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生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)與人工智能理學(xué)碩士

MSc Biomedical Data and Artificial Intelligence

所屬學(xué)院：數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)系

申請難度：高就業(yè)前景：優(yōu) 消費(fèi)水平：高

149 QS 2025 21 TIMES 2023

項目簡介

入學(xué)時間	項目時長	項目學(xué)費(fèi)
9月	1年全日制	28,600英鎊

申請時間

2025Fall

2024-09 開放時間

2025-07 Round1

2025Fall Round1 開始時間：2024-09 結(jié)束時間：2025-07 距申請截止還剩58天

項目官網(wǎng)

https://www.exeter.ac.uk/study/postgraduate/courses/mathematics/mathmobiomed/

語言要求

類型	總分要求	小分要求
雅思	6.5	6.0
托福	90	21
PTE	67	64

其它要求

數(shù)學(xué)、科學(xué)或工程學(xué)科

培養(yǎng)目標(biāo)

受當(dāng)前生物學(xué)和醫(yī)學(xué)研究的啟發(fā)，培養(yǎng)數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能技能；了解機(jī)械數(shù)學(xué)建模和動力系統(tǒng)理論在生物學(xué)、生態(tài)學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、合成生物學(xué)和醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用，以及先進(jìn)的數(shù)據(jù)科學(xué)方法；您將通過定期的研討會系列了解這一快速發(fā)展領(lǐng)域的最新研究動態(tài)，這些研討會由一系列內(nèi)部和客座演講者主持；通過包括 MATLAB 和 Python 等主要行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)編程語言在內(nèi)的實踐課程熟練掌握必要的計算工具和技術(shù)。開展一個獨(dú)立研究項目，在學(xué)者的支持下，您將更深入地探索您的興趣，您可以專注于或為當(dāng)前的研究做出貢獻(xiàn)。與世界領(lǐng)先的研究小組進(jìn)行交流生命系統(tǒng)研究所并獲得跨學(xué)科研究的第一手經(jīng)驗，包括進(jìn)行生物實驗和分析生物數(shù)據(jù)集；

主要課程

序號	課程介紹	Curriculum
1	高等數(shù)學(xué)項目	Advanced Mathematics Project
2	參與研究	Engaging with Research
3	數(shù)學(xué)生物學(xué)和生態(tài)學(xué)	Mathematical Biology and Ecology
4	數(shù)學(xué)生物學(xué)高級專題	Advanced Topics in Mathematical Biology
5	生物學(xué)和醫(yī)學(xué)中的數(shù)學(xué)建模	Mathematical Modelling in Biology and Medicine
6	生命與健康科學(xué)的人工智能與數(shù)據(jù)科學(xué)方法	AI and Data Science Methods for Life and Health Sciences
7	統(tǒng)計學(xué)高級專題	Advanced Topics in Statistics
8	動力系統(tǒng)與混沌	Dynamical Systems and Chaos
9	空間和時間的統(tǒng)計建模	Statistical Modelling in Space and Time
10	數(shù)據(jù)科學(xué)與統(tǒng)計學(xué)的應(yīng)用	Applications of Data Science and Statistics
11	計算非線性動力學(xué)	Computational Nonlinear Dynamics
12	偏微分方程	Partial Differential Equations
13	非線性系統(tǒng)與控制	Nonlinear Systems and Control
14	隨機(jī)過程	Stochastic Processes
15	統(tǒng)計推斷：理論與實踐	Statistical Inference: Theory and Practice
16	統(tǒng)計學(xué)專題	Special Topics in Statistics
17	因果推理簡介	An Introduction to Causal Inference