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伦敦大学学院的机器学习硕士课程是一个真正独特的课程，为学习这门学科提供了一个良好的环境。它将机器学习的计算、数学和商业观点介绍给那些想要提升这一领域专业知识和技能组合的人。
作为MSc机器学习专业的学生，你将了解该领域新技术开发和应用的基本原则，同时了解并能够分析可用算法和方法的范围和范围，以及设计，针对新问题和应用开发和评估适当的算法和方法，
该课程的学生将学习价值180学分的模块，成功完成后将获得机器学习硕士学位。
该计划为那些从事研究或开发工作或在目前或将来应用机器学习的行业担任职位的人提供了良好的基础；例如金融、银行和保险、零售和网络商务、制药、计算机安全和网络搜索。
在英国最新的卓越研究框架中，UCL获得计算机科学和信息学研究质量最高的百分比（96%）
UCL计算机科学系的毕业生因其强大的国际声誉、与行业的紧密联系以及靠近伦敦金融城的理想位置而受到高度重视。
UCL计算机科学团队的研究兴趣从基础机器学习和大规模数据分析到商业智能的商业方面。我们与公司的广泛联系为学生提供了与行业合作伙伴开展研究项目的机会。
UCL计算机科学是定期举办机器学习大师班和大数据研讨会的地方。
项目团队对我们的主题采取实验性的方法，享受创业伙伴关系带来的挑战和机遇，高度重视我们广泛的行业合作。
你将从研究生课程中获得什么？
你事业的基石：
该课程的毕业生受雇于英国工业的许多领域，包括BAE Systems和BAE Detica等跨国公司，以及其他在商业活动中广泛使用智能系统技术的公司。其他人则继续在学术界深造或职业生涯，并在巴塞尔大学、剑桥大学、爱丁堡大学、内罗毕大学、牛津大学和伦敦大学学院获得了机器人学、音乐学、心理学和生物信息学等多个领域的机械学习研究学位。
就业能力：
该课程旨在对学生进行机器学习实践和理论方面的培训。它是少数几个完全致力于机器学习的领先硕士学位之一。它结合了严格的理论学术框架和各种应用领域的具体知识，以快速追踪你的商业生涯或为博士研究做准备。
教与学：
您将通过课程中的一系列方法进行评估，这些方法将根据可选或选修模块的选择而有所不同。该课程的核心课程通常通过课程作业、实验室工作、个人和小组项目、课堂测试、笔试、口头评估等方法进行评估，在所有情况下，最终都会以最终研究项目/论文的形式结束。
联系时间有多种形式，包括讲座、研讨会、辅导、项目监督、演示、实践课和研讨会、参观、实习、办公时间（员工可以咨询）、电子邮件、视频会议或其他媒体，以及对评估工作给出反馈的情况（一对一或小组）。
每个模块都有一个学分值，表示学习者为实现其学习成果而平均花费的名义总学习时数。一个学分通常被描述为等于10小时的概念学习，包括所有接触时间、自我指导学习和评估。
在授课期间，15个学分教学模块的联系时间通常包括22-30小时的教学活动（基于课堂和/或在线），剩余时间包括自主学习和评估。您将通过每个模块的在线讨论论坛与教学人员保持联系，该论坛通常用于讨论和澄清概念或评估事项，并将有机会通过与模块负责人和项目主管的正常办公时间获得额外支持。
