Applied Machine Learning MSc

本课程包含核心模块、可选模块和一个独立研究项目。学生需修读所有核心模块，并从中完成一项体现机器学习能力的大型个人项目。核心内容包括：机器学习（理论与实践）、AML实验课（深度学习在电子工程中的应用）、深度学习（基于神经网络的智能系统）以及AML设备（小组合作设计具备智能决策能力的硬件）。此外，学生需从多个可选模块中任选六个，例如：自适应信号处理与机器智能、高级深度学习系统、应用高级优化、计算机视觉与模式识别、数字图像处理、机器推理、面向机器学习者的神经科学、优化、概率与随机过程、语音处理、自组织多智能体系统、控制系统的前沿课题、高维数据处理专题以及小波、表示学习及其应用。研究项目是硕士阶段的最终成果，要求学生在导师指导下开展具有原创性和科学严谨性的研究，领域与所学方向一致，采用分析性、计算性或实验性方法，最终通过书面报告和海报展示进行评估。