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  • 計(jì)算機(jī)碩士 - 人工智能方向
    Master of Computing - Artificial Intelligence Specialization
    所屬學(xué)院:計(jì)算機(jī)學(xué)院
    申請(qǐng)難度:高 就業(yè)前景:優(yōu) 消費(fèi)水平:中
    11 QS 2025

    項(xiàng)目簡(jiǎn)介

    入學(xué)時(shí)間 項(xiàng)目時(shí)長(zhǎng) 項(xiàng)目學(xué)費(fèi)
    1/8月 1.5年 38187新幣/年

    申請(qǐng)時(shí)間

    2025Spring
  • 2024-07-01 開放時(shí)間
  • 2024-08-31 Round1
    2025Spring Round1 開始時(shí)間:2024-07-01 結(jié)束時(shí)間:2024-08-31 申請(qǐng)已結(jié)束
  • 2025Fall
  • 2024-11-15 開放時(shí)間
  • 2025-01-31 Round1
    2025Fall Round1 開始時(shí)間:2024-11-15 結(jié)束時(shí)間:2025-01-31 距申請(qǐng)截止還剩31天
  • 項(xiàng)目官網(wǎng)

    語(yǔ)言要求

    類型 總分要求 小分要求
    雅思 6.0 /
    托福 90 /
    GRE 320 /
    GMAT 650 /

    培養(yǎng)目標(biāo)

    人工智能專業(yè)化培訓(xùn)計(jì)算專業(yè)人員在AI中學(xué)習(xí)高級(jí)原理,算法和應(yīng)用程序。 它側(cè)重于作為智能系統(tǒng)(知識(shí)表示,機(jī)器學(xué)習(xí)和推理)基礎(chǔ)的計(jì)算基礎(chǔ)和原理,以及主要AI應(yīng)用領(lǐng)域中的最先進(jìn)技術(shù)(視覺,語(yǔ)音和語(yǔ)言處理,數(shù)據(jù)分析和機(jī)器人)。計(jì)算機(jī)碩士課程是一個(gè)綜合的,具有挑戰(zhàn)性的研究生課程,具有地區(qū)專業(yè)。它包含最新的研究成果,包括應(yīng)用和基礎(chǔ)。該計(jì)劃還提供先進(jìn)和深入的IT知識(shí),為學(xué)生在IT職業(yè)生涯中的挑戰(zhàn)做好準(zhǔn)備。該計(jì)劃可以全職或兼職。大多數(shù)5000級(jí)模塊在晚上進(jìn)行。課程選擇:學(xué)生必須通過十個(gè)模塊(40個(gè)模塊學(xué)分),滿足以下要求:AI核心模塊列表中的三個(gè)模塊(12個(gè)模塊化學(xué)分);AI選修模塊列表中的兩個(gè)模塊(8個(gè)模塊學(xué)分);剩下的五個(gè)模塊(20個(gè)模塊化學(xué)分)可以從計(jì)算機(jī)學(xué)院提供的4000到6000個(gè)模塊中選擇。在所需的最多十個(gè)模塊中,學(xué)生最多允許兩個(gè)4000級(jí)模塊和兩個(gè)模塊(必須至少達(dá)到5000級(jí))來自其他院系。學(xué)位論文選項(xiàng):論文選項(xiàng)為個(gè)別學(xué)生提供了在所選專業(yè)領(lǐng)域進(jìn)行獨(dú)立學(xué)習(xí)和研究的機(jī)會(huì)。選擇參加論文的學(xué)生需要完成以下課程:AI核心模塊列表中的三個(gè)模塊(12個(gè)模塊化學(xué)分);MComp論文相當(dāng)于與AI相關(guān)的主題的四個(gè)模塊(16個(gè)模塊學(xué)分);其余三個(gè)模塊(12個(gè)模塊學(xué)分)可以從計(jì)算機(jī)學(xué)院提供的4000到6000個(gè)模塊中選擇。在六個(gè)模塊中,學(xué)生最多允許兩個(gè)4000級(jí)模塊(8個(gè)模塊學(xué)分)和兩個(gè)模塊(必須至少達(dá)到5000級(jí))來自其他院系。

    主要課程

    序號(hào) 課程介紹 Curriculum
    1 人工智能規(guī)劃與決策 AI Planning and Decision Making
    2 機(jī)器學(xué)習(xí)的理論與算法 Theory and Algorithms for Machine Learning
    3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) Neural Networks Deep Learning
    4 決策技術(shù) Decision Making Technologies
    5 人工智能中的不確定性建模 Uncertainty Modelling in AI
    6 計(jì)算機(jī)視覺與模式識(shí)別 Computer Vision and Pattern Recognition
    7 基于知識(shí)的系統(tǒng) Knowledge-based Systems
    8 自然語(yǔ)言處理 Natural Language Processing
    9 算法機(jī)制設(shè)計(jì) Algorithmic Mechanism Design
    10 約束規(guī)劃 Constraint Programming
    11 知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘 Knowledge Discovery and Data Mining
    12 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí) Neural Networks and Deep Learning
    13 機(jī)器學(xué)習(xí)的理論與算法 Theory and Algorithms for Machine Learning
    14 高級(jí)自然語(yǔ)言處理 Advanced Natural Language Processing

    預(yù)約咨詢

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