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　　MSc Advanced Design Informatics高级设计信息学

　　本专业为两年制，通过将理论和研究与开放式的制作和黑客攻击过程相结合，在数据和社会之间的界面上建立一种价值意识的反思实践。

　　学生将使用专业核心原则——数据是设计的媒介，来处理物联网和物理计算，机器学习，语音和语言技术，可用的隐私和安全，数据伦理，区块链技术。

　　学生将通过案例研究，个人和协作项目将技术与社会，健康，建筑，时尚，生物设计，工艺，金融，旅游以及许多其他现实世界的环境联系起来。通过敏捷的黑客攻击，制作和实现新产品和服务，将了解更广泛的社会文化背景下的用户体验。

　　在第一学年暑期时间，学生有机会参加一个6-10周的实习，用于巩固加深学习。

　　本专业核心课程：

　　设计信息学：历史与未来、设计数据科学、设计信息学案例研究、数据设计

　　设计信息学项目

　　入学要求：

　　2.1学位，计算机科学，信息学，人工智能，物理，工程，心理学，哲学，语言学或神经科学专业背景。雅思要求6.5，小分6.0。

　　需要证明计算机编程技能，比如：本科编程课程、R和Matlab、MOOC(慕课)相关证书、FYP项目。

　　MSc Artificial Intelligence人工智能

　　爱丁堡大学的AI研究中心是英国历史最悠久的AI研究中心，也是世界最好的AI研究中心之一。

　　爱丁堡大学的研究利用神经科学、认知科学、语言学、计算机科学、数学、统计学和心理学来扩大知识表示和推理；研究大脑过程和人工学习系统、计算机视觉、移动和装配机器人、音乐感知和可视化。

　　目标是为学生提供智能系统设计和构建方面的实用知识，以便学生可以在各种职业环境中应用所学技能。

　　核心课程：

　　信息学研究评论、信息学项目提案、Java编程简介、论文

　　另外，学生要选择一个“专业领域”，来决定选修课的内容，“专业领域”包括：

　　智能机器人、代理商，知识和数据、机器学习、自然语言处理

　　选修课程包括但不限于：

　　算法博弈论及其应用、机器学习和模式识别、自然语言理解、机器人：科学与系统、人机交互、软件构架，过程和管理、数据科学的文本技术、

　　入学要求：

　　2.1学位，信息学，人工智能，认知科学，计算机科学，电气工程，语言学，数学，哲学，物理或心理学专业背景，需要计算机编程经验。

　　学生本科期间，需要完成相当于60学分的数学，通常涵盖以下科目/主题：微积分、线性代数、离散数学和数学推理和概率。

　　MSc Cognitive Science认知科学

　　认知科学是一门需求日益增长的学科，爱丁堡是该领域公认的领导者，在自然语言、语音技术、机器人和学习、神经计算和思维哲学方面具有特殊优势。

　　学生将获得神经计算、形式逻辑、计算和理论语言学、认知心理学和自然语言处理的全面基础，通过全面的选修课程，学生可以发展自身的研究兴趣。

　　核心课程：

　　信息学研究评论、信息学项目提案、Java编程简介、论文

　　另外，学生要选择一个“专业领域”，来决定选修课的内容，“专业领域”包括：

　　认知科学、自然语言处理、神经计算与神经信息学

　　选修课程包括但不限于：

　　加速自然语言处理、计算认知神经科学、人机交互、机器学习和模式识别、自然语言理解、神经计算、数据科学的文本技术、生物信息学

　　入学要求：

　　2.1学位，信息学，人工智能，认知科学，计算机科学，电气工程，语言学，数学，哲学，物理或心理学专业背景；需要计算机编程经验。

　　学生本科期间要有足够的数学课程(60学分)和所选“专业领域”的信息学课程背景。

　　MSc Computer Science计算机科学

　　本专业将为学生提供计算系统的设计、实施和使用方面的专业知识，从单一处理器的组件到像互联网一样庞大的计算机网络。

　　学生将获得理论理解的坚实基础，并学习各种实用技巧，可以在各种职业环境中使用这些技术。

　　核心课程：

　　信息学研究评论、信息学项目提案、Java编程简介、论文

　　另外，学生要选择一个“专业领域”，来决定选修课的内容，“专业领域”包括：

　　分析和科学数据库、计算机系统，软件工程和高性能计算、编程语言、理论计算机科学、网络安全和隐私

　　选修课有50多种可供选择，包括但不限于：

　　机器学习和模式识别、概率建模与推理、极端计算、生物信息学、电脑图像、计算机网络、人机交互、并行体系结构、并行编程语言和系统、软件构架，过程和管理、算法博弈论及其应用、计算机代数

　　入学要求：

　　2.1学位，信息学，人工智能，认知科学，计算机科学，电气工程，语言学，数学，哲学，物理或心理学专业背景，需要计算机编程经验。

　　学生本科期间，需要完成相当于60学分的数学，通常涵盖以下科目/主题：微积分、线性代数、离散数学和数学推理和概率。

　　MSc Design Informatics设计信息学

　　在整个课程中，学生将分别与设计师和计算机科学家一起工作。 每个人都必须在课程中编写代码，每个人都必须制作物理对象。

　　包括论文在内的一些课程，将涉及在节目中向公众展示学生创作的人工制品，产品，服务或互动体验。

　　核心课程：

　　设计信息学：历史与期货、设计数据科学、设计信息学案例研究、用数据设计、设计信息学项目

　　入学要求：

　　2.1学位，计算机科学，信息学，人工智能，物理，工程，心理学，哲学，语言学或神经科学专业背景。

　　需要证明计算机编程技能，比如：本科编程课程、R和Matlab、MOOC(慕课)相关证书、FYP项目。

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