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UCL的Machine Learning全稱是University College London的MSc Machine Learning，即倫敦大學(xué)學(xué)院機器學(xué)習(xí)理學(xué)碩士，下面將詳細介紹UCL的Machine Learning的培養(yǎng)計劃、UCL的Machine Learning的課程介紹（英文版），課程介紹（中文版）、UCL的Machine Learning的研究生申請要求。
倫敦大學(xué)學(xué)院
倫敦大學(xué)學(xué)院機器學(xué)習(xí)理學(xué)碩士項目具有真實的獨特性，營造了良好的學(xué)習(xí)環(huán)境，適合想要拓展機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的專業(yè)知識和技能組合的學(xué)生，引導(dǎo)學(xué)生從計算、數(shù)學(xué)和商業(yè)視角探究機器學(xué)習(xí)。
通過倫敦大學(xué)學(xué)院機器學(xué)習(xí)理學(xué)碩士項目，學(xué)生將了解該領(lǐng)域內(nèi)新技術(shù)開發(fā)和應(yīng)用背后的原理，理解和分析各種可用算法和方法，能夠設(shè)計、開發(fā)和評估恰當(dāng)?shù)乃惴ê头椒▉響?yīng)對新問題和應(yīng)用。
1、Supervised Learning
2、Graphical Models
3、Probabilistic and Unsupervised Learning
4、Machine Vision
5、Bioinformatics
6、Information Retrieval and Data Mining
7、Advanced Topics in Machine Learning
8、Inverse Problems in Imaging
9、Affective Computing and Human-Robot Interaction
10、Approximate Inference and Learning in Probabilistic Models
11、Applied Machine Learning
12、Computational Modelling for Biomedical Imaging
13、Programming and Mathematical Methods for Machine Learning
14、Statistical Natural Language Programming
1、監(jiān)督式學(xué)習(xí)
2、圖形化模型
3、概率和無監(jiān)督學(xué)習(xí)
4、機器視覺
5、生物信息學(xué)
6、信息檢索和數(shù)據(jù)挖掘
7、機器學(xué)習(xí)前沿議題
8、成像逆問題研究
9、情感計算和人與機器人的人機交互
10、概率模型近似推理和學(xué)習(xí)
11、應(yīng)用機器學(xué)習(xí)
12、生物醫(yī)學(xué)成像的計算建模
13、機器學(xué)習(xí)的編程和數(shù)學(xué)方法
14、統(tǒng)計自然語言編程
學(xué)制1年，學(xué)費26670英鎊/年，雅思7.0（各項不低于6.5），托福100（閱讀和寫作不低于24,口語和聽力不低于20）
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