MSc Επιστήμη Δεδομένων και Τεχνητή Νοημοσύνη (AI)
Belfast, Ηνωμένο Βασίλειο
MSc (Μεταπτυχιακό Δίπλωμα Ειδίκευσης Επιστημών)
ΔΙΆΡΚΕΙΑ
1 έτος
ΓΛΏΣΣΕΣ
Αγγλικά
ΡΥΘΜΌΣ
Πλήρης απασχόληση
ΠΡΟΘΕΣΜΊΑ ΕΦΑΡΜΟΓΉΣ
ΠΡΩΙΜΌΤΕΡΗ ΗΜΕΡΟΜΗΝΊΑ ΈΝΑΡΞΗΣ
Jan 2027
ΔΊΔΑΚΤΡΑ
GBP 25.800 *
ΜΟΡΦΉ ΜΕΛΈΤΗΣ
Στην Πανεπιστημιούπολη
* διεθνές τέλος
Μάθετε τι σημαίνει
Η Τεχνητή Νοημοσύνη και η λήψη αποφάσεων που βασίζονται σε δεδομένα μεταμορφώνουν τον τρόπο λειτουργίας των επιχειρήσεων, των κυβερνήσεων και των κοινωνιών, από την αυτοματοποίηση της ιατρικής διάγνωσης έως τη βελτιστοποίηση των χρηματοοικονομικών συστημάτων και τη βελτίωση των προσπαθειών βιωσιμότητας. Καθώς η υιοθέτηση της Τεχνητής Νοημοσύνης επιταχύνεται, το ερώτημα δεν είναι πλέον εάν οι οργανισμοί πρέπει να υιοθετήσουν αυτές τις τεχνολογίες, αλλά πώς να το κάνουν αυτό αποτελεσματικά και ηθικά.
Παρά τη δυναμική αυτή, εξακολουθεί να υπάρχει ένα σημαντικό κενό δεξιοτήτων. Οι εργοδότες χρειάζονται επειγόντως επαγγελματίες που όχι μόνο κατανοούν τους μηχανισμούς της Τεχνητής Νοημοσύνης και της επιστήμης δεδομένων, αλλά μπορούν να τους εφαρμόσουν υπεύθυνα σε προβλήματα του πραγματικού κόσμου. Η ζήτηση εκτείνεται σε κάθε τομέα: υγειονομική περίθαλψη, χρηματοοικονομικά, δημόσια πολιτική, κλίμα και όχι μόνο.
Αυτό το μεταπτυχιακό πρόγραμμα έχει σχεδιαστεί για να καλύψει αυτή την ανάγκη. Παράγει πτυχιούχους με την τεχνική ευχέρεια, την κριτική σκέψη και την ηθική επίγνωση που απαιτούνται για να ηγηθούν σε αυτό το ταχέως εξελισσόμενο τοπίο.
Σχετικά με το μάθημα:
Το μεταπτυχιακό πρόγραμμα MSc στην Επιστήμη Δεδομένων και την Τεχνητή Νοημοσύνη στο Πανεπιστήμιο Queen's του Μπέλφαστ έχει σχεδιαστεί για να προετοιμάσει τους φοιτητές να δημιουργούν έξυπνα συστήματα που κατανοούν τα δεδομένα, αυτοματοποιούν εργασίες και υποστηρίζουν τη λήψη αποφάσεων σε πολύπλοκα περιβάλλοντα.
Γιατί να σπουδάσετε MSc στην Επιστήμη Δεδομένων και την Τεχνητή Νοημοσύνη στο Queen's University Belfast ;
Το Πανεπιστήμιο Queen's του Μπέλφαστ είναι μέλος του έγκριτου ομίλου Russell και είναι διεθνώς αναγνωρισμένο για την ποιότητα της διδασκαλίας και της έρευνάς του. Οι φοιτητές αυτού του προγράμματος θα επωφεληθούν από τη διδασκαλία ειδικών που παρέχεται από ακαδημαϊκούς στην πρώτη γραμμή της Τεχνητής Νοημοσύνης και της επιστήμης δεδομένων, με ισχυρούς δεσμούς τόσο με τη βιομηχανία όσο και με την εφαρμοσμένη έρευνα.
