机器学习,数据挖掘和高性能计算都涉及到计算机的大规模数据自动化分析,三者的目的是挖掘隐藏的有用信息。得益于使用最先进的人工智能手段,高级计算机技术帮助人们构建了新型计算机系统,这种系统能学习过去经验以适应新任务,预测未来发展,提供智能化决策支持。布里斯托尔大学最近在Bluecrystal超级计算机和Exabyte大学研究主题上的投资正体现了学校对机器学习,数据挖掘和高性能计算前沿研究领域的重视。
布里斯托大学高级计算机学(机器学习,数据挖掘和高性能计算)理学硕士项目旨在为你提供机器学习、数据挖掘和高性能计算技术方面坚实的基础,并帮助你掌握构建和应用ML、DM和HPC工具所需的技能,以应对科学领域和商业中的复杂问题。
序号 | 课程介绍 | Curriculum |
1 | 机器学习导论 | Introduction to Machine Learning |
2 | 研究技巧 | Research Skills |
3 | 统计模式识别 | Statistical Pattern Recognition |
4 | 智能系统不确定性建模 | Uncertainty Modelling for Intelligent Systems |
5 | 人工智能和计算机视觉 | Artificial Intelligence and Computer Vision |
6 | 云计算 | Cloud Computing |
7 | 计算生物信息学 | Computational Bioinformatics |
8 | 计算基因组学和生物信息学算法 | Computational Geonomics and Bioinformatics Algorithms |
9 | 计算神经科学 | Computational Neuroscience |
10 | 高性能计算 | High Performance Computing |
11 | 图像处理和计算机视觉 | Image Processing and Computer Vision |
12 | 机器人系统 | Robotics Systems |
13 | 服务器软件 | Server Software |
14 | 网络技术 | Web Technologies |