可持續(xù)發(fā)展人工智能理學碩士
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MSc Artificial Intelligence for Sustainable Development
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項目簡介
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專業(yè)方向
計算機
入學時間
9月
項目時長
1年
項目學費
39800英鎊/年
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項目官網(wǎng)
https://www.ucl.ac.uk/prospective-students/graduate/taught-degrees/artificial-intelligence-sustainable-development-msc
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培養(yǎng)目標
<p>倫敦大學學院可持續(xù)發(fā)展人工智能理學碩士項目旨在解決未解決的挑戰(zhàn)，將人工智能（AI）的技術方面與環(huán)境和人道主義問題結(jié)合在一起。 這是可以為可持續(xù)發(fā)展中的緊迫問題找到解決辦法的極好機會，該課程在人工智能領域取得重大突破的國際學府倫敦大學學院授課，將畢業(yè)生置于一個快速增長行業(yè)的核心。</p>
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申請要求
具有2:1英國學士學位或同等學歷，需要高度定量的學科背景，如計算機科學、物理科學、生命科學、數(shù)學，相關工作經(jīng)驗也可能被考慮<br>
此外，申請者必須熟悉線性代數(shù)和微積分等領域的本科數(shù)學，申請中應包括證明適當數(shù)學技能（至少達到A level數(shù)學標準）、分析技能和程序語言編程經(jīng)驗的證據(jù)
GPA要求
重新選擇本科院校
該學校針對內(nèi)地院校有專屬的GPA分數(shù)要求，倫敦大學學院會根據(jù)“985院校”、“211院校”、“雙一流院校”等設置院校名單，對內(nèi)地院校劃分等級，以此來設置不同的申請要求。
查詢
{{college_name}}申請{{univName}}{{majorName}}的GPA分數(shù)要求為{{searchRes.score}}分。
{{univName}}{{majorName}}不接受{{college_name}}的申請。
{{univName}}{{majorName}}針對{{college_name}}沒有明確的list要求。
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語言要求
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總分要求
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聽力
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寫作
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口語
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小分要求
無要求
聽力
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閱讀
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寫作
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小分要求
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申請時間
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on hold
國際生
提前批次
：是在常規(guī)申請批次之前開放的申請批次。提前批未被錄取依舊可以走常規(guī)批次申請
進行中
：{{ per_time.children[per_time.active_tab_idx].endInfo }}
on hold
：申請量過大，相應的申請有延遲或者無法拿到offer的風險。
國際生
：本條是指國際生截止日期
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<p>2015年9月，聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展峰會在紐約總部召開，聯(lián)合國193個成員國在峰會上正式通過17個可持續(xù)發(fā)展目標，旨在從2015年到2030年間以綜合方式徹底解決社會、經(jīng)濟和環(huán)境三個維度的發(fā)展問題，例如消除饑餓、貧困，推進性別平等、教育公平，以及保護氣候環(huán)境等等。這就是SDGs，全稱是sustainable development goals。由于計劃在2030年前完成，SDGs可謂是一個相當艱巨的挑戰(zhàn)。而如果把助力SDGs當作一場高難度的競賽，那“選手”UCL不僅已開跑，還開了AI Buff，在22fall開設了這個AISD項目。
UCL計算機系在AI for SDGs方面已經(jīng)有了很強的基礎和一定的領先優(yōu)勢?？v觀UCL計算機系的整個研究體系，你會發(fā)現(xiàn)，AI及其相關的技術被滲透到了很多細分的研究領域，不少領域和人類社會的大命題（比如全球健康、能源與環(huán)境）息息相關。而新開設的AISD項目，將AI與環(huán)境和人道主義問題結(jié)合，致力于為可持續(xù)發(fā)展中的緊迫問題尋找解決方案，讓從前只了解計算機技術的學生，也了解地球面臨的環(huán)境挑戰(zhàn)，比如氣候變化和生物多樣性喪失，以及這些挑戰(zhàn)可能產(chǎn)生的社會影響。</p>
<p><b>招生特點</b>：申請方面，因為編程是課程的一個核心部分，所以這個專業(yè)對申請人的數(shù)學水平、分析能力和編程能力有一定要求，你需要在申請時提供足夠的證據(jù)以證明你具備這些方面的能力。專業(yè)背景可以是：計算機、數(shù)學、統(tǒng)計學、物理學或自然科學。</p>
課程設置
課程設置方面，這個專業(yè)共需要完成180學分的課程，包括6門必修課、2門選修課和1個研究項目。實踐項目讓學生有機會親身體驗運用AI技術解決現(xiàn)實問題，例如使用計算機視覺和無人機成像來識別雜草類型及其位置以保護作物，或者用機器學習分析大規(guī)模流行病學數(shù)據(jù)集以識別生活方式的改變，從而降低癡呆癥和其他疾病的風險等等
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