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/ 伦敦大学学院数据科学与机器学习专业
项目背景
`更新时间:2024-10-25
专业介绍
The MSc Data Science and Machine Learning at UCL brings together computational and statistical skills and machine learning for data-driven problem solving. This rapidly expanding area includes deep learning, large-scale data analysis and has applications in e-commerce, search/information retrieval, natural language modelling, finance, bioinformatics and related areas in artificial intelligence.As a student on the MSc Data Science and Machine Learning, you will develop an understanding of core machine learning methodologies and statistical science, combined with a set of more specialised and advanced topics covering computing and statistical modelling.
推荐顾问
世界排名
2020年
17
2019年
23
2018年
32
2017年
37
语言要求
类型
雅思
托福
PTE
Listen
6.5
30
75
Speak
6.5
22
75
Read
6.5
24
75
Write
6.5
30
75
总分
7
96
76
学术要求
专业领域：计量类专业如数学，计算机科学，工程，物理及统计。 先修科目：数学方法类科目如线性代数，微积分，概率，统计+计算机编程类科目特别是Python。
课程设置
Compulsory modules：必修模块
Introduction to Statistical Data Science： 统计数据科学简介
Applied Machine Learning： 应用机器学习
MSc Data Science and Machine Learning Project： MSc数据科学与机器学习项目
Optional modules： 可选模块
Supervised Learning： 监督学习
Introduction to Machine Learning： 机器学习简介
Algorithmic Trading： 算法交易
Affective Computing and Human Robot Interaction： 情感计算与人类机器人交互
Graphical Models： 图形模型
Bioinformatics： 生物信息学
Information Retrieval and Data Mining： 信息检索和数据挖掘
Statistical Natural Language Processing： 统计自然语言处理
Reinforcement Learning： 强化学习
Computational Modelling for Biomedical Imaging： 生物医学成像的计算建模
Complex Networks and Web： 复杂网络和网络
Multi agent Artificial Intelligence： 多智能体人工智能
Machine Vision： 机器视觉
Digital Finance： 数字金融
Bayesian Deep Learning： 贝叶斯深度学习
AI for Biomedicine and Healthcare： 生物医学和医疗保健人工智能
AI for Sustainable Development： 可持续发展人工智能
Probabilistic Modelling： 概率建模
Accountable Transparent and Responsible Artificial Intelligence： 负责任的透明和负责任的人工智能
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