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诺丁汉大学计算机科学(人工智能)专业介绍

  • 时间:2021-01-04

  • 来源:留学监理网

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诺丁汉大学计算机科学(人工智能)专业介绍


本课程提供了以下两种途径,为你在工业和/或研究领域的高技能职业生涯做准备。 

从专业课程设置上来看,两门专业在第一年课程设置上并无差别,只是在学分要求上有所不同。对于转专业在计算机方面零基础的学生无论是一年制还是两年制都需要学习额外的课程,下面已经列出。对于这两个专业该如何选择还是要看自己的兴趣和未来的时间规划。对此研究项目感兴趣可以选择两年制,参加研究项目也可以为自己的履历加分,将来在求职上可能会更具有优势。如果选择一年制课程会减少一定的时间成本,但在专业课程方面需要修的也学分更多。

如果你有计算机科学或相关学科的背景,这门课程是一个理想的下一步,与各种可选模块涵盖学校的研究优势,如人工智能和人机交互 如果你有其他学科的背景,第一学期的模块为你准备了计算机科学的基础知识,为第二学期的各种选修模块做好了准备


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诺丁汉大学计算机科学(人工智能)专业语言要求


雅思6.5(小分6.0) 


诺丁汉大学计算机科学(人工智能)专业课程内容


研究方法/Research Methods

编程/Programming

系统和网络/Systems and Networks

数据库、接口和软件设计原则/Databases, Interfaces and Software Design Principles

机器学习/Machine Learning

自主机器人系统/Autonomous Robotic Systems

线性和离散优化/Linear and Discrete Optimisation

设计智能代理/Designing Intelligent Agents

游戏/Games

数据建模与分析/Data Modelling and Analysis

模糊逻辑和模糊系统/Fuzzy Logic and Fuzzy Systems

模拟和优化决策支持/Simulation and Optimisation for Decision Support

可计算性/Computability

设计智能代理/Designing Intelligent Agents

游戏/Games

计算机图形学/Computer Graphics

软件工程管理/Software Engineering Management

数据建模与分析/Data Modelling and Analysis

模糊逻辑和模糊系统/Fuzzy Logic and Fuzzy Systems

混合现实技术/Mixed Reality Technologies

信息可视化基础/Fundamentals of Information Visualisation

信息可视化项目/Information Visualisation Project

程序,证明和类型/Programs, Proofs and Types

知识表示与推理/Knowledge Representation and Reasoning

设计民族志/Design Ethnography

编程/Programming

机器学习/Machine Learning

高级算法和数据结构/Advanced Algorithms and Data Structures

高级计算机网络/Advanced Computer Networks

自主机器人系统/Autonomous Robotic Systems

系统和网络/Systems and Networks

数据库、接口和软件设计原则/Databases, Interfaces and Software Design Principles

项目在高级算法和数据结构/Project in Advanced Algorithms and Data Structures

线性和离散优化/Linear and Discrete Optimisation

实际的函数式编程/Real-world Functional Programming

现实世界的功能编程项目MSc/Real World Functional Programming Project MSc

模拟和优化决策支持/Simulation and Optimisation for Decision Support


诺丁汉大学计算机科学(人工智能)专业就业前景


诺丁汉大学与很多国际知名公司建立了共同研发的合作关系,不但促进了学术与产业的深入融合,也使得更多学子有机会通过在大学的学习体验到国际最顶尖的产品和研发技术。计算机科学专业的学生毕业之后,可投身信息产业、财政、金融、邮电,还有交通、国防以及科研机构等领域大显身手。


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