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  • 機(jī)器學(xué)習(xí)和自主系統(tǒng)理學(xué)碩士
    Machine Learning and Autonomous Systems MSc
    所屬學(xué)院:計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院
    申請(qǐng)難度:高 就業(yè)前景:優(yōu) 消費(fèi)水平:高
    166 QS 2023 9 TIMES 2023

    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)
    9月 1年 22000英鎊

    申請(qǐng)時(shí)間

  • 開放時(shí)間
  • 語言要求

    類型 總分要求 小分要求
    雅思 6.5 各項(xiàng)不低于6
    托福 90 各項(xiàng)不低于21

    培養(yǎng)目標(biāo)

    從醫(yī)學(xué)和空間探索到農(nóng)業(yè)和娛樂,智能和自主系統(tǒng)在人類生活和活動(dòng)的所有領(lǐng)域都越來越重要。理解和開發(fā)自主系統(tǒng)涉及一系列技能和知識(shí),包括設(shè)計(jì)具有人和機(jī)器元素的交互系統(tǒng),以及建模和構(gòu)建能夠感知和學(xué)習(xí)的系統(tǒng)。機(jī)器學(xué)習(xí)是自主和智能系統(tǒng)的核心,包括計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器人。它也支撐了數(shù)據(jù)分析在許多領(lǐng)域的最新發(fā)展。學(xué)生將學(xué)習(xí)使用新知識(shí)來解決復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)和自主系統(tǒng)問題。學(xué)生將開發(fā)一系列技能,包括機(jī)器學(xué)習(xí)理論、人工智能、自主系統(tǒng)設(shè)計(jì)和工程,以及與智能和自主系統(tǒng)越來越多的交互對(duì)人類的影響。學(xué)生將由計(jì)算機(jī)科學(xué)系的學(xué)者教授,他們?cè)跈C(jī)器學(xué)習(xí)、自主系統(tǒng)、人工智能和人機(jī)交互方面具有專長(zhǎng)。本課程是與提供機(jī)器人專業(yè)知識(shí)的電子和電氣工程系合作設(shè)計(jì)的。學(xué)生將在一個(gè)以研究為主導(dǎo)的部門學(xué)習(xí),那里有一個(gè)支持學(xué)生的研究生社區(qū)。學(xué)生將在我們的定制計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)室學(xué)習(xí),并接觸最新的想法和技術(shù)。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和自主系統(tǒng)成為許多關(guān)鍵行業(yè)的重要組成部分,在課程結(jié)束后,學(xué)生會(huì)有很好的就業(yè)前景。學(xué)生將獲得知識(shí)和可轉(zhuǎn)移的技能,在一個(gè)廣泛的行業(yè)的職業(yè)生涯,或進(jìn)一步研究的博士水平。該系畢業(yè)生已投身多個(gè)行業(yè),包括資訊科技顧問、軟件開發(fā)、銀行及教育等。

    主要課程

    序號(hào) 課程介紹 Curriculum
    1 數(shù)據(jù)科學(xué)統(tǒng)計(jì) Statistics for data science
    2 機(jī)器學(xué)習(xí)1 Machine learning 1
    3 人類和智能機(jī)器 Humans and intelligent machines
    4 自治系統(tǒng)工程 Autonomous systems engineering
    5 智能代理 Intelligent agents
    6 機(jī)器人軟件 Robotics software
    7 研究項(xiàng)目的準(zhǔn)備 Research project preparation
    8 智能控制和認(rèn)知系統(tǒng) Intelligent control and cognitive systems
    9 機(jī)器學(xué)習(xí)2 Machine learning 2

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