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材料工程(机器学习)理学硕士
MS in Materials Engineering - Machine Learning
工科
材料
简介
解析
项目简介
专业方向
材料
入学时间
秋季/春季
项目时长
28学分
项目学费
2199美元/学分
申请要求
任何工程或工程相关学科的认可机构的学士学位,包括但不限于:材料科学、化学工程、化学和物理。每学期最多申请3个项目
语言要求
类型 是否接受 总分 小分要求
托福 90 L20,W20,R20,S20
雅思 6.5 L6,W6,R6,S6
GMAT / /
GRE / /
申请时间
开放时间
截止时间
-
2022-09-15(春) Round 1
2022-12-15(秋) Round 2
2024-12-15(秋) Round 3
顾问解析

材料工程-机器学习理学硕士是将材料建模、模拟和机器学习结合在一起,成为材料发现和网络制造的新范式,材料工程结合机器学习是一个新兴的领域。该项目学制1.5-2年,适合工程类领域或者想要往机器方向发展的学生。要求是12学分核心课程+选修课8-16个学分,+0-8工程选修课程。核心课程有材料的机器学习基础,深度学习的数学方法,材料原子模拟的基本原理。

南加州大学校园周边有众多知名企业和科研机构,例如北电网络、线性科技、普华永道、惠普实验室等,这些机构与南加州大学有着密切的合作关系,为学生提供了优越的实习和就业机会。据统计,美国机器学习工程师的平均薪资高达14万美元左右。

录取方面拥有材料科学、化学工程、机械工程、土木或环境工程、工业工程、物理和化学专业理学学士学位的学生,以及计划将机器学习应用于研究和开发的业内员工,都是该项目的理想人选。

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