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  • 留學(xué)資訊
  • 計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程碩士
    MEng in Computer Science & Engineering
    所屬學(xué)院:工程與應(yīng)用科學(xué)學(xué)院
    申請(qǐng)難度:高 就業(yè)前景:優(yōu) 消費(fèi)水平:高
    5 QS 2023 2 U.S.NEWS 2023

    項(xiàng)目簡介

    入學(xué)時(shí)間 項(xiàng)目時(shí)長 項(xiàng)目學(xué)費(fèi)
    / 2年 51620美元/年;報(bào)名費(fèi):105美元

    申請(qǐng)時(shí)間

  • 開放時(shí)間
  • 語言要求

    類型 總分要求 小分要求
    雅思 6.5 /
    托福 80 /

    其它要求

    .要求:具備微積分、線性代數(shù)和微分方程的相關(guān)知識(shí);熟悉概率和統(tǒng)計(jì)推斷;流利使用至少一種編程語言(python/R等),理解基本計(jì)算機(jī)科學(xué)概念;對(duì)技術(shù)和多學(xué)科設(shè)計(jì)感興趣,三封推薦信

    培養(yǎng)目標(biāo)

    哈佛大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程碩士(ME)是一個(gè)兩年的項(xiàng)目,要求學(xué)生完成專業(yè)課程學(xué)習(xí),并且完成論文和項(xiàng)目答辯。該專業(yè)學(xué)生將在第二年的大部分時(shí)間里致力于研究一個(gè)實(shí)質(zhì)性的計(jì)算項(xiàng)目,最終完成碩士論文的提交和答辯。所有學(xué)生都有一名研究導(dǎo)師,并在第一學(xué)年提交一份工程碩士論文提案和一份論文導(dǎo)師的支持信。論文提案將由院系委員會(huì)進(jìn)行評(píng)估,只有論文通過審批的學(xué)生才能繼續(xù)第二年的學(xué)習(xí)。該專業(yè)畢業(yè)生將能夠構(gòu)架一個(gè)現(xiàn)實(shí)問題,以便可以通過計(jì)算解決;評(píng)估問題的多種計(jì)算方法并選擇最合適的一種;創(chuàng)造可被他人理解和使用的計(jì)算解決方案;進(jìn)行跨學(xué)科交流和團(tuán)隊(duì)合作;在考慮效率,成本和可用數(shù)據(jù)的情況下對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行適當(dāng)建模;使用計(jì)算進(jìn)行可重復(fù)的數(shù)據(jù)分析;利用并行和分布式計(jì)算;構(gòu)建強(qiáng)大、可靠和可維護(hù)的軟件和計(jì)算工件;實(shí)現(xiàn)查詢領(lǐng)域的突破。

    主要課程

    序號(hào) 課程介紹 Curriculum
    1 高級(jí)科學(xué)計(jì)算:數(shù)值方法 Advanced Scientific Computing: Numerical Methods
    2 高級(jí)科學(xué)計(jì)算:用于數(shù)據(jù)分析、推理和優(yōu)化的隨機(jī)方法 Advanced Scientific Computing: Stochastic Methods for Data Analysis, Inference, and Optimization
    3 計(jì)算科學(xué)的計(jì)算基礎(chǔ) Computing Foundations for Computational Science
    4 計(jì)算科學(xué)的系統(tǒng)開發(fā) Systems Development for Computational Science
    5 總結(jié)性研究專題課程 Capstone Research Project Course
    6 獨(dú)立學(xué)習(xí)應(yīng)用計(jì)算 Independent Study in Applied Computation
    7 物理科學(xué)中的計(jì)算方法 Computational Methods in the Physical Sciences
    8 可視化 Visualization
    9 機(jī)器學(xué)習(xí) Machine Learning
    10 人工智能 Artificial Intelligence
    11 先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí) Advanced Machine Learning

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