทราบเป็นอย่างดีเกี่ยวกับความสามารถทางเทคนิคและการประยุกต์ใช้ศักยภาพของ Machine Learning ตลอดจนการอยู่ในตำแหน่งที่ดีในการผลักดันความก้าวหน้าของ Machine Learning/AI ให้ดียิ่งขึ้นไปอีก ดังนั้น ในฐานะส่วนหนึ่งของโปรแกรม และภายใน KTH เราเน้นประเด็นด้านจริยธรรมและความรับผิดชอบที่จะมาพร้อมกับทักษะและความรู้เหล่านี้ในหลักสูตรบังคับ เช่น DD2301 และ DD2380 เราเห็นว่าความรับผิดชอบเหล่านี้สอดคล้องกับเป้าหมายการพัฒนาที่ยั่งยืนของ UN ซึ่งเราส่งเสริมการตระหนักรู้เกี่ยวกับ SDGs โดยเฉพาะโดยเป็นส่วนหนึ่งของ “DD2301: หลักสูตรการบูรณาการโครงการ” และยังเน้นกรณีการใช้งานของ “AI for good” ซึ่งตัดกับ SDGs เช่น ในการออกแบบและการดำเนินงานของฟาร์มพลังงานลมและพลังงานแสงอาทิตย์เพื่อให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น การวินิจฉัยและการรักษาโรคต่างๆ และการออกแบบการแทรกแซงด้านสุขภาพ และวิศวกรรมที่มีความแม่นยำเพื่อส่งเสริมแนวทางปฏิบัติด้านการเกษตรที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
ในปีสุดท้ายของการศึกษา นักเรียนจากโปรแกรมจะมีโอกาสทำโครงงานขั้นสุดท้ายที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาที่ยั่งยืน (SDGs) หลายประการ ตัวอย่างโครงการที่เคยเกิดขึ้นในอดีต ได้แก่
- SDG: “สุขภาพและความเป็นอยู่ที่ดี” กับบริษัทเทคโนโลยีทางการแพทย์ เช่น Elekta และ RaySearch;
- SDG: "เมืองและชุมชนที่ยั่งยืน" พร้อมการตรวจสอบภาพถ่ายดาวเทียมโดยอัตโนมัติภายในแผนกภูมิสารสนเทศ KTH
- SDG: “Peace and Justice Strong Institutions” ร่วมกับสถาบันระหว่างประเทศอิสระ SIPRI
KTH เสนอโอกาสในการมอบทุนการศึกษาสี่แบบที่แตกต่างกันสำหรับการศึกษาระดับปริญญาโท ทุนการศึกษา KTH ครอบคลุมค่าเล่าเรียนของหลักสูตรปริญญาโทหนึ่งหรือสองปี ทุนการศึกษาหนึ่งปี KTH มุ่งเป้าไปที่นักศึกษาหลักสูตรปริญญาโทของ KTH ปัจจุบัน และครอบคลุมค่าเล่าเรียนของปีที่สองของการศึกษา ทุนการศึกษาโครงการร่วม KTH มุ่งเป้าไปที่นักเรียนในโครงการร่วมบางโครงการ และครอบคลุมค่าเล่าเรียนสำหรับระยะเวลาการศึกษาที่ KTH ทุนการศึกษา KTH India มุ่งเป้าไปที่นักเรียนจากอินเดียโดยเฉพาะ
- ทุนการศึกษา KTH
- ทุนการศึกษา KTH หนึ่งปี
- ทุนการศึกษาโครงการร่วม KTH
- ทุนการศึกษา KTH อินเดีย
สถาบันสวีเดน
สถาบันสวีเดน (SI) มีทุนการศึกษาหลายทุนสำหรับนักศึกษาจากประเทศเป้าหมายที่จะเดินทางมาสวีเดน
องค์กรทุนการศึกษาที่เกี่ยวข้องกับ KTH
KTH ร่วมมือกับองค์กรต่อไปนี้ที่มอบโอกาสในการมอบทุนการศึกษาให้กับนักเรียน KTH ที่คาดหวัง
- COLFUTURO (Programa Crédito Beca) สำหรับนักเรียนจากโคลัมเบีย
- LPDP (Indonesia Endowment Fund for Education) สำหรับนักเรียนจากประเทศอินโดนีเซีย
