墨尔本大学计算机科学硕士将为学生提供广泛的高水平知识基础，以跟上计算机技术的发展和进步，至少在知识系统、编程语言和分布式计算、信息系统、数学/统计、空间信息科学或语言学的其中一个领域拥有专业技能。该专业共有6门基础课程，学生需要从这些课程中选择至少两门来学习，学习重点如下。
一、分布式系统
本课程旨在让学生了解网络、电子邮件、域名系统和其他有趣的分布式系统的基本原理。课程探讨了一系列关于分布式体系结构、概念和设计的问题，以及如何满足当代分布式应用的需求。主题涵盖：分布式系统特征、系统模型、进程间通信、远程调用、间接通信、操作系统支持、分布式对象和组件、web服务、安全性、分布式文件系统和名称服务。
二、声明式编程
声明式编程语言提供了每个程序员都应该知道的强大编程范例。这个主题介绍了声明式编程语言和技术。主题涵盖：函数式编程、递归、强类型系统、参数多态性、代数类型、防御性编程实践、高阶编程、固化和局部应用等。
三、机器学习导论
本课程旨在向学生介绍机器学习的知识基础，包括从数据中学习的数学原理、机器学习的算法和数据结构，以及数据分析的实用技能。主题涵盖：清理和标准化数据，监督学习(分类，回归，线性和非线性模型)，非监督学习(聚类)，以及机器学习职业生涯的数学基础。
四、人工智能自主规划
本课程的重点是研究自主行为主体的基础，运用自动规划、强化学习、博弈论等技术，及其在现实世界中的应用。课程关注的是在协作任务执行过程中，使代理能够自主地对目标和奖励、感知、行动、策略和其他代理的知识进行推理的基础，以及具有这种能力的代理的道德影响。
五、空间信息基础
这是地理信息系统(GIS)和地理信息科学的入门课程，涉及实践和理论两方面。课程将讨论信息在空间信息技术中的表示和分析，从基于位置的服务到地理信息系统。讨论的主题涵盖观察环境、空间和时空数据表示、空间分析和空间交流。
六、评估用户体验
用户体验(UX)是指我们对技术的反应方式。这门课涉及用于识别用户体验特征的方法和技术，以及如何在各种环境中对其进行识别、衡量和评估。这需要深入理解用户体验基础的心理学和社会理论，结合当前使用的各种行业方法和工具的实践知识。实践方面，重点放在学习设计、证明和进行适当评价以及解释研究结果所需的技能。理论方面，特别强调如何识别和评估用户体验的各个方面。
我们对墨尔本大学计算机科学硕士基础课程学习重点的介绍就先到这里啦，同学如果想进一步了解该专业课程的具体信息，可以随时关注我们后续的文章。