喜讯 2023年帝国理工大学新增了这五大硕士专业 IT领域最广!
按照惯例,在每年的申请季中,英国大学都会在专业上有所调整,要么新增专业,要么取消专业,今年也不例外,这不2023年帝国理工大学就新增了五大硕士专业,下面,就随小编来看看吧,希望对大家有所帮助:
Sc Digital Chemistry数字化学
课程简介:
· 利用大数据、人工智能为化学中的新兴领域做出贡献,课程学习覆盖了化学的基础知识,以及数据科学、机器学习和自动化理论研究;
申请要求:
· 2:1学位;雅思6.5(6.0);
· 背景要求:化学或化学工程背景,计算机、数学、统计学等数据科学专业本科也可被考虑;
核心课程:
Data Analytics in Chemistry
“Hacking” for Chemists
Automation in Chemistry, Drug Discovery and Materials
Ethics in Data Science and Artificial Intelligence
Journal Club
Artificial Intelligence in Chemistry: Materials
Artificial Intelligence in Chemistry: Drug Discovery
Design of Experiments (DoE)
Chemical Entrepreneurship and Sustainability Innovation in Chemistry
MSc Geo-Energy with Machine Learning and Data Science
地球能源与数据科学和机器研究
课程简介:
· 该专业隶属于IC地球科学与工程学院。学生可以学习将数据科学、数值方法和机器学习应用于地球科学领域的问题。
申请要求:
· 2:1学位;雅思6.5(6.0);
· 背景要求:地质、物理或工程学科背景;专业申请可能有面试环节;
核心课程:
Numerical programming in Python
Computational Math
Data Science and Machine Learning
Resource Geology and Geophysics
Fluids and Flow in Porous Media
Geomechanics and Pressure Analysis
Applied Energy Geosciences and Engineering
Deep-Learning
MSc Cardiovascular and Respiratory Healthcare
心血管和呼吸保健
课程简介:
· 加强学生在心血管和呼吸保健医疗领域的知识和技能,学生毕业后可担任医疗科学家、护士、物理治疗师等;
申请要求:
· 2:1学位;雅思7.0(6.5);
· 背景要求:医学、生物医学或保健学科背景;
核心课程:
· cardiovascular and respiratory anatomy and physiology
· the pathophysiology of cardiovascular and respiratory disease
· acquisition and interpretation of physiological data
MRes Artificial Intelligence and Machine Learning
人工智能与机器学习
课程简介:
· 使学生有机会开发新颖的人工智能 (AI) ,培养高级编程技能,包括 Python和复杂算法。
申请要求:
· 一等学位;雅思6.5(6.0);
· 背景要求:科学学科背景(计算机、数学、工程、物理等);
核心课程:
· Python Programming
· Ethics, Privacy, Artificial Intelligence in Society
· Research Tutorial
· Simulated Research and Development Project Proposal
MRes Machine Learning and Big Data in the Physical Sciences
机器学习与物理学中的大数据应用
课程简介:
· 利用大数据研究的方法论,助攻机器学习和人工智能的发展。使学生掌握大数据科学知识,以及如何在实际应用中部署它们。
申请要求:
· 2:1学位;雅思6.5(6.0);
· 背景要求:相关学科背景;若学生具备金融、计算机工程、医疗、交通等相关领域3年以上的工作经验,也可被考虑;
核心课程:
· Statistical methods for experimental physics
· Practical data analysis and machine learning in the physical sciences
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