瑞典隆德大学2020年新开设的项目Master of Science of in Machine Learning, Systems and Control 项目(以下简称MLSC)。
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基本信息
- 学制:两年,每年两个学期(semester),每个学期分为两个study period
- 学分:120ECTS,每个学期30ECTS
- 项目结构:如下图
第一年上学期4门必修课,下期开始分为两个track:machine learning和control,各自选择本track的必修课。第二年上学期一门统一的control必修课,第二年下完成30ECTS、为期20周的毕业设计课题。
- 课程:每门课程7.5ECTS ,除第一年上学期存在跨study period的两门课,其余课程基本是一个period两门。课程设置紧凑,同一门课可能会一周两节课甚至三节,一般一个半月讲完全部内容。一般没有家庭作业(homework)但是会有数个大作业和不同形式考核。
课程介绍
一共五门必修,machine track三门必修,共八门。四门选修课。可以说选课自由度极低了!但是要辩证的看待这件事:尽管自由度低,如果必修课恰好都是你需要的,选修课虽少但满意,这也是一个适合你的硕士项目。
所有课程只有两种分制:五分制(不及格,3, 4,5),两分制(不及格/及格)。考核方式因课而异,具体见下列。
课程的主要成份包含:lecture(老师上大课),exercise(TA辅导+可以就作业进行提问),lab(实验,同样由TA主持)。
必修课
Image Analysis
- 质量:☆☆☆☆
全程由一位教授主讲,四门大作业,全部作业通过即获得3分。(对,如果只是想及格不需要考试。)大作业的设计比较合理,每次内容根据课程内容完成OCR系统的一个模块,最后一次作业将所有模块组合为一个系统。如果希望得到4或5分,参加72小时的take-home exam。完全开卷,可以使用互联网,唯一的要求是不能求助任何人。take-home exam的内容包含少部分理论,大部分需要编程解决,最后提交报告和代码。take-home exam之后会有一次oral exam,老师会就报告中的一些问题进行发问,对卷面分进行微调。
授课老师Magnus从事计算机视觉方向研究,属于math department。
Introduction to Machine Learning, Systems and Control
- 质量:☆☆☆
基本上是一个准备课程,为了让来自世界各地的学生统一基础。分为四个模块:统计、控制、伦理、数学,分别由四位老师负责,略显杂乱。除了控制模块,其他三个都是水课。控制模块中需要学习julia语言,并使用其完成三个lab,控制古田摆完成倒立。实验本身有趣,但对于希望选择machine learning的同学略显多余,而且对于编程基础薄弱的同学,需要快速上手新语言是一个挑战。
Modelling and Learning from Data
- 质量:☆☆☆☆☆
由Programme Director,Bo主讲。主要包含传统机器学习算法+系统辨识+贝叶斯网络。课程质量是所有课程中最高的,得益于Bo授课非常用心,经常在课间设计问答游戏、赢得人会获得礼物。有三个lab,必须全部通过。考试也是必须参加,好在平时的exercise布置的习题和考试非常接近,讲解也很全面。虽然任务量偏大,但是十分值得。
Bo本人对于脑电波EEG信号的处理颇有研究心得,这门课表现出色将有助于你获得control部门的RA等职位。
Introduction to Artificial Neural Networks and Deep Learning
- 质量:☆☆☆
主要从理论方面讲解深度学习的几乎所有分支。四次大作业通过即及格,考试可选,为5小时在考场考。如果有深度学习基础,这门课相对容易。
授课老师属于生物医学专业,对于希望从事医学图像处理的同学能起到帮助。
Automatic Control, Advanced Course
质量:☆☆☆☆
作为第二年唯一一门必修课,对于选择machine learning track的同学显得十分多余。内容主要是自控理论,如Kalman滤波器、LQG控制器等。3次lab必须通过,考试必须参加。lab的内容比较有趣,比如LQG控制小车倒立。
Machine learning track必修课
Artificial Intelligence
- 质量:☆☆
体验最差的一门课,没有之一!首先,由computer science部门的四位老师授课,分别简单讲述了AI的各个分支,搜索算法、Machine Learning、NLP、概率与机器人、逻辑和知识表示。三次大作业通过即及格。可以看出安排这门课是希望学生对AI各分支有一个全面但粗浅的理解,然而这门课被安排在year 1 sp 2,以至于ML的部分早就在前面课中学过了。并且这门课有考试,平时却完全不提供相应的exercise和讲解、大作业和考试题又完全不一样。准备考试仅有的资料就是过去一两年的往年题。简直是拉低均分的纯在的一门课,就这它还是门必修!无力吐槽。
授课老师之一Pierre Nugues应该是我认知范围内Lund做NLP的老师,科研能力不错,就是有点耳背,不容易沟通。
Monte Carlo and Empirical Methods for Stochastic Inference
质量:☆☆☆☆☆
所有必修课中最难的一门课,因为它最偏理论,需要对概率、随机过程等先修课有相当的掌握。由一位老师授课,三次大作业,通过之后,还需参加一次oral exam。不过oral exam得分并不决定最后成绩,反而是三次大作业的平均分。然而如果oral exam不通过,课程就不及格。不过一般会给补考的机会。
授课老师为Magnus Wiktorsson,属于Financial Mathematics Group。对于大部分工科背景学生没啥用。