入學(xué)時間 | 項目時長 | 項目學(xué)費 |
1/8月 | 1.5年 | 38187新幣/年 |
類型 | 總分要求 | 小分要求 |
雅思 | 6.0 | / |
托福 | 90 | / |
GRE | 320 | / |
GMAT | 650 | / |
人工智能專業(yè)化培訓(xùn)計算專業(yè)人員在AI中學(xué)習(xí)高級原理,算法和應(yīng)用程序。 它側(cè)重于作為智能系統(tǒng)(知識表示,機(jī)器學(xué)習(xí)和推理)基礎(chǔ)的計算基礎(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,語音和語言處理,數(shù)據(jù)分析和機(jī)器人)。計算機(jī)碩士課程是一個綜合的,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)。該計劃還提供先進(jìn)和深入的IT知識,為學(xué)生在IT職業(yè)生涯中的挑戰(zhàn)做好準(zhǔn)備。該計劃可以全職或兼職。大多數(shù)5000級模塊在晚上進(jìn)行。課程選擇:學(xué)生必須通過十個模塊(40個模塊學(xué)分),滿足以下要求:AI核心模塊列表中的三個模塊(12個模塊化學(xué)分);AI選修模塊列表中的兩個模塊(8個模塊學(xué)分);剩下的五個模塊(20個模塊化學(xué)分)可以從計算機(jī)學(xué)院提供的4000到6000個模塊中選擇。在所需的最多十個模塊中,學(xué)生最多允許兩個4000級模塊和兩個模塊(必須至少達(dá)到5000級)來自其他院系。學(xué)位論文選項:論文選項為個別學(xué)生提供了在所選專業(yè)領(lǐng)域進(jìn)行獨立學(xué)習(xí)和研究的機(jī)會。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模塊(12個模塊化學(xué)分);MComp論文相當(dāng)于與AI相關(guān)的主題的四個模塊(16個模塊學(xué)分);其余三個模塊(12個模塊學(xué)分)可以從計算機(jī)學(xué)院提供的4000到6000個模塊中選擇。在六個模塊中,學(xué)生最多允許兩個4000級模塊(8個模塊學(xué)分)和兩個模塊(必須至少達(dá)到5000級)來自其他院系。
序號 | 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 | 計算機(jī)視覺與模式識別 | Computer Vision and Pattern Recognition |
7 | 基于知識的系統(tǒng) | Knowledge-based Systems |
8 | 自然語言處理 | Natural Language Processing |
9 | 算法機(jī)制設(shè)計 | Algorithmic Mechanism Design |
10 | 約束規(guī)劃 | Constraint Programming |
11 | 知識發(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 | 高級自然語言處理 | Advanced Natural Language Processing |
幾何留學(xué)APP
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