Tarleton State University

Магістр наук в галузі комп'ютерної інженерії

Stephenville, США

ТРИВАЛІСТЬ

33 up to 36 Hours

МОВИ

Англійська

ТЕМП

Денне навчання

КІНЕЦЬ ТЕРМІНУ НАДАННЯ ЗАЯВ

09 Jan 2025

НАЙРАНІША ДАТА ПОЧАТКУ

Mar 2025

ПЛАТА ЗА НАВЧАННЯ

USD 36 305

ФОРМАТ НАВЧАННЯ

На кампусі

Введення

Важлива примітка щодо іноземних студентів:

Іноземні студенти повинні бути зараховані на повний робочий день (9 годин повний робочий день для аспірантів), 6 годин очного навчання та 3 години онлайн. Студенти INTL можуть вивчати комп’ютерну інженерію в кампусі Stephenville (восени або навесні), а також вони можуть продовжувати навчання на програмі MBA у Ft. Вартий кампус із початком лише восени. Іноземні студенти можуть навчатися онлайн, лише якщо вони залишаються за межами США. Якщо вони хочуть приїхати до США, вони повинні навчатися особисто.

Ще одне застереження: якщо міжнародний студент має візу H, він може навчатися за онлайн-програмами в США, але більшість наших студентів мають візу F, яка вимагає від них навчання f2f в університетському містечку. Власники віз H тут, щоб працювати, а можливість ходити до школи є додатковою перевагою. Власники віз F перебувають тут лише для навчання і не мають права працювати.

Зробіть своє майбутнє в інженерних інноваціях

Розвивайте свою кар’єру та залишайтеся в авангарді технологій за допомогою магістра комп’ютерної інженерії від Інженерного коледжу Мейфілдського університету Тарлтона . Незалежно від того, чи ви обираєте навчання онлайн чи на кампусі у нашому передовому навчальному закладі в Стівенвілі , ви будете занурені в сувору, практичну за програмою, розробленою для того, щоб підштовхнути вас до успіху в сучасному технологічному середовищі, що швидко розвивається.

Чому варто обрати ступінь магістра комп’ютерної інженерії Tarleton?

Магістратура Tarleton з комп’ютерної інженерії вирізняється тим, що пропонує неперевершені реальні застосування обчислювальних та інженерних принципів . Ми використовуємо галузеві партнерства та новаторські дослідження щоб створити програму, яка виходить за рамки теорії. Наш факультет безпосередньо співпрацює з провідними компаніями, гарантуючи, що студенти з першого дня знайомляться з передовими проблемами і з новими технологіями . На відміну від подібних програм, ви отримаєте переваги від невеликих класів , персоналізованого наставництва та доступу до найсучасніших дослідницьких лабораторій – часто резервується для аспірантів у великих навчальних закладах.

Особливості програми

Гнучкі варіанти навчання для іноземних студентів: зареєструйтеся на повний робочий день (9 годин) з 6 годинами очного навчання в кампусі Stephenville, а 3 години можна пройти онлайн.
Практичне навчання: застосовуйте те, що ви дізналися, до реальних завдань, отримуючи досвід дослідницьких проектів і передових інструментів.
Спеціалізації для майбутнього: зосередьтеся на таких сферах, як проектування схем VLSI, кібербезпека, робототехніка та штучний інтелект.

Унікальні спеціалізації навчального плану

Наша програма відома своїм передовим фокусом на оптимізації та стохастичних моделях , унікальній комбінації, яку рідко можна знайти в інших установах. Ви отримаєте досвід у таких сферах, як:

Архітектура комп'ютера & Розподілені обчислення
Розширені комп’ютерні мережі (з великим акцентом на кібербезпеці)
Схема НВІС
Робототехніка, штучний інтелект і машинне навчання

Дисертація або варіанти дисертації

Налаштуйте свій освітній досвід відповідно до своїх кар’єрних цілей. Варіант дисертації надає можливості для глибокого дослідження, тоді як професійний курс без дипломної роботи пропонує практичний підхід, розроблений для підвищення вашої готовності до галузі.

Неперевершені ринкові навички

Наша програма виходить за рамки лише технічної експертизи. Ви закінчите навчання з надійним набором ринкових навичок, зокрема:

Комплексне вирішення проблем: вирішуйте критичні проблеми в таких сферах, як аерокосмічна промисловість, медицина, робототехніка та військові технології.
Технічна майстерність: вивчайте передову математику та мови програмування, включаючи C/C++, залишаючись гнучкими в умовах розвитку технологій.
Навички співпраці та спілкування: ефективно працюйте з командами, кінцевими користувачами та зацікавленими сторонами для розробки інноваційних рішень.

