129 计算机科学 理学硕士 Degree Programs in 欧洲

用户体验设计专业，跨越从设计，计算机科学与认知科学训练的专家在产品，服务和交互设备，设计的专业知识领域以人为中心和生活经验。

我们的人工智能 (AI) 课程可让您培养技能、知识和理解力，以在人工智能的前沿领域从事职业，并在现实世界的问题中实施新颖的技术解决方案。

这门独特的课程位于剑桥的 TWI，为您提供难得的机会获得更实用的研究生学位经验。通过在 TWI 的国家结构完整性研究中心 (NSIRC) 设施内学习，您将获得基于行业的经验，因为您将位于公司内，而不是在大学校园内。 TWI 因对行业研究的贡献而享誉国际，它将为您提供与您目前在我们科尔切斯特校区获得的体验截然不同的体验。您将可以访问具有实际应用的行业主导项目以及 TWI Industrial 成员公司。

机器学习已经成为一门强调开发可以访问数据并自行学习的高级数据驱动计算机程序的学科。这旨在消除对最繁琐任务的人工干预。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 与之相似。无论是哪个行业，ML 和 AI 都已经彻底改变了格局，并发明了查看数据的新方法。所有这些都得到标准统计和数学原理的支持。 AL 和 ML 的科学硕士课程结合了这两个学科的细微差别，为学生提供在工具和理论方面理解数据世界所需的确切信息。机器学习使学生的业务决策和分析成为可能。

通过使用人工智能 (AI) 技术拓宽您的专业知识。 通过为期 12 周的可选实习获得人工智能领域的可转移技能并提高就业能力。 在剑桥的ARU学习，在现有技能的基础上再接再厉。 我们的课程适合计算机科学家、软件工程师、IT 专业人员或计算、数学和/或数据分析领域的知名专业人员。 在开始课程之前，我们强烈建议你有 Python 的基本编程知识。

计算机科学是许多令人兴奋的尖端主题、技术和应用的基础。 这涵盖了人工智能、大数据和网络安全，它们几乎涵盖了我们生活的方方面面；从智能手机应用程序开发到彻底改变我们交通系统安全性和效率的自动驾驶辅助系统。

人工智能 (AI) 和机器人技术已成为数据科学和机器学习领域中具有影响力的发现。人工智能在机器人技术中的应用从内部到外部重型工业环境，即自动化任务，否则需要大量的人力和时间。在过去几年中，人工智能在机器人解决方案中的日益普及为以前刚性机器人解决方案的灵活性和学习能力开辟了空间。机器人技术是电气工程、机械工程和计算机科学的融合，当与人工智能相结合时，机器人技术的工作方式改变了，直到现在。本课程将使学生能够接受人工智能的概念并了解它们对机器人技术的扩展。学生将从事涉及开发面部识别系统和操作的项目。

人工智能已经成为我们生活中的游戏规则改变者。该计划旨在为学生提供该领域的基础和最先进的技术，使他们成为这一转型的技术领导者。

网络安全和数据科学理学硕士旨在满足公司在数据安全和网络安全领域的需求。 它将训练学生使用人工智能和大数据方法来应对这些需求。

具有科学计算专业的计算科学硕士课程将为您提供有关基础方法的详细知识。您将学习如何研究自然科学中的复杂过程，以及计算科学如何为社会知识进化做出贡献。

你对人工智能着迷吗？ 这门激动人心的、以实践为重点的人工智能硕士课程将让你深入了解如何在游戏中利用人工智能。 在法尔茅斯，你将加入打破游戏界限的人们的行列。 你将在工作室环境中与艺术家和设计师合作，测试和尝试尖端技术。 你将审视这个新的全球行业的背景，让自己的想法成为现实。 在著名研究人员的指导下，你将为在这个革命性领域的职业生涯做好充分准备。

我们的高级计算机科学课程旨在满足行业对具备管理和解决复杂项目技能的毕业生日益增长的需求。

我们的理学硕士云计算计划旨在为学生提供广泛的学习经验，使他们具备快速发展的云计算行业所需的尖端技能。学生将有机会获得专业角色的需求技能，例如云开发人员，解决方案架构师，DevOps和数据专家。

人工智能理学硕士旨在让学生掌握开发医疗保健、脑科学、医学成像、机器人、制造业、零售业、农业、空间、能源和核能等新兴全球人工智能视觉行业所需的创新解决方案所需的先进知识和技能。

*此影响力学位课程为符合条件的学生提供为期 2 年课程的全额免学费奖学金，评估和管理费为 1,000 欧元。要开始此过程，请从我们的网站 www.ebu.lu 完成您的在线申请 工业 4.0 新技术领域的熟练专业人员是备受追捧的人才。他们破译数据科学和人工智能世界中日益增长的复杂性的能力是一种品质，不仅要求更高，而且还得到同等程度的额外奖励。数据科学和人工智能是 21 世纪最热门的领域之一，到 2025 年，这将影响日常生活的所有领域，从运输和物流到医疗保健和客户服务。 理学硕士数据科学和人工智能提供数据科学方法培训，强调统计观点。该硕士课程提供有关最需要的数据科学和人工智能技能的广泛培训，并亲身接触关键工具和技术，包括 R、Python、大数据、机器学习、自然语言处理、深度学习和 Tableau。您将获得全面的理论基础，以及数据科学和人工智能的技术和实践技能