申请留学机器学习硕士课程

在攻读机器学习硕士学位的同时，课程教授研究方法、统计学、编程和计算机科学的组合。通常，这包括算法、人工智能和数据结构方面的课程(申请留学机器学习硕士课程)。
此外，一些机器学习 MS 课程包括专注于特定应用课程，例如商业、护理信息学或计算机信息系统。
10 个机器学习硕士课程
下面列出的许多机器学习课程将统计分析和数据挖掘与数据科学或计算机科学课程中的元素与编程中的关键主题相结合，以全面了解该领域。

机器学习在线课程硕士
单击下面的任何赞助列表，了解有关每个计划的具体信息，并了解如何立即申请。
1.乔治梅森大学
虽然是一所相对年轻的学校，但乔治梅森大学在短时间内在规模、地位和影响力方面取得了令人印象深刻的进步。现在，作为弗吉尼亚州最大的公立研究型大学，他们努力将基准设定为大胆、进步的教育。
关于乔治梅森的机器学习硕士课程
这计算机科学理学硕士 （MS）为学生在计算机科学和相关课程方面的研究和专业实践做好准备。这包括以下主题：
• 人工智能和机器学习的基础知识和高级工作
• 理论计算机科学与智能系统
• 编程语言
• 视觉计算

2.普渡大学
普渡大学将历史、传统和成就与技术和研究的应用相结合，教学生如何应对现代世界的挑战。
关于普渡大学的机器学习硕士
最近，普渡大学为计算机科学系聘请了 15 名新教职员工，并计划继续招聘更多教职员工。
这些教职员工正在寻找研究生计算机科学硕士在他们开展研究项目时提供建议和指导，例如：
• 机器学习和信息检索
• 计算与算法理论
• 数据库和数据挖掘
• 计算科学与工程
通常，硕士生在三到四个学期内获得学位，但由于课程负担较低，获得助学金的学生可能需要更长的时间。

3.德雷塞尔大学
德雷塞尔大学是一所世界一流的研究机构，致力于将受启发的研究与现实世界的应用相结合，重视体验式学习，以帮助学生发展知识、技能和价值观。
关于德雷克塞尔的机器学习硕士课程
这计算机科学硕士 – 硕士提供对计算机科学核心和高级主题的多学科和深入理解，同时通过以下课程强调理论和实践：
• 近似算法
• 高级数据结构和算法
• 机器学习
• 高级人工智能
• 基于知识的代理

4. 纽黑文大学
纽黑文大学于 1920 年在耶鲁大学校园成立，是一所男女同校的私立大学，为拥有 6,800 多名学生的多元化和充满活力的社区提供变革性的、以职业为中心的课程。
关于纽黑文的机器学习硕士
30学分计算机科学理学硕士将理论与实践相结合，教授坚实的技能基础和适应不断发展的计算机科学格局的能力。
此外，该计划致力于为您提供进入该领域或继续深造的灵活性。
一些必修课程和选修课包括：
• 人工智能
• 密码学和数据审查
• 计算机网络和数据通信
• 算法设计与分析
没有计算机科学学士学位？纽黑文大学计算机科学硕士课程有一套六门桥梁课程，可帮助您从以前的学位和经验过渡到成功攻读硕士学位的准备水平。

5.中北大学
在中北大学，他们致力于为学生提供您在攻读高级学位时所寻求的个人关注。
这就是为什么他们提供一人班级规模的原因，这意味着您在每门课程中都与一名博士教职员工合作，以便您可以获得您正在寻找的个人关注。
NCU机器学习硕士课程
• 数据科学理学硕士
• 计算机科学理学硕士
关于NCU的机器学习硕士
NCU 的机器学习硕士课程教授广泛的知识库，其中包括以下主题：
• 数据生命周期
• 数据科学
• 数据挖掘
• 大数据集成
• 数据可视化
这些主题和其他主题有助于分析如何将大量非结构化数据处理成可用的数据集，组织可以通过创建算法和机器学习技术来利用这些数据集。
想要攻读博士学位？除了硕士课程外，NCU 还提供数据科学哲学博士.

6.尤蒂卡大学
尤蒂卡大学成立于 1946 年，是一所综合性、独立、私立的机构，提供高度的个人关注，以创建一个具有不同经验和观点的学习者社区。
尤蒂卡的机器学习硕士课程
• 数据科学硕士
• 数据科学硕士：金融犯罪
• 数据科学硕士：社会科学分析
• 数据科学硕士：商业分析
• 数据科学硕士：网络安全
关于 Utica 的机器学习硕士课程
尤蒂卡的所有MSDS课程都有相似的核心课程，其中包括：
• 统计方法
• 数据挖掘
• 机器学习
这些课程的重点是教授强大的分析技能和研究方法方面的专业知识，以及如何应用研究结果进行有意义的变革。
此外，强调研究设计和使用理论模型对数据进行批判性评估，有助于教授对数据局限性以及法律和隐私问题的理解。

7.罗格斯大学
新泽西州立大学罗格斯大学是一所领先的国立研究型大学，也是该州杰出的公立高等教育机构。罗格斯大学成立于 1766 年，是美国第八古老的高等教育机构，拥有超过 69,000 名学生。
关于罗格斯大学的机器学习硕士
随着其他分析学位课程适应大数据的出现，罗格斯大学的 MSDS 从头开始设计，专注于最新的系统、工具和算法，以检索、处理和分析大型数据集。
一些常见的课程包括：
• 数据结构和算法
• 海量数据挖掘与学习
• 人工智能
• 机器学习
• 高级算法
• 线性代数
罗格斯大学机器学习项目硕士
• 数据科学硕士 - 计算机科学方向
• 数据科学硕士 - 统计学方向
• 统计学博士

