来澳洲国立大学学习人工智能的核心——机器学习

机器学习(Machine Learning) 是一门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身性能的学科,是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径。通过对机器学习、智能代理和仿生计算的学习,机器学习专业的毕业生将在人工智能这一前沿领域进行更深入的研究和开发。

澳大利亚国立大学是澳大利亚最好的研究型大学之一,世界排名第27位,澳洲第一,毕业生就业率全球排名第66位。在澳大利亚国立大学工程与计算机科学学院 (CECS) 学习,学生将获得未来工作和科研所需的技能和专业知识,将可以使用世界最先进的设施(如:ARC 机器人视觉卓越中心),向世界级计算机视觉、机器学习和人工智能领域的杰出教授和研究人员学习。

下面我们来具体看下澳大利亚国立大学开设的机器学习专业课程:

高级计算荣誉学士–机器学习方向

Bachelor of Advanced Computing (Honours)– Machine Learning

学制:4年

开学时间:每年2月,7月

2022学费:47754澳元/年

高考成绩要求:高考满分72.5%(高考满分750:544以上;高考满分660:479以上;高考满分480:348以上;高考满分900:653以上)

雅思要求:总分6.5,单项6.0 

课程内容:

总学分:192个(每门课标准学分为6学分)

基础&必修科目:计算基础、软件设计、软件工程、计算机组织和程序执行、系统及网络、算法、数据管理、高级计算研究方法、离散数学等

机器学习专业科目:从机器学习简介、文件分析、神经网络、统计机器学习、机器学习的高级主题、计算机视觉等科目中选择24学分

是否被ACS计算机协会认可:是 

澳大利亚国立大学的高级计算荣誉学士是一个独特的跨学科课程,学生不仅可以学习到先进的计算技术,拥有编程技术知识,还将培养学生未来发展所需的卓越的综合技能,如沟通、团队合作能力等。此课程设置比较灵活,除了学校规定的科目外,学生还有机会学习其他领域的知识,包括心理学、生物信息学、工程、管理、语言等。毕业生将在未来的高科技行业、软件公司、保险与银行业、卫生部门、国防、汽车等众多行业发挥自己的才能。

机器学习与计算机视觉硕士

Master of Machine Learning and Computer Vision

学制:2年

开学时间:每年2月,7月

2022学费:47754澳元/年

学术要求:相关专业本科毕业,相关专业包括:电子电气工程、计算机、自动化、电信、数学、物理、生物信息学、控制系统、统计学、人工智能、生物医学、光学工程等。

雅思要求:总分6.5,单项6.0 

课程内容:

总学分:96个(每门课标准学分为6学分)

学习的科目包括:编程、专业实践、计算机视觉、高级计算机视觉、机器学习简介、统计机器学习、逻辑、人工智能、文档分析、神经网络、优化、机器人、数据分析等,在课程最后阶段,学生可以选择完成3-6个月的工程实习或一个研究项目(12学分)。

是否被ACS计算机协会认可:否 

此课程面向具有相关专业背景的学生开放,专注于学习机器学习和计算机视觉。通过此课程,学生将了解计算机视觉感知相关的知识,根据世界最新的研究文献和计算机视觉技术提出和开发新的解决方案。学生将熟练掌握计算机视觉和机器学习相关的应用开发工具,并通过概念设计、实施、实验分析、测试等环节的实践,将所学的知识与技术应用于现实中。学生毕业后可以选择直接去企业及机构工作,也可以选择继续升学研究型硕博课程。


计算机硕士–机器学习方向

Master of Computing – Machine Learning

学制:2年
开学时间:每年2月,7月
2022学费:47754澳元/年
学术要求:可以接受任何本科专业申请
雅思要求:总分6.5,单项6.0 

课程内容:

总学分:96个(每门课标准学分为6学分)
基础&必修科目:结构化编程、软件构建、计算项目、专业实践
机器学习专业科目:从文档分析、机器学习简介、神经网络、统计机器学习、计算机视觉、网络科学的计算方法等科目中选择24学分

是否被ACS计算机协会认可: 

此课程的招生对象有两类,一类是无计算机专业背景但希望学习相关技能的学生;一类是已有计算机专业背景,希望拓展、深化或更新知识的学生。此课程相比于机器学习与计算机视觉硕士,课程设置更为广泛和灵活,学生可以根据自身的基础和兴趣,选择课程的深浅难易,设计自己的课程内容。课程的最后阶段,学生将完成一个顶点项目(12学分),将所学到的知识和技能运用到实践中。


过去的几十年间,计算行业发展非常迅速,出现各种需要先进计算技术的专业领域。人类正在以越来越深刻和复杂的方式与计算机交互。与此同时,计算机也在更多的环境中采用更智能的方式行动,随之而来的工程挑战也随之增加。如果你对人工智能、机器学习或计算机视觉感兴趣,希望在未来这一极富挑战性的领域深入研究,欢迎联系留学益网的顾问老师们详细咨询。

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