Für weitere Informationen zu diesem Programm wenden Sie sich bitte direkt an die Schule.

Karriere als Absolvent

Die Absolventen verfolgen in der Regel Karrieren in den Bereichen Robotikprogrammierung und -forschung, Spieleentwicklung, Steuerungssysteme, Softwareentwicklung, Internetgeschäfte, Finanzdienstleistungen, Mobilkommunikation, Programmierung, Softwareentwicklung und vielem mehr. Eine Reihe von Absolventen der Vergangenheit studieren derzeit für Doktoranden.

Es stehen mehrere Stipendienoptionen zur Verfügung. Weitere Informationen finden Sie auf der Website der Universität.

Dieser Kurs wird auch in Teilzeit- oder Fernstudien angeboten.

Der Unterricht erfolgt normalerweise durch Vorlesungen, Seminare, Tutorials, Workshops, Diskussionen und E-Learning-Pakete. Die Bewertung erfolgt ausschließlich über Kursarbeiten und umfasst in der Regel eine Kombination aus Einzel- und Gruppenarbeit, Präsentationen, Aufsätzen, Berichten und Projekten.

Fernunterrichtsmaterial wird hauptsächlich über unsere virtuelle Lernumgebung bereitgestellt. Bücher, DVDs und andere Lernmaterialien werden Ihnen zugesandt. Wir sind bestrebt, die Erfahrungen vor Ort mithilfe elektronischer Diskussionsgruppen so vollständig wie möglich zu reproduzieren und den Kontakt zu den Tutoren über verschiedene Medien zu fördern.

Flexible Lernmöglichkeiten

• Optionen für Vollzeit-, Teilzeit- oder Fernunterricht verfügbar; Damit ist der Kurs für Absolventen und Berufstätige geeignet

Studiengebühren 2021/22

• Vollzeitstudenten in Großbritannien und der EU: £ 8.170 pro Jahr
• Teilzeitstudenten in Großbritannien / EU: £ 680 pro 15 Credits
• Internationale Studierende: £ 16.100 pro Jahr

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Frühere Studierende haben mit ihren CCI-Projektleitern Artikel veröffentlicht und anschließend promoviert.

Semester 1:

• Computational Intelligence Research Methods beschreibt quantitative und qualitative Ansätze, einschließlich Laborevaluierung, Umfragen, Fallstudien und Aktionsforschung.
• Fuzzy Logic berücksichtigt die verschiedenen Fuzzy-Paradigmen, die sich als Rechenwerkzeuge etabliert haben.
• Die Verarbeitung natürlicher Sprache konzentriert sich auf die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) mit Python. Es verwendet NLTK und Pytorch. NLTK ist eine führende Plattform für NLP, die eine Reihe von Textverarbeitungsbibliotheken für Klassifizierung, Tokenisierung, Stemming, Tagging, Parsing und semantisches Denken bereitstellt, Wrapper für NLP-Bibliotheken mit industrieller Stärke. Pytorch bietet Zugriff auf Deep-Learning-Funktionen, die auf NLP-Probleme angewendet werden können.
• Mobile Robots erläutert die Hardware- und Softwarearchitekturen, die zum Erstellen mobiler Robotersysteme verwendet werden.

2. Semester:

• Computational Intelligence Optimization (CIO) ist ein Thema, das künstliche Intelligenz in Algorithmen zur Lösung von Optimierungsproblemen integriert, die mit exakten Methoden nicht gelöst werden konnten. Daher ist CIO das Thema, das Metaheuristiken definiert und entwirft, dh Allzweckalgorithmen. Dies macht CIO zum Thema, das Optimierungsprobleme in den Bereichen Ingenieurwesen, Wirtschaft und angewandte Wissenschaft angeht
• Künstliche neuronale Netze und Deep Learning bewerten das Rechnen neuronaler Netze anhand eines technischen Ansatzes und der Verwendung von Netzwerken für die kognitive Modellierung.
• Applied Computational Intelligence berücksichtigt wissensbasierte Systeme. die historischen, philosophischen und zukünftigen Implikationen der KI; konzentriert sich dann auf aktuelle Forschung und Anwendungen in diesem Bereich
• Intelligent Mobile Robots umfasst das Erfassen, Darstellen, Modellieren der Umgebung, das adaptive Verhalten und das soziale Verhalten von Robotern. ODER
• Data Mining, Techniken und Anwendungen untersuchen die Tools und Techniken, die erforderlich sind, um die großen Datenmengen abzubauen, die im heutigen Informationszeitalter generiert wurden. Es bietet praktische Erfahrung sowie Berücksichtigung von Forschungs- und Anwendungsbereichen

Sommer:

• Das Einzelprojekt bietet die Möglichkeit, die im Kurs erworbenen Fähigkeiten zur Problemlösung zu demonstrieren. Dies beinhaltet typischerweise die Analyse, den Entwurf und die Implementierung eines Computersystems.