8. 马里兰州洛约拉大学
马里兰州洛约拉大学是一所耶稣会天主教大学，致力于耶稣会的教育和精神传统以及全人的发展，并激励学生在多元化和不断变化的世界中学习、领导和服务。
关于洛约拉的机器学习硕士
随着组织继续需要从可用数据中获取价值，数据科学理学硕士 （MS）教授将杂乱的 Web 数据转换为干净、可用的数据所需的 Python 编程技能。
此外，该计划将计算机科学和统计学课程与商业课程相结合，因此获得学位的学生应该能够将他们的统计广告计算技能适应任何领域。

9.圣约翰大学
圣约翰大学致力于学术卓越和对智慧的追求，以保持和增强一种氛围，在这种氛围中，学术研究、富有想象力的方法论、全球意识和对真理的热情追求是教学过程的基础。
圣约翰大学的机器学习硕士课程
• 数据挖掘和预测分析，MS
• 应用与计算数学，文学硕士
• 计算机科学理学硕士
关于圣约翰大学的机器学习硕士
随着计算机科学和预测分析不断适应以满足企业、政府、医疗保健和学术界的需求，圣约翰大学的各种机器学习硕士课程努力教授以下主题：
• 理论数学
• 计算基础的课程和算法
• 统计和数据挖掘技术
• 识别模式和趋势
• 构建模型以预测未来事件

10.宾夕法尼亚州立大学
宾夕法尼亚州立大学拥有 24 个校区和 17,000 名教职员工，为超过 100,000 名学生提供服务，是灵感与汗水相遇的地方。通过专注于教导新生，成功的真正衡量标准是你为改善他人生活所做的工作，PSU 遵循一套价值观，让每个人的行为方式保持一致。
赞助商列表
关于宾夕法尼亚州立大学的机器学习硕士
这计算机科学理学硕士强调实践问题和理论背景，为学生提供执行各种任务的技能和知识，包括发展：
• 科学和工程应用
• 安全和/或安保关键系统
• 系统软件
• 计算困难问题的解决方案
该计划是一个为期一年的强化硕士学位，旨在为学生在工业界工作做好准备。虽然不需要论文，但在课程的最后一个学期有一篇期末论文。一些课程包括：
• 算法和数据结构
• 数据库管理系统
• 编程语言概念

什么是机器学习？
机器学习是让计算机像人类一样学习和行动的科学。这包括提供数据和代码，以便机器可以学习做出决定或预测，而无需明确编程。
换句话说，机器学习基于算法，这些算法可以从数据中学习或如何在不依赖基于规则的编程的情况下执行重要任务。

人工智能和机器学习有什么区别？
人工智能 （AI） 和机器学习之间的区别在于，AI 是机器以与人类类似的方式执行任务的能力。另一方面，机器学习是人工智能的应用，它允许机器自己学习。
例如，算法可以告诉人工智能在某些情况下如何做出反应，而在机器学习过程中，计算机可以访问数据以学习不同的反应并在没有人类帮助的情况下做出预测。

机器学习硕士课程列表
1. 乔治梅森大学-
计算机科学硕士；
2. 普渡大学-
计算机科学硕士；
3. 德雷塞尔大学-
计算机科学硕士；
4. 纽黑文大学- 计算机科学理学硕士；
5. 中北大学-
数据科学硕士，计算机科学硕士；
6. 尤蒂卡大学-
数据科学硕士、数据科学网络安全硕士、数据科学商业分析硕士；
7. 罗格斯大学-
数据科学硕士 - 计算机科学和统计学方向；
8. 马里兰州洛约拉大学- 数据科学硕士；
9. 圣约翰大学-
数据挖掘与预测分析， 应用与计算数学， 计算机科学硕士；
10. 宾夕法尼亚州立大学-
计算机科学理学硕士；

机器学习硕士课程的 4 个关键概念
机器学习似乎每天都在变化。这是因为谷歌和特斯拉等公司已经投入了大量资源来开发依赖于机器学习的技术。
机器学习的一些关键概念，您可能会在获得硕士学位时学习这些概念，包括下面列出的概念。
1. 机器学习可以预测
机器学习与其他技术区分开来的一个关键方面是，它可以获取数据并预测如何自行解决问题。
从本质上讲，机器学习是一种高级形式的统计学，它学习识别模式和数据，以便从这些模式中做出预测。
2. 机器学习需要培训
机器不能自己学习。它们仍然需要通过算法和重复的形式进行训练，类似于人类的学习方式，以实现成功的预测。
例如，计算机现在可以“看到”图像并对其进行分类。他们还可以“阅读”文本并理解上下文，无论情绪是积极的还是消极的。现在，计算机也可以倾听我们，理解我们，并做出回应。
然而，这不会在一夜之间发生，它包括一个学习过程。

3.不是100%准确
机器学习并不完美。事实上，许多公司对大约 90% 的成功率感到满意。然而，学习的整个概念意味着他们将继续改进。
例如，最近许多公司对只有 80% 的成功率感到满意。随着我们继续开发和改进学习过程，机器将继续接近 100% 的准确性。
它们是否达到100%的准确性还有待确定。
4. 机器学习可能改变未来
关于机器学习如何影响未来的可能性似乎是无穷无尽的。其中一些包括：
• 根据您的基因构成和生活方式提供个性化医疗保健
• 数据分析和数据安全计划
• 机场和体育场馆的计算机辅助安防
• 自动驾驶汽车
• 金融和保险领域的高级欺诈检测
• 手机或其他设备上的通用翻译器