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計算(人工智能與機器學(xué)習(xí))理學(xué)碩士
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MSc Computing (Artificial Intelligence and Machine Learning)
工科
計算機
計算機學(xué)院
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項目簡介
專業(yè)方向
計算機
入學(xué)時間
9月
項目時長
1年
項目學(xué)費
43800英鎊/年
項目官網(wǎng)
https://www.imperial.ac.uk/study/courses/postgraduate-taught/computing-artificial-intelligence-msc/
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培養(yǎng)目標
<p>帝國理工學(xué)院計算(人工智能與機器學(xué)習(xí))理學(xué)碩士項目側(cè)重于人工智能、知識工程、復(fù)雜認知和社會行為的計算和工程模型的開發(fā)。該研究生項目適用于可能學(xué)習(xí)過但未深入學(xué)習(xí)過計算機專業(yè)知識的學(xué)生。如果學(xué)生想成為計算機行業(yè)特定領(lǐng)域的專家,該項目將幫助其踏出達成目標的第一步。帝國理工學(xué)院計算(人工智能與機器學(xué)習(xí))理學(xué)碩士項目側(cè)重于人工智能、知識工程、復(fù)雜認知及社會行為的計算和工程模型的開發(fā)。教學(xué)領(lǐng)域包括認知機器人學(xué)、計算機的復(fù)雜性、計算機復(fù)雜系統(tǒng)、計算金融、計算機網(wǎng)絡(luò)及分布式系統(tǒng)。</p>
申請要求
具有一等榮譽學(xué)位,需要包含大量計算成分的學(xué)科背景
GPA要求
重新選擇本科院校
該學(xué)校針對內(nèi)地院校有專屬的GPA分數(shù)要求,帝國理工學(xué)院僅接受“211院校”申請,對不同學(xué)院及專業(yè)設(shè)置不同的申請要求。
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申請時間

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國際生
提前批次
:是在常規(guī)申請批次之前開放的申請批次。提前批未被錄取依舊可以走常規(guī)批次申請
進行中
:{{ per_time.children[per_time.active_tab_idx].endInfo }}
on hold
:申請量過大,相應(yīng)的申請有延遲或者無法拿到offer的風(fēng)險。
國際生
:本條是指國際生截止日期
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顧問解析
<p>作為一所以理工科見長的學(xué)校,IC的計算機領(lǐng)域自然是十分優(yōu)秀的。隸屬于計算機系的Computing AIML方向項目面向具有扎實的計算背景、并且想要深入研究人工智能、知識工程、復(fù)雜認知和社會行為的計算和工程模型開發(fā)的學(xué)生。</p> <p><b>就業(yè)服務(wù)</b>:該校與許多計算機畢業(yè)生的主要雇主關(guān)系密切,不僅僅是軟件和通信公司,如微軟、IBM、臉書、亞馬遜、谷歌等,還包括金融計算機公司,包括Goldman Sachs、布隆伯格等。學(xué)校的 Career Service 會定期為學(xué)生帶來各式各樣的 Career Event,參加的企業(yè)從 IT 名企到金融巨頭,從世界 500 強到初創(chuàng)獨角獸應(yīng)有盡有。Career Service 甚至?xí)iT舉辦中國企業(yè)的招聘專場。此外,帝國理工與其他學(xué)校合作的 Career Fair 也很常見,甚至在學(xué)生出國之前,都可能有機會以 Offer Holder 的身份參加多所學(xué)校聯(lián)合在國內(nèi)舉辦的 Career Fair。</p> <p><b>招生特點</b>:IC計算機系錄取的門檻還是比較高的,喜歡國內(nèi)Top 985、中外合辦和一些海本的高均分選手。就所有CS相關(guān)的項目而言,包括所有的track加上CS和AI,最終入學(xué)的大約有120+。其中參考AIML方向在19/20的數(shù)據(jù),725份申請中發(fā)了73個offer,最終入學(xué)為46人,在20/21年,項目在826分申請人中發(fā)了115個offer,入學(xué)人數(shù)為58,整體的錄取比例為11-13%。 </p>
課程設(shè)置

該項目為期一年,要求學(xué)生完成90ECTS學(xué)分,需要在必修的一個project以及一門機器學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)以外完成8門選修課,相對來說workload還是很大的。AIML的選修課很豐富,主要側(cè)重于人工智能、知識工程、復(fù)雜認知及社會行為的計算和工程模型的開發(fā)。教學(xué)領(lǐng)域包括認知機器人學(xué)、計算機的復(fù)雜性、計算機復(fù)雜系統(tǒng)、計算金融、計算機網(wǎng)絡(luò)及分布式系統(tǒng)。

展開
序言
Prolog
序言简介
Short Introduction to Prolog
计算机视觉
Computer Vision
动力系统与深度学习
Dynamical Systems and Deep Learning
机器学习数学
Mathematics for Machine Learning
模态逻辑
Modal Logic
强化学习
Reinforcement Learning
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