UCSD硕士CSE专业课程设置要求

2024-10-23 10:42:42 31

加州大学圣地亚哥分校(UCSD)的CSE(计算机科学与工程)硕士课程分为三个方向,分别是理学硕士计划 I - 毕业论文;理学硕士计划 II - 综合考试,标准选项;理学硕士计划 II - 综合考试,跨学科选项。下面,我们以计划 I为例,简单介绍一下CSE专业的课程设置要求。

一、广度课程(12 个学分)

1、计算机科学专业的学生必须从三个广度领域中各选修一门课程: 理论、系统和应用。

2、计算机工程专业必须从系统领域选修两门课程,并从理论或应用领域选修一门课程。

3、所选课程必须以字母成绩计分,且成绩必须在 B- 或以上。

二、深度课程(12个学分)

1、计算机科学专业学生必须从以下一个深度领域选修三门课程(12个学分)。

2、计算机工程专业必须从计算机工程深度领域中选修三门课程(12个学分)。

3、课程必须以字母成绩计分。

• 人工智能

CSE 203B - 凸优化(*完成ECE273或Math 245B的学生将没有资格注册CSE 203B或计算该课程)

CSE 234 - 机器学习数据系统

CSE 250A - 人工智能:概率推理与学习

CSE 251A - 人工智能:学习算法

CSE 251B - 深度学习

CSE 251C - 机器学习理论

CSE 251U(原 CSE 291) - 无监督学习

CSE 252D - 高级计算机视觉(仅限 Manmohan Chandraker 教授的课程)

CSE 254 - 统计学习

CSE 255 - 数据挖掘与分析

CSE 256 - 统计自然语言处理

CSE 257 - 搜索与优化

CSE 258 - 推荐系统和网络挖掘

CSE 275 - 3D 数据深度学习(最近由 CSE 291 重新编号)

CSE 291 - 高级数据驱动文本挖掘

CSE 291 - 用于自然语言处理的结构化预测

CSE 291 - 深度生成模型

CSE 291 - 生成人工智能

CSE 291- 机器人机器学习

COGS 225 - 图像识别(与 Z. Tu 合作)

