入学时间 | 项目时长 | 项目学费 |
8月 | 1年 | S$52,320 |
类型 | 总分要求 | 小分要求 |
雅思 | 6.0 | / |
托福 | 85 | / |
科学、工程和应用数学专业的学士(荣誉)学位或四年制学士学位。
具有其他资格和成就的候选人也可以被考虑。
新加坡国立大学科学智能理学硕士旨在为下一代科学家、应用数学家、工程师提供新兴的人工智能工具和必要的科学知识,以实现人工智能驱动的创新和数据驱动的发现。该课程包括基于各种科学领域应用的机器学习和深度学习。在这个项目下培训的学生将为在学术或工业研究和发展中设计和实施尖端人工智能技术做好充分准备。培养学生掌握人工智能和科学的“双语”,从而准备好将人工智能应用于科学研究和发现中的现实世界问题。使学生能够从复杂、嘈杂或大量的数据集中获得见解并形成假设。让学生接触人工智能在不同科学领域的突破性应用,包括物理、化学、生物、制药、流行病学等。教导学生在科学发现中使用人工智能时进行有效和批判性的交流。为各种新兴的人工智能专业做好准备,如学术机构和私营部门的研究人员、科学家、R&D经理、项目经理等。让毕业生具备数据驱动的研究能力,从而提升他们在新加坡国立大学和世界其他知名大学攻读有竞争力的博士课程的技能。向对人工智能在研究、开发和发现中的应用感兴趣的教育工作者和其他专业人员提供先进的知识。
序号 | 课程介绍 | Curriculum |
1 | 人工智能在科学中的应用 | Applications of AI in Science |
2 | 科学发现的实用机器学习 | Practical Machine Learning for Scientific Discovery |
3 | 深度学习的基础 | Foundations of Deep Learning |
4 | 科学人工智能研讨会课程 | Seminar Course for AI in Science |
5 | 天体物理学中的人工智能 | AI In Astrophysics |
6 | 生物成像中的人工智能 | AI In Bio-imaging |
7 | 科学人工智能专题 | Special Topics in AI for Science |
8 | 研究项目中的机器学习 | Machine Learning in a Research Project |
9 | 科学人工智能行业实习 | Industry Internship for AI in Science |
10 | 应用程序的数值食谱 | Numerical Recipes with Applications |
11 | 量子信息与计算 | Quantum Information and Computation |
12 | 贝叶斯统计和机器学习 | Bayesian Statistics and Machine Learning |
13 | 复杂系统分析和建模 | Complex Systems Analysis and Modelling |
14 | 化学中的人工智能 | AI in Chemistry |
15 | 深度学习及其应用 | Deep Learning and Applications |
16 | 使用机器学习进行文本处理和解释 | Text Processing & Interpretation with Machine Learning |
17 | 数据科学的自然语言处理 | Natural Language Processing for Data Science |
18 | 人工智能在制药领域的应用 | AI in Pharmaceutical Applications |
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