- ได้รับทุนสำหรับนักเรียนจากเม็กซิโก
พอร์ทัลทุนการศึกษา
ฐานข้อมูลไอเอฟเอ
ฐานข้อมูล IEFA มีการค้นหาทุนการศึกษา รายชื่อทุนสนับสนุน และโครงการกู้ยืมเงินนักศึกษานานาชาติที่ครอบคลุม
พอร์ทัลการศึกษา
ฐานข้อมูลทุนการศึกษา Studyportals แสดงรายการทุนการศึกษามากกว่า 1,000 ทุนและทุนสนับสนุนสำหรับนักเรียนทั่วโลกที่สมัครเรียนในสหภาพยุโรป
นักวิชาการ4dev
ทุนการศึกษาเพื่อการพัฒนาเป็นฐานข้อมูลทุนการศึกษาที่เปิดรับนักศึกษาจากประเทศกำลังพัฒนา
WeMakeScholars
WeMakeScholars ช่วยให้นักเรียนจากอินเดียได้รับสินเชื่อเพื่อการศึกษาจากธนาคารและ NBFC นอกจากนี้ ยังมีรายชื่อทุนการศึกษานานาชาติมากกว่า 26,000 ทุนจากกองทรัสต์ มูลนิธิ และรัฐบาลต่างๆ ร่างกาย
การเลื่อนการให้กู้ยืมเงินเพื่อการศึกษาในสหรัฐอเมริกา
KTH เป็นสถาบันที่ได้รับการรับรองจากกระทรวงศึกษาธิการของสหรัฐอเมริกาและมีสถานะ Title IV 'Deferment Only' (OPE ID 03274300) นักเรียนสหรัฐฯ อาจเลื่อนการชำระเงินในบัญชีเงินกู้นักเรียนของรัฐบาลกลางที่มีอยู่ในขณะที่ลงทะเบียนในโปรแกรมปริญญาโทที่ KTH สถานะ 'เลื่อนออกไปเท่านั้น' ไม่อนุญาตให้นักเรียนนำเงินกู้ยืมเพื่อการศึกษาของรัฐบาลกลางมาลงทะเบียนที่ KTH อย่างไรก็ตาม การรับรองดังกล่าวอำนวยความสะดวกในการให้ทุนและโอกาสในการกู้ยืมสำหรับนักเรียนในสหรัฐอเมริกา เนื่องจากสถาบันสินเชื่อนักเรียนเอกชนหลายแห่งในสหรัฐอเมริกาใช้การกำหนดนี้เป็นข้อกำหนดในการให้กู้ยืมใหม่ นักศึกษาที่ต้องการเลื่อนการชำระเงินจะต้องติดต่อสถาบันให้กู้ยืมของตนในสหรัฐอเมริกา
ความต้องการวิศวกรและนักวิทยาศาสตร์ที่มีความรู้ด้าน Machine Learning กำลังเพิ่มขึ้นตามปริมาณข้อมูลในโลกที่เพิ่มขึ้น หลังจากสำเร็จการศึกษา คุณสามารถประกอบอาชีพในอุตสาหกรรม ในบริษัทที่เพิ่งเริ่มต้นหรือในบริษัทที่มีชื่อเสียงแบบดั้งเดิม ชื่อที่เป็นไปได้คือ นักพัฒนาซอฟต์แวร์ วิศวกรการเรียนรู้เชิงลึก วิศวกรการมองเห็นคอมพิวเตอร์ นักวิเคราะห์ข้อมูล วิศวกรซอฟต์แวร์ นักวิเคราะห์เชิงปริมาณ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และวิศวกรระบบในบริษัทต่างๆ เช่น Dice, Logitech, Google และ McKinsey เช่น สวีเดน สวิตเซอร์แลนด์ เยอรมนี จีน อินเดีย และสหรัฐอเมริกา
หลักสูตรปริญญาโทนี้ยังเป็นพื้นฐานที่เหมาะสมสำหรับการทำงานในแผนกวิจัยและพัฒนาในอุตสาหกรรม เช่นเดียวกับอาชีพการวิจัยต่อเนื่องและการศึกษาระดับปริญญาเอก
หลังจบการศึกษา
นักพัฒนาซอฟต์แวร์ วิศวกรการเรียนรู้เชิงลึก วิศวกรการมองเห็นคอมพิวเตอร์ นักวิเคราะห์ข้อมูล วิศวกรซอฟต์แวร์ นักวิเคราะห์เชิงปริมาณ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และวิศวกรระบบ


