机器学习、系统与控制

工程技术
机器学习、系统与控制
Machine Learning, Systems and Control
隆德大学

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简介

该硕士课程探索如何将数据驱动方法应用于自动驾驶汽车、医疗保健、能源优化和制造等多个领域。你将学习如何结合统计分析、数学、信号处理、图像分析和控制理论的技术，从大型复杂数据集中提取见解。课程由隆德大学工程学院（LTH）提供，是数学、自动控制、计算机科学以及电气与信息技术四个系之间的合作项目。

隆德大学研究机构硕士

专业详情

授课语言英语
学制 2年
入学时间8月
所属学院工程学院（LTH）
专业范畴工程技术
所获学位硕士
专业方向Track 1: Machine Learning (7.5 credits) and Monte Carlo Methods for Statistical Inference (7.5 credits) / Track 2: Real-Time Systems (7.5 credits) and Project in Systems, Control and Learning (7.5 credits)
学费（以学校最终付款详情为准） kr 92500 /年
城市隆德

申请要求

申请条件科学、技术、工程、数学（STEM）或同等学历的学士学位。完成至少30学分/ECTS的数学课程（线性代数、单变量和多变量微积分、变换和线性滤波），以及一门数理统计课程、一门计算机编程或计算机科学课程和一门控制工程课程。

课程设置

课程包括理论和实践学习，涉及小组作业和演示。学生可在两个方向中选择：方向1的必修课为机器学习（7.5学分）和统计推断的蒙特卡洛方法（7.5学分）；方向2的必修课为实时系统（7.5学分）和系统、控制与学习项目（7.5学分）。两个方向均包含多门选修课，支持学生在机器学习、控制系统、图像分析、人工智能或机器人等领域的兴趣。

申请条件

科学、技术、工程、数学（STEM）或同等学历的学士学位。完成至少30学分/ECTS的数学课程（线性代数、单变量和多变量微积分、变换和线性滤波），以及一门数理统计课程、一门计算机编程或计算机科学课程和一门控制工程课程。

专业发展

毕业生在工业界和学术界都有良好的职业前景。课程为工业研发提供必要技能，也为博士研究奠定基础。周边地区有索尼、爱立信、Axis等全球公司，以及沃尔沃、DB Schneider、利乐拉伐、ARM瑞典等公司。许多学生毕业后在这些公司工作或创业。未来，ESS和MAX IV两大研究中心将提供更多合作和职业发展机会。