26 计算 Master's Degree Programs

跨学科计算是 IT:U 的第一个跨学科技术硕士课程。其教育方法深深植根于基于项目的个性化学习。作为一名学生，您将在计算和各个学科的交叉领域学习。您将在充满活力的国际环境中发展您的知识和技能，同时在小组中学习，以获得未来在行业中工作或从事学术事业的经验。

计算机视觉是机器视觉的能力，即提取图像/视频的时空结构以充分解释场景。这是一个开展了大量研究活动的领域，但它不仅仅是研究。计算机视觉技术有潜力以比以往更快、更低的成本为福祉、经济增长和环境可持续发展做出贡献。

该计划的目的是提供： 对不同领域的理论和应用人工智能的看法；了解机器学习模型和高效稳健的智能系统设计；关于软件建模和验证中使用的自动推理和形式模型的知识；关于云技术和平台的知识；在广泛的应用领域中实施和使用分布式和并行算法的技能。

新加坡国立大学计算机科学与信息系统专业在 2021 年 QS 世界学科排名中位列第 4 位。计算机硕士课程为想要提升技能或进入计算机领域的学生提供了 4 条途径。没有相关背景的学生可以申请普通课程，该课程专为拥有非计算机本科学位的学生设计。

该程序提供与偏微分方程建模相关的应用数学领域的最新知识。

我们目前正在见证量子工业革命的开始。2023 年，丹麦政府推出了一项加强量子技术的新战略，北约在丹麦成立了量子技术中心。丹麦量子互联网正在开发中，它将连接选定的地理位置，包括南丹麦大学。量子互联网将于 2025 年推出。

高性能计算 (HPC) 使科学家和工程师能够使用需要高带宽、先进网络以及非常大的计算或数据分析能力的应用程序来解决复杂的科学、工程甚至商业问题。接受过该专业培训的专业人员拥有拥有 R+D+i 中心、希望或需要整合新兴技术的公司和机构所需的知识和技能。 HPC 与多核处理器（以前特定于大型计算机设备，但现在出现在个人电脑、平板电脑或手机中）、云计算（云计算）或所谓的大数据等流行话题相关。

新加坡国立大学 (NUS) 人工智能计算硕士 (MComp in AI) 由新加坡国立大学计算机学院提供。人工智能计算硕士是一项全面且具有挑战性的研究生课程，其专业课程涵盖了应用和基础计算领域的最新研究成果，提供先进且深入的信息技术 (IT) 知识，帮助学生为迎接 IT 职业挑战做好准备。

离散模型和算法研究分支提供广泛的计算机科学理论和数学基础教育。学生将获得离散模型领域的知识以及相关的算法和数据技术以及设计这些模型的各种数学方法。该研究使学生熟悉离散模型、算法和优化的最新结果以及解决相关算法问题的可能性和局限性。学生将获得分析和设计离散模型和算法所需的全面数学知识。学生可以将他们的技能应用于实践，也可以继续攻读计算机科学或相关领域的博士学位。

高性能计算硕士学位由拉科鲁尼亚大学和圣地亚哥德孔波斯特拉大学与加利西亚超级计算中心 (CESGA) 共同举办，专门培养学生研究当今重要的高性能计算 (HPC) 主题。

您是否想知道如何优化电网的性能？如何使用医院数据来改善患者护理？或者如何开发正确而高效的软件？在我们为期两年的计算机科学研究硕士课程中，您将学习有助于解决这些问题的先进方法。

它是工程的一个领域，涉及与计算机系统的概念、设计、实施和操作以及组织环境中的信息和通信技术 (ICT) 集成相关的所有方面。