Specialisatie Mathematics of AI and ML
Pas je wiskundige kennis toe om de toekomst van artificial intelligence vorm te geven.
Wiskunde vormt de basis waarmee een machine een gezicht kan herkennen, kan voorspellen wat er vervolgens gebeurt of zelfstandig een slimme beslissing kan nemen. In deze specialisatie ontdek je de wiskunde achter intelligente technologie en pas je kennis van analyse, meetkunde, stochastiek en combinatoriek toe om actuele vraagstukken op te lossen.
Binnen de specialisatie Mathematics of AI and Machine Learning van de master Industrial and Applied Mathematics ontwikkel je de kennis en vaardigheden om geavanceerde AI- en ML-systemen te analyseren, ontwerpen en optimaliseren. Je leert complexe algoritmen te vertalen naar betrouwbare oplossingen voor toepassingen in de praktijk.
Curriculum
Na een semester met kernvakken begin je met het kiezen van je electives. Je kunt ervoor kiezen om de specialisatie Mathematics of AI and Machine Learning te volgen: een samenhangend pakket aan electives waarin je je verdiept in dit thema.
| Specialization Electives | Course code | Quartile |
| Differential Geometry for Image Processing | 2MMA70 | Q1 |
| Uncertainty Representations and Reasoning | 2AMU30 | Q1 |
| Quantum Optimization and Machine Learning | 5LSO0 | Q1 |
| Advanced Algorithms | 2IMA10 | Q1 |
| Mathematics of Neural Networks | 2MMA80 | Q2 |
| Variational Partial Differential Equations | 2MMA25 | Q3 |
| Numerical Analysis of Variational PDEs | 2MMN25 | Q3 |
| Probability and Stochastics 2 | 2MMS30 | Q3 |
| Statistical Learning Theory | 2MMS80 | Q3 |
| Stochastic Decision Theory | 2MMS50 | Q4 |
| Numerical Analysis of Transport PDEs | 2MMN35 | Q4 |
| Generative AI Models | 2AMU20 | Q4 |
Bron: IAM Education Guide Curriculum Start year 2026/2027