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機(jī)器學(xué)習(xí)理學(xué)碩士

MSc Machine Learning

所屬學(xué)院：計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院

申請(qǐng)難度：高就業(yè)前景：優(yōu) 消費(fèi)水平：高

27 QS 2025 23 TIMES 2023

項(xiàng)目簡(jiǎn)介

入學(xué)時(shí)間	項(xiàng)目時(shí)長(zhǎng)	項(xiàng)目學(xué)費(fèi)
9月	1年	￡37,500/年

申請(qǐng)時(shí)間

2025Fall

2024-10-10 開(kāi)放時(shí)間

2024-11-08 Round1

2025Fall Round1 開(kāi)始時(shí)間：2024-10-10 結(jié)束時(shí)間：2024-11-08 申請(qǐng)已結(jié)束

2025-01-03 Round2

2025Fall Round2 開(kāi)始時(shí)間：2024-10-10 結(jié)束時(shí)間：2025-01-03 距申請(qǐng)截止還剩12天

2025-02-28 Round3

2025Fall Round3 開(kāi)始時(shí)間：2024-10-10 結(jié)束時(shí)間：2025-02-28 距申請(qǐng)截止還剩68天

2025-05-23 Round4

2025Fall Round4 開(kāi)始時(shí)間：2024-10-10 結(jié)束時(shí)間：2025-05-23 距申請(qǐng)截止還剩152天

項(xiàng)目官網(wǎng)

https://www.manchester.ac.uk/study/masters/courses/list/21576/msc-machine-learning/

語(yǔ)言要求

類型	總分要求	小分要求
雅思	7	L:6.5 \| R:6.5 \| W:6.5 \| S:6.5
托福	100	L:22 \| R:22 \| W:22 \| S:22
PTE	76	L:70 \| R:70 \| W:70 \| S:70

其它要求

擁有英國(guó)大學(xué)的一級(jí)榮譽(yù)學(xué)位(平均70%)，或至少50%計(jì)算機(jī)科學(xué)內(nèi)容的計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)位的海外同等學(xué)歷。要求所有申請(qǐng)人都有很強(qiáng)的計(jì)算機(jī)科學(xué)背景，扎實(shí)的編程和軟件開(kāi)發(fā)技能。

培養(yǎng)目標(biāo)

曼徹斯特大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)理學(xué)碩士機(jī)器學(xué)習(xí)碩士課程的目的是使研究生計(jì)算機(jī)科學(xué)家能夠加深他們?cè)谝粋€(gè)或幾個(gè)專業(yè)的知識(shí)。具體而言，該方案旨在：使研究生計(jì)算機(jī)科學(xué)家能夠加深他們?cè)跈C(jī)器學(xué)習(xí)（ML）方面的知識(shí)，以便他們能夠確定適合特定應(yīng)用的方法，選擇和解釋合適的技術(shù)，并在充分了解其潛在局限性的情況下構(gòu)建解決方案；為學(xué)生提供機(jī)會(huì)，專注于各種ML主題，提供技能組合，共同解決獨(dú)特的要求；通過(guò)提交課程單元的實(shí)驗(yàn)工作，提高學(xué)生交流復(fù)雜技術(shù)成果的能力；通過(guò)單個(gè)項(xiàng)目，為學(xué)生提供開(kāi)發(fā)、應(yīng)用和評(píng)估先進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的機(jī)會(huì)。通過(guò)為畢業(yè)生提供設(shè)計(jì)，應(yīng)用，比較和評(píng)估先進(jìn)ML技術(shù)的能力，滿足大學(xué)，工業(yè)和其他雇主的需求。

主要課程

序號(hào)	課程介紹	Curriculum
1	碩士項(xiàng)目	Masters Project
2	認(rèn)知機(jī)器人與計(jì)算機(jī)視覺(jué)	Cognitive Robotics and Computer Vision
3	將文本轉(zhuǎn)化為意義	Transforming Text into Meaning
4	機(jī)器學(xué)習(xí)主題	Topics in Machine Learning
5	機(jī)器學(xué)習(xí)高級(jí)主題	Advanced Topics in Machine Learning
6	不確定推理與學(xué)習(xí)	Uncertain reasoning and learning
7	強(qiáng)化學(xué)習(xí)	Reinforcement Learning