Η διδασκαλία παρέχεται από κοινού από τη Σχολή Ηλεκτρονικής, Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Επιστήμης Υπολογιστών (EEECS) και τη Σχολή Μαθηματικών και Φυσικής, αξιοποιώντας τη συνδυασμένη εμπειρογνωμοσύνη και των δύο κλάδων για να παρέχει μια ολοκληρωμένη και αυστηρή μαθησιακή εμπειρία. Η EEECS φιλοξενεί το Κέντρο Ευφυούς Βιώσιμης Υπολογιστικής, ένα ερευνητικό κέντρο παγκόσμιας κλάσης που επικεντρώνεται σε τομείς όπως η Τεχνητή Νοημοσύνη, το καινοτόμο ενεργειακά αποδοτικό υλικό, το συντηρήσιμο λογισμικό και η κλιμακωτή πληροφορική. Αυτό σημαίνει ότι οι μαθητές μαθαίνουν σε ένα περιβάλλον που διαμορφώνεται από τις τελευταίες τεχνολογικές εξελίξεις και τις εφαρμογές του πραγματικού κόσμου.
Η Σχολή Μαθηματικών και Φυσικής παρέχει με επιτυχία το πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών στην Ανάλυση Δεδομένων εδώ και αρκετά χρόνια, χτίζοντας ένα ισχυρό ιστορικό στην προηγμένη εκπαίδευση στην επιστήμη δεδομένων και στα μεταπτυχιακά αποτελέσματα, σε στενή συνεργασία με τη βιομηχανία.
Με μικρό αριθμό τάξεων, μια υποστηρικτική ακαδημαϊκή κοινότητα και πρόσβαση σε υπερσύγχρονες εγκαταστάσεις, το Queen's προσφέρει το ιδανικό περιβάλλον για την ανάπτυξη προηγμένων τεχνικών δεξιοτήτων, την εξερεύνηση καινοτόμων ιδεών και την προετοιμασία για μια καριέρα σε μια ταχέως εξελισσόμενη, παγκόσμια βιομηχανία.
Το Queen's φιλοξενεί επίσης πρωτοποριακές πρωτοβουλίες όπως η Τεχνητή Νοημοσύνη για την Υγεία, η οποία προωθεί μετασχηματιστικές λύσεις σε ολόκληρο τον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης μέσω διεπιστημονικής έρευνας για την Τεχνητή Νοημοσύνη, και η NILAB (NI Landscape partnership in AI for Bioscience), η οποία ενθαρρύνει τη συνεργασία μεταξύ ακαδημαϊκών κύκλων, εταίρων του κλάδου και κυβερνητικών φορέων με στόχο την απρόσκοπτη ενσωμάτωση των τεχνολογιών Τεχνητής Νοημοσύνης στη βιολογική έρευνα, με στόχο την επιτάχυνση της ανακάλυψης και την ενίσχυση της καινοτομίας σε όλους τους τομείς της υγείας, της γεωργίας και του περιβάλλοντος, καθώς και στους παρόχους υγειονομικής περίθαλψης.
Εξοπλίζει τους φοιτητές τόσο με προηγμένες τεχνικές Τεχνητής Νοημοσύνης όσο και με τις δεξιότητες ανάλυσης δεδομένων που απαιτούνται για την αποτελεσματική τους εφαρμογή σε πραγματικές συνθήκες.
Αυτό το πρόγραμμα που εστιάζει στο μέλλον συνδυάζει δεξιότητες που απαιτούν μεγάλη ζήτηση στην επιστήμη δεδομένων, τη μηχανική μάθηση και τον σχεδιασμό συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης με μια πρακτική, καθοδηγούμενη από έργα μαθησιακή εμπειρία. Οι φοιτητές αποκτούν πρακτική εμπειρία εργαζόμενοι με σύνολα δεδομένων πραγματικού κόσμου και σύγχρονα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης, με την ευκαιρία να εξερευνήσουν εξειδικευμένους τομείς όπως η υπολογιστική όραση, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας, η τεχνητή νοημοσύνη για την υγεία και η μηχανική γνώσης.
