入學(xué)時間 | 項(xiàng)目時長 | 項(xiàng)目學(xué)費(fèi) |
9月 | 1年 | 26280英鎊 |
類型 | 總分要求 | 小分要求 |
雅思 | 6.5 | 6 |
托福 | 88 | L:20 | R:21 | W:21 | S:22 |
PTE | 67 | 64 |
心理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、計算機(jī)科學(xué)、物理、工程或數(shù)學(xué)相關(guān)學(xué)科背景; 認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)方向:申請人應(yīng)在研究論文中獲得至少 2:1(或同等水平)的成績(即規(guī)劃、開展研究和分析數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)); 計算神經(jīng)科學(xué)途徑:必須具有扎實(shí)的定量技能。具備 Python、Matlab、Java 和/或 C 編程能力者優(yōu)先。
認(rèn)知神經(jīng)成像和數(shù)據(jù)科學(xué)碩士課程有助于提供對認(rèn)知和計算神經(jīng)科學(xué)重要理論的基本見解,并掌握神經(jīng)成像和數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)方法的經(jīng)驗(yàn)。
序號 | 課程介紹 | Curriculum |
1 | 心理學(xué)研究方法與技巧 | Research Methods & Skills in Psychology |
2 | 提出研究 | Proposing Research |
3 | 認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)方法與應(yīng)用 | Cognitive Neuroscience Methods & Applications |
4 | 行為和大腦數(shù)據(jù)科學(xué) I | Data Science for Behaviour and Brain I |
5 | 心智、大腦、模型 | Mind, Brain, Models |
6 | 轉(zhuǎn)化認(rèn)知神經(jīng)科學(xué) | Translational Cognitive Neuroscience |
7 | 腦成像基礎(chǔ)知識 | Fundamentals in Brain Imaging |
8 | 電生理學(xué)方法在認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)中的應(yīng)用 | Application of Electrophysiological Approaches in Cognitive Neuroscience |
9 | 建模發(fā)展和多樣性 | Modelling Development and Diversity |
10 | 計算方法簡介 | Introduction to Computational Methods |
11 | 行為和大腦數(shù)據(jù)科學(xué) I 和 II | Data science for behaviour and brain I and II |
12 | 智能機(jī)器人 | Intelligent Robotics |
13 | 神經(jīng)計算 | Neural Computation |
14 | 機(jī)器學(xué)習(xí)和智能數(shù)據(jù)分析 | Machine Learning and Intelligent Data Analysis |
15 | 先進(jìn)機(jī)器人技術(shù) | Advanced Robotics |
16 | 機(jī)器人視覺 | Robot Vision |
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