施雯 | 2025-01-03 阅读：219
在当今这个由数据驱动的时代，人工智能（AI）已成为推动社会进步的关键力量。无论是在基础设施、教育、医疗保健还是应对气候变化等全球性挑战中，AI的应用都显得至关重要。随着对具备专业AI技能人才的需求日益增长，英国胡弗汉顿大学特此推出人工智能硕士课程，旨在培养能够负责任地运用人工智能技术的专业人才。
课程概览
人工智能硕士课程由AI行业专家精心设计，共分为六个部分，前四个部分各包含两个15学分的模块，后两部分为人工智能硕士论文设计和行业实习。每年都会根据行业的最新进展对模块内容进行审查和更新，确保学生能够掌握最前沿的知识。
特色支持
除了核心模块，英国胡弗汉顿大学还为学生提供基础数学和编程的课程引导项目，帮助学生迅速适应学习节奏。该项目全年对学生开放，大学专业支持团队还将额外提供数学和编程支持。
核心课程
《人工智能概念与技术》
本课程模块主要引导学生掌握人工智能的基本概念，理解智能系统的工作原理。探索人类智能的感知、分析、推理和适应过程，研究开发AI系统的核心算法。
《数据挖掘与信息学》
本课程模块主要探讨数据挖掘和知识发现过程的介绍，包括从多种来源收集和处理各种类型的数据，以及社交网络挖掘。学生将学习如何应用数据挖掘技术来提取有价值的信息，并理解这些技术在实际应用中的重要性。
《数据科学》
本课程模块主要介绍数据科学领域中应用的一些关键概念和工具。通过一系列真实世界的案例研究来深入探讨数据的捕获、维护、处理、分析和可视化的全过程，并在案例分析中运用当前最前沿的软件和算法作为辅助工具说明。
《深度机器学习》
本课程模块主要侧重于深度机器学习（ML）的基础知识，涵盖从基础到高级的概念，包括哲学、线性代数、大数据、优化和信息论。
《智能代理》
本课程模块主要探讨智能代理的感知、决策和行动机制，以及如何通过机器学习算法进行训练和优化。学习智能代理的设计和开发，理解其在不同环境中的适应性和学习能力。
《网络分析与优化》
网络分析是一种研究网络内实体间关系的方法，涉及分析实体间的连接或链接，以及实体自身的特征。网络分析可以应用于研究各种系统，例如社交网络、交通网络和生物网络。在本模块中，学生将学习社交网络分析、交通网络优化、生物网络建模等，使用SAS Viya系统进行实际分析和优化。
《研究方法》
本课程模块旨在引导学生了解科学研究中使用的方法论，这些方法论是支撑科学工作、数据分析、假设构建以及在特定学科领域内进行研究理解的基础。本模块包括了文献综述的传统方法，学习如何进行文献综述、假设构建和数据分析，以及如何将这些方法应用于实际研究中。
《数据科学中的统计学》
本课程是针对数据科学领域的统计学入门课程，不需要学员具备太多先前的知识。课程内容将涵盖描述性统计学的基础知识（包括图形方法）、估计、线性回归模型和推断性统计。
《人工智能项目》
本课程为在线提供的论文模块。在导师的指导下，学生将独立完成一个人工智能项目，从构思到实施，全面展示其技术实力和创新能力。
入学要求
一、不限专业背景
二、本科学历，均分70/100
三、如无本科学历背景，相关行业经验通过面试后也可接收
四、语言：雅思6.5（单项不低于6）
联系方式
E-mail: Bo.zhang@wlv.ac.uk
Website: www.wlv.ac.uk
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