Μέσω ενός ευέλικτου μοντέλου διδασκαλίας, το πρόγραμμα υποστηρίζει φοιτητές από το πεδίο της πληροφορικής και της αριθμητικής στην ανάπτυξη προηγμένων δεξιοτήτων προγραμματισμού, στατιστικής και ηθικής συλλογιστικής. Με ισχυρή έμφαση στην υπεύθυνη Τεχνητή Νοημοσύνη, στις διεπιστημονικές εφαρμογές και στη μάθηση που βασίζεται στον κλάδο, αυτό το MSc προετοιμάζει τους αποφοίτους να διαμορφώσουν το μέλλον της Τεχνητής Νοημοσύνης σε διάφορους τομείς, όπως η υγειονομική περίθαλψη, τα χρηματοοικονομικά, η βιωσιμότητα και η τεχνολογία.
Πώς χρηματοδοτώ τη μελέτη μου;
Το Υπουργείο Οικονομικών θα παρέχει δάνειο διδάκτρων ύψους έως και 6.500 λιρών ανά φοιτητή Βόρειας Ιρλανδίας / ΕΕ για μεταπτυχιακές σπουδές. Πληροφορίες για το δάνειο διδάκτρων.
Ένα σύστημα μεταπτυχιακών δανείων στο Ηνωμένο Βασίλειο προσφέρει φοιτητικά δάνεια με κρατική υποστήριξη ύψους έως και 11.836 λιρών για διδακτικά και ερευνητικά μεταπτυχιακά μαθήματα σε όλα τα γνωστικά αντικείμενα (εκτός από την Αρχική Εκπαίδευση Εκπαιδευτικών/PGCE, όπου διατίθεται χρηματοδότηση για προπτυχιακούς φοιτητές). Τα κριτήρια, η επιλεξιμότητα, η αποπληρωμή και οι πληροφορίες για την υποβολή αιτήσεων είναι διαθέσιμα στον ιστότοπο της κυβέρνησης του Ηνωμένου Βασιλείου.
Δομή μαθημάτων
Αυτό το μάθημα ξεκινά τον Ιανουάριο, κάτι μοναδικό για το Πανεπιστήμιο Queen's του Μπέλφαστ. Μας επιτρέπει να υιοθετήσουμε μια σύγχρονη, εφαρμοσμένη προσέγγιση στην αξιολόγηση. Αντί για τις παραδοσιακές γραπτές εξετάσεις ή μια μεμονωμένη μεγάλη διατριβή, οι φοιτητές ολοκληρώνουν ερευνητικές εργασίες ή έργα, καθένα από τα οποία ευθυγραμμίζεται με βασικούς τομείς της Τεχνητής Νοημοσύνης: Ηθική, Μηχανική και Αναλυτική.
Το πλεονέκτημα;
- Συνάφεια με τον πραγματικό κόσμο: Θα εργαστείτε σε πρακτικά, πραγματικά προβλήματα που αντικατοπτρίζουν τις προκλήσεις που αντιμετωπίζουν οι επαγγελματίες της Τεχνητής Νοημοσύνης στον κλάδο, ξεπερνώντας τη θεωρία στην εφαρμοσμένη πρακτική.
- Βάθος χωρίς επαγγελματική εξουθένωση: Κάθε έργο σάς επιτρέπει να εμβαθύνετε σε έναν συγκεκριμένο τομέα χωρίς την πίεση μιας τελικής εξέτασης υψηλού ρίσκου ή μιας πολύμηνης διπλωματικής εργασίας.
- Ισχυρότερο χαρτοφυλάκιο: Θα αποφοιτήσετε με πολλαπλά εφαρμοσμένα έργα για παρουσίαση σε εργοδότες ή χρήση σε συνεντεύξεις.
- Ανάπτυξη δεξιοτήτων σε διάφορους τομείς: Με κάθε έργο, έχετε την ευκαιρία να επιδείξετε ένα ευρύτερο σύνολο δεξιοτήτων, από την τεχνική εφαρμογή έως την κριτική σκέψη και την επικοινωνία.
- Συνεχής ανατροφοδότηση: Θα αξιολογείστε μέσω εργασιών και παρουσιάσεων, παρέχοντάς σας τακτική ανατροφοδότηση και την ευκαιρία να βελτιωθείτε καθ' όλη τη διάρκεια του μαθήματος.
Αυτή η δομή υποστηρίζει διαφορετικά στυλ μάθησης και σας προετοιμάζει για τη συνεργατική εργασία που βασίζεται σε έργα και καθορίζει τις περισσότερες σταδιοδρομίες στην Τεχνητή Νοημοσύνη και την επιστήμη δεδομένων σήμερα.
