课程亮点
一流教学资源配置
自主机器人智能系统理学硕士专业将由富有声誉的电子与电气工程院系 (Departments of Electronic & Electrical Engineering) 和设计、制造与工程管理院系 (Design, Manufacture & Engineering Management) 合作培养。专业课程获得2021年完全大学指南电子电气工程专业榜单 全英前5名 ，致力于培养机器学习、自主系统、数字制造和设计工程领域的精英人才。
行业前沿技术学习
课程侧重于自主控制和机器学习的最先进技术，其应用涵盖机器人、传感器网络和数字制造、大数据分析和自主代理的应用等，研究用于物联网和工业 4.0 环境的新兴自给智能设备。
就业前景广阔
自主机器人智能系统理学硕士课程内容为学生提供了适应于多个学科领域的自主技术技能和理论学习，能够适应多个领域的专业发展需求。到 2025 年，英国在全球机器人市场的增长预计将达到 130 亿英镑，这将带来巨大的就业机会。
实践为重——行业实习机会
就读该专业的学生将在第一和第二学习参与必修课程和选修课程的学习，在第三学期，在学生自己选择的相应领域进行为期3个月的研究项目。同时部门也提供具有竞争性的行业实习机会。这项实习由外部行业合作伙伴提供。 学生将亲身参与实地考察、访问和收集相应技术数据，使用提供的设施设备，与行业伙伴一起，解决现实世界中面临的工程挑战 。
同时，除了机器人、嵌入式系统、设计和控制相关的传统技术学习外，该专业的学生将会接触到最新、最前沿的人工智能领域背后的系统级设计方法和理论知识。
在应用方面，也将包括自主移动系统、数字制造、大数据分析、物联网设备工程和人工智能编程等方面的知识和技能教学。
卓越行业联系
大学自建校以来，一贯维持着紧密的行业伙伴联系，建立强有力的合作网络，为学生提供更多的实践和体验机会，比如行业实习、教学研讨会、行业社交活动等。工程学院各院系每月例行举办至少一场研讨会，力求为学生提供学习和职业发展方面的进一步指导。
外部企业合作伙伴（部分）
Xilinx (赛灵思)
Texas Instruments (德州仪器)
MathWorks
Leonaro
顶尖设施设备
大学为学生营造了卓越的教学和自习环境，建造了专门用于学生自主学习和团队协作讨论的学习空间，比如大学耗资6000万英镑teaching-an-learning hub（教学和学习中心），工作室可同时容纳150人小组作业！
大学2015年落成，并由英国女王 伊丽莎白 二世亲自剪彩的技术与创新中心大楼 (TIC) 拥有众多世界一流的实验室，研究生有机会在就读期间参与相关领域的研究项目。院系在关键领域与行业共建的研究中心包括：
高级成形研究中心 (Avance Forming Research Centre)
空间机电系统技术实验室 ( Sp ace Mechatronic Systems Technology Laboratory, SMeSTech)
高光谱成像中心 (Hyperspectral Imaging Centre)
空白无线电测试台 (Centre for White Space Communications Facility)
课程内容
专业学制12个月，包括3个学期，第1和第2学期分别有11周的教学周和分别学习3-4模块的课程，在夏季六月到八月间，学生将参与历时3个月的深入研究项目。
专业总学分为180学分，其中120学分为授课课程，其余60学分为硕士研究项目。
核心课程
自主感知、推理和深度学习 (Autonomous Sensing, Reasoning & Deep Learning)
数字制造概念 (Digital Manufacturing Concepts)
制造自动化 (Manufacturing Automation)
工业设计 4 和智能产品 (Design for Inustry 4 an Smart Proucts)
机电系统设计技术 (Mechatronic Systems Design Techniques )
机器人：系统与控制 (Robotics: Systems an Control)
作业和专业研究(Assignment & Professional Stuies)
选修课程
战略技术管理 (Strategic Technology Management)
产品建模和可视化 (Prouct Moelling & Visualisation)
设计方法 (Design Methos)
系统思考与建模 (Systems Thinking & Moelling)
微型和纳米制造 (Micro- an Nano-Manufacturing)
高级成型和技术系统 (Avance Forming an Technology Systems)
高级材料与生产技术 (Avance Materials & Prouction Technology)
高级微控制器应用 (Avance Microcontroller Applications)
图像和视频处理 (Image & Vieo Processing)
控制原则 (Control Principles )
高级数字信号处理 (Avance Digital Signal Processing)
嵌入式系统设计 (Embee Systems Design)
设计管理 (Design Management)
工程师知识与信息管理 (Knowlege & Information Management for Engineers)
第3学期
硕士研究项目/实习 (MSc Research Project / Internship)
*课程设计以行业发展评估为依据，每年略有调整，列表仅供参考
课程教与学
院系采用多种教学模式相结合的互动式教学模式，教学形式包括互动式讲座、在线视频讲座、问题咨询与解决的研讨课和以实验室为基础的项目实践课程等，培养工程技术开发和团队沟通，项目管理和领导兼具的新世纪工程精英。
除了传统的授课课堂外，院系老师为学生打造“翻转课堂” (flippe learning) 的教学模式，课堂内容将涵盖线上视频授课、课上讨论会和主题研讨会等，广泛的教学和项目设施包含最先进的无线电实验室，物联网和网络连接设备，计算机视觉实验室以及卫星和传感器设备等。课程也为学生配备了一系列网页模拟学习环境 (MyPlace) ，为学生提供丰富的学术期刊资源和线上学习资源。
在课程评估方面，考核方式包括每个课程模块的书面作业、个人报告和小组报告、项目口头汇报发表、实际实验室操作评估等等类型。
其课程考核包括了四个要素，其标准要求如下：
中期报告 ( Interim report) ，占总考核成绩10%比重，需要学生完成一篇1500至3000字的报告，让学术课程主管更好地掌握学生学习状态和知识储备程度，为学生提供有教职和参考意义的评估反馈。
海报陈述发表 (Poster Presentation) ，海报陈述发表是工程师必备的技能，占总考核成绩15%比重。
终期报告 (Final report) ，占总考核成绩55%比重。这项报告主要考核学生对于项目目标、项目内容和背景材料准确度和相关性问题的沟通能力，重点查看学生对于实践工作的描述和项目实施结果、项目实施深度和讨论的正确度，这个报告也会涉及到报告汇报，以获知学生对于项目完成的工程实施把握程度。
学习表现 (Conuct) , 学习表现包含学生自主学习表现、项目合作表现、时间管理的表现以及大学学习中的关键环节的学习表现等，总体占总考核成绩20%比重。这项考核重点考核学生的学习主动性、独立思考能力和对技术的理解程度等。
职业发展
往届毕业生常见的就职岗位头衔为：控制工程师、软件工程师、院校讲师、机器人专家和数据分析程序员。
往届毕业生雇主（部分）
Xilinx (赛灵思)
Texas Instruments (德州仪器)
MathWorks
Leonaro
Siemens (西门子)
Jaguar/Lan Rover (捷豹/路虎)
学费与奖学金
国际生学费：
£ 21,850
如果您喜欢我的文章，可以关注我或对我的文章进行点赞、评论、收藏。
