入學時間 | 項目時長 | 項目學費 |
9月 | 1年 | £30,750 |
類型 | 總分要求 | 小分要求 |
雅思 | 6.5 | L:6 | R:6 | W:6 | S:6 |
托福 | 90 | L:19 | R:20 | W:19 | S:22 |
PTE | 71 | L:65 | R:65 | W:65 | S:65 |
2.1(或國際同等學歷)以下領域之一:物理、數(shù)學、計算機科學、化學、工程。高2.2,56%以上,(或國際同等水平)如果申請人有相關工作經(jīng)驗或其他支持因素,可以考慮。
諾丁漢大學科學機器學習理學碩士課程你將學習如何將人工智能和人工智能技術應用到實際的科學問題中。這將幫助你建立重要的技能,提高你在一個快速發(fā)展的領域的就業(yè)能力。本課程的畢業(yè)生將學習如何:識別和使用相關的計算工具和編程技術;應用統(tǒng)計學和物理學原理來分解算法,并解釋它們是如何工作的;將機器學習應用于科學數(shù)據(jù)集分析的設計策略。
序號 | 課程介紹 | Curriculum |
1 | 科學中的機器學習-第1部分 | Machine Learning in Science – Part 1 |
2 | 科學中的機器學習-第2部分 | Machine Learning in Science – Part 2 |
3 | 應用統(tǒng)計與概率論 | Applied Statistics and Probability |
4 | 科學中的機器學習-項目 | Machine Learning in Science – Project |
5 | 計算機專業(yè)道德 | Professional Ethics in Computing |
6 | 實用量子計算導論 | Introduction to Practical Quantum Computing |
7 | 計算機視覺 | Computer Vision |
8 | 設計智能代理 | Designing Intelligent Agents |
9 | 神經(jīng)計算 | Neural Computation |
10 | 大數(shù)據(jù)學習與技術 | Big Data Learning and Technologies |
11 | 統(tǒng)計基礎 | Statistical Foundations |
12 | 自主機器人系統(tǒng) | Autonomous Robotic Systems |
13 | 決策支持仿真 | Simulation for Decision Support |
14 | 線性和離散優(yōu)化 | Linear and Discrete Optimisation |
15 | 用模糊集和模糊系統(tǒng)處理不確定性 | Handling Uncertainty with Fuzzy Sets and Fuzzy Systems |
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