UCL的Computational Statistics and Machine Learning全稱是University College London的MSc Computational Statistics and Machine Learning,即倫敦大學(xué)學(xué)院計(jì)算統(tǒng)計(jì)學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)理學(xué)碩士,下面將詳細(xì)介紹UCL的Computational Statistics and Machine Learning的培養(yǎng)計(jì)劃、UCL的Computational Statistics and Machine Learning的課程介紹(英文版),課程介紹(中文版)、UCL的Computational Statistics and Machine Learning的研究生申請(qǐng)要求。
倫敦大學(xué)學(xué)院
倫敦大學(xué)學(xué)院計(jì)算統(tǒng)計(jì)學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)理學(xué)碩士項(xiàng)目旨在培養(yǎng)學(xué)生掌握在富數(shù)據(jù)領(lǐng)域取得成功所需的高級(jí)分析和計(jì)算技能。倫敦大學(xué)學(xué)院計(jì)算統(tǒng)計(jì)學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)理學(xué)碩士項(xiàng)目涵蓋嚴(yán)謹(jǐn)相關(guān)的數(shù)學(xué)內(nèi)容,涉及機(jī)器學(xué)習(xí)與統(tǒng)計(jì)的基本方面,提供信息檢索、生物信息學(xué)、定量金融學(xué)、人工智能及機(jī)器視覺(jué)方面的選修課程。
倫敦大學(xué)學(xué)院計(jì)算統(tǒng)計(jì)學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)理學(xué)碩士項(xiàng)目旨在培養(yǎng)學(xué)生理解機(jī)器學(xué)習(xí)與統(tǒng)計(jì)領(lǐng)域的基本原理并獲取雇主需要的相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。學(xué)生將有機(jī)會(huì)通過(guò)處理與產(chǎn)業(yè)需求或尖端研究相關(guān)的問(wèn)題來(lái)提升技能。
1、Supervised Learning
2、Statistical Modelling and Data Analysis
3、Graphical Models
4、Probabilistic and Unsupervised Learning
5、Applied Bayesian Methods
6、Statistical Design of Investigations
7、Statistical Computing
8、Statistical Inference
9、Advanced Topics in Machine Learning
10、Affective Computing and Human-Robot Interaction
11、Computational Modelling for Biomedical Imaging
12、Applied Machine Learning
13、Approximate Inference and Learning in Probabilistic Models
14、Bioinformatics
1、監(jiān)督式學(xué)習(xí)
2、統(tǒng)計(jì)建模和數(shù)據(jù)分析
3、圖形化模型
4、概率和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)
5、應(yīng)用貝葉斯方法
6、調(diào)查調(diào)查設(shè)計(jì)
7、統(tǒng)計(jì)計(jì)算
8、統(tǒng)計(jì)推斷
9、機(jī)器學(xué)習(xí)前沿議題
10、情感計(jì)算和人與機(jī)器人的人機(jī)交互
11、生物醫(yī)學(xué)成像計(jì)算建模
12、應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)
13、概率模型近似推理和學(xué)習(xí)
14、商務(wù)信息學(xué)
學(xué)制1年,學(xué)費(fèi)26670英鎊/年,雅思7.0(各項(xiàng)不低于6.5),托福100(閱讀和寫(xiě)作不低于24,口語(yǔ)和聽(tīng)力不低于20)
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