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智能系统科技硕士
Master of Technology in Intelligent Systems
工科
计算机
系统科学研究所
简介
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领取新加坡国立大学硕士留学申请手册
项目简介
专业方向
计算机
入学时间
8月
项目时长
1年
项目学费
57007新币/年
培养目标
新加坡国立大学智能系统科技硕士项目面向希望能够设计和构建利用人工智能和其他智能系统技术系统的在职专业人士。应用领域广泛多样,包括机器人、自动驾驶汽车、智能传感系统、物联网、智慧城市应用和工业4.0应用,以及商业和商业领域的应用。MTech IS计划强调人工智能的概念、技术和方法,以及它们在智能系统应用程序开发中的应用。新加坡国立大学智能系统科技硕士项目提供成为人工智能和智能系统专家所需的基本知识和实践经验,并使学生能够领导智能系统的发展,为组织提供有效和最佳的业务解决方案。应用智能系统概念、技术和方法来解决多个领域的各种问题,包括:商业、制造、工程、医疗保健等。使用当代工具和技术领导智能系统的开发,包括人工智能、机器学习、预测、分类、聚类和优化设计和定制算法以解决复杂的业务问题并创造战略优势。
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申请要求
具有学士学位(偏好理工科),平均成绩不低于B;<br>熟练掌握英语(书面和口语);<br> 海外申请者需要提交GRE(建议GRE总分不低于320,写作不低于3.5,具有与预期研究领域相关的重要工作经验的申请者即使未达到GRE建议分数要求也可能被考虑录取,但学校项目、实习和补充课程不算作工作经验);<br>偏好具有2年相关工作经验的申请者(作为信息技术专业人员,如软件开发人员、商业分析师或领域专家,在可以应用智能系统和知识工程的领域工作;申请者若拥有高度相关的信息技术学位,始终保持良好的学习成绩,并通过课程作业、课程项目或专业信息技术认证获得良好的实用软件开发知识,可能获得工作经验豁免);<br>学费为57,007-58,969新币
语言要求
类型 总分
小分要求
确认
雅思 6 /
托福 85 /
GRE 320 /
申请时间
2024Fall
开放时间
截止时间
2023-05-01
2024-04-30 Round 1
课程设置
机器学习推理
Machine Reasoning
认知系统
Cognitive Systems
推理系统
Reasoning Systems
利用模式识别解决问题
Problem Solving using Pattern Recognition
智能传感与意义建构
Intelligent Sensing and Sense Making
模式识别与机器学习系统
Pattern Recognition and Machine Learning Systems
机器人系统
Robotic Systems
开发自主机器人与车辆
Developing Autonomous Robots & Vehicles
人机系统工程
Human-Robot System Engineering
视觉系统
Vision Systems
据传感器数据进行空间推理
Spatial Reasoning from Sensor Data
语音传感系统
Speech and Sound Sensing Systems
智能过程自动化
Intelligent Process Automation
软件代理
Software Agents
自主学习系统
Self-Learning Systems
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顾问解析
<p>MTech IS计划专注于人工智能的概念、技术和方法,以及它们在智能系统应用程序开发中的应用。通过该计划,学生将深入了解人工智能技术的原理和应用,掌握智能系统开发的核心技能,培养解决实际问题的能力。总体来说,MTech IS计划是一个全面、实用的专业选择,适合对人工智能和智能系统开发感兴趣的学生。通过该计划的学习和实践,学生将获得坚实的理论基础和实用的技能,为未来的职业生涯做好准备。</p> <p><b>课程设置</b>:本计划分为三个模块。首先,学生需要完成基础模块,包括两个研究生证书课程,涵盖智能推理系统和模式识别系统等内容。接下来,学生需要完成专业模块,包括另外五个研究生证书课程,涉及智能机器人系统、智能传感系统、智能软件代理、实用语言处理和智能金融风险管理等方面的知识。最后,学生将参加为期5个月的顶石项目和1个月的团队实习,锻炼实际操作能力。</p> <p><b>就业服务</b>:本计划提供全面的就业服务。首先,项目安排实习机会,表现优秀的学生有机会获得工作机会。其次,毕业学生拥有广泛的就业岗位选择,如人工智能专家、机器学习专家、智能系统专家、机器人系统开发人员等。此外,校友资源丰富,可提供更多的职业发展机会。最后,NUS-ISS Career Services Office提供技能发展咨询、职业探索、求职资源、网络等服务,帮助学生顺利过渡到职业生涯。</p> <p><b>招生特点</b>:申请本计划需要至少达到B的GPA,具备良好的英语写作和口语能力。此外,拥有2年相关工作经验的申请者更受欢迎。申请过程中需要录制视频并参加面试。需要注意的是,从2024季开始,非新加坡学生需要提供GRE考试成绩,建议GRE总分不低于320,写作不低于3.5。具有与预期研究领域相关的重要工作经验的申请者即使未达到GRE建议分数要求也可能被考虑录取。</p> <p><b>班级概况</b>:22fall班级整体人数在60-70人左右,其中80%是中国学生,还有几个印度学生。同学背景方面,基本都是985、211,还有双非但均分比较高的同学。</p>
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面试经验
新加坡国立大学科技硕士智能系统方向项目的面试中,根据指南者留学历届学员的反馈,57%的学员被问到所做的实习、项目或论文的细节,同时面试官比较关注学员的职业规划、对这个项目的了解情况以及所掌握的编程语言。
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L同学
22Fall学员
视频面试,面试于2022-03-02
面经内容
1. 最近在干嘛,有没有在实习or做项目 2. 实习和项目的技术细节 3. 未来的职业规划 4. 为什么想学ML相关,喜欢IS的什么课程 5. 重过一遍大学生活最希望改变什么,为什么 6. 最讨厌的课 7. 最喜欢的课 8. 数学成绩(高数,统计,线代,概率论)&排名百分比 9. 为什么想继续读书不想工作 10. 现在有哪些offer,打不打算accept 11. 从哪里了解项目,申请的整个准备过程是什么样的,为什么不申USA、UK 12. 谁给你出学费,如果IS和EBAC都有offer选哪个,为什么 13. 还有什么details你准备了我没问到的吗,挑一个share一下
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S同学
22Fall学员
视频面试,面试于2022-04-22
面经内容
机面: 1. Why have you applied for the Institute of Systems Science MTech in Intelligent Systems? (60 seconds) 2. What are your career plans after successfully completing the MTech? How do you plan to use the new skills that you have learned? (60 seconds) 3. Describe one relevant past project that you have undertaken and explain why you think it may help prepare you for the MTech. State if it was a class project, internship project or project undertaken for your employer. (120 seconds) 4. How will you deal with a situation where your project team member(s) is less motivated or not contributing sufficiently, leading to the risk of potential work/school project failure? (60 seconds) 5. Describe a technical or non-technical problem you encountered in one past project or workplace, and how you managed to solve it. (90 seconds) 前面五道题一样,后面专业问题不太一样 1. Structured data和unstructured data的区别 2. Ai,machine learning,deep learning的概念区别 3. 常使用的python库 4. 分类和回归的区别
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