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 |
類(lèi)型 | 總分要求 | 小分要求 |
雅思 | 6.0 | / |
托福 | 90 | / |
GRE | 320 | / |
GMAT | 650 | / |
人工智能專(zhuān)業(yè)化培訓(xùn)計(jì)算專(zhuān)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(jué),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(zhuān)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(guò)十個(gè)模塊(40個(gè)模塊學(xué)分),滿(mǎn)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(lái)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(zhuān)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(lái)自其他院系。
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(jué)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 |
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