Досвід реальних досліджень

Ступінь магістра комп’ютерної інженерії Tarleton пропонує унікальні дослідницькі можливості , які покращують вашу освітню подорож. Співпрацюйте з викладачами, які проводять новаторську роботу в таких сферах, як системи бездротового зв’язку , моделювання мережевого телетрафіку , робототехніка та ШІ та кібербезпека . Дослідження тут не просто теоретична вправа; це спосіб розширити своє резюме , створити мережі і навіть заробити стипендію , роблячи внесок у значущі інновації.

Заслужений факультет

Вашим навчальним досвідом керуватиме команда експертів із великим галузевим і дослідницьким досвідом . Кожен із наших викладачів має практичний досвід і зв’язки з галуззю, допомагаючи вам подолати розрив між академічною теорією та реальним застосуванням .

Стан сучасних можливостей

Сучасне обладнання Інженерного коледжу Мейфілда включає сучасні навчальні лабораторії, виробничі приміщення та дослідницьке обладнання, які конкурують з ресурсами більших установ. Наші нещодавні 54 мільйони доларів США інвестиції у нову будівлю підкреслюють наше прагнення створити навчальне середовище найвищого рівня. Незалежно від того, створюєте ви передові системи ШІ чи працюєте над бездротовими мережами наступного покоління , у вас будуть інструменти, необхідні для досягнення успіху.

Готуйтеся до майбутнього – зареєструйтесь сьогодні

Техас є зростаючим центром для фахівців з інженерії та комп’ютерних наук, а випускники Тарлтона перебувають на передньому краї цього розширення. Бюро статистики праці США прогнозує значне зростання в галузях машинобудування, і Техас входить до числа найкращих штатів за рівнем зайнятості та заробітної плати у цих галузях.

Вибір магістра з комп’ютерної інженерії Tarleton означає вибір майбутнього, наповненого можливостями , інноваціями та успіхом . Подайте заявку сьогодні, щоб почати свій шлях до кар’єри, яка формує світ!

Обираючи ступінь магістра з комп’ютерної інженерії в Університеті штату Тарлтон, ви не просто отримуєте ступінь – ви отримуєте навички, наставництво та можливості змінити своє майбутнє.

Прийом

Навчальний план

CPEN 5099. Дипломне дослідження. 1-6 кредитних годин (лекції: 1-6 годин, лабораторні роботи: 0 годин).

Дослідження для магістерської роботи з комп'ютерної інженерії. Передумови: диплом.

CPEN 5341. Розширені алгоритми. 3 кредитні години (лекції: 3 години, лабораторні роботи: 0 годин).

Амортизований аналіз, графік, мережевий потік, зіставлення рядків, матричні та поліноміальні алгоритми, лінійне програмування, NP-повнота, алгоритми апроксимації та вступ до паралельних алгоритмів. Рекомендується наявність попередніх знань або досвіду роботи зі структурами даних і алгоритмами. Необхідна умова: Погодження керівника відділу.

CPEN 5342. Паралельні обчислення та алгоритми. 3 кредитні години (лекції: 3 години, лабораторні роботи: 0 годин).

Таксономія паралельних комп'ютерів, архітектури спільної пам'яті та передачі повідомлень, теоретичні моделі; шаблони та стратегії проектування паралельних алгоритмів; паралельні структури даних; автоматичне розпаралелювання послідовних програм; спілкування; синхронізація та гранулярність; програми. Рекомендується наявність попередніх знань або досвіду в архітектурі комп’ютера.

CPEN 5343. Розширена архітектура комп’ютера. 3 кредитні години (лекції: 3 години, лабораторні роботи: 0 годин).

Курс побудовано навколо трьох основних будівельних блоків обчислювальних систем загального призначення: процесорів, пам’яті та мереж. Теми включають обмеження скалярних конвеєрів, суперскалярне виконання, виконання поза порядком, перейменування реєстрів, усунення неоднозначності в пам’яті, передбачення розгалужень та спекулятивне виконання; багатопотокові, VLIW і SIMD процесори; неблокуюча кеш-пам'ять, а також синхронізація, послідовність і когерентність пам'яті; багатоядерні архітектури зі спільною пам'яттю. Курс також охоплює методи кількісного аналізу комп'ютерних систем, щоб зрозуміти та порівняти альтернативні варіанти дизайну. Рекомендується наявність попередніх знань або досвіду в області комп’ютерної архітектури. Необхідна умова: Погодження керівника відділу.

CPEN 5348. Удосконалена схема НВІС. 3 кредитні години (лекції: 3 години, лабораторні роботи: 0 годин).

