计算机工程理学硕士
Stephenville, 美國
理学硕士
期间
36 小时
语言
英语
步伐
全职
报名截止日期
最早开始日期
学费
USD 36,305
学习形式
在校园
关于国际学生的重要说明：
国际学生必须全日制学习（研究生需要 9 小时），其中 6 小时面授课程和 3 小时在线课程。INTL 学生可以在斯蒂芬维尔校区攻读计算机工程学（秋季或春季），也可以在沃斯堡校区攻读 MBA 课程，但只能从秋季开始。国际学生只有在美国境外才能在线学习。如果他们想来美国，他们必须亲自学习。
另一个警告是……如果国际学生持有 H 签证，他们可以在美国学习在线课程，但我们的大多数学生持有 F 签证，这要求他们在校园面对面学习。H 签证持有者来这里是为了工作，能够上学是一项额外的好处。F 签证持有者来这里只是为了学习，不允许工作。
助力工程创新，成就未来
凭借塔尔顿州立大学梅菲尔德工程学院的计算机工程理学硕士 ，您可以提升自己的职业生涯并始终站在技术前沿。无论您选择在线学习还是在我们先进的斯蒂芬维尔设施的校园学习，您都将沉浸在严格的实践课程中，该课程旨在推动您在当今快速发展的技术领域取得成功。
为什么选择塔尔顿的计算机工程硕士学位？
Tarleton 的计算机工程硕士课程以提供无与伦比的计算和工程原理的实际应用而脱颖而出。我们利用行业合作伙伴关系和开创性研究来提供超越理论的课程。我们的教师直接与领先的公司合作，确保学生从第一天开始接触前沿问题和新兴技术 。与类似课程不同，您将受益于小班授课 、 个性化指导以及使用最先进的研究实验室的机会 - 通常为大型机构的研究生保留。
程序功能
- 为国际学生提供灵活的学习选择：全日制入学（9 小时），其中 6 小时在斯蒂芬维尔校区进行面对面授课，3 小时可在线完成。
- 实践学习：将所学知识应用于现实世界的挑战，获得研究项目和先进工具的经验。
- 未来的专业化：专注于 VLSI 电路设计、 网络安全、 机器人技术和人工智能等领域。
独特的课程专业化
我们的项目以其对优化和随机模型的先进关注而闻名，这是其他机构罕见的独特组合。您将获得以下领域的专业知识：
- 计算机体系结构&分布式计算
- 先进的计算机网络（重点关注网络安全）
- VLSI电路设计
- 机器人、人工智能和机器学习
论文或非论文选项
定制您的教育经历以适应您的职业目标。 论文选项提供深入研究的机会，而非论文专业课程则提供旨在提高您的行业准备度的实用方法。
无与伦比的市场技能
我们的课程不仅仅教授技术专业知识。毕业后，你将掌握一系列强大的市场营销技能，包括：
- 复杂问题解决：解决航空航天、 医学、 机器人和军事技术等领域的关键问题。
- 技术掌握：学习高级数学和编程语言，包括 C/C++，同时在不断发展的技术环境中保持敏捷。
- 协作和沟通技巧：有效地与团队、最终用户和利益相关者合作，设计创新解决方案。
现实世界的研究经验
塔尔顿大学的计算机工程硕士课程提供独特的研究机会 ，可提升您的教育之旅。与在无线通信系统 、 网络电话流量建模 、 机器人和人工智能以及网络安全等领域开展开创性工作的教职员工合作。研究在这里不仅仅是一种理论练习；它是一种扩展您的简历 、 建立网络 ，甚至在您为有意义的创新做出贡献时赚取津贴的方式。
杰出的教师
您的学习体验将由一支拥有丰富行业和研究背景的专家教师团队指导。我们的每位教师都拥有实践经验和行业联系，帮助您弥合学术理论与实际应用之间的差距。
最先进的设施
梅菲尔德工程学院的现代化设施包括先进的教学实验室、创客空间和研究设备，其资源可与大型机构相媲美。我们最近在新大楼投资 5400万美元 ，彰显了我们致力于提供顶级学习环境的承诺。无论您是在构建尖端的人工智能系统还是在开发下一代无线网络 ，您都将拥有成功所需的工具。
为未来做好准备——立即报名
德克萨斯州是工程和计算机科学专业人士日益增长的中心，塔尔顿毕业生是这一扩张的先锋。 美国劳工统计局预测工程领域将出现强劲增长， 德克萨斯州在这些行业的就业和工资水平方面名列前茅 。
选择塔尔顿的计算机工程硕士学位意味着选择充满机遇 、 创新和成功的未来。立即申请，开启您塑造世界的职业旅程！
