新加坡国立大学计算机硕士 - 计算机科学方向专业研究生申请要求_排名_学费_课程_就业

计算机硕士 - 计算机科学方向

Master of Computing (MComp) - Computer Science Specialization

官网： https://www.comp.nus.edu.sg/programmes/pg/mcs/

所属学院：计算机学院

申请难度：高就业前景：优消费水平：中

11 QS 2023

项目简介

入学时间	项目时长	项目学费
8.15 – 9.15	1.5年	48000 SGD/年

申请时间

开放时间

语言要求

类型	总分要求	小分要求
雅思	6.0	/
托福	90	/

培养目标

培养目标：计算硕士课程是一个综合性和具有挑战性的研究生课程。它包含最新的研究成果，兼顾应用和计算机基础。该计划还提供了先进和深入的IT知识，帮助学生应对IT职业挑战。该计划可以全职或兼职。大多数5000级模块在晚上进行。入读计算硕士学位的学生必须通过40个模块学分，并通过选择以下选项之一灵活地完成他们的课程：课程作业选项：学生必须通过十个模块（40个模块学分），从他们的专业化中选择至少五个模块（20个模块学分）。其余五个非专业化模块（20个模块化学分）可以从计算机学院提供的4000到6000个模块中选择。在所需的最多十个模块中，学生最多允许两个4000级模块和两个模块（必须至少达到5000级）来自其他院系。CS项目选项：项目选项为个别学生提供处理重要计算项目的经验。它旨在为学生在计算领域提供足够的实践和/或研究经验。选择开始项目选项的学生需要完成8个模块（32个模块学分），其中至少有4个模块（16个模块学分）来自专业领域。在八个模块中，学生最多允许两个4000级模块（8个模块学分）。CS论文选项：论文选项为个别学生提供在所选专业领域进行独立学习和研究的机会。论文相当于四个模块（16个模块学分）。选择参加论文的学生需要完成六个模块（24个模块学分），其中至少有三个模块（12个模块学分）来自专业领域。在六个模块中，学生最多允许两个4000级模块（8个模块学分）。项目和论文都将在学术人员的监督下进行，主题/领域的选择将与专家领域的主管协商完成。

一月入学

序号	课程介绍	Curriculum
1	软件工程的形式化方法	Formal Methods for Software Engineering
2	编译器设计	Compiler Design
3	分布式数据库	Distributed Databases
4	计算机视觉和模式识别	Computer Vision and Pattern Recognition
5	程序分析原理	Principles of Program Analysis
6	高级计算机体系结构	Advanced Computer Architecture
7	分布式系统	Distributed Systems
8	知识发现和数据挖掘	Knowledge Discovery and Data Mining
9	高级计算机网络	Advanced Computer Networks
10	计算复杂性	Computational Complexity
11	系统安全	Systems Security
12	形式规格和设计技术	Formal Specification and Design Techniques
13	仿真和建模技术	Simulation and Modelling Techniques
14	组合和图算法	Combinatorial and Graph Algorithms
15	多媒体理论基础	Theoretical Foundations in Multimedia
16	多媒体计算和应用	Multimedia Computing and Applications

八月入学

序号	课程介绍	Curriculum
1	数据库应用程序设计和调优	Database Applications Design and Tuning
2	人工智能规划和决策	AI Planning and Decision Making
3	人机交互现象与理论	Phenomena and Theories of Human-Computer Interaction
4	程序分析原理	Principles of Program Analysis
5	分布式系统	Distributed Systems
6	知识发现和数据挖掘	Knowledge Discovery and Data Mining
7	高级计算机网络	Advanced Computer Networks
8	形式规格和设计技术	Formal Specification and Design Techniques
9	仿真和建模技术	Simulation and Modelling Techniques
10	组合和图算法	Combinatorial and Graph Algorithms
11	计算机系统性能分析	Computer Systems Performance Analysis
12	高级操作系统	Advanced Operating Systems
13	不确定性AI建模	Uncertainty Modeling in AI