愛丁堡大學(xué)人工智能專業(yè)介紹

指南者留學(xué) 2018-08-16 17:59:59
愛丁堡大學(xué)的人工智能專業(yè)一直以來都是同學(xué)申請英國留學(xué)的熱門專業(yè),那么愛丁堡大學(xué)的人工智能專業(yè)到底好不好申請呢,下面指南者就愛丁堡大學(xué)人工智能專業(yè)的課程介紹及入學(xué)要求做一個(gè)詳細(xì)的介紹,希望可以給打算申請的同學(xué)提供一些幫助。
愛丁堡大學(xué)人工智能專業(yè)入學(xué)要求及課程介紹

愛丁堡大學(xué)工智能專業(yè)(Msc Artificial Intelligence)的研究借鑒了神經(jīng)科學(xué),認(rèn)知科學(xué),語言學(xué),計(jì)算機(jī)科學(xué),數(shù)學(xué),統(tǒng)計(jì)學(xué)和心理學(xué)的知識表示和推理,腦過程和人工學(xué)習(xí)系統(tǒng),計(jì)算機(jī)視覺,移動(dòng)和裝配機(jī)器人,音樂感知和可視化的研究。我們的目標(biāo)是為您提供有關(guān)智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)和構(gòu)建方面的實(shí)際知識,以便您可以在各種職業(yè)環(huán)境中應(yīng)用您的技能。

愛丁堡大學(xué)人工智能專業(yè)課程設(shè)置

必修課程:

Informatics Research Review(信息學(xué)研究評論)

Informatics Project Proposal(信息學(xué)項(xiàng)目建議)

Introduction to Java Programming (for students who do not already meet the programming requirements for the taught masters)

(Java編程簡介(對于尚未達(dá)到授課大師編程要求的學(xué)生))

Dissertation(論文)

您將在課程中選擇一個(gè)“專業(yè)領(lǐng)域”,這將決定您的選修課程的選擇:

Intelligent Robotics智能機(jī)器人

Agents, Knowledge and Data代理商,知識和數(shù)據(jù)

Machine Learning機(jī)器學(xué)習(xí)

Natural Language Processing自然語言處理

您可以選擇各種可選課程,包括:

Advanced Vision高級視覺

Algorithmic Game Theory and Its Applications算法博弈論及其應(yīng)用

Machine Learning and Pattern Recognition機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識別

Natural Language Understanding自然語言理解

Robotics:Science and Systems機(jī)器人:科學(xué)與系統(tǒng)

Human-Computer Interaction人機(jī)交互

Software Architecture, Process and Management軟件架構(gòu),流程和管理

Text Technologies for Data Science數(shù)據(jù)科學(xué)的文本技術(shù)

Computational Cognitive Neuroscience計(jì)算認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)

愛丁堡大學(xué)人工智能專業(yè)入學(xué)要求

需要有信息學(xué),人工智能,認(rèn)知科學(xué),計(jì)算機(jī)科學(xué),電氣工程,語言學(xué),數(shù)學(xué),哲學(xué),物理學(xué)或心理學(xué)方面的英國2:1榮譽(yù)學(xué)位或其國際同等學(xué)歷(相當(dāng)于國內(nèi)895/211學(xué)生80-85的均分成績才能申請),以及計(jì)算機(jī)編程經(jīng)驗(yàn)。

語言的要求:雅思學(xué)術(shù)的成績:至少6.5,每個(gè)單項(xiàng)至少6.0;托福網(wǎng)考成績:至少92分,每項(xiàng)至少20分

并且在學(xué)位課程期間,您必須完成相當(dāng)于60學(xué)分的數(shù)學(xué)課程,這些專業(yè)通常涵蓋以下課程:微積分(微分和積分),線性代數(shù)(向量和多維矩陣),離散數(shù)學(xué)和數(shù)學(xué)推理(例如:歸納和推理,圖論模型,證明)和概率。

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