通过选择塔尔顿州立大学的计算机工程硕士学位，您不仅可以获得学位，还可以获得改变未来的技能、指导和机会。
CPEN 5099。论文研究。1-6 个学分（讲座：1-6 小时，实验室：0 小时）。
计算机工程硕士论文研究先决条件：研究生学历。
CPEN 5341. 高级算法。3 个学分（讲座：3 小时，实验室：0 小时）。
摊销分析、图表、网络流、字符串匹配、矩阵和多项式算法、线性规划、NP 完全性、近似算法以及并行算法简介。建议具备数据结构和算法方面的知识或经验。先决条件：系主任批准。
CPEN 5342. 并行计算和算法。3 个学分（讲座：3 小时，实验室：0 小时）。
并行计算机的分类、共享内存和消息传递架构、理论模型；设计并行算法的模式和策略；并行数据结构；顺序程序的自动并行化；通信；同步和粒度；应用程序。建议具备计算机架构方面的知识或经验。
CPEN 5343. 高级计算机架构。3 个学分（讲座：3 小时，实验室：0 小时）。
本课程围绕通用计算系统的三个主要构建模块展开：处理器、内存和网络。主题包括标量流水线的局限性、超标量执行、乱序执行、寄存器重命名、内存消歧、分支预测和推测执行；多线程、VLIW 和 SIMD 处理器；非阻塞高速缓存内存和内存同步、一致性和连贯性；多核共享内存架构。本课程还涵盖了定量分析计算机系统的技术，以了解和比较备选设计方案。建议具备计算机架构方面的先验知识或经验。先决条件：系主任批准。
CPEN 5348. 高级 VLSI 电路设计。3 个学分（讲座：3 小时，实验室：0 小时）。
分析和设计关键模拟和混合信号 IC 模块：模拟开关、采样电路、开关电容滤波器、ADC、DAC 和 PLL。模拟和混合信号 IC 的低功耗设计技术和机器学习应用。建议具备电子 II 和数字信号处理方面的知识或经验。先决条件：系主任批准。
CPEN 5351. 凸优化简介。3 个学分（讲座：3 小时，实验室：0 小时）。
本课程介绍凸优化问题、凸分析的基础知识、凸优化算法及其复杂性以及凸优化的应用。本课程还训练学生识别科学和工程应用中出现的凸优化问题，并使用软件工具解决凸优化问题。建议学生具备微积分 III 和矩阵代数方面的知识或经验。先决条件：系主任批准。
CPEN 5355。VLSI 架构。3 个学分（讲座：3 小时，实验室：0 小时）。
本课程涵盖了为典型信号处理和通信应用设计定制或半定制 VLSI 系统的最重要方法。内外部接收器的技术、将算法映射到阵列结构、数字信号处理 (DSP) 系统和现场可编程门阵列 (FPGA)、可编程信号处理器。建议具备计算机架构方面的先验知识或经验。先决条件：系主任批准。
CPEN 5361. 深度神经网络。3 个学分（讲座：3 小时，实验室：0 小时）。
介绍神经网络的原理和理论，重点介绍深度神经网络。主题包括卷积网络、循环和 LSTM 网络、强化学习、预处理、正则化、调整和优化，以及数学和编程工具。应用于分类、图像识别和自动驾驶汽车。建议具备数据科学、机器学习方面的知识或经验。先决条件：系主任批准。
CPEN 5366. 机器人视觉。3 个学分（讲座：3 小时，实验室：0 小时）。
本课程旨在弥合计算机视觉和深度学习之间的差距。它涵盖了诸如物体检测和识别、计算机视觉的机器学习算法以及 3D 计算机视觉的高级技术等主题。将在自动驾驶汽车和机器人领域实施实际应用和项目。建议具备计算机视觉、Python 和 C/C++ 编程方面的知识或经验。先决条件：系主任批准。
CPEN 5377. 无线和移动通信网络。3 个学分（讲座：3 小时，实验室：0 小时）。
无线通信网络的高级架构；先进的无线技术；设计此类网络的挑战和问题；排队理论和其他随机模型。建议具备计算机网络或通信系统理论、概率方面的知识或经验，并学习一学期的编程。先决条件：系主任批准。
CPEN 5378. 高级计算机网络。3 个学分（讲座：3 小时，实验室：0 小时）。
本课程专注于 IP 网络中的路由和互联网络，同时讨论无线网络、安全、IP 语音和视频、物联网 (IoT)、软件定义网络和网络虚拟化等当代主题。建议具备计算机网络方面的知识或经验。先决条件：系主任批准。
