您将学习集成系统设计以及计算和网络物理系统方法和工具的原则。核心模块将拓宽您在机器人、传感器和物联网等关键主题方面的知识。

1.课程设置
核心模块
自主机器人系统20学分
设计基于传感器的系统20学分
研究方法20学分
研究项目60学分
可选模块
线性和离散优化20学分
高级计算机网络20学分
高级算法和数据结构10学分
高级算法和数据结构项目10学分
机器学习20学分
人机交互20学分
数据科学与机器学习20学分
用模糊集和模糊系统处理不确定性20学分
决策支持的模拟和优化20学分
混合现实技术20学分
游戏20学分
大数据学习与技术20学分
网络安全10学分
恶意软件分析10学分
网络安全的热门趋势
秋季学期
网络安全10学分
高级计算机网络20学分
高级算法和数据结构10学分
自主机器人系统20学分
春季学期
网络安全的热门趋势10学分
恶意软件分析10学分
设计基于传感器的系统20学分
研究方法
2.教学方法
该专业的教学方法非常灵活,除了传统的课堂教学外,还会进行实验和研究项目指导。学生可以在萨顿博物馆中进行物理测试,也可以参加网络广播和电视电话实验。此外,学生还可以参加研究项目指导,并有机会参加工业界、学术界的讲座和研讨会。
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