信号处理和机器学习，计算科学说明
计算科学–机器学习
需要数据分析专家来解决挑战性的数据驱动型问题，例如对文本文档，对话和社交媒体的理解；创建智能搜索引擎；寻找以数据为依据的对社会，经济和文化现象的见解；为医学和生物学问题创建数据驱动的解决方案；并实现无人驾驶汽车和自动驾驶机器人。
坦佩雷大学提供了三个相关的轨道，涉及大数据的分析，建模，预测和计算：数据科学（M.Sc.）和统计数据分析（M.Sc.）轨道专注于数据挖掘和机器的计算和统计算法机器学习（M.Sc. Tech）具有不同的重点，学习重点是工程学上准确的预测性机器学习模型。
机器学习是一个工程程序，其中特别强调要以面向应用程序的重点来实现机器学习算法，该应用程序涉及与影像，音频或其他传感器数据有关的应用程序。我们研究经典和新颖的深度学习模型以及它们的软件和硬件实现。机器学习是人工智能（AI）的核心技术，目前是信息技术就业市场上最热门的主题之一。
机器学习（M.Sc. Tech）学科是计算科学硕士学位课程的七个学科之一。
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入学要求
一般资格
要符合资格申请坦佩雷大学的硕士学位课程，您必须具备
- 学士学位-国家认可的第一周期学位
- 至少相当于180 ECTS（欧洲学分）或三年全日制学习
- 来自您申请的硕士学位课程的相关领域
- 来自经认可的高等教育机构
- 以及良好的英语学术水平。
在芬兰以外的一所大学完成的学士学位必须提供其所在国家/地区的大学硕士学位学习的资格。
特定于计划的资格标准
先前的学位应来自与您申请的硕士课程密切相关的领域。在计算机科学硕士课程（机器学习（MSc技术））中，先前的学位必须属于以下（或高度相关）领域之一：
- 计算，信息技术，计算机科学，电气工程，软件工程或精通数学，物理和基础编程技能的工程应用领域。
有关入学要求的更多信息，请访问大学网站。
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Learn more节目内容
必修课程
- 芬兰开始
- 硕士研讨会
- 研究生概论
主要研究
- 信号处理导论
- 图像和视频处理简介
- 模式识别与机器学习简介
- 音频处理简介
- 先进的音频处理
- 先进信号处理实验室
- 媒体分析
- 模式识别与机器学习
- 知识挖掘与大数据
- 数据结构与算法
- 数据密集型编程
奖学金和资金
有几种奖学金选择。请访问大学网站以获取更多信息。
学费
非欧盟/欧洲经济区公民的学费：每学年12000欧元。
如果您符合以下条件，则无需支付费用：
- 欧盟/欧洲经济区公民
- 等同于欧盟/欧洲经济区公民（即瑞士公民）
- 已在芬兰居留（连续的A或P / P-EU永久居留证），或在芬兰发行了欧盟蓝卡。豁免居留许可证必须在您申请学习时有效，并且至少要持续到8月1日，即学习权开始时。请注意，在另一个欧盟/欧洲经济区国家的居留许可不会免除您的学费。
学位
成功完成该计划后，学生将获得科学（技术）硕士学位（120 ECTS）。
学习成果
- 学生可以解决基本和高级模式识别问题。
- 学生能够找到更高级的方法，并使其适应解决当前的问题。
- 学生可以将模式识别技能应用于音频，图像或机器人技术。
- 学生可以设计和使用现代数据库系统。
- 学生可以实施与其他信息系统集成的数据工程管道。
- 学生可以将Matlab用于机器学习问题的计算解决方案。
- 学生可以将Python库用于机器学习问题的计算解决方案。
继续学习
成功完成该计划后，毕业生有资格申请进入芬兰和国外的博士学位课程。
工作机会
完成该计划后，您将有资格在不同的技术领域追求广泛的职业机会。对数据驱动的问题解决技能的需求很高。例如，在表明数据和机器学习工程师是所有专业程序员中收入最高的调查中，可以看出这一点。坦佩雷（Tampere）是一个充满活力的工业中心，适合需要机器学习专家的各种类型的公司。
理学硕士课程的毕业生通常会从事与该领域相关的研究，设计，开发，生产和运营任务，或商业和行政任务，但并不排除能够担任研究人员，教师或经理的能力。
联系学校
Tampere University
坦佩雷大学
坦佩雷大学是芬兰最具跨学科的大学之一。几乎所有国际认可的研究领域都代表我们的大学。坦佩雷大学是前坦佩雷大学和坦佩雷工业大学的合并。坦佩雷大学成立于1925年，坦佩雷工业大学于1965年成立。因此，我们在教育大学生方面拥有数十年的经验。 坦佩雷大学提供各种完全以英语授课的硕士学位课程。我们为学生提供灵活和个性化的学位课程，使他们能够取得有效的学业进步。我们教育未来的塑造者–懂得人，发现技术机会并习惯于毕业后已经建立合作文化的人。我们有超过19,000个学位的学生，每年颁发近4,000个学位。我们共同解决技术，健康和社会领域的问题，因为我们相信人类的潜力是无限的。坦佩雷大学的研究特别关注与技术，健康和社会有关的主题。我们社区中有许多研究小组和网络在跨组织边界进行跨学科和多样化的研究。我们卓越中心（CoE）进行的研究范围从游戏文化研究到肿瘤遗传学。 我们在研究，开发和创新中的使命是维护一个公正和参与性的社会，促进全体人口的健康和福祉，建立有效和安全的环境，并确保在动荡中也尊重社会责任是由数字化和工作转型引起的。...
