专业方向 | 计算机 | 项目类别 | 入学时间 | 项目时长 | |||
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项目学费 | 项目规模 | 平均成绩 | 国际学生 | ||||
男女比例 | 就业比例 | 平均起薪 |
类型 总分要求 小分要求
雅思 6.5 L:5.5 | R:5.5 | W:5.5 | S:5.5
托福 80 /
序号 | 课程介绍 | Curriculum |
1 | 计算机视觉及其应用 | Computer Vision and Its Applications |
2 | 数据挖掘的基础 | Foundations of Data Mining |
3 | 使用 Python 计算简介 | Introduction to Computing Using Python |
4 | 人工智能的基础 | Foundations of Artificial Intelligence |
5 | 人工智能安全和隐私 | AI Security and Privacy |
6 | 强化学习和优化 | Reinforcement Learning and Optimization |
7 | 深度神经网络的基础 | Foundations of Deep Neural Networks |
8 | 高级深度学习 | Advanced Deep Learning |
9 | 视觉智能深度学习:趋势与挑战 | Deep Learning for Visual Intelligence: Trends and Challenges |
10 | 图上的机器学习 | Machine Learning on Graphs |
11 | 视觉系统编程 | Programming for Vision Systems |
12 | 自主人工智能 | Autonomous AI |
13 | 高级算法和数据结构 | Advanced Algorithms and Data Structures |
14 | 人工智能主题 | Topics in Artificial Intelligence |
15 | 机器学习中的主题 | Topics in Machine Learning |
16 | 研究实习 | Research Internship |
17 | 独立学习 | Independent Study |
18 | 数据科学中的数据挖掘和知识发现 | Data Mining and Knowledge Discovery in Data Science |
19 | 智能交通专题 | Special Topics in Intelligent Transportation |
20 | 先进能源系统中的机器学习 | Machine Learning in Advanced Energy Systems |
21 | 智能制造专题 | Special Topics in Smart Manufacturing |
22 | 城市数据采集与分析 | Urban Data Acquisition and Analysis |