AI智能时代来临 美国东北大学的人工智能硕士专业未来可期!
现如今,人工智能已经融入人们的生活,比如:人手一部的智能手机、音箱、智能电气……这些智能产品大大地方便了人们的生活,提高了社会的生产力,这也意味着社会对于人工智能人才的需求量持续上涨,为了顺应时代的发展,美国东北大学就开设了人工智能硕士专业,下面,就随小编来看看吧,希望对大家有所帮助:
MS IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE
人工智能科学硕士(MSAI)项目提供了人工智能新兴领域的理论和实践的全面框架。该计划提供的基础知识,您将需要探索两个关键的上下文领域和复杂的AI系统的技术应用。您将选择视觉、智能交互、机器人技术、机器学习或知识管理方面的专业。你将通过学术和研究经验,结合数据科学,机器人和机器学习,追求一个整体和跨学科的学习课程。
课程设置:
Core Requirements
Intelligence
CS 5100 Foundations of Artificial Intelligence
Programing and Algorithms
CS 5010 Programming Design Paradigm
CS 5800 Algorithms
Machine Learning
CS 6140 Machine Learning
Interaction
CS 5170 Artificial Intelligence for Human-Computer Interaction
Electives
Specialization
Vision
CS 5330 Pattern Recognition and Computer Vision
CS 7180 Special Topics in Artificial Intelligence
EECE 5639 Computer Vision
EECE 7370 Advanced Computer Vision
Intelligent Interaction
CS 5150 Game Artificial Intelligence
CS 5340 Computer/Human Interaction
CS 7340 Theory and Methods in Human Computer Interaction
PSYC 5010 Human Cognitive Processes
Robotics and Agent-Based Systems
CS 5180 Reinforcement Learning and Sequential Decision Making
CS 5335 Robotic Science and Systems
EECE 5550 Mobile Robotics
EECE 5554 Robotics Sensing and Navigation
Machine Learning
CS 5180 Reinforcement Learning and Sequential Decision Making
CS 6220 Data Mining Techniques
CS 7140 Advanced Machine Learning
or EECE 7397 Advanced Machine Learning
CS 7150 Deep Learning
DS 5230 Unsupervised Machine Learning and Data Mining
EECE 5612 Statistical Inference: An Introduction for Engineers and Data Analysts
EECE 5644 Introduction to Machine Learning and Pattern Recognition
MATH 7340 Statistics for Bioinformatics
Knowledge Management and Reasoning
CS 6120 Natural Language Processing
CS 6200 Information Retrieval
CS 6220 Data Mining Techniques
CS 7290 Special Topics in Data Science
Additional Elective
CS 7180 Special Topics in Artificial Intelligence
CS 7990 Thesis
CS 8674 Master’s Project
EECE 7337 Information Theory
GSND 5110 Game Design and Analysis
LING 5100 Introduction to Linguistics
PHIL 5010 AI Ethics
申请条件:
一些编程经验:
有用高级编程语言编写代码的经验
大专或同等学历的程序员、软件工程师等的编程课程。
数学背景
至少一年的线性代数(或离散数学,高等微积分等)和/或至少一年的高级统计学
申请材料:
GPA minimums:
3.0 on a 4.0 scale
8.0 on a 10.0 scale
80 on a 100 scale
目的声明:
目的陈述对于确定申请人申请理想项目的动机和信念很重要。我们正在寻找具体而有动力的目标陈述。这份声明是一个很好的地方,申请人可以把他们的教育经历背景。
推荐信
对于本科生直接申请的学生,我们推荐两份学术和一份专业推荐信。对于正在申请工作的学生,我们推荐两份专业和一份学术参考。
语言要求:
TOEFL = 100, IELTS = 7.5, or Duolingo = 125
职业前景:
毕业生可以在多种职业中获得成功,包括:
机器智能工程师
AI程序员
自然语言处理开发人员
测试自动化工程师
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