| 入學(xué)時間 | 項目時長 | 項目學(xué)費 | 
| 春 | 3-4學(xué)期 | 52320美元/學(xué)年 | 
| 類型 | 總分要求 | 小分要求 | 
| 雅思 | 7.0 | / | 
| 托福 | 100 | / | 
機(jī)器學(xué)習(xí)部門由一個由多個學(xué)術(shù)部門的教師和學(xué)生組成的多學(xué)科團(tuán)隊組成。機(jī)器學(xué)習(xí)致力于促進(jìn)對自動學(xué)習(xí)的科學(xué)理解,并基于這種理解生成用于數(shù)據(jù)分析和決策的下一代工具。今天對機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)知識的需求遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過供應(yīng),這種不平衡在未來十年將變得更加嚴(yán)峻。 機(jī)器學(xué)習(xí)碩士學(xué)生是考慮從事工業(yè)或作為博士學(xué)位準(zhǔn)備的學(xué)生的理想選擇。無論使用何種應(yīng)用程序,課程和計劃要求都是相同的。
| 序號 | 課程介紹 | Curriculum | 
| 1 | 機(jī)器學(xué)習(xí)簡介 | Introduction to Machine Learning | 
| 2 | 先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí):理論與方法 | Advanced Machine Learning: Theory and Methods | 
| 3 | 數(shù)據(jù)分析 | Data Analysis | 
| 4 | 概率論與數(shù)理統(tǒng)計 | Probability & Mathematical Statistics | 
| 5 | 中級統(tǒng)計 | Intermediate Statistics | 
| 6 | 深度強化學(xué)習(xí) | Deep Reinforcement Learning | 
| 7 | 概率圖模型 | Probabilistic Graphical Models | 
| 8 | 凸優(yōu)化 | Convex Optimization | 
| 9 | 算法 | Algorithms | 
| 10 | 研究生人工智能 | Graduate Artificial Intelligence | 
                                    卡耐基梅隆大學(xué)材料科學(xué)與工程碩士研究生offer一枚
                                
                                    卡耐基梅隆大學(xué)材料科學(xué)碩士(研究型)研究生offer一枚
                                
                                    卡耐基梅隆大學(xué)信息系統(tǒng)管理碩士錄取一枚
                                
                                    卡耐基梅隆大學(xué)機(jī)械工程碩士錄取一枚
                                
                                    卡耐基梅隆大學(xué)軟件工程碩士錄取一枚
                                
                                    卡耐基梅隆大學(xué)電子工程碩士錄取一枚
                                

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