培养目标
本课程涵盖了多种人工智能相关技术的理论基础，包括数据和文本挖掘、机器学习(深度学习)、推理、自然语言生成、知识表示和分布式人工智能系统，以及用于将这些基础理论应用于现实问题的技术、技术、工具、软件和方法论。学生还将学习如何设计和评估AI系统。
我们紧密的行业联系意味着您将有机会通过数据实验室、英特尔人工智能学院、IBM、智能工厂和阿伯丁市议会等组织组织的培训、网络活动和行业实习应用您的技能。
申请截止日期
9.1-7.11
录取要求
资格
以下信息仅供参考，并不保证你能进入阿伯丁大学。
我们这个项目的最低入学要求是计算科学学位在2:2(较低的二级)英国荣誉水平(或非英国机构的荣誉学位，由大学判断具有同等价值)。
你必须学过的关键学科:Python、算法问题解决和数据结构。建议有其他语言的编程经验，如Java、C和c++，但不是必须的，以学习本课程所教授的课程。
在工程(如电子/电气工程)方面取得2:2或同等成绩的申请人，将由甄选人员逐案审查是否适合。
课程列表
| 中文 | 英文名 | 类型 |
|---|---|---|
| 符号AI | Symbolic AI (CS502K) | |
| 机器学习 | Machine Learning (CS5062) | |
| 系统评估 | Evaluation of AI Systems (CS5063) |
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