2021年英國人工智能專業(yè)碩士大學(xué)排名

GRE成績沒有最低要求，盡管一個強(qiáng)有力的申請將包括高于159分的定量推理和145分以上的口頭推理。入學(xué)要求：信息學(xué)、人工智能、認(rèn)知科學(xué)、計算機(jī)科學(xué)、電氣工程、語言學(xué)、數(shù)學(xué)、哲學(xué)、物理或心理學(xué)的英國2:1榮譽(yù)學(xué)位或同等國際學(xué)位。具有豐富的計算機(jī)科學(xué)行業(yè)經(jīng)驗和良好的計算機(jī)科學(xué)榮譽(yù)學(xué)位或其海外同等學(xué)歷的申請人也可以考慮入學(xué)。學(xué)生可以24小時進(jìn)入現(xiàn)代計算實驗室，配備雙屏幕PC工作站和小組工作設(shè)施。

如今，人工智能是國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，其市場需求大、就業(yè)前景好、薪資高是很多學(xué)生心儀的專業(yè)，英國是人工智能技術(shù)人才的重要來源和專業(yè)知識的發(fā)源地，開設(shè)人工智能專業(yè)的院校也不在少數(shù)，下面，小編就為大家?guī)砹?em>2021年英國人工智能專業(yè)碩士大學(xué)排名，希望對大家有所幫助：

這門專業(yè)課程側(cè)重于人工智能和知識工程，以及復(fù)雜認(rèn)知和社會行為的計算和工程模型的開發(fā)。

入學(xué)要求：我們的最低要求是擁有一門具有大量計算功能的學(xué)科的一流學(xué)位。

你必須參加GRE定量推理和口頭推理測試。

GRE成績沒有最低要求，盡管一個強(qiáng)有力的申請將包括高于159分的定量推理和145分以上的口頭推理。

雅思要求：7小分不低于6.5

課程設(shè)置：

· Short Introduction to Prolog (Autumn)

· Advanced Robotics (Spring)

· Advanced Statistical Machine Learning and Pattern Recognition (Spring)

· Data Analysis and Probabilistic Inference (Spring)

Systems Verification (Spring)

· Probabilistic Model Checking and Analysis (Spring)

課程將由國際知名的研究人員講授，這些研究人員跨越了人工智能領(lǐng)域的廣泛領(lǐng)域，并且還將利用神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、語言學(xué)和數(shù)學(xué)等相關(guān)領(lǐng)域的研究成果。我們旨在為您提供設(shè)計、構(gòu)建和應(yīng)用所選專業(yè)領(lǐng)域人工智能系統(tǒng)所需的基礎(chǔ)知識和實踐技能。

入學(xué)要求：

?信息學(xué)、人工智能、認(rèn)知科學(xué)、計算機(jī)科學(xué)、電氣工程、語言學(xué)、數(shù)學(xué)、哲學(xué)、物理或心理學(xué)的英國2:1榮譽(yù)學(xué)位或同等國際學(xué)位。

?熟練的編程技能至關(guān)重要。在你的學(xué)位期間，你必須完成以下至少一個編程課程：C/C++、java、Python、R、Matlab、Haskell、ML.

?在你的學(xué)位期間，你必須完成相當(dāng)于60個學(xué)分的數(shù)學(xué)課程，這些課程通常涵蓋以下科目/主題：微積分(微分和積分)、線性代數(shù)(向量和多維矩陣)、離散數(shù)學(xué)和數(shù)學(xué)推理(例如歸納和推理，圖論模型、證明)和概率(離散和連續(xù)概率中的概念、馬爾可夫鏈等)概率概念的先驗知識對人工智能程度尤為重要。

· 雅思要求：6.5單項不低于6

課程設(shè)置：

Compulsory courses:

· Informatics Research Review

· Informatics Project Proposal

· Introduction to Java Programming or Computer Programming for Speech and Language Processing (for students who do not already meet the programming requirements for the taught masters)

· Dissertation

Example courses offered recently in artificial intelligence include:

· Accelerated Natural Language Processing

· Advanced Vision

· Automatic Speech Recognition

· Decision Making in Robots and Autonomous Agents

· Machine Learning & Pattern Recognition

· Natural Language Understanding, Generation, and Machine Translation

· Probabilistic Modelling and Reasoning

· Reinforcement Learning

· Robotics: Science and Systems

在曼徹斯特課程的教學(xué)方式上，學(xué)生可以從非常廣泛的單元中進(jìn)行選擇，這些單元不僅涵蓋核心計算機(jī)科學(xué)主題，而且利用我們在醫(yī)學(xué)和健康科學(xué)、生命科學(xué)和人文科學(xué)等領(lǐng)域的跨學(xué)科研究優(yōu)勢。

入學(xué)要求：我們需要一級或以上二級榮譽(yù)學(xué)位或同等學(xué)歷，或具有至少50%計算機(jī)科學(xué)內(nèi)容的聯(lián)合學(xué)位。具有豐富的計算機(jī)科學(xué)行業(yè)經(jīng)驗和良好的計算機(jī)科學(xué)榮譽(yù)學(xué)位或其海外同等學(xué)歷的申請人也可以考慮入學(xué)。我們還要求所有的申請者都要有很強(qiáng)的計算機(jī)科學(xué)背景，例如扎實的編程和軟件開發(fā)技能。

雅思要求：7小分不低于6

課程設(shè)置：

· Automated Reasoning and Verification

· Modelling Data on the Web

· Principles of Digital Biology

· Introduction to Health Informatics

· Parallel Programs and their Performance

· Designing for Parallelism and Future Multi-core Computing

· Data Engineering

· Systems Governance

在這個學(xué)位上，你將學(xué)習(xí)世界一流的人工智能領(lǐng)域的研究人員，如計算機(jī)視覺、進(jìn)化計算、智能代理、博弈論、深度學(xué)習(xí)和其他機(jī)器學(xué)習(xí)方法。您將培養(yǎng)核心數(shù)據(jù)分析技能，探索人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的傳統(tǒng)和最先進(jìn)方面。

入學(xué)要求：入學(xué)要求是相關(guān)學(xué)科的高二等榮譽(yù)學(xué)位或更高(或同等學(xué)歷)，如計算機(jī)科學(xué)、編程、軟件工程、人工智能、數(shù)學(xué)與計算。

雅思要求：6.5單項不低于6

課程設(shè)置：

· Intelligent Agents

· Foundations of Artificial Intelligence

· Project Preparation

· Computational Biology

· Robotic Systems

· Biologically Inspired Robotics

· Machine Learning Technologies (MSc)

人工智能理學(xué)碩士是一門專業(yè)課程，但仍具有一定的靈活性，使學(xué)生能夠在必修專業(yè)模塊的同時學(xué)習(xí)計算機(jī)科學(xué)的其他領(lǐng)域。學(xué)生們進(jìn)行了一個重要的項目，包括廣泛的調(diào)查和大量的軟件開發(fā)，從而完成了他們的論文，使他們能夠鞏固和擴(kuò)展他們的專業(yè)知識和批判性思維。學(xué)生可以24小時進(jìn)入現(xiàn)代計算實驗室，配備雙屏幕PC工作站和小組工作設(shè)施。

課程設(shè)置：

· Artificial Intelligence Practice:

· Artificial Intelligence Principles

· Object-Oriented Modelling, Design and Programming:

· Advanced Topics in Computer Communication Systems

· Artificial Intelligence in Practice

· Artificial Intelligence Principles

· Critical Systems Engineering

· Data-Intensive Systems

· Human Computer Interaction Principles and Methods

· Information Visualisation