卡內(nèi)基梅隆大學機器學習碩士

卡耐基梅隆大學機器學習系開設的學位項目有：

機器學習理學碩士MSc Machine Learning ：為期1.5-2年，要求申請者本科畢業(yè)，擁有計算機科學專業(yè)背景，學習過復雜理論、編程、數(shù)學、概率、統(tǒng)計學、矩陣代數(shù)與多元微積分等基礎課程。該項目以授課內(nèi)容為主，含有一定的研究內(nèi)容，無需撰寫畢業(yè)論文。核心課程包括：機器學習介紹、機器學習高級介紹、統(tǒng)計機器學習、中級統(tǒng)計學。畢業(yè)生可選擇就業(yè)或繼續(xù)攻讀博士學位。不提供任何形式的獎學金，學生需自費攻讀。

機器學習博士PhD in Machine Learning：為期4-5年，由計算機科學學院和統(tǒng)計學系聯(lián)合開設。要求申請者本科畢業(yè)，擁有計算機科學相關專業(yè)背景，其他專業(yè)背景者需修讀數(shù)學和計算機編程等相關前置課程，包括線性代數(shù)、概率、計算機科學等。所有錄取的學生均可獲得全額獎學金，包括Fellowship、TA/RA

統(tǒng)計學與機器學習聯(lián)合博士Joint PhD in Statistics and Machine Learning：卡耐基梅隆大學統(tǒng)計學與機器學習聯(lián)合博士項目旨在幫助學生提升專業(yè)能力，以便將來能進入頂尖大學的計算機科學和統(tǒng)計學兩個院系里開啟學術生涯。

機器學習與公共政策聯(lián)合博士Joint PhD in Machine Learning and Public Policy：卡耐基梅隆大學機器學習與公共政策聯(lián)合博士項目是一個由機器學習系和海茲學院聯(lián)合開設的新項目。其中，海茲學院是一個研究公共政策、信息系統(tǒng)和管理的學院。通過卡耐基梅隆大學機器學習與公共政策聯(lián)合博士項目的學習，學生將具備開發(fā)機器學習技術并將其應用于真實政策領域的能力。

神經(jīng)計算與機器學習聯(lián)合博士Joint PhD in Neural Computation and Machine Learning: 卡耐基梅隆大學神經(jīng)計算與機器學習聯(lián)合博士項目通過結(jié)合機器學習課程和認知神經(jīng)基礎中心的神經(jīng)計算課程，旨在培養(yǎng)學生將機器學習理論應用于神經(jīng)科學領域的能力。

1、The AUTON Lab

2、Brain Image Analysis Research Group

3、Cell Organizer

4、Databases Group

5、Querendipity

6、Read the Web

7、Statistical Artificial Intelligence & Integrative Genomics (SAILING Lab)

8、Systems Biology Group

1、AUTON實驗室（研究數(shù)據(jù)結(jié)構與算法處理大型數(shù)據(jù)）

2、大腦圖像分析（用統(tǒng)計機器學習與算法分析數(shù)據(jù)）

3、細胞組織者（計算生物學）

4、數(shù)據(jù)庫（高性能數(shù)據(jù)庫結(jié)構、多媒體、數(shù)據(jù)挖掘）

5、Querendipity（系統(tǒng)科研文獻大數(shù)據(jù)分析處理）

6、理解Web（計算機自動上網(wǎng)學習）

7、統(tǒng)計人工智能與整合基因組學（多維度相關數(shù)據(jù)分析，如圖像分析、貝葉斯模型學習理論和數(shù)據(jù)挖掘）

8、系統(tǒng)生物學