¿Qué tal una maestría en inteligencia artificial de la Universidad de Stanford? ¿Cómo es la carrera de estadística en Columbia?
¿Qué tal la maestría en inteligencia artificial de la Universidad de Stanford?
Según la clasificación de graduados en ciencias de la computación de EE. UU. de 2023US.news, los estudiantes graduados en inteligencia artificial de la Universidad de Stanford ocupan el tercer lugar en los Estados Unidos, convirtiéndose en la escuela más prestigiosa para la investigación en inteligencia artificial después de CMU y MIT. La especialización en Inteligencia Artificial de la Universidad de Stanford se establece en la Facultad de Ingeniería.
Aquí, en términos de informática, se ofrecen 9 cursos, entre los cuales la inteligencia artificial es uno de ellos. La inteligencia artificial incluye principios de diseño de inteligencia artificial y. investigación científica, así como material primario sobre temas como lógica, probabilidad y lenguaje. Los temas intensivos en inteligencia artificial incluyen representación del conocimiento y juicio lógico, tecnología de automatización, algoritmos de aprendizaje automático, modelos probabilísticos y razonamiento lógico, comprensión del lenguaje natural, habilidades cognitivas y aplicaciones en biología molecular y recuperación de textos. ¿Cómo ingresar al programa de posgrado en inteligencia artificial de la Universidad de Stanford?
1. No es necesario especializarse en informática, pero un sólido análisis cuantitativo y habilidades de pensamiento lógico son extremadamente importantes.
2. GPA de pregrado de al menos 3.5.
3. No es necesario enviar puntuaciones GRE aquí.
4. TOEFL 100; IELTS 7.
5. Requisitos para completar: declaración de propósito, tres cartas de recomendación, currículum.
1.Cursos profesionales
Especialidad técnica: MAinStatistics
Tiempo del nuevo proyecto: 3 años académicos
Detalles técnicos principales: este proyecto Dedicado para diseñar programas para estudiantes y mejorar su comprensión de la teoría y las aplicaciones estadísticas. Los cursos de posgrado incluyen cuatro cursos obligatorios y seis o más cursos optativos. Los cursos obligatorios incluyen cursos de teoría básica de la probabilidad y estadística de probabilidad y sus métodos estadísticos normativos.
Los graduados universitarios trabajan en diversas industrias, incluida la investigación farmacéutica, las finanzas, los seguros comerciales, la investigación de mercado, los servicios de salud pública y el gobierno. El proyecto requiere que los solicitantes tengan conocimientos avanzados de matemáticas y cálculo discretos. La experiencia acumulada en teoría básica o en el uso de probabilidad y análisis de datos será una gran ventaja. Comprender la programación de software también será útil para el procesamiento de solicitudes.
2.Asignaturas obligatorias
GR5203: Probabilidad (un curso de 1/2 semestre que vale 3 puntos) Teoría de la probabilidad
GR5204Inferencia (un curso de 1/2 semestre que vale 3 puntos)
GPA No se requiere un puntaje mínimo. Se propone 3.5 TOEFL100/IELTS7.5 para GRE. No se propone un puntaje mínimo GRE320, con puntaje completo en matemáticas.
Nos gusta reclutar estudiantes de carreras universitarias con un sólido entorno matemático de cinco marcos, como: estadística aplicada, matemáticas e informática, y hemos logrado excelentes resultados en cursos totales relevantes. dominio completo y profundo del cálculo avanzado en matemáticas discretas. Existen entornos de análisis de datos y probabilidad teórica y aplicada, así como un entorno de programación de software más sólido.
Requisito previo: se requiere un semestre de matemáticas discretas (debe incluir un conocimiento profundo de temas relevantes que incluyen matrices de flujo, espacios de materiales vectoriales, transformaciones lineales, valores propios de matrices y vectores propios, y formas básicas de vectores). Fórmula estándar) Curso de cálculo de alto nivel de un semestre: los solicitantes que hayan estudiado teoría básica y cursos de probabilidad aplicada y análisis estadístico o que tengan experiencia en este campo tendrán una ventaja. Comprender la programación de software, incluidos SAS, R o Python, también es beneficioso para el. aplicación.