Aquí te presentamos 9 cursos a nivel de informática, y la inteligencia artificial es uno de ellos. La inteligencia artificial incluye el estudio científico de los principios y técnicas de diseño de la inteligencia artificial, así como su material principal sobre temas como la lógica, la probabilidad y el lenguaje. Los temas mejorados en inteligencia artificial incluyen representación del conocimiento y juicio lógico, técnicas de automatización, algoritmos de aprendizaje automático, modelos probabilísticos y razonamiento lógico, comprensión del lenguaje natural, habilidades cognitivas y sus aplicaciones en biología molecular y recuperación de textos.
¿Cómo ser admitido en el programa de posgrado en inteligencia artificial de la Universidad de Stanford? 1. No necesito una especialización en informática, pero tengo habilidades de pensamiento lógico y análisis cuantitativo extremadamente importantes y poderosas.
2. El GPA de pregrado es de al menos 3.5.
3. No es necesario enviar puntuaciones GRE aquí.
4. TOEFL 10; IELTS 7+
5. Completar los requisitos: declaración de propósito, tres cartas de recomendación, currículum.
¿Qué tal la especialización en estadística de la Universidad de Columbia? 1. Cursos profesionales
Especialidad técnica: Estadísticas principales
Tiempo del nuevo proyecto: 3 años académicos
Detalles técnicos principales: Este proyecto está dedicado a estudiantes que diseñan planes y mejorar su comprensión de la teoría y las aplicaciones estadísticas. Los cursos de posgrado incluyen cuatro cursos obligatorios y más de seis cursos optativos. Los cursos obligatorios incluyen cursos de teoría de la probabilidad y estadística de probabilidad y sus métodos estadísticos estandarizados.
Los graduados universitarios trabajan en una variedad de industrias, incluida la investigación farmacéutica, finanzas, seguros comerciales, investigación de mercado, servicios de salud pública y gobierno. El programa requiere que los solicitantes tengan conocimientos profesionales de cálculo avanzado en matemáticas discretas, y se valorará enormemente la experiencia acumulada en teoría básica o probabilidad aplicada y análisis de datos. También es útil para comprender la programación de software de aplicaciones.
Segundo curso obligatorio
Gr 5203: Probabilidad (un curso de 1/2 semestre que vale 3 puntos) Teoría de la probabilidad.
Gr 5204 Influencia (un curso de 1/2 semestre que vale 3 puntos). Justificación
Gr 5205: Modelo de Regresión Lineal (3 puntos) Modelo de Entidad Lineal Dependiente
Curso final - GR 5291 Análisis Avanzado de Datos (3 puntos). Curso de Discusión-Análisis de Datos Avanzado
3. Se aplican términos
No existe un requisito de GPA mínimo. Se propone que 3.5+TOEFL 10/IELTS 7.5+ requieran GRE, pero no se acepta GMAT y no existe un requisito de puntuación mínima. Se recomienda que obtenga una puntuación completa en Matemáticas GRE320.
Preferimos contratar estudiantes universitarios con un sólido entorno matemático de cinco niveles, como estadística aplicada, matemáticas e informática, y que tengan excelentes resultados en los cursos relevantes. Los estudiantes también deben tener una comprensión integral y profunda; de cálculo avanzado en matemáticas discretas. La teoría básica y el entorno de análisis de datos y probabilidad aplicada y su entorno de programación de software son más fuertes.
Cursos de requisitos previos: un semestre de matemáticas discretas (debe incluir un conocimiento profesional profundo de temas relacionados, incluidas matrices de drenaje, espacios de materiales vectoriales, transformaciones lineales, valores propios y vectores propios de matrices, y estándares básicos de vectores Fórmulas) y un semestre de cursos de cálculo de alto nivel: los solicitantes que hayan estudiado teoría básica y cursos de probabilidad aplicada y análisis estadístico o que tengan experiencia en esta área también tienen una ventaja. Comprender la programación de software, incluidos SAS, R o Python, también es útil. para la aplicación.