人工智能與機器學習理學碩士
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MSc Artificial Intelligence with Machine Learning
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項目簡介
專業(yè)方向
計算機
入學時間
1月
項目時長
1年
項目學費
27250英鎊/年
培養(yǎng)目標
<p>近年來，人工智能(AI)發(fā)展迅速，取得了許多驚人的成就，對技術和社會產(chǎn)生了深遠的影響。倫敦大學瑪麗皇后學院人工智能與機器學習理學碩士課程旨在為學生提供有關人工智能及其許多應用的所有最重要方面的專業(yè)實踐和理論知識，并由來自我們前沿研究小組的許多世界領先的專家教授。</p>
申請要求
具有電子工程、計算機科學、數(shù)學或相關學科背景
GPA要求
該學校針對內(nèi)地院校有專屬的GPA分數(shù)要求，倫敦大學瑪麗皇后學院單獨設置院校名單，對內(nèi)地院校劃分等級，以此來設置不同的申請要求。
查詢
{{college_name}}申請{{univName}}{{majorName}}的GPA分數(shù)要求為{{searchRes.score}}分
{{univName}}{{majorName}}不接受{{college_name}}的申請
{{univName}}{{majorName}}針對{{college_name}}沒有明確的list要求
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語言要求
類型
總分要求
小分要求
雅思和托福語言考試分為閱讀、聽力、口語、寫作4個部分，除總分以外，每個部分會有單獨的小分。部分專業(yè)除對雅思和托福有總分要求外，會有單獨的小分要求。其中L代表聽力，R代表閱讀，W代表寫作，S代表口語。
雅思
6.5
L:5.5 | R:6 | W:6 | S:6
托福
92
L:17 | R:18 | W:21 | S:20
PTE
62
L:51 | R:51 | W:57 | S:51
申請時間
2023Spring
-
開放時間
2022-11-14
Round1
2023Spring Round1
開始時間：-
結束時間：2022-11-14
申請已結束
課程設置
序號
課程介紹
Curriculum
1
機器學習原理
Principles of Machine Learning
2
計算創(chuàng)造力
Computational Creativity
3
神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習
Neural Networks and Deep Learning
4
機器學習部署
Machine Learning Deployment
5
項目
Project
6
人工智能
Artificial Intelligence
7
數(shù)據(jù)挖掘
Data Mining
8
高級機器人系統(tǒng)(機器人III)
Advanced Robotics Systems (Robotics III)
9
交互代理與程序生成
Interactive Agents and Procedural Generation
10
認知機器人學
Cognitive Robotics
11
高級數(shù)字信息處理與決策中的倫理、法規(guī)與法律
Ethics, Regulation and Law in Advanced Digital Information Processing and Decision Making
成功案例
倫敦大學瑪麗皇后學院高級計算機科學理學碩士研究生offer一枚
學生姓名
W同學
畢業(yè)學校
西交利物浦大學
本科專業(yè)
計算機科學與技術
基本背景
大四，GPA63
倫敦大學瑪麗皇后學院物聯(lián)網(wǎng)與未來網(wǎng)絡理學碩士研究生offer一枚
學生姓名
X同學
畢業(yè)學校
南京信息工程大學
本科專業(yè)
網(wǎng)絡安全
基本背景
大四，GPA2.41，六級453，無
倫敦大學瑪麗皇后學院數(shù)據(jù)科學與人工智能理學碩士（可跨申）研究生offer一枚
學生姓名
Z同學
畢業(yè)學校
四川大學
本科專業(yè)
機械設計制造及自動化
基本背景
已畢業(yè)，GPA3.16，暫無
倫敦大學瑪麗皇后學院電腦游戲理學碩士研究生offer一枚
學生姓名
Z同學
畢業(yè)學校
重慶郵電大學
本科專業(yè)
計算機科學與技術
基本背景
已畢業(yè)，GPA81.26，雅思:7
倫敦大學瑪麗皇后學院高級機器人學理學碩士研究生offer一枚
學生姓名
C同學
畢業(yè)學校
中國海洋大學
本科專業(yè)
計算機科學與技術（中外合作辦學）+赫瑞瓦特的機器人雙學位
基本背景
大四，GPA73.8
倫敦大學瑪麗皇后學院高級機器人學理學碩士研究生offer一枚
學生姓名
P同學
畢業(yè)學校
青島理工大學
本科專業(yè)
自動化專業(yè)
基本背景
已畢業(yè)，GPA77.48，無
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