CPEN 5379. 计算机和通信网络的性能。3 个学分（讲座：3 小时，实验室：0 小时）。
将概率、马尔可夫链和排队理论应用于计算机和通信网络的分析和设计。流量整形和多路复用、静态路由、动态路由和对等文件共享系统的案例研究。探索连续时间和离散时间模型。建议具备计算机网络或通信系统理论、概率方面的知识或经验。先决条件：系主任批准。计算机科学课程 COSC 5086。计算机科学中的高级特殊问题。1-6 学分（讲座：1-6 小时，实验室：0 小时）。计算机科学中的高级特殊问题。工作可以是理论或实验室。经系主任批准可重复以获得额外学分。
COSC 5088。论文研究。1-6 个学分（讲座：1-6 小时，实验室：0 小时）。
人工智能和机器学习硕士论文研究 (AIML-MS)。COSC 5330。模拟。3 个学分（讲座：3 小时，实验室：0 小时）。模拟简介，重点介绍模拟方法、随机数生成、时间流机制、采样技术以及模拟模型和结果的验证和分析。将研究模拟语言及其应用。
COSC 5345. 强化学习。3 个学分（讲座：3 小时，实验室：0 小时）。
本课程将介绍强化学习 (RL) 并进行全面概述。主题包括马尔可夫决策过程和动态规划、蒙特卡罗方法、时间差异学习、规划和学习的整合、策略梯度和参与者-评论家方法、深度学习和深度 RL 算法。学生将参与涉及在模拟 RL 环境中编码的练习和项目。COSC 4345 和 5345 均不授予学分。研究生必须完成额外的作业。先决条件：统计学和人工智能方面的高级背景。
COSC 5346. 机器人与自主系统。3 个学分（讲座：3 小时，实验室：0 小时）。
机器人和自主系统主要领域的概述。人工智能、机器学习和优化算法使自主代理能够在非结构化、动态环境中运行，包括定位和映射、传感器融合、计算机视觉、路径规划、通信和避障。学生将参与练习和项目，包括开发具有自主行动的机器人系统并使用计算机模拟和物理机器人系统评估其性能。COSC 4346 和 5346 均不授予学分。研究生必须完成额外的作业。先决条件：统计学、线性代数和人工智能方面的高级背景。
COSC 5347. 高性能计算。3 个学分（讲座：3 小时，实验室：0 小时）。
本课程介绍大规模并行处理器及其架构的编程。课程涵盖了利用 CUDA 并行计算平台发挥图形处理单元 (GPU) 和并行算法潜力的方法。课程还介绍和探讨了科学计算、机器学习和计算机视觉领域的算法。
COSC 5352. 机器学习优化。3 个学分（讲座：3 小时，实验室：0 小时）。
本课程将探讨机器学习和现代数据分析中出现的理论和算法。课程主题将特别关注算法对大型数据集的复杂性、实现、稳健性和可扩展性。学生将参与涉及编程优化算法并评估其性能的练习和项目。
COSC 5360. 人工智能。3 个学分（讲座：3 小时，实验室：0 小时）。
介绍用于构建智能系统的表示、算法和架构。谓词演算、状态空间表示和搜索、启发式搜索、基于知识的问题解决、基于符号和联结主义的机器学习、智能代理和机器人技术。
COSC 5361. 深度神经网络。3 个学分（讲座：3 小时，实验室：0 小时）。
介绍神经网络的原理和理论，重点介绍深度神经网络。主题包括卷积网络、循环和 LSTM 网络、强化学习、预处理、正则化、调整和优化，以及数学和编程工具。应用于分类、图像识别和自动驾驶汽车。COSC 4361 和 5361 均不授予学分。研究生必须完成额外的作业。先决条件：统计学、线性代数和人工智能方面的高级背景。
我们项目的学生将：
- 能够理解逻辑（电路）设计。
- 能够识别和解决机器人、航空航天、商业、医学、军事和其他重要领域的复杂技术问题。
- 能够应用和调整理论原理来开发新的计算机软件和/或硬件。
- 能够将计算机相关的数学技能（例如线性代数、微积分、统计学、离散数学和优化）应用于实际问题。
前沿的职业机会
拥有塔尔顿大学计算机工程硕士学位后，您的职业前景十分广阔。毕业生可成功从事以下职位：
- 计算机与信息研究科学家
- 信息安全分析师
- 软件开发人员
- 机器人和人工智能专家
该计划与行业需求相一致，确保您有能力应对未来技术格局的挑战。