2023年爱丁堡大学信息学院硕士申请难度高吗?所有专业入学要求集锦!
提到爱丁堡大学，不得不提该校的信息学院，它是英国最大的信息学院之一，是由人工智能系、认知科学中心、计算机科学系等多个计算机领域合并而成，是无数IT人才梦寐以求的求学之地，因此，越来越多的学生去爱丁堡大学信息学院留学，那么，问题来了，2023年爱丁堡大学信息学院硕士申请难度高吗?接下来，就随小编来看看吧，希望对大家有所帮助：
专业1：MSc Informatics
学术要求：2.1英国本科学历，信息学，人工智能，认知科学，计算机科学，语言学，数学，哲学，物理学或心理学相关背景，熟练的编程技能(C/C++、java、Python、R、Matlab、Haskell、ML)
雅思要求：6.5，单科6.0
课程安排：
必修课程：
Informatics Research Review(情报学研究综述)
Informatics Project Proposal(信息学项目建议书)
Dissertation(论文)
选修课程：
Algorithmic Game Theory and its Applications(算法博弈论及其应用)
Bioinformatics1(生物信息学1)
Computational Cognitive Science(计算认知科学)
Neural Computation(神经计算)
Social and Technological Networks(社会和技术网络)
专业2：MSc Advanced Technology for Financial Computing
学术要求：2.1英国本科学历，信息学，人工智能，认知科学，电气工程，语言学，数学，物理或其他计算机相关背景
雅思要求：6.5，单科6.0
课程安排：
七个月的教学课程，以及长达四个月的专题研究，最终完成一篇学术和现实行业挑战的论文
专业3：MSc Artificial Intelligence
学术要求：2.1英国本科学历，信息学、人工智能、认知科学、计算机科学、电器工程、语言学、数学、哲学、物理学或心理学相关背景，完成至少一个编程课程(C/C++、java、Python、R、Matlab、Haskell、ML)
雅思要求：6.5，单科6.0
课程安排：
必修课程：
Informatics Research Review(情报学研究综述)
Informatics Project Proposal(信息学项目建议书)
Dissertation(论文)
选修课程：
Accelerated Natural Language Processing(加速自然语言处理)
Advanced Vision(高级视觉)
Automatic Speech Recognition(自动语音识别)
Decision Making in Robots and Autonomous Agents(机器人与资助智能体的决策)
Machine Learning & Pattern Recognition(机器学习与模式识别)
Natural Language Understanding, Generation, and MachineTranslation(自然语言理解、生成与机器翻译)
Probabilistic Modelling and Reasoning(概率建模与推理)
Reinforcement Learning(强化学习)
Robotics: Science and Systems(机器人学：科学与系统)
专业4：MSc Cognitive Science
学术要求：2.1英国本科学历，信息学、人工智能、认知科学、计算机科学、电气工程、语言学、数学、哲学、物理或心理学相关背景
雅思要求：6.5，单科6.0
课程安排：
必修课程：
Informatics Research Review(情报学研究综述)
Informatics Project Proposal(信息学项目建议书)
Dissertation(论文)
选修课程：
Accelerated Natural Language Processing(加速自然语言处理)
Automatic Speech Recognition(自动语音识别)
Computational Cognitive Neuroscience(计算认知神经科学)
Computational Cognitive Science(计算认知科学)
Natural Language Understanding, Generation, and Machine Translation(自然语言理解、生成与机器翻译)
Neural Computation(神经计算)
Bioinformatics1(生物信息学1)
Cognition, Culture and Context (PPLS)(认知、文化与语境)
Human Computer Interaction(人机交互)
Image and Vision Computing(图像与视觉计算)
Introductory Applied Machine Learning(应用机器学习入门)
Reinforcement Learning(强化学习)
Simulating Language (PPLS)(模拟语言)
Speech Processing (PPLS)(语音处理)
专业5：MSc Computer Science
学术要求：2.1英国本科学历，信息学、人工智能、认知科学、计算机科学、电气工程、语言学、数学、哲学、物理学或心理学相关背景;完成至少一个编程课程(C/C++、java、Python、R、Matlab、Haskell、ML)
雅思要求：6.5，单科6.0
课程安排：
必修课程：
InformaticsResearch Review(情报学研究综述)
InformaticsProject Proposal(信息学项目建议书)
Dissertation(论文)
选修课程：
Advanced Databases(高级数据库)
Blockchains and Distributed Ledgers(区块链和分布式账本)
Computational Complexity(计算复杂性)
Computer Networking(计算机网络)
Distributed Systems(分布式系统)
Internet of Things: Systems, Security, and the Cloud(物联网：系统、安全和云)
Introduction to Quantum Computing(量子计算概论)
Parallel Programming Languages and Systems(并行程序设计语言与系统)
Secure Programming(安全编程)
专业6：MSc Cyber Security, Privacy and Trust
学术要求：2.1英国本科学历，信息学、人工智能、认知科学、计算机科学、电气工程、语言学、数学、哲学、物理学或心理学相关背景
雅思要求：6.5，单科6.0
课程安排：
在2个学期中，大约有7个月的授课时间。
长达4个月的项目工作导致论文。
专业7：MSc Data Science
学术要求：2.1英国本科学历，信息学、人工智能、认知科学、计算机科学、电气工程、语言学、数学、哲学、物理学或心理学相关背景
雅思要求：6.5，单科6.0
课程安排：
必修课程：
Informatics Research Review(情报学研究综述)
Informatics Project Proposal(信息学项目建议书)
Dissertation(论文)
选修课程：
Machine Learning, Statistics and Optimization(机器学习、统计与优化)
Databases and Data Management(数据库和数据管理)
Applications(应用)
