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工業(yè)機(jī)器人2.0時(shí)代來臨 賓夕法尼亞大學(xué)機(jī)器人碩士專業(yè)未來可期!

  近幾年,機(jī)器人在工業(yè)上應(yīng)用廣泛,比如:汽車制造、3C電子制造、五金制造、陶瓷衛(wèi)浴、物流運(yùn)輸……各個(gè)行業(yè)都運(yùn)用了工業(yè)機(jī)器人來替代,工業(yè)機(jī)器人2.0時(shí)代已經(jīng)來臨,從而對機(jī)器人研發(fā)人才的需求量持續(xù)上漲,為了順應(yīng)時(shí)代的需求,賓夕法尼亞大學(xué)就開設(shè)了機(jī)器人碩士專業(yè),下面,就隨小編來看看吧,希望對大家有所幫助:

  Master’s in Robotics

  這個(gè)多學(xué)科項(xiàng)目由計(jì)算機(jī)和信息科學(xué)系、電氣和系統(tǒng)工程系、機(jī)械工程和應(yīng)用力學(xué)系聯(lián)合發(fā)起。

  由世界頂尖的機(jī)器人研究中心之一的GRASP實(shí)驗(yàn)室管理,教育學(xué)生在機(jī)器人、視覺、感知、控制、自動(dòng)化和機(jī)器學(xué)習(xí)的科學(xué)和技術(shù)。

  該課程旨在為學(xué)生提供全面的機(jī)器人背景,同時(shí)也提供足夠的靈活性,讓學(xué)生專注于更廣泛的領(lǐng)域內(nèi)的特定領(lǐng)域的研究。

  課程設(shè)置:

  Artificial Intelligence:

  CIS 519 Applied Machine Learning

  CIS 520 Machine Learning

  CIS 521 Fundamentals of AI

  ESE 650 Learning in Robotics

  Robot Design and Analysis:

  MEAM 510 Design of Mechatronic Systems

  MEAM 520 Introduction to Robotics

  MEAM 620 Advanced Robotics

  Control:

  ESE 500 Linear Systems

  ESE 505/MEAM 513 Control Systems Design

  MEAM 517 Control & Optimization w/Applications in Robotics

  ESE 619 Model Predictive Control

  Perception:

  CIS 580 Machine Perception

  CIS 581 Computer Vision & Computational Photography

  CIS 680 Adv. Topics in Machine Perception

  Technical Elective Courses (must complete at least 5)

  BE 521 Brain-Computer Interfaces

  BE 570 Biomechatronics

  CIS 502 Analysis of Algorithms

  CIS 510 Curves & Surfaces: Theory & Applications

  CIS 511 Theory of Computation

  CIS 515 Foundations of Linear Algebra & Optimization

  CIS 519 Applied Machine Learning

  CIS 520 Machine Learning

  CIS 521 Fundamentals of AI

  CIS 526 Machine Translation

  CIS 530 Computational Linguistics

  CIS 540 Principles of Embedded Computation

  CIS 541 Embedded Software for Life-Critical Applications

  CIS 545 Big Data Analytics

  CIS 560 Computer Graphics

  CIS 562 Computer Animation

  CIS 563 Physically Based Animation

  CIS 564 Game Design & Development

  CIS 565 GPU Programming & Architecture

  CIS 580 Machine Perception

  CIS 581 Computer Vision & Computational Photography

  CIS 610 Advanced Geometric Methods

  CIS 620 Advanced Topics in AI

  CIS 625 Computational Learning Theory

  CIS 680 Adv. Topics in Machine Perception

  CIS 700 Data-Driven Robotic Perception and Control (*other topics considered a general elective for ROBO)

  CIS 700 Integrated Intelligence for Robotics (*other topics considered a general elective for ROBO)

  CIS 700 Topics in Machine Perception (*other topics considered a general elective for ROBO)

  ENM 510 Foundations of Engineering Math I

  ENM 511 Foundations of Engineering Math II

  ENM 520 Principles and Techniques of Applied Math I

  ENM 521 Principles and Techniques of Applied Math II

  ESE 500 Linear Systems

  ESE 504 Introduction to Optimization

  ESE 505/MEAM 513 Control Systems Design

  ESE 512 Dynamical Systems for Engineering and Biological Applications

  ESE 514 Graph Neural Networks

  ESE 518 Learning for Dynamics

  ESE 519 Real Time & Embedded Systems

  ESE 530 Elements of Probability Theory & Random Processes

  ESE 531 Digital Signal Processing

  ESE 546 Principle of Deep Learning

  ESE 547 Introduction to Legged Locomotion

  ESE 601 Hybrid Systems

  ESE 605 Convex Optimization

  