入學時間 | 項目時長 | 項目學費 |
9月 | 1年 | 33,200英鎊 |
類型 | 總分要求 | 小分要求 |
雅思 | 6.5 | 6.0 |
托福 | 90 | 21 |
PTE | 62 | 59 |
擁有計算機科學、數(shù)學、物理或工程等數(shù)學學科的本科學位。您還應該能夠證明自己精通微積分和線性代數(shù)等數(shù)學主題,具備良好的概率和統(tǒng)計學知識,并具有扎實的編程基礎,尤其是 Python
機器學習正在改變現(xiàn)代社會,改變醫(yī)療保健、金融甚至娛樂等行業(yè)。機器學習的格局正在迅速演變,新的發(fā)展為日益創(chuàng)新的技術應用鋪平了道路。 本課程為您提供設計、開發(fā)和部署機器學習系統(tǒng)所需的高級知識和技能。您將了解機器學習的基本概念,例如監(jiān)督學習,以及一系列基礎機器學習算法,包括線性和邏輯回歸、支持向量機和決策樹。您還將了解前沿方法,為您在醫(yī)療保健、自動駕駛汽車、金融、自然語言處理和計算機視覺等各種行業(yè)的職業(yè)生涯做好準備。 為了確保你做好充分準備在高級機器學習研究和研究中脫穎而出,你需要擁有計算機科學、數(shù)學、物理或工程等數(shù)學學科的優(yōu)秀學士學位。你還應該能夠證明自己精通微積分和線性代數(shù)等數(shù)學主題,熟悉概率和統(tǒng)計學,并擁有扎實的編程基礎,尤其是 Python。
序號 | 課程介紹 | Curriculum |
1 | 應用機器學習 | Applied machine learning |
2 | 基礎機器學習 | Foundational machine learning |
3 | 運營軟件技術 | Operational software technologies |
4 | 強化學習1 | Reinforcement learning 1 |
5 | 理解深度學習 | Understanding deep learning |
6 | 機器學習的前沿 | Frontiers of machine learning |
7 | 研發(fā)項目技能 | Research and development project skills |
8 | 專家項目 | Specialist project |
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