20世界排名
28 本地排名
我们的教育模式注重对工程知识的基础掌握和深入理解,通过实际设计和研究来增强与工程行业的合作。例如,通过我们的团队实习项目和全球工程服务团队项目,我们鼓励学生在团队中发挥他们的沟通和领导能力。
(电子)电气和计算机工程硕士机器学习与数据科学方向(EC93)
所在学校排名 | 全球排名:20 本地排名:28 |
专业中文名称 | (电子)电气和计算机工程硕士机器学习与数据科学方向(EC93) |
专业英文名称 | Electrical Engineering (M.S.) with Specialization in Machine Learning & Data Science (EC93) |
所在学校 | 加州大学圣地亚哥分校 |
培养目标 | 该研究生课程以研究为导向,旨在为学生后续攻读博士学位提供必要的知识强化储备。本课程提供两种学习方案。方案一结合了课程和研究,最终完成该课程写一篇论文。方案二只涉及课程作业,最终以综合考试结束课该课程。 |
申请要求 | 工程、物理科学或数学专业; |
语言要求 | 托福85(各项不低于23);或雅思不低于7.0;需要GRE成绩 |
学制 | 2年 |
截止日期 | 12月15日 |
入学季 | 秋季入学 |
预估费用 | 总学费53,604美金;生活费约1.6万美金/年,2年就读结束总费用约62万人民币。 |
课程详细信息 |
必修课程: 数据分析程序设计 线性代数与应用 统计学习I 数据科学概率与统计 选修课程: 普适概率及其在数据科学中的应用 随机过程 统计学习II 凸优化及其应用 参数估计I 参数估计II 随机逼近:理论与应用 半定和平方和优化 大网络数据 计算数据分析和产品开发 GPU编程 计算进化生物学 物理应用中的机器学习 数字医疗系统 数学金融导论 视觉学习导论 |
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