Τεχνητή Νοημοσύνη για την Υγεία
Αυτή η ενότητα θα χρησιμεύσει ως μελέτη περίπτωσης εφαρμογών Τεχνητής Νοημοσύνης. Θα καλύψει σύγχρονα θέματα ψηφιακής υγείας, όπως η ιατρική ακριβείας, η διαγνωστική, η ιατρική απεικόνιση και η ανακάλυψη φαρμάκων. Θα αναπτύξει την ικανότητα αξιοποίησης αρχών και τεχνικών Τεχνητής Νοημοσύνης για την επίλυση ορισμένων προκλήσεων υγείας, την ικανότητα απόκτησης σχετικών δεδομένων από αναγνωρισμένα αποθετήρια, την ικανότητα αξιοποίησης υπαρχουσών βιβλιοθηκών και πακέτων για την ανάλυση και οπτικοποίηση δεδομένων υγείας, καθώς και τις μεταβιβάσιμες δεξιότητες για την εφαρμογή της Τεχνητής Νοημοσύνης για την επίλυση πρακτικών προκλήσεων.
Όραση Υπολογιστή (Προαιρετικό)
Αυτή η ενότητα θα καλύψει τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα (DNN) και τις σύγχρονες προσεγγίσεις στην υπολογιστική όραση, συμπεριλαμβανομένων μοντέλων DNN για διάφορες εργασίες υπολογιστικής όρασης και τρέχοντα θέματα υπολογιστικής όρασης. Θα αναπτύξει την ικανότητα αξιοποίησης μοντέλων DNN για την επίλυση πραγματικών προκλήσεων υπολογιστικής όρασης, την ικανότητα λήψης δεδομένων εικόνας/βίντεο από αναγνωρισμένα αποθετήρια και την ικανότητα αξιοποίησης υπαρχουσών βιβλιοθηκών και πακέτων για την υλοποίηση κατάλληλων μοντέλων DNN για μια δεδομένη εργασία υπολογιστικής όρασης.
Εξόρυξη δεδομένων
Αυτή η ενότητα θα εισαγάγει τα βασικά της εξόρυξης δεδομένων και θα παρουσιάσει την ανάγκη για προσεγγίσεις εξόρυξης δεδομένων και τον τρόπο με τον οποίο μπορούν να χειριστούν μεγάλα δεδομένα. Η εξόρυξη δεδομένων είναι η μελέτη δεδομένων για τον εντοπισμό νέων και ενδιαφερόντων χαρακτηριστικών, δημιουργώντας νέες πληροφορίες από προϋπάρχοντα σύνολα δεδομένων. Καλύπτονται οι ακόλουθες τεχνικές μαζί με την εφαρμογή τους στην R, συμπεριλαμβανομένου του ορισμού της εξόρυξης δεδομένων, μεθόδων μείωσης δεδομένων όπως η Ανάλυση Κύριων Συνιστωσών, τα Γραμμικά Μοντέλα και τα Γενικευμένα Γραμμικά Μοντέλα, μεθόδων ταξινόμησης, π.χ. απλή γραμμική, πλησιέστερου γείτονα, μοντέλα δέντρων αποφάσεων, ταξινόμηση Bayes, μέθοδοι ομαδοποίησης: k μέσοι όροι και πλησιέστερος γείτονας και κανόνες συσχέτισης και η εφαρμογή τους σε πραγματικά σύνολα δεδομένων.
Βασικές αρχές στην ανάλυση δεδομένων και την τεχνητή νοημοσύνη
Αυτή η ενότητα θα εισαγάγει τις βασικές προσεγγίσεις στην επιστήμη δεδομένων και την Τεχνητή Νοημοσύνη για τη συλλογή και διερεύνηση δεδομένων με ουσιαστικό τρόπο. Η ενότητα θα παρέχει τα βασικά για τον τρόπο διαχείρισης και χειρισμού τόσο μεγάλων όσο και μικρών συνόλων δεδομένων. Θα εισαχθούν στατιστικά μοντέλα και η έννοια της προγνωστικής ανάλυσης, και θα δοθούν παραδείγματα μέσω της εισαγωγής της ανάλυσης παλινδρόμησης. Οι βασικές αρχές προγραμματισμού με χρήση R και Python θα εισαγάγουν την εισαγωγή δεδομένων, τη διαχείριση δεδομένων, τις έννοιες του διαδικαστικού προγραμματισμού και τις έννοιες του αντικειμενοστρεφούς προγραμματισμού.
