【項(xiàng)目】卡內(nèi)基梅隆大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程碩士如何？
2024-03-26
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| 入學(xué)時(shí)間 | 項(xiàng)目時(shí)長(zhǎng) | 項(xiàng)目學(xué)費(fèi) |
| 春 | 3-4學(xué)期 | 52320美元/學(xué)年 |
| 類型 | 總分要求 | 小分要求 |
| 雅思 | 7.0 | / |
| 托福 | 100 | / |
機(jī)器學(xué)習(xí)部門由一個(gè)由多個(gè)學(xué)術(shù)部門的教師和學(xué)生組成的多學(xué)科團(tuán)隊(duì)組成。機(jī)器學(xué)習(xí)致力于促進(jìn)對(duì)自動(dòng)學(xué)習(xí)的科學(xué)理解，并基于這種理解生成用于數(shù)據(jù)分析和決策的下一代工具。今天對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)知識(shí)的需求遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過供應(yīng)，這種不平衡在未來十年將變得更加嚴(yán)峻。 機(jī)器學(xué)習(xí)碩士學(xué)生是考慮從事工業(yè)或作為博士學(xué)位準(zhǔn)備的學(xué)生的理想選擇。無論使用何種應(yīng)用程序，課程和計(jì)劃要求都是相同的。
| 序號(hào) | 課程介紹 | Curriculum |
| 1 | 機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 | Introduction to Machine Learning |
| 2 | 先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)：理論與方法 | Advanced Machine Learning: Theory and Methods |
| 3 | 數(shù)據(jù)分析 | Data Analysis |
| 4 | 概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì) | Probability & Mathematical Statistics |
| 5 | 中級(jí)統(tǒng)計(jì) | Intermediate Statistics |
| 6 | 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) | Deep Reinforcement Learning |
| 7 | 概率圖模型 | Probabilistic Graphical Models |
| 8 | 凸優(yōu)化 | Convex Optimization |
| 9 | 算法 | Algorithms |
| 10 | 研究生人工智能 | Graduate Artificial Intelligence |
卡耐基梅隆大學(xué)材料科學(xué)與工程碩士研究生offer一枚
卡耐基梅隆大學(xué)材料科學(xué)碩士（研究型）研究生offer一枚
卡耐基梅隆大學(xué)信息系統(tǒng)管理碩士錄取一枚
卡耐基梅隆大學(xué)機(jī)械工程碩士錄取一枚
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