伦敦大学学院的计算统计和机器学习理学硕士解析

该硕士课程教授高级分析和计算技能，以在数据丰富的世界中取得成功。该计划旨在在数学上既严谨又相关，涵盖机器学习和统计的基本方面，以及信息检索、生物信息学、定量金融、人工智能和机器视觉方面的潜在选择。

必修模块
统计模型和数据分析（15 学分）
监督学习（15 学分）
理学硕士计算统计和机器学习项目（60 学分）
可选模块
学生必须从这些可选模块中选择 45 到 90 个学分。学生还可以从选修模块中选择最多 45 个学分。

机器学习高级主题（15 学分）
应用机器学习（15 学分）
概率模型中的近似推理和学习（15 学分）
图形模型（15 学分）
深度学习简介（15 学分）
机器学习研讨会（15 学分）
机器视觉（15 学分）
概率和无监督学习（15 学分）
强化学习（15 学分）
统计学选题（15学分）
统计自然语言处理（15 学分）