Аналіз і проектування ключових аналогових і змішаних сигналів IC блоків: аналогові перемикачі, схеми дискретизації, комутовані конденсаторні фільтри, АЦП, ЦАП і ФАПЧ. Методи проектування з низьким енергоспоживанням і програми машинного навчання для аналогових і змішаних сигналів ІС. Рекомендується наявність попередніх знань або досвіду в електроніці II та цифровій обробці сигналів. Необхідна умова: Погодження керівника відділу.

CPEN 5351. Вступ до опуклої оптимізації. 3 кредитні години (лекції: 3 години, лабораторні роботи: 0 годин).

Цей курс ознайомлює з проблемами опуклої оптимізації, основами опуклого аналізу, алгоритмами опуклої оптимізації та їх складністю, а також застосуванням опуклої оптимізації. Курс також навчає студентів розпізнавати проблеми опуклої оптимізації, які виникають у наукових та інженерних додатках, і використовувати програмні засоби для вирішення проблем опуклої оптимізації. Рекомендується наявність попередніх знань або досвіду в Calculus III і Matrix Algebra. Необхідна умова: Погодження керівника відділу.

CPEN 5355. Архітектури НВІС. 3 кредитні години (лекції: 3 години, лабораторні роботи: 0 годин).

Курс охоплює найважливіші методології для проектування користувальницьких або напівкористувальницьких систем НВІС для типових програм обробки сигналів і зв'язку. Методи для внутрішнього та зовнішнього приймача, відображення алгоритмів на структури масиву, системи цифрової обробки сигналів (DSP) і програмовані вентильні матриці (FPGA), програмовані сигнальні процесори. Рекомендується наявність попередніх знань або досвіду в області комп’ютерної архітектури. Необхідна умова: Погодження керівника відділу.

CPEN 5361. Глибокі нейронні мережі. 3 кредитні години (лекції: 3 години, лабораторні роботи: 0 годин).

Вступ до принципів і теорії нейронних мереж, з акцентом на глибокі нейронні мережі. Теми включають згорткові мережі, рекурентні мережі та мережі LSTM, навчання з підкріпленням, попередню обробку, регулярізацію, налаштування та оптимізацію, а також математичні інструменти та інструменти програмування. Застосування для класифікації, розпізнавання зображень і автономних транспортних засобів. Рекомендується наявність попередніх знань або досвіду в галузі Data Science, Machine Learning. Необхідна умова: Погодження керівника відділу.

CPEN 5366. Бачення робота. 3 кредитні години (лекції: 3 години, лабораторні роботи: 0 годин).

Цей курс має на меті подолати розрив між комп’ютерним зором і глибоким навчанням. Він охоплює такі теми, як виявлення та розпізнавання об’єктів, алгоритми машинного навчання для комп’ютерного зору та вдосконалені методи 3D-комп’ютерного зору. Реальні додатки та проекти будуть реалізовані в сферах автономних транспортних засобів і робототехніки. Рекомендується наявність попередніх знань або досвіду програмування комп’ютерного зору, Python та C/C++. Необхідна умова: Погодження керівника відділу.

CPEN 5377. Бездротові та мобільні мережі зв'язку. 3 кредитні години (лекції: 3 години, лабораторні роботи: 0 годин).

Розширені архітектури для бездротових мереж зв'язку; передові бездротові технології; виклики та проблеми при проектуванні таких мереж; теорія масового обслуговування та інші стохастичні моделі. Рекомендується наявність попередніх знань або досвіду в області комп’ютерних мереж або теорії систем зв’язку, ймовірності, один семестр програмування. Необхідна умова: Погодження керівника відділу.

CPEN 5378. Розширені комп'ютерні мережі. 3 кредитні години (лекції: 3 години, лабораторні роботи: 0 годин).

Цей курс зосереджується на маршрутизації та міжмережевих мережах у IP-мережах, одночасно розглядаючи такі сучасні теми, як бездротові мережі, безпека, передача голосу та відео через IP, Інтернет речей (IoT), програмно-визначені мережі та мережева віртуалізація. Рекомендуються попередні знання або досвід роботи з комп’ютерними мережами. Необхідна умова: Погодження керівника відділу.

CPEN 5379. Продуктивність комп'ютерних і комунікаційних мереж. 3 кредитні години (лекції: 3 години, лабораторні роботи: 0 годин).

Застосування ймовірності, ланцюгів Маркова та теорії масового обслуговування до аналізу та проектування комп’ютерних і комунікаційних мереж. Тематичні дослідження з формування та мультиплексування трафіку, статичної маршрутизації, динамічної маршрутизації та однорангових систем обміну файлами. Досліджуються моделі як безперервного, так і дискретного часу. Рекомендується наявність попередніх знань або досвіду в області комп’ютерних мереж або теорії систем зв’язку, ймовірності. Необхідна умова: Погодження керівника відділу. Курси інформатики COSC 5086. Поглиблені спеціальні проблеми з інформатики. 1-6 кредитних годин (лекції: 1-6 годин, лабораторні роботи: 0 годин). Поглиблені спеціальні проблеми з інформатики. Робота може бути теоретичною або лабораторною. Може бути повторений за погодженням керівника відділу для додаткового кредиту.

