来源:考而思在线
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从医学和空间探索到农业和娱乐,智能和自主系统在人类生活和活动的所有领域都越来越重要。理解和开发自主系统涉及一系列技能和知识,包括设计具有人和机器元素的交互系统,以及建模和构建能够感知和学习的系统。机器学习是自主和智能系统的核心,包括计算机视觉和机器人。它也支撑了数据分析在许多领域的最新发展。学生将学习使用新知识来解决复杂的机器学习和自主系统问题。学生将开发一系列技能,包括机器学习理论、人工智能、自主系统设计和工程,以及与智能和自主系统越来越多的交互对人类的影响。学生将由计算机科学系的学者教授,他们在机器学习、自主系统、人工智能和人机交互方面具有专长。本课程是与提供机器人专业知识的电子和电气工程系合作设计的。学生将在一个以研究为主导的部门学习,那里有一个支持学生的研究生社区。学生将在我们的定制计算机实验室学习,并接触最新的想法和技术。随着机器学习和自主系统成为许多关键行业的重要组成部分,在课程结束后,学生会有很好的就业前景。学生将获得知识和可转移的技能,在一个广泛的行业的职业生涯,或进一步研究的博士水平。该系毕业生已投身多个行业,包括资讯科技顾问、软件开发、银行及教育等。
序号 | 课程介绍 | Curriculum |
---|---|---|
1 | 数据科学统计 | Statistics for data science |
2 | 机器学习1 | Machine learning 1 |
3 | 人类和智能机器 | Humans and intelligent machines |
4 | 自治系统工程 | Autonomous systems engineering |
5 | 智能代理 | Intelligent agents |
6 | 机器人软件 | Robotics software |
7 | 研究项目的准备 | Research project preparation |
8 | 智能控制和认知系统 | Intelligent control and cognitive systems |
9 | 机器学习2 | Machine learning 2 |
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