英国计算机科学专业哪个学校好？

英国研究生的计算机科学专业，每年都是留学生选择的热门课程，竞争程度也非常激烈。英国开设计算机科学专业的学校众多，也都有着各自的优势，选择去英国留学计算机科学专业的同学都希望选择一所不错的学校，那么英国计算机科学专业到底哪所学校好呢？下面为大家推荐几所计算机科学专业好的学校，希望同学们都可以申请到自己心仪的学校。

计算机科学专业介绍：

计算机科学（Computer Science）是一门包含各种各样与计算和信息处理相关主题的系统学科，从抽象的算法分析、形式化语法等等，到更具体的主题如编程语言、程序设计、软件和硬件等。

专业细分：

Computer Science计算机科学

Artificial Intelligence人工智能

Machine Learning机器学习

Distributed Systems分布式系统

Software Engineering软件工程

Computer Graphics,Vision&Imaging电脑绘图，视觉和图像

Information Security信息安全

Networked Computer Systems网络计算机系统

Advanced Computing高级计算

Multi-Core Computing多核心计算

Information Technology信息技术

Computer Game Engineering计算机游戏工程

推荐学校：

1、剑桥大学

该校的计算机科学专业有：

1) 高级计算机科学哲学硕士 MPhil in Advanced Computer Science

录取要求：

学制1年，学费37815英镑年，10月开学，雅思7.5（听力7、阅读7、写作7、口语7），托福107（听力25、阅读25、写作25、口语25）

核心课程：

Advanced Graphics and Image Processing、Advanced Topics in Computer Architecture、Advanced Topics in Mobile Systems and Mobile Data Machine Learning、Algebraic Path Problems、Automated Reasoning、Category Theory、Computer Security: Principles and Foundations、Data Science: principles and practice、Digital Signal Processing、Interactive Formal Verification、Introduction to Natural Language Syntax and Parsing、Advanced Operating Systems、Advanced Topics in Computer Systems、Affective Computing、Computer Vision

2) 机器学习与机器智能哲学硕士 MPhil Machine Learning and Machine Intelligence

录取要求：

学制1年，学费37815英镑年，雅思7（听力7、阅读6.5、写作7、口语7），托福100（听力25、阅读25、写作25、口语25）

核心课程：

Introduction to Machine Learning、Deep Learning and Structured Data 、Probabilistic Machine Learning、Speech Recognition、Computer Vision、Natural Language Processing、Advanced Machine Learning、Reinforcement Learning and Decision Making、Neural Machine Translation and Dialogue Systems、Designing Intelligent Interactive Systems、Spoken Language Processing and Generation

2、牛津大学

该校的计算机科学专业有：

1) 互联网社会科学理学硕士 MSc in Social Science of the Internet

录取要求：

学制1年，学费28560英镑年，10月开学，雅思7.5（听力7、阅读7、写作7、口语7），托福110（听力22、阅读24、写作24、口语25）

核心课程：

Social Dynamics of the Internet、Internet Technologies and Regulation、Digital Social Research: Statistics Core、Digital Social Research: Methods Core、Digital Era Government and Politics、Cultural Analytics、Digital Technology and Economic Organization、Economic Development in Digital Capitalism、Internet Economics、Law and the Internet

2) 高级计算机科学理学硕士 MSc in Advanced Computer Science

录取要求：

学制1年，学费30330英镑年，10月开学，雅思7.5（听力7、阅读7、写作7、口语7），托福110（听力22、阅读24、写作24、口语25）

核心课程：

Actuarial Science、Concurrency、Concurrent Programming、Foundations of Computer Science、Functional Programming、Artificial Intelligence、Computational Complexity、Computer Security、Databases、Machine Learning、Computational Learning Theory

3、帝国理工学院

该校的计算机科学专业有：

1) 人类与生物机器人理学硕士 MSc Human and Biological Robotics

录取要求：

学制1年，学费35700英镑年，9月开学，雅思6.5（听力6、阅读6、写作6、口语6），托福92（听力20、阅读20、写作20、口语20），PTE 62（听力56、阅读56、写作56、口语56）

核心课程：

Human Neuromechanical Control and Learning、Machine Learning and Neural Computation、Medical Device Entrepreneurship、Robotics 、Statistics and Data Analysis、Systems Physiology、Biomechanics、Biomimetics、Brain Machine Interfaces、Machine Learning for Computer Vision、Computational Neuroscience、Hearing and Speech Processing、Embedded C for Microcontrollers、Human Centred Assistive and Rehabilitation Devices

2) 应用机器学习硕士 MSc Applied Machine Learning

录取要求：

学制1年，学费36500英镑年，9月开学，雅思7（听力6.5、阅读6.5、写作6.5、口语6.5），托福100（听力22、阅读22、写作22、口语22），PTE 69（听力62、阅读62、写作62、口语62）

核心课程：

Machine Learning、Deep Learning、Laboratory in Applied Machine Learning、Individual Project in Applied Machine Learning、Artificial Intelligence、Digital Signal Processing and Digital Filters、Human-Centered Robotics、Pattern Recognition、Probability and Stochastic Processes、Topics in Large Dimensional Data Processing、Adaptive Signal Processing and Machine Intelligence、High Performance Computing for Engineers、Selected Topics in Computer Vision、Self-Organising Multi-Agent Systems、Speech Processing

3) 人工智能理学硕士 MSc Artificial Intelligence

录取要求：

学制1年，学费36500英镑年，9月开学，雅思7（听力6.5、阅读6.5、写作6.5、口语6.5），托福100（听力22、阅读22、写作22、口语22），PTE 69（听力62、阅读62、写作62、口语62）

核心课程：

Ethics, Privacy, AI in Society、Individual Project、Introduction to Machine Learning、Introduction to Symbolic Artificial Intelligence、Python Programming、Software Engineering Practice and Group Project、Computer Vision、Dynamical Systems and Deep Learning、Machine Arguing、Maths for Machine Learning、Modal Logic、Optimisation、Reinforcement Learning、Robotics

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