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/ 不列颠哥伦比亚大学计算机科学硕士专业
项目背景
`更新时间:2020-03-17
专业介绍
UBC计算机科学系成立于1968年5月，是北美最顶尖的计算机科学系之一。该部门在研究和教学方面精益求精，着眼于跨学科课程，在国际上获得认可，该部门鼓励其社区和研究领域的多样性，并在研究，教学和推广活动中发挥领导作用，以促进对计算机科学的理解和整合在社会的各个方面。
对于那些打算在UBC进行计算机科学进阶学习的学生，在继续攻读博士学位之前要完成一个硕士学位可以带来许多好处。硕士课程的两年期限可帮助学生确定研究职业是否是他们的正确职业选择。可以帮助他们建立进行独立研究所需的技能。其次，获得的研究经验对于学生选择博士学位研究主题时可能非常有价值，因为该系的大多数教授都希望学生自己承担这个选择。第三，完成硕士学位并决定在从事完整博士学位之前工作的学生，将有机会在该领域应用其技能和硕士学位教育，并获得有吸引力起薪的工作。
推荐顾问
世界排名
2020年
25
2019年
28
2018年
34
2017年
23
语言要求
类型
雅思
托福
PTE
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总分
7
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学术要求
均分要求：四年制学士学位， 211大学80%以上，非211大学85%以上；
背景专业要求：相关专业
工作经验要求：
背景专业要求：相关专业
工作经验要求：
课程设置
计算智能
502：人工智能I
503：计算语言学I
512：人工智能中的体系结构和控制
522：人工智能II
523：计算语言学II
532：人工智能主题(取决于主题)
540：机器学习
550：机器学习II
计算机架构与硬件
512：人工智能中的体系结构和控制
513：形式验证和分析简介
数据管理与挖掘
504：数据管理
534：数据管理主题
564：数据挖掘
图形和人机交互
514：计算机图形学：渲染
524：计算机图形学：建模
526：计算机动画
533：计算机图形学主题
535：仿真和优化中的主题
543：物理用户界面设计和评估
544：人机交互
547：信息可视化
554：人机交互中的主题
数值计算
510：多网格和多级方法
517：稀疏矩阵计算
520：微分方程的数值解
541：常微分方程和动力学系统的计算方法
542：数值计算主题
546：数值优化
操作系统与数据通讯
508：操作系统
527：计算机通信协议
528：通信协议的形式技术
538：计算机系统主题
机器人与视觉
505：图像理解I：图像分析
515：计算机器人
525：图像理解II：场景分析
532：人工智能主题(视主题而定)
软件工程与编程语言
507：软件工程
509：编程语言原理
511：编程语言的实现
519：逻辑编程和函数编程
529：编程语言的定义
539：编程语言主题
计算理论
500：算法设计和分析基础
501：自动机理论，形式语言和可计算性
506：计算的复杂性
516：计算几何
521：并行算法和体系结构
531：计算理论专题
536：算法和复杂性主题
545：生物信息学算法
其他
530：信息处理主题
537：编码和信息论主题
590：计算机科学的研究方法
跨学科研究
530：信息处理中的主题(取决于主题)
502：人工智能I
503：计算语言学I
512：人工智能中的体系结构和控制
522：人工智能II
523：计算语言学II
532：人工智能主题(取决于主题)
540：机器学习
550：机器学习II
计算机架构与硬件
512：人工智能中的体系结构和控制
513：形式验证和分析简介
数据管理与挖掘
504：数据管理
534：数据管理主题
564：数据挖掘
图形和人机交互
514：计算机图形学：渲染
524：计算机图形学：建模
526：计算机动画
533：计算机图形学主题
535：仿真和优化中的主题
543：物理用户界面设计和评估
544：人机交互
547：信息可视化
554：人机交互中的主题
数值计算
510：多网格和多级方法
517：稀疏矩阵计算
520：微分方程的数值解
541：常微分方程和动力学系统的计算方法
542：数值计算主题
546：数值优化
操作系统与数据通讯
508：操作系统
527：计算机通信协议
528：通信协议的形式技术
538：计算机系统主题
机器人与视觉
505：图像理解I：图像分析
515：计算机器人
525：图像理解II：场景分析
532：人工智能主题(视主题而定)
软件工程与编程语言
507：软件工程
509：编程语言原理
511：编程语言的实现
519：逻辑编程和函数编程
529：编程语言的定义
539：编程语言主题
计算理论
500：算法设计和分析基础
501：自动机理论，形式语言和可计算性
506：计算的复杂性
516：计算几何
521：并行算法和体系结构
531：计算理论专题
536：算法和复杂性主题
545：生物信息学算法
其他
530：信息处理主题
537：编码和信息论主题
590：计算机科学的研究方法
跨学科研究
530：信息处理中的主题(取决于主题)
就业背景
行业对毕业生需求很大，包括在斯坦福大学，普林斯顿大学，多伦多大学和苏黎世联邦理工学院在内的世界顶级研究型大学以及特斯拉，优步，Adobe Research，迪士尼研究， Google，INRIA等。 他们获得了奥斯卡科学技术奖，并帮助发现了许多创业公司，包括Tasktop，Element AI，Brightside Technologies，AlgoLux，Zite，Brainify，Exotic Matter等。 我们的部门始终派出一支顶级团队参加ACM国际大学编程竞赛。 在过去的三年中，我们的CS团队两次赢得了太平洋西北地区的冠军; 只有斯坦福大学和我们一样经常进入世界总决赛。
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