COSC 5088. Дипломне дослідження. 1-6 кредитних годин (лекції: 1-6 годин, лабораторні роботи: 0 годин).

Дослідження для магістерської роботи зі штучного інтелекту та машинного навчання (AIML-MS). COSC 5330. Моделювання. 3 кредитні години (лекції: 3 години, лабораторні роботи: 0 годин). Вступ до моделювання з акцентом на методології моделювання, генерації випадкових чисел, механізмах потоку часу, методах вибірки, а також перевірці та аналізі моделей і результатів моделювання. Будуть досліджені мови моделювання та їх застосування.

COSC 5345. Навчання з підкріпленням. 3 кредитні години (лекції: 3 години, лабораторні роботи: 0 годин).

Цей курс надасть введення та вичерпний огляд навчання з підкріпленням (RL). Теми включають марковський процес прийняття рішень і динамічне програмування, методи Монте-Карло, часові відмінності навчання, інтеграцію планування та навчання, градієнт політики та методи акторської критики, глибоке навчання та глибокі алгоритми RL. Студенти братимуть участь у вправах і проектах, які включають кодування в симульованих середовищах RL. Кредит не буде нараховано як для COSC 4345, так і для 5345. Аспіранти повинні будуть виконати додаткові завдання. Попередня умова: Розширений досвід статистики та штучного інтелекту.

COSC 5346. Робототехніка та автономні системи. 3 кредитні години (лекції: 3 години, лабораторні роботи: 0 годин).

Огляд основних напрямків робототехніки та автономних систем. AI, машинне навчання та алгоритми оптимізації дозволяють автономним агентам працювати в неструктурованому динамічному середовищі, включаючи локалізацію та відображення, об’єднання датчиків, комп’ютерне бачення, планування шляху, спілкування та уникнення перешкод. Студенти братимуть участь у вправах і проектах, які передбачають розробку робототехнічних систем з автономними діями та оцінку їх продуктивності за допомогою комп’ютерного моделювання та фізичних робототехнічних систем. Заліки не нараховуються як для COSC 4346, так і для 5346. Аспіранти повинні будуть виконати додаткові завдання. Попередня умова: Розширений досвід статистики, лінійної алгебри та штучного інтелекту.

COSC 5347. Високопродуктивні обчислення. 3 кредитні години (лекції: 3 години, лабораторні роботи: 0 годин).

Цей курс містить введення в програмування масивних паралельних процесорів і їх архітектури. Він охоплює методи використання потенціалу графічних процесорів (GPU) і паралельних алгоритмів за допомогою платформи паралельних обчислень CUDA. Алгоритми з галузей наукових обчислень, машинного навчання та комп’ютерного зору представлені та досліджені.

COSC 5352. Оптимізація для машинного навчання. 3 кредитні години (лекції: 3 години, лабораторні роботи: 0 годин).

Цей курс вивчатиме теорію та алгоритми, які виникають у машинному навчанні та сучасному аналізі даних. Теми будуть розроблені з особливою увагою до складності, реалізації, надійності та масштабованості алгоритмів для великих наборів даних. Студенти братимуть участь у вправах і проектах, які передбачають програмування алгоритмів оптимізації та оцінку їх ефективності.

COSC 5360. Штучний інтелект. 3 кредитні години (лекції: 3 години, лабораторні роботи: 0 годин).

Знайомство з представленнями, алгоритмами та архітектурами, які використовуються для створення інтелектуальних систем. Обчислення предикатів, представлення простору станів і пошук, евристичний пошук, розв’язання проблем на основі знань, машинне навчання на основі символів і з’єднання, інтелектуальні агенти та робототехніка.

COSC 5361. Глибинні нейронні мережі. 3 кредитні години (лекції: 3 години, лабораторні роботи: 0 годин).

Вступ до принципів і теорії нейронних мереж, з акцентом на глибокі нейронні мережі. Теми включають згорткові мережі, рекурентні мережі та мережі LSTM, навчання з підкріпленням, попередню обробку, регулярізацію, налаштування та оптимізацію, а також математичні інструменти та інструменти програмування. Застосування для класифікації, розпізнавання зображень і автономних транспортних засобів. Кредит не буде нараховано як для COSC 4361, так і для 5361. Аспіранти повинні будуть виконати додаткові завдання. Попередня умова: Розширений досвід статистики, лінійної алгебри та штучного інтелекту.