Μηχανική Γνώσης
Αυτή η ενότητα θα καλύψει κλασικές και σύγχρονες τεχνικές μηχανικής γνώσης, συμπεριλαμβανομένης της λογικής, της οντολογίας, του γραφήματος γνώσης και της συλλογιστικής αβεβαιότητας. Θα σας παρέχει μια συστηματική κατανόηση της γνώσης, των αρχών και των διαδικασιών της μηχανικής γνώσης, θα αναπτύξει την ικανότητά σας να χρησιμοποιείτε κατάλληλες μεθόδους βασισμένες στη γνώση για την επίλυση προβλημάτων του πραγματικού κόσμου και την ικανότητα να αξιολογείτε και να συγκρίνετε την απόδοση λύσεων βασισμένων στη γνώση για ένα δεδομένο πρόβλημα.
Εκμάθηση μηχανών
Αυτή η ενότητα θα εισαγάγει τα βασικά των αλγορίθμων μηχανικής μάθησης και τον τρόπο επίτευξης πρακτικών εφαρμογών των βασικών μεθόδων. Αυτό θα περιλαμβάνει μια μελέτη κλασικών αλγορίθμων μηχανικής μάθησης, εποπτευόμενων και μη εποπτευόμενων μεθόδων, εφαρμογών και εργαλείων. Θα καλύψει επίσης σύγχρονες μεθόδους, συμπεριλαμβανομένης της βαθιάς μάθησης και των συνελικτικών νευρωνικών δικτύων. Η ενότητα θα παρέχει μια βασική κατανόηση των τομέων εφαρμογής, συμπεριλαμβανομένης της υλοποίησης σε Python. Τα θέματα που θα καλυφθούν θα περιλαμβάνουν μη εποπτευόμενες μεθόδους: Αυτοοργανούμενοι χάρτες, EM, μείωση διαστάσεων: PCA, LDA, εποπτευόμενες μέθοδοι: K-NN, δέντρα αποφάσεων, ενίσχυση, μέθοδοι συνόλων, τυχαία δάση, νευρωνικά δίκτυα, βαθιά μάθηση, CNN και εφαρμογές: εξόρυξη κειμένου και ανάκτηση πληροφοριών ενεργητικής μάθησης, όραση: αναγνώριση προσώπου, γενετικοί αλγόριθμοι.
Μίνι Ενότητα Έργου - Μηχανική Τεχνητής Νοημοσύνης
Αυτή η ενότητα εξοπλίζει τους φοιτητές στην Επιστήμη Δεδομένων και την Τεχνητή Νοημοσύνη με τις δεξιότητες για τον σχεδιασμό, την κατασκευή και την ανάπτυξη ολοκληρωμένων συστημάτων Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ). Καλύπτει την αρχιτεκτονική συστημάτων, τις πρακτικές ML Ops και την ενσωμάτωση front-end, με πρακτική εμπειρία σε εργαλεία όπως το LangChain, το Docker και το FastAPI. Οι φοιτητές θα μάθουν να διαχειρίζονται μη δομημένα και δεδομένα που αφορούν συγκεκριμένους τομείς, να αυτοματοποιούν ροές εργασίας και να αξιολογούν την απόδοση του συστήματος. Η ενότητα εξετάζει επίσης την ασφάλεια, την ευρωστία και τις ηθικές παραμέτρους στην ανάπτυξη ΤΝ σε πραγματικό κόσμο.
Ενότητα Μίνι Έργου - Ηθική Τεχνητής Νοημοσύνης
Αυτό το μάθημα εξοπλίζει τους φοιτητές στην Επιστήμη Δεδομένων και την Τεχνητή Νοημοσύνη με τις εννοιολογικές κατανοήσεις, τα πλαίσια σκέψης και τις πρακτικές στρατηγικές για την αντιμετώπιση των ηθικών και κοινωνικών επιπτώσεων της εργασίας τους. Δίνει έμφαση στον ρόλο των ζητημάτων που αφορούν τα δεδομένα, τους αλγόριθμους και τα πλαίσια ανάπτυξης στη διαμόρφωση των αποτελεσμάτων και προωθεί την ενσωμάτωση της ηθικής συλλογιστικής στο σχεδιασμό, την ανάπτυξη και τη διακυβέρνηση συστημάτων Τεχνητής Νοημοσύνης.
