阿德莱德大学人工智能和机器学习硕士专业解析

Master of Artificial Intelligence and Machine Learning人工智能和机器学习硕士
• Duration：2 years full-time
• Start Dates: January, May and September
• Location : North Terrace Campus
• 开学时间：2月和7月
• 代码：001330G
· 国际学生名额： $48,500/ 年
雅思总分 6.5阅读 6听力 6口语 6写作 6
托福总分 79阅读 13听力 13说 18写作 21
皮尔逊总分 58阅读 50听力 50说 50写作 50
入学要求：本科，相关专业， GPA73+
利用人工智能塑造未来 人工智能和机器学习在各个方面让生活更轻松：医疗保健、国防、娱乐、农业。人工智能和机器学习现在提供了世界上最大的商业机会。研究表明，到 2030 年，它可以使全球 GDP 增长高达 14%—— 惊人的 15.7 万亿美元。在当地，数亿美元用于全行业转型，促进就业市场显着增长。 就业前景广阔。在过去三年中，全球范围内的人工智能和机器学习预约翻了一番，供不应求。 通过阿德莱德大学世界著名的澳大利亚机器学习研究所 (AIML) 开设的人工智能和机器学习硕士课程将使您在这个激动人心的未来中发挥出色的领导作用。 你会怎么做？ 我们的人工智能和机器学习硕士课程由 AIML 的前沿研究和广泛的行业联系推动，跨越不同的国际领域 —— 从健康、医疗技术、国防和安全到环境和自然资源。 该学位将为您配备：
机器学习和人工智能应用程序开发方面的高级技术技能，包括专业领域，如深度学习和视觉问答
牢牢把握机器学习和人工智能带来的商业、组织和研究机会
对学科的伦理和社会考虑的深刻理解
通过重大研究或基于行业的项目以及可选的行业实习，有机会获得宝贵的现实世界经验。
广泛的行业联系和网络。
您还将获得来自 AIML 世界级研究人员和高绩效行业专业人士的持续指导、反馈和指导。
你将如何学习？
该课程可以在非全日制、标准全日制或加速模式下学习 —— 使您能够以适合您的速度和承诺水平进行学习。有关详细信息，请参阅 学位结构 部分。 人工智能和机器学习硕士能带你去哪里？ 您可以通过基于人工智能的个人学习计划来加强孩子的教育。您可以通过机器学习驱动的环境管理系统帮助受气候变化影响的农民养活世界。也许您将通过基于关键预测数据的人工智能分析完善量身定制的健康计划开发来帮助延长预期寿命。 该学位还为通过机器学习或人工智能博士学位进一步深造奠定了良好的基础。
潜在的职业
计算科学家、计算机程序员、计算机科学家、数字策略师、软件专家、 IT 经理、 IT 程序员、诊断技术员
学位结构
人工智能和机器学习硕士课程非常适合在任何专业领域拥有背景 / 资格并希望在这个令人兴奋的高需求领域提高技能的学生。该课程旨在包括学生成功所需的所有必要的计算机科学基础。具有相关资格或经验的学生可以申请学分 。
要获得人工智能和机器学习硕士的资格，学生必须令人满意地完成由以下要求组成的学习计划，总计不少于 48 个单元，包括：
四门核心课程，价值 12 学分
最多五门选修课 A 课程，价值 15 学分
三门课程从选修集 B 到 9 学分
从研究途径或行业途径到价值 12 学分的两个项目课程
如需更多信息，请联系我们友好的 项目顾问之一 。 ** 除非豁免的国际学生需要参加 ENG 7057 交流与批判性思维来代替选修课。 学习模式
该课程可以在非全日制、标准全日制或加速模式下学习 —— 使您能够以适合您的速度和承诺水平进行学习 * 。
加速模式 —— 每学期 12 学分（ 4 门课程）
标准全日制模式 —— 每年 24 学分（ 8 门课程）
兼职模式 —— 每学期 3 或 6 个单元（ 1 或 2 门课程）
您甚至可以在一年中的不同时间选择最适合您的学习负荷。
无论您选择何种模式，我们的在线和面对面学习的互动式融合都支持您根据其他承诺调整您的学习，而不会影响真实和身临其境的学习体验。
核心课程：
• COMP SCI 7210计算机科学基础 A
• COMP SCI 7211计算机科学基础 B
• COMP SCI 7327人工智能和机器学习的概念
• MATHS 7027数据科学的数学基础
选修课程：
• COMP SCI 7212计算机科学中的人类和伦理因素
• COMP SCI 7314统计机器学习简介
• COMP SCI 7315计算机视觉
• COMP SCI 7317使用机器学习工具 PG
• COMP SCI 7318深度学习基础
• COMP SCI 7417应用自然语言处理
• COMP SCI 7419深度学习：图像处理
• ENG 7111实习（6 学分）
• PHIL 7005机器学习和人工智能

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