https://www.imperial.ac.uk/study/pg/electrical-engineering/applied-machine-learning/

應用機器學習碩士

獲得設計、實施和評估機器學習系統(tǒng)的技能。

在本課程中，您將專注于將機器學習應用于電氣工程。應用包括機器人，計算機視覺生物啟發(fā)學習，通信和信號處理。

如果你對開發(fā)真實世界的系統(tǒng)感興趣，這門課程是完美的。這些將涉及信號，傳感器和硬件，如機器人或通信設備。

解決自動系統(tǒng)如何在真實環(huán)境中運行時從信號和數(shù)據(jù)中學習的挑戰(zhàn)。

通過專業(yè)模塊學習，包括專業(yè)的計算機實驗室模塊。這些讓您可以通過工業(yè)投入和您自己的個人項目來發(fā)展實際技能。

學習機器學習系統(tǒng)的理論基礎，設計方法和模擬真實系統(tǒng)的算法。
為自己的一系列職業(yè)做好準備。這些工作可能涉及智能信號和數(shù)據(jù)處理的設計、建模、分析和控制。
開發(fā)工程中機器和深度學習的高級知識。
獲得繼續(xù)攻讀博士學位的技能。
通過該課程，您將向現(xiàn)場領導人員學習。您將獲得對當前問題、研究及其應用的批判意識。運用不同的方法，您將系統(tǒng)地、創(chuàng)造性地解決復雜的問題。

課程結構
所顯示的課程是當前學年的課程，可能會根據(jù)您的入學年份而改變。

在有限的情況下，我們可能需要對我們的課程進行更改。請查看我們可能會做出哪些更改，以及我們將如何通知您。

了解更多關于潛在變化的信息

架構
核心模塊
可選模塊
個人項目
您將學習以下所有模塊。這包括一個實質性的個人項目。

機器學習
深度學習
應用機器學習實驗室
應用機器學習的個人項目
教學和評估
教學
講座
研討會
教程
基于實驗室的教學和學習
獨立學習選項(在顧問的指導下一對一地研究一個課題)
課程作業(yè)
個人和團體項目
評估
終結性評估
筆試
課程作業(yè)
計算機實驗室工作
書面報告
口頭陳述
形成性評估
案例研究
方案編制活動
小組工作
總工作量
預計每年的總學習時間為2250小時。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的帝国理工大学2021-22电气与电子工程系应用机器学习硕士课程大纲的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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