Μίνι Ενότητα Έργου - Εφαρμοσμένη Ανάλυση
Αυτή η ενότητα θα ξεκινήσει με μια εισαγωγή στην έννοια της Οπτικής Αναλυτικής, της επιστήμης της αναλυτικής συλλογιστικής που διευκολύνεται από διαδραστικές οπτικές διεπαφές. Η ενότητα θα επικεντρωθεί στην εισαγωγή του σχεδιασμού και της ανάπτυξης διαδραστικών πινάκων ελέγχου, μαζί με την πρακτική εφαρμογή. Αυτή η ενότητα θα παρέχει εμπειρία στην εργασία με δεδομένα πραγματικής ζωής για την απόκτηση γνώσεων σχετικά με τον τρόπο συνεργασίας τόσο με ειδικούς όσο και με μη ειδικούς στην επιστήμη δεδομένων και την Τεχνητή Νοημοσύνη. Ένα σύνολο δεδομένων πραγματικού κόσμου θα παρέχεται στους φοιτητές με ένα ανοιχτό πρόβλημα προς επίλυση, το οποίο θα χρησιμεύσει ως εκπαίδευση για τη ζωή ως επιστήμονας δεδομένων.
Επεξεργασία φυσικής γλώσσας (Προαιρετικό)
Αυτή η ενότητα θα καλύψει κυρίως σύγχρονες προσεγγίσεις στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP), συμπεριλαμβανομένων διαφόρων βαθιών νευρωνικών δικτύων (DNN) για NLP, και τρέχοντα θέματα NLP. Θα αναπτύξει την ικανότητα αξιοποίησης μοντέλων DNN για την επίλυση πραγματικών προκλήσεων NLP, την ικανότητα λήψης δεδομένων κειμένου/ομιλίας από αναγνωρισμένα αποθετήρια, την ικανότητα αξιοποίησης υπαρχουσών βιβλιοθηκών και πακέτων για την ανάπτυξη μοντέλων NLP, καθώς και την επίγνωση των τρεχουσών εξελίξεων, μεθόδων και εφαρμογών του NLP.
Οι απόφοιτοι θα είναι προετοιμασμένοι για ρόλους όπως:
- Data Scientist
- Μηχανικός μάθησης μηχανών
- Προγραμματιστής AI
- Αναλυτής δεδομένων
- Μηχανικός δεδομένων
- Ερευνητής (Τεχνητή Νοημοσύνης ή Επιστήμη Δεδομένων)
- Αναλυτής Επιχειρηματικής Ευφυΐας
- Σύμβουλος AI
- Ειδικός Δεδομένων Υγείας
- Μηχανικός Υπολογιστικής Όρασης ή NLP
- Σύμβουλος Ηθικής Τεχνητής Νοημοσύνης
Απασχόληση μετά το μάθημα
Εργοδότες που ενδιαφέρονται για άτομα σαν εσάς:
BT, BBC, PwC, Kainos, Datatactics, Allstate, Citibank, Data Intellect, Ocula Technologies, Natwest, FP McCann, EY, Celerion, Tiktok, Microsoft, Google, Facebook, Oosto (πρώην Anyvision).
Βραβείο Graduate Plus/Future Ready για εξωσχολικές δεξιότητες
Εκτός από το πρόγραμμα σπουδών σας, στο Queen's μπορείτε να έχετε την ευκαιρία να αποκτήσετε ευρύτερες δεξιότητες ζωής, ακαδημαϊκές και απασχολησιμότητας. Για παράδειγμα, τοποθετήσεις, εθελοντική εργασία, σύλλογοι, κοινωνίες, αθλήματα και πολλά άλλα. Έτσι, όχι μόνο αποφοιτάτε με πτυχίο αναγνωρισμένο από ένα κορυφαίο πανεπιστήμιο στον κόσμο, θα έχετε πρακτική εθνική και διεθνή εμπειρία καθώς και ευρύτερη έκθεση στη ζωή συνολικά. Αυτό το ονομάζουμε Graduate Plus/Future Ready Award. Αυτό είναι που κάνει ξεχωριστές τις σπουδές στο Queen's University Belfast .