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杜伦大学2025年新开设的MSc Scientific Computing and Data Analysis (Artificial Intelligence for Engineering) 介绍
杜伦大学概述
杜伦大学（Durham University）位于英国英格兰东北部，以其卓越的学术声誉和丰富的历史文化底蕴而闻名。作为英国“罗素集团”成员之一，杜伦大学在世界范围内享有极高的学术声誉，尤其在计算机科学、工程、数学及自然科学等领域表现突出。其教学质量、研究水平及国际化氛围吸引了来自全球的优秀学子。
杜伦大学以其独特的学院制提供了良好的学术支持和丰富的校园生活，学生不仅能在学术上获得卓越的教育，还能充分融入国际化的校园文化和学术氛围。
MSc Scientific Computing and Data Analysis (Artificial Intelligence for Engineering) 课程介绍
本专业是杜伦大学2025年9月新开设的一门硕士课程，专为希望在工程领域应用人工智能（AI）和数据分析技术的学生设计。该课程结合了计算机科学、数学和工程领域的先进技术，旨在培养能够运用AI解决复杂工程问题的专业人才。
课程概述
随着工程技术的发展，计算机科学和数据分析在工程领域的应用日益广泛。本课程通过三大核心方向培养学生的专业能力：
工程领域的人工智能技术应用（AI for Engineering）：专注于深度学习、优化技术以及工程系统的AI集成。科学计算与高性能计算：学习数据结构、算法、数值模拟等计算机科学基础知识。机器学习与数学建模：涵盖统计、机器学习、优化算法等数学基础，为AI的工程应用提供理论支撑。本课程采用前沿的研究方法，结合工程实践案例，使学生能掌握最新的AI技术，并将其应用于工程领域的实际问题。
课程结构
本课程为期一年，包含核心模块、专业模块及选修模块，最终通过毕业项目进行总结。
核心模块（必修）
Introduction to Machine Learning and Statistics（机器学习与统计基础）Introduction to Scientific and High Performance Computing（科学计算与高性能计算）Professional Skills（专业技能培养，包括项目管理、团队协作、科学传播及伦理问题探讨）The Project（毕业研究项目，与企业或科研机构合作，解决实际工程问题）工程方向专业模块
Deep Learning for Engineering（工程深度学习）：学习深度学习模型的实现与工程应用。Optimisation and Model Predictive Control for Artificial Intelligence（人工智能优化与模型预测控制）：优化算法及其在工程系统中的应用。选修模块（可选）
Advanced Statistical and Machine Learning: Foundations and Unsupervised Learning（高级统计与机器学习：基础与无监督学习）Advanced Statistics and Machine Learning: Regression and Classification（高级统计与机器学习：回归与分类）Data Acquisition and Image Processing（数据采集与图像处理）Performance Modelling, Vectorisation and GPU Programming（性能建模、向量化与GPU编程）Advanced Algorithms and Discrete Systems（高级算法与离散系统）教学与评估方式
本课程由杜伦大学计算机科学系主导，并与工程学院合作。教学方式包括：
授课（Lectures）：教授AI、数学建模及高性能计算等核心知识。实践课程（Practical Labs）：通过实验室实践掌握计算机科学工具。研究与分析（Research & Analysis）：结合理论知识进行工程应用研究。团队合作项目（Group Projects）：提升跨学科协作能力。论文与报告（Coursework & Dissertation）：考察学生的研究能力与专业技能。评估方式主要包括课程作业、项目演示及毕业论文，占最终成绩的三分之一。部分项目将与行业合作伙伴协作，确保学生具备实际应用经验。
入学要求
学术要求
申请人需持有英国一级或二等一荣誉学士学位（或同等学历），专业背景需符合以下条件之一：
工程学（Engineering）计算机科学（Computer Science）数学或其他具有强数理基础的自然科学（Mathematics or any natural science with strong quantitative elements）商科类学位因数学基础不足，通常不符合申请条件。
编程能力要求
申请人需具备至少一种编译语言的编程能力，优先考虑：
C/C++（优先）其他可接受语言包括：Rust、Java、C#、Fortran、Pascal。具备Python编程经验的申请者需同时拥有扎实的数理背景。缺乏C/C++经验的学生建议参加本课程提供的预备课程。
数学基础要求
申请人需掌握本科阶段的数学知识，包括：
线性代数（Linear Algebra）微积分（Calculus）积分（Integration）常微分方程和偏微分方程（ODEs & PDEs）概率论（Probability Theory）语言要求
国际学生需满足以下英语水平要求：
IELTS（UKVI/SELT） 总分不低于6.5，单项不低于6.0。学费及申请信息
国际学生学费：£34,000/年开学时间：2025年9月课程时长：1年（全日制）本课程适合以下背景的学生：
具备计算机科学、工程或数学等相关学科的本科生。对人工智能在工程领域的应用感兴趣，希望在该方向深入研究或就业。具备一定编程能力，并希望通过高性能计算和AI技术解决工程问题。计划进入工业界或继续深造（博士研究）。职业前景
工程咨询公司（Engineering Consulting Firms）人工智能研发企业（AI Development Companies）制造与自动化行业（Manufacturing & Automation）航空航天与汽车行业（Aerospace & Automotive）学术研究与博士深造（PhD & Research Institutions）杜伦大学的MSc Scientific Computing and Data Analysis (AI for Engineering) 提供了前沿的技术培训，为希望在AI和工程交叉领域发展的学生提供了良好的平台。
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来源：晗晗课堂