硕士 数据科学与人工智能专业 MSc Data Science and AI

数据科学与人工智能研究生专业可以为学生提供更深层测的数据科学实践能力，以及开发AI产品和服务的能力。此外，本课程还将积极探讨在道德层面数据科学的应用与实践，从而使学生在数据科学领域有更加深入的理解。学生将应用科学原理来构建数学模型编程进而解决现实中存在的问题，同时将通过项目合作对核心方案拟订来衡量整个编程方案的可实行性。论文对于本课程非常重要，本课程针对学生兴趣领域的研究可以帮助学生您进入未来的创意数据行业或学术研究领域

第一学期

高级算法和数据结构
学生将通过学习数学和编程来进入高级算法阶段学习，包括用于数据高级分析和优化机器学习的线性代数。你将学习使用随机和梯度算法，动态规划算法以及原始和对偶方法等方法创建和分析计算模型。本课程将培养学生对如何改进算法以解决当代新问题的理解。

高等数学和统计在数据科学中的应用
在本单元中你将学习高等数据结构和制图表达，包括复杂的多维要素处理和存储。
在本阶段学习中需要学生具备一系列处理现代数据科学的能力包括微积分，离散结构，概率论和基本统计。
同时你还将学习统计学中的高级主题，包括复杂相关性，显著性，名义和序数数据分析的差异以及线性代数。

第二学期

关键数据表示和分析
该单元将涵盖高等专业领域实践原则，道德，数据保护立法，程序合规分析和影响分析。通过一系列案例研究，学生将学习多种关键方法，例如社会数据科学。你将详细探讨宏观尺度上的表示和抽象数据如何影响个人和边缘化群体，你还将明确了解数据在公共政策制定中的使用。

人工智能和机器学习
本单元重点学习一系列当代人工智能和机器学习技术和方法，如RNN和LSTMs，GANs，VAEs。你还将接受自然语言的处理，个性化，推荐模式和受众分析的强化学习。作为本单元的一部分，你还将学习如何准备数据集以及创建、测试和验证自己的模型以解决实际问题。

第三学期
数据、人与社会：高级主题
在本单元中，你将继续深化对计算伦理，社会数据科学和国际数据政策的理解。同时将学习如何在自己的工作中分析和应用关键技术进行数据开发。所学内容将应用于论文项目中，探索如何将计算伦理和技术融入到自己的工作中。

计算机创业
该硕士课程非常注重“技术造福人类”，在本单元中，您将培养您的创业技能，学习如何将道德伦理计算嵌入到数据开发实践中。同时学生将参与产品开发案例研究，评估其对于社会，文化和道德影响。所有的学习经历将帮助你制定切合实际的，明智的项目计划，投资要求和市场布局。

论文项目
最终论文项目将要求你提交一项开发作品，以证明你在整个课程中交付的能力水平以及相关的能力水平。教学人员将在整个项目中为您提供支持，分享他们在当代数据科学和人工智能方面的专业经验。您还将有机会与员工合作，根据员工的专业知识和主题专长作为选择开发研究项目。

你将学习使用数据开发的标准工具和高级框架，确保你具备胜任技术领域的各种角色。你将受益于广泛的行业讲座，并将在整个学习期间与行业代表会面。

学历要求：
完成相关学科的荣誉学位，如：

• 计算机科学，数据科学，计算机，机械或电气工程，计算机科学/艺术交叉学科，人文学科等相关学科的荣誉学位
• 或被公认为等同于技术相关或工程学科荣誉学位的专业资格。
• 至少在GCSE数学中达到B级/6级。

个人陈述

• 你需要完成一份个人陈述，描述你为什么要攻读本专业。申请人应表现出对该学科的知识和热情，请清楚地说明参加该课程的理由；
• 个人陈述是你申请材料中重要的一部分，应该向该课程团队证明你对该学科感兴趣，并且你已经非常仔细地考虑了你为什么想要学习该课程；
• 确保你的个人陈述写得清晰，没有任何拼写错误。这是你给课程团队留下深刻印象的机会，你可以表现出对这门课程的浓厚兴趣，展示出你对这门课程的兴趣，展示出你对这门课程的欣赏，以及你认为这门课程对你未来的帮助。

CV
请提供简历，详细说明你的教育经历，学历证书，任何相关工作经验，以及最近的英语等级考试成绩的详细信息。

英语要求
雅思成绩6.5分或以上，阅读、写作、听力和口语不低于5.5分。

选择标准

• 编程能力。
• 在专业学科领域有足够的知识和经验用以成功完成课程。
• 数据和计算机科学或相关学科领域的学术或专业背景。
• 愿意独立工作并作为团队的一部分。
• 该课程如何应用于未来自己从事领域的有力证明，特别是如果您目前的知识和经验处于不同的学科领域。

每年在华面试安排4—6次，时间通常为2月、5月、8月、10月及其他适当时间
面试地点：伦敦艺术大学北京代表处
面试要求：携带个人作品集及相关申请材料（学历证明、成绩单、个人陈述、
推荐信、雅思成绩及根据专业要求应提供的其他材料）