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倫敦大學(xué)學(xué)院UCL這4個超酷的機器學(xué)習(xí)專業(yè)

關(guān)鍵字  倫敦大學(xué)學(xué)院 UCL 這4個超酷 機器學(xué)習(xí)專業(yè)
2020-07-23 來源:互聯(lián)網(wǎng) 作者: 新通小編 閱讀量: 人喜歡 手機閱讀
摘要

近幾年,隨著科技不斷進步,人工智能領(lǐng)域也得到了前所未有的發(fā)展,機器人被廣泛應(yīng)用于各個行業(yè),則機器學(xué)習(xí)專業(yè)越來越火爆,倫敦大學(xué)學(xué)院作為全球教育理念最前沿的國家之一,也開設(shè)了很多機器學(xué)習(xí)專業(yè)。

       近幾年,隨著科技不斷進步,人工智能領(lǐng)域也得到了前所未有的發(fā)展,機器人被廣泛應(yīng)用于各個行業(yè),則機器學(xué)習(xí)專業(yè)越來越火爆,倫敦大學(xué)學(xué)院作為全球教育理念最前沿的國家之一,也開設(shè)了很多機器學(xué)習(xí)專業(yè)。

  下面,小編就帶大家來看看倫敦大學(xué)學(xué)院的4個機器學(xué)習(xí)專業(yè),希望對大家有所幫助:

  計算統(tǒng)計與機器學(xué)習(xí)

  專業(yè)介紹:本專業(yè)保持數(shù)學(xué)上的嚴謹性和相關(guān)性,涵蓋機器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計的基本方面,,學(xué)生可以選修信息檢索,生物信息學(xué),定量金融,人工智能和機器視覺等內(nèi)容。

  本專業(yè)由the Centre for Computational Statistics and Machine Learning (CSML)提供,這是歐洲主要的機器學(xué)習(xí)中心之一。

  主要課程(含選修):

  · Supervised Learning

  · Statistical Models and Data Analysis

  · Project

  · Advanced Deep Learning and Reinforcement Learning

  · Advanced Topics in Machine Learning

  · Applied Machine Learning

  · Approximate Inference and Learning in Probabilistic Models

  · Graphical Models

  · Information Retrieval and Data Mining

  · Introduction to Deep Learning

  · Inverse Problems in Imaging

  · Machine Vision

  · Probabilistic and Unsupervised Learning

  · Statistical Natural Language Processing

  · Selected Topics in Statistics

  申請要求:

  2.1學(xué)位,計算機科學(xué)、統(tǒng)計、數(shù)學(xué)、電氣工程或物理科學(xué)等背景;具備本科數(shù)學(xué)、統(tǒng)計、線性代數(shù)、多變量微積分課程背景。

  雅思要求7.0,單項不低于6.5。

  數(shù)據(jù)科學(xué)與機器學(xué)習(xí)

  專業(yè)介紹:南昌留學(xué)云小編介紹,本專業(yè)匯集了數(shù)據(jù)驅(qū)動問題解決的計算和統(tǒng)計技能。數(shù)據(jù)科學(xué)這個快速發(fā)展的領(lǐng)域包括機器學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí),大規(guī)模數(shù)據(jù)分析,并在電子商務(wù),搜索/信息檢索,自然語言建模,金融,生物信息學(xué)和人工智能相關(guān)領(lǐng)域應(yīng)用。本專業(yè)提供了對當(dāng)前和新興方法的計算和統(tǒng)計基礎(chǔ)的原則性理解。

  主要課程(含選修):

  · Applied Machine Learning

  · Introduction to Machine Learning

  · Introduction to Statistical Science

  · Project

  · Advanced Deep Learning and Reinforcement Learning

  · Information Retrieval and Data Mining

  · Introduction to Deep Learning

  · Machine Vision

  · Multi-agent Artificial Intelligence

  · Statistical Natural Language Processing

  · Birkbeck College: Cloud Computing

  申請要求:

  2.1學(xué)位,計算機科學(xué)、數(shù)學(xué)、工程、物理、統(tǒng)計等定量學(xué)科背景。

  雅思要求7.0,單項不低于6.5。

  UCL機器學(xué)習(xí)專業(yè)

  機器學(xué)習(xí)

  專業(yè)介紹:本專業(yè)介紹了機器學(xué)習(xí)的計算、數(shù)學(xué)和業(yè)務(wù)視圖。學(xué)生將了解該領(lǐng)域新技術(shù)的開發(fā)和應(yīng)用的基本原理,同時了解和分析可用算法和方法,以及設(shè)計、開發(fā)并評估適用于新的算法和方法的能力。

  主要課程(含選修):

  · Supervised Learning

  · Advanced Deep Learning and Reinforcement Learning

  · Advanced Topics in Machine Learning

  · Affective Computing and Human-Robot Interaction

  · Applied Machine Learning

  · Approximate Inference and Learning in Probabilistic Models

  · Bioinformatics

  · Graphical Models

  · Information Retrieval and Data Mining

  · Introduction to Deep Learning

  · Machine Vision

  · Probabilistic and Unsupervised Learning

  · Statistical Natural Language Processin

  申請要求:

  2.1學(xué)位,計算機、數(shù)學(xué)、電氣工程或同等相關(guān)專業(yè)背景。有線性代數(shù)、微積分課程背景。

  雅思要求7.0,單項不低于6.5。

  綜合機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)

  專業(yè)介紹:

  本專業(yè)教授如何設(shè)計機器學(xué)習(xí)系統(tǒng),這將成為未來幾十年經(jīng)濟,社會和工業(yè)的基礎(chǔ)。它為學(xué)生提供了綜合機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)工程的領(lǐng)域中開展各種職業(yè)所需的專業(yè)知識。

  核心課程:

  應(yīng)用機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)I、應(yīng)用機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)II、數(shù)據(jù)采集和處理系統(tǒng)、云,數(shù)據(jù)中心和邊緣計算、安全和隱私、“綜合機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)新興主題”研討會

  入學(xué)要求:

  2.1學(xué)位,相關(guān)專業(yè)背景,電子電氣工程、計算機等都可以申請,學(xué)生需要有基礎(chǔ)的編程背景(C, C++, Python, Java),也要有代數(shù)、分析、概率或統(tǒng)計學(xué)等數(shù)學(xué)課程背景。

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