宾夕法尼亚大学机器人专业介绍（二）-新东方前途出国

一．机器人硕士项目的课程设置

GRASP Lab提供Robotics MSE 研究生课程，旨在为学生提供全面的机器人技术背景，同时还提供足够的灵活性，让学生能够将学习重点放在更广泛领域的特定领域。该项目通常是2年制的，需要完成10个课程单元。

学生必须在四个基础领域中的至少三个领域学习课程：人工智能、机器人设计与分析、控制和感知。

学生必须从技术选修课列表中选修至少 5 门课程。学生可以选修 2 门可从任何技术领域（例如数学、计算机科学、电气和系统工程或机械工程）选修的课程。其他学科的课程可以在机器人项目主任的预先批准（通过请愿）的情况下用作通用选修课。

基础课程（从 4 个领域中的 3 个各完成 1 门课程：共 3 门课程）：

人工智能：

·    CIS 519 应用机器学习

·    CIS 520 机器学习

·    CIS 521 人工智能基础

·    ESE 650 机器人学习

机器人设计与分析：

·    MEAM 510 机电系统设计

·    MEAM 520 机器人概论

·    MEAM 620 高级机器人

控制：

·    ESE 500 线性系统

·    ESE 505/MEAM 513 控制系统设计

·    MEAM 517 控制和优化与机器人应用

·    ESE 619 模型预测控制

洞察力：

·    CIS 580 机器感知

·    CIS 581 计算机视觉与计算摄影

·    CIS 680 Adv. 机器感知主题

技术选修课程（必须至少完成 5 门）

普通选修课（最多2门）

硕士论文（可选）

学生可以在 GRASP 教员（通常但不一定是他们的学术顾问）的监督下就合适的主题进行研究并撰写 MSE 论文。论文应以口头报告的形式提交给 GRASP 实验室的成员。必须按照工程和应用科学学院和宾夕法尼亚大学要求准备和提交论文 。

二．机器人硕士项目的申请信息

首先，机器人科学硕士课程的申请者应具有强大的计算机科学、电气工程或机械工程学术背景。且项目组不提供任何形式的奖学金。

其次，国际学生申请需提供至少TOEFL 100或IELTS 7.5的语言成绩（如果申请人在以

英语为教学语言或学术工作可以在入学时完成至少三年的全日制学术工作，则可以免除），GRE成绩是可选择性提交，但强烈建议提交高分。项目提供的录取信息如下：21年入读的研究生平均 GRE：V 159/Q 169/AW 4.1；20年入读的研究生平均 GRE：V 160/Q 167/AW 4.35；19年入读的研究生平均 GRE：V 161/Q 167/AW 4.33，由此可见，对于GRE分数要求非常高。