机器学习(Machine Learning - ML)和人工智能(Artificial Intelligence — AI) 的发展和使用已经彻底改变了计算机视觉、语音识别和语言处理等领域。诺丁汉大学的机器学习理学硕士课程由物理和天文学院主持，并由包括数学科学学院、计算机科学学院和心理学院在内的其他学院的老师们共同教授。

诺丁汉大学机器学习硕士课程介绍

通过该课程，同学们将学习如何将ML和AI技术应用于真实的科学问题。这将帮助同学们培养关键技能，在该快速发展的领域提高就业能力。

课程概述

本课程将学习：

识别并使用相关的计算工具和编程技术

应用统计和物理原理分解算法，并解释它们是如何工作的

设计策略：将机器学习应用于科学数据集分析

学习这门课程，同学们还将有机会选择不同的研究主题：

药物研发的深度学习

可持续溶剂选择的机器学习

量子强化学习

在量子计算机上实现可监督的机器学习

风力发电机叶片疲劳监测的深度学习网络

全方位震动-原子的振动消除

使用机器学习从妊娠MRI扫描中分辨胎盘

机器学习辅助下用于沼气升级的金属有机框架的高通量计算

模拟宇宙

探测星系中的暗物质子结构

基于多模态特征的脑血流个性化建模，用于早期检测痴呆

机器学习自然产物生物合成

金融科技中的高级自然语言处理

诺丁汉大学机器学习硕士课程设置

本课程共有180个学分，分为秋季学期和春季学期授课模块的120个学分，以及夏季学期的60个学分研究项目。

1核心模块

包括两个教学模块(科学中的机器学习-第1部分和第2部分)和一个项目。

2选修模块

大数据学习与技术

设计智能代理

计算机视觉

实用量子计算介绍

神经计算

诺丁汉大学机器学习硕士课程录取要求

本科学位

工程、物理、数学、计算机科学、化学等相关专业本科学历2：1要求或其他同等学历。如果申请人有相关工作经验或其他支持因素，可考虑2：2(或国际同等水平)。

语言要求

雅思6.5分（每项6.0分）

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