ECE 273 - 凸优化和应用

• 计算机工程

CSE 231 - 高级编译器设计

CSE 237A - 嵌入式计算导论

CSE 237B - 嵌入式系统软件

CSE 237C - 嵌入式系统的验证和测试

CSE 237D - 嵌入式系统设计自动化与原型开发

CSE 240A - 计算机体系结构原理

CSE 240B - 并行计算机体系结构

CSE 240C - 高级微体系结构

CSE 240D - 特定应用处理器

CSE 241A/ECE 260B - VLSI 集成电路与系统设计

CSE 243A - VLSI CAD 合成方法介绍

CSE 244A - VLSI 测试

CSE 245 - 计算机辅助电路仿真与验证  

CSE 248 - VLSI CAD 算法和优化基础

CSE 260 - 并行计算

CSE 291 - 存储器/存储技术和应用

CSE 291 - 嵌入式计算和通信专题

ECE 260A - VLSI 数字系统算法与体系结构

ECE 260C - VLSI 高级专题

ECE 284 - 计算机工程专题

• 计算机系统

CSE 207B - 应用密码学

CSE 221 - 操作系统

CSE 222A - 计算机通信网络

CSE 223B - 分布式计算与系统

CSE 224 - 网络系统研究生课程

CSE 227 - 计算机安全

CSE 234 - 机器学习数据系统

CSE 260 - 并行计算

CSE 262 - 并行计算应用的系统支持

CSE 291 - Adv. 分析与 ML 系统

CSE 291 - 经典操作系统高级专题

CSE 291 - 区块链

CSE 291 - 云计算

CSE 291 - 云应用程序可靠性

CSE 291 - 分布式系统

CSE 291 - 数据中心可靠性

CSE 291 - 面向网络安全的互联网数据科学

CSE 291 - 基于语言的安全性

CSE 291 - 内存/存储技术和应用

CSE 291 - 数据中心操作系统

CSE 291 - 量子计算系统

CSE 291 - 存储系统

CSE 291 - 嵌入式计算和通信专题

CSE 291 - 虚拟化

CSE 291- 无线和通信/物联网

• 数据库系统

CSE 232 - 数据库系统原理

CSE 232B - 数据库系统实现

CSE 233 - 数据库理论

CSE 234 - 机器学习数据系统

CSE 291 - 大规模图数据管理

CSE 291 - 高级主题:大数据时代的数据模型

• 图形和视觉

CSE 163 - 高级计算机图形

CSE 168 - 计算机图形 II 渲染

CSE 252A - 计算机视觉 I

CSE 252B - 计算机视觉 II

CSE 252C - 视觉与学习选题

CSE 252D - 高级计算机视觉

CSE 270 - 离散微分几何

CSE 272 - 高级图像合成

CSE 273 - 计算摄影

CSE 274 - 图形选题

CSE 275 - 3D 数据深度学习

CSE 291 - 3D 重建的进展

CSE 291 - 序列深度学习

CSE 291 - 计算机视觉中的领域自适应

CSE 291 - 物理模拟

COGS 260 - 图像识别

• 人机交互

CSE 165 - VR 用户交互与技术

CSE 170/COGS 120 - 交互设计

CSE 210 - 软件工程原理

CSE 216/COGS 230 - 人机交互专题

CSE 217 - 以人为中心的健康计算 (HC4H)

CSE 218 - 软件工程高级专题

CSE 276B - 人机交互

CSE 276D - 医疗保健机器人学

CSE 291 - 反社会计算(瓦卡罗)

CSE 291 - 批判分析与计算(Pannuto)

CSE 291 - 物联网设备的设计与部署

CSE 291 - 计算机教育研究简介

CSE 291 - 程序员也是人 (Coblenz)

CSE 291 - 安全、隐私和用户体验

CSE 291 - 实现以人为本的 Al

CSE 291 - 可用的安全和隐私

COGS 220 - 信息可视化

COGS 231 -(设计研讨会)以人为中心的编程

COGS 234(以前为 COGS 260)- 未来用户界面基础

COGS 260 - 众包

DSC 291 - 隐私敏感的数据系统

DSGN 201 - 设计与复杂社会技术系统

ECE 284 - 移动健康设备设计

• 编程语言、编译器和软件工程

CSE 210 - 软件工程原理

CSE 211 - 软件测试与分析

CSE 218 - 软件工程高级专题

CSE 230 - 编程语言原理

CSE 231 - 编译器构建(原高级编译器设计)

CSE 291 - 程序合成

CSE 291 - 程序员也是人 (Coblenz)

• 生物信息学

CSE 280A - 计算生物学算法

CSE 282 - 生物信息学 II:序列和结构分析 - 方法与应用

CSE 283 - 生物信息学 III:功能基因组学

CSE 284 - 个人基因组学

MATH 283 - 生物信息学中的统计方法

• 理论计算机科学

CSE 200 - 可计算性和复杂性

CSE 201A - 高级复杂性

CSE 202 - 算法设计与分析

CSE 203A - 高级算法

CSE 203B - 凸优化公式和算法

CSE 205A - 计算机科学中的逻辑

CSE 206A - 格算法与应用

CSE 207A - 现代密码学

CSE 208 - 高级密码学

CSE 291 - 通信复杂性

CSE 291 - 量子复杂性理论

CSE 291 - 半定量编程与逼近算法

CSE 291 - 高级密码学专题

• 机器人学

- 必修:

CSE 276A - 机器人学导论

- 从以下课程中选择两门:

CSE 276B - 人机交互

CSE 276C - 机器人数学

CSE 276D - 医疗保健机器人学

CSE 276E - 机器人系统设计与实施

CSE 276F - 机器人机器学习

CSE 251A - 人工智能:学习算法

CSE 252B - 计算机视觉 II

三、选修和研究(16 个学分)

1、论文计划要求至少 8 个、最多 12 个学分的 CSE 298(独立研究)。

2、除 CSE 298 按照 “Satisfactory/Unsatisfactory”计分外,其他课程必须以字母成绩完成。

3、其余课程可从 CSE、ECE 和数学系的研究生课程中选修,或根据选修课例外清单从其他系批准的课程中选修。

4、选修课中最多允许选修一门经批准的选修课例外清单中的 CSE 高年级本科课程。

5、不计入广度或深度的 CSE 291 课程可作为硕士选修课。CSE 291 必须正好为 4 个学分。

6、CSE 291《学术就业市场导航》不符合硕士选修课的条件。这门课程不计入硕士学位要求。

以上就是基本的UCSD硕士CSE专业课程设置要求。如果有同学在学习上述课程的过程中遇到问题,可以直接与海师帮的课程顾问联系。海师帮能够针对你的学习情况,提供一对一加州大学圣地亚哥分校课程辅导。通过辅导,你将及时解决课业问题,巩固重点难点,提升学术技能,从而获得更加理想的学业成绩。

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