入學時間 | 項目時長 | 項目學費 |
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 | / |
人工智能專業化培訓計算專業人員在AI中學習高級原理,算法和應用程序。 它側重于作為智能系統(知識表示,機器學習和推理)基礎的計算基礎和原理,以及主要AI應用領域中的最先進技術(視覺,語音和語言處理,數據分析和機器人)。計算機碩士課程是一個綜合的,具有挑戰性的研究生課程,具有地區專業。它包含最新的研究成果,包括應用和基礎。該計劃還提供先進和深入的IT知識,為學生在IT職業生涯中的挑戰做好準備。該計劃可以全職或兼職。大多數5000級模塊在晚上進行。課程選擇:學生必須通過十個模塊(40個模塊學分),滿足以下要求:AI核心模塊列表中的三個模塊(12個模塊化學分);AI選修模塊列表中的兩個模塊(8個模塊學分);剩下的五個模塊(20個模塊化學分)可以從計算機學院提供的4000到6000個模塊中選擇。在所需的最多十個模塊中,學生最多允許兩個4000級模塊和兩個模塊(必須至少達到5000級)來自其他院系。學位論文選項:論文選項為個別學生提供了在所選專業領域進行獨立學習和研究的機會。選擇參加論文的學生需要完成以下課程:AI核心模塊列表中的三個模塊(12個模塊化學分);MComp論文相當于與AI相關的主題的四個模塊(16個模塊學分);其余三個模塊(12個模塊學分)可以從計算機學院提供的4000到6000個模塊中選擇。在六個模塊中,學生最多允許兩個4000級模塊(8個模塊學分)和兩個模塊(必須至少達到5000級)來自其他院系。
序號 | 課程介紹 | Curriculum |
1 | 人工智能規劃與決策 | AI Planning and Decision Making |
2 | 機器學習的理論與算法 | Theory and Algorithms for Machine Learning |
3 | 神經網絡深度學習 | Neural Networks Deep Learning |
4 | 決策技術 | Decision Making Technologies |
5 | 人工智能中的不確定性建模 | Uncertainty Modelling in AI |
6 | 計算機視覺與模式識別 | Computer Vision and Pattern Recognition |
7 | 基于知識的系統 | Knowledge-based Systems |
8 | 自然語言處理 | Natural Language Processing |
9 | 算法機制設計 | Algorithmic Mechanism Design |
10 | 約束規劃 | Constraint Programming |
11 | 知識發現和數據挖掘 | Knowledge Discovery and Data Mining |
12 | 神經網絡與深度學習 | Neural Networks and Deep Learning |
13 | 機器學習的理論與算法 | Theory and Algorithms for Machine Learning |
14 | 高級自然語言處理 | Advanced Natural Language Processing |
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