专业8：MSc Design Informatics
学术要求：2.1英国本科学历，计算机科学、信息学、人工智能、物理、工程、心理学、哲学、语言学或神经科学相关背景
雅思要求：7.0，单科6.0
课程安排：
必修课程：
Design Informatics: Histories and Futures(设计信息学：历史与未来)
Data Science for Design(设计数据科学)
Case Studies in Design Informatics 1(设计信息学案例研究1)
Design with Data(用数据设计)
Design Informatics Project(设计信息学项目)
Dissertation(论文)
选修课程(选6门)：
The Human Factor: Working with Users(人为因素：与用户合作)
Data Visualisation(数据可视化)
Data Mining and Exploration(数据挖掘与探索)
Reinforcement Learning(强化学习)
Human-Computer interaction(人机交互)
Algorithmic Game Theory and its Applications(算法博弈论及其应用)
Parallel Architectures(并行体系结构)
Automatic Speech Recognition(自动语音识别)
Computational Cognitive Neuroscience(计算认知神经科学)
Robotics: Science and Systems(机器人学：科学与系统)
Case Studies in Design Informatics 1(设计信息学案例研究1)
Case Studies in Design Informatics 2(设计信息学案例研究2)
Introduction to Quantum Computing(量子计算概论)
Computational Complexity(计算复杂性)
Accelerated Natural Language Processing(加速自然语言处理)
Machine Learning and Pattern Recognition(机器学习与模式识别)
Introduction to Modern Cryptography(现代密码学概论)
Machine Learning Practical(机器学习实践)
Image and Vision Computing(图像与视觉计算)
The Human Factor: Working with Users(人为因素：与用户合作)
Blockchains and Distributed Ledgers(区块链和分布式账本)
Text Technologies for Data Science(数据科学的文本技术)
Internet of Things Systems, Security, and the Cloud(物联网系统、安全和云)
Principles and Design of IoT Systems(物联网系统原理与设计)
Natural Language Understanding, Generation, and Machine Translation(自然语言理解、生成与机器翻译)
Bioinformatics 1(生物信息学1)
Natural Computing(自然计算)
Introductory Applied Machine Learning(应用机器学习入门)
Advanced Database Systems(高级数据库系统)
专业9：MScAdvanced Design Informatics-21个月
学术要求：2.1英国本科学历，计算机科学、信息学、人工智能、物理、工程、心理学、哲学、语言学或神经科学相关背景
雅思要求：7.0，单科6.0
课程安排：
第一年必修课程：
Design Informatics: Histories and Futures(设计信息学：历史与未来)
Data Science for Design(设计数据科学)
Case Studies in Design Informatics 1(设计信息学案例研究1)
Design with Data(用数据设计)
Design Informatics Project(设计信息学项目)
第二年必修课程：
Case Studies in Design Informatics 2(设计信息学案例研究2)
Dissertation(论文)
选修课程：
The Human Factor: Working with Users(人为因素：与用户合作)
Data Visualisation(数据可视化)
DataMining and Exploration(数据挖掘与探索)
Reinforcement Learning(强化学习)
Human-Computer Interaction(人机交互)
Algorithmic Game Theory and its Applications(算法博弈论及其应用)
Parallel Architectures(并行体系结构)
Automatic Speech Recognition(自动语音识别)
Computational Cognitive Neurscience(计算认知神经科学)
Robotics：Science and Systems(机器人学：科学与系统)
Case Studies in Design Informatics 1(设计信息学案例研究1)
Case Studies in Design Informatics 2(设计信息学案例研究2)
Introduction to Quantum Computing(量子计算概论)
Computational Complexity(计算复杂性)
Accelerated Natural Language Processing(加速自然语言处理)
Machine Learning and Pattern Recognition(机器学习与模式识别)
Introduction to Modern Cryptography(现代密码学概论)
Machine Learning Practical(机器学习实践)
Image and Vision Computing(图像与视觉计算)
Blockchains and Distributed Ledgers(区块链和分布式账本)
Text Technologies for Data Science(数据科学的文本技术)
Internet of Things Systems, Security, and the Cloud(物联网系统、安全和云)
Principles and Design of IoT Systems(物联网系统原理与设计)
Natural Language Understanding, Generation, and Machine Translation(自然语言理解、生成与机器翻译)
Bioinformatics1(生物信息学1)
Natural Computing(自然计算)
Introductory Applied Machine Learning(应用机器学习入门)
Advanced Database Systems(高级数据库系统)
综上所述，以上讲的就是关于爱丁堡大学信息学院硕士申请难度高吗的相关问题介绍，希望能给各位赴英留学的学子们指点迷津。近年来，赴英留学一直是广大学生最热门的话题，同时，很多学生对于签证的办理、院校的选择、就业的前景、学习的费用等诸多问题困扰不断，别担心，IDP留学专家可以为你排忧解难，同时，更多关于赴英留学的相关资讯在等着你，绝对让你“浏览”忘返。在此，衷心祝愿各位学子们能够顺利奔赴自己心目中理想的学校并且学业有成!
