这个为期两年的机器学习和计算机视觉硕士 (MMLCV) 课程为学生提供特定知识，并为他们准备具有竞争力的专业技能和高度灵活性，以在机器学习和计算机视觉领域建立自己的职业生涯。澳大利亚国立大学是澳大利亚最好的研究型大学之一，拥有 ARC 机器人视觉卓越中心。这个新项目将由工程与计算机科学学院 (CECS) 的世界级计算机视觉、机器学习和人工智能领域的杰出教授和研究人员提供。对于感兴趣的学生，该计划还提供了攻读博士学位的潜在途径。
学习成果
根据当前的研究文献和最先进的计算机视觉技术提出和开发新颖的解决方案。研究和应用用于解决计算机视觉和机器学习问题的开发工具。通过受众量身定制的交流，解释和展示与计算机视觉和机器学习技术相关的方法论和实施细节。执行与当前实践一致的机器学习和/或计算机视觉研究（应用或纯）项目工作流程。综合用于计算机视觉和机器学习应用的先进知识、技术和工具。
要求同源学科背景的学生才可以申请，包括：电气和/或电子工程、计算机科学、软件工程、计算机工程、自动化、机电一体化、电信、数学、物理、生物信息学、控制系统和工程、统计学、人工智能、生物医学科学、光学工程。
（图片来源于网络）
机器学习和计算机视觉硕士需要完成 96 个单元。
至少 24 个单元必须来自完成 8000 级课程。
96 个单元必须包括：
完成以下列表中的编程课程后的 6 个单元：
COMP6710 - 结构化编程
COMP6730 - 科学家编程
完成以下列表中的专业实践课程后获得 6 个学分：
ENGN6250专业实践1
ENGN8260专业实践2
完成下列必修课程后的 24 个学分：
ENGN6528 - 计算机视觉
ENGN8501 - 计算机视觉高级主题
COMP6670 - 机器学习简介
COMP8600 - 统计机器学习
COMP8650 - 机器学习高级主题
完成以下列表中的计算机视觉和机器学习课程后的 24 个单元：
COMP6262 - 逻辑
COMP6320 - 人工智能
COMP6490 - 文件分析
COMP8420 - 神经网络、深度学习和仿生计算
COMP8620 - 人工智能高级专题
COMP8691 - 优化
ENGN6627 - 机器人
COMP6261 - 信息论
ENGN8535 - 工程数据分析
ENGN8536 - 机电一体化系统中的高级主题
未在“必修课程”下完成的一项，例如
ENGN6528 - 计算机视觉或
ENGN8501 - 计算机视觉中的高级主题或
COMP6670 - 机器学习简介或
COMP8600 - 统计机器学习或
COMP8650 - 机器学习高级主题
完成以下列表中的研究项目或行业实习后的 12 个单元*：
COMP8604 - 研究项目
或经计划召集人许可的替代大学独立学习课程（根据COMP8603 - 24学分的研究项目）。
COMP8715 - 计算项目
COMP8830 - 计算实习
*最多 24 个学分的扩展研究项目可以根据 GPA 要求进行，额外的单元计入 24u 课程选修课。
* 对计算机实习 ( COMP8830 ) 和技术启动项目 ( COMP8715 )感兴趣的学生需要使用他们的大学选修课完成先修课程（COMP8260 和 COMP6442）。
澳大利亚国立大学提供 24 学分的选修课。
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