| 入學(xué)時間 | 項目時長 | 項目學(xué)費 |
| 9月 | 12個月全日制 | ￡26,100 |
| 類型 | 總分要求 | 小分要求 |
| 雅思 | 6.0 | 5.5 |
| 托福 | 73 | 聽力：17 閱讀：18 口語：20 寫作：18 |
| PTE | 60 | 59 |
至少獲得二等（2.2）榮譽學(xué)位，或任何學(xué)科的國際同等學(xué)歷； 有一些 Python 的基本練習(xí)會很有幫助； 《人工智能：一種現(xiàn)代方法》，第 4 版美國版，由 Stuart Russell 和 Peter Norvig 編著，對人工智能進行了很好的概述，是多個模塊的推薦教科書。可在大學(xué)圖書館查閱。
我們的人工智能與應(yīng)用理學(xué)碩士是專為沒有計算機科學(xué)背景的畢業(yè)生設(shè)計的轉(zhuǎn)換學(xué)位。 它基于 人工智能辦公室的國家人工智能戰(zhàn)略對人工智能碩士課程的建議。您不僅會學(xué)習(xí)核心人工智能技術(shù)，還會學(xué)習(xí)如何將它們置于商業(yè)環(huán)境中以展示其價值。 技能短缺，尤其是機器學(xué)習(xí)方面的技能短缺，意味著畢業(yè)生的需求量很大。該學(xué)位旨在為您提供技能，讓您在經(jīng)濟和社會中領(lǐng)先于人工智能驅(qū)動的轉(zhuǎn)型。您將獲得可轉(zhuǎn)移的技能，為您在人工智能及其應(yīng)用領(lǐng)域的職業(yè)生涯做好準備。這些技能預(yù)計將涵蓋科技行業(yè)內(nèi)外社會的各個方面，包括： 教育； 工程； 健康； 金融； 政府； 制造業(yè)； 零售； 運輸；
| 序號 | 課程介紹 | Curriculum |
| 1 | 法律、倫理和專業(yè)問題 | Legal, Ethical & Professional Issues |
| 2 | 人工智能定量方法 | Quantitative Methods for AI |
| 3 | 大數(shù)據(jù)技術(shù) | Big Data Technologies |
| 4 | 自主系統(tǒng)的人工智能 | AI for Autonomous Systems |
| 5 | 深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) | Deep Learning & Neural Nets |
| 6 | 金融人工智能 | AI for Finance |
| 7 | 數(shù)據(jù)分析的機器學(xué)習(xí) | Machine Learning for Data Analytics |
| 8 | 畢業(yè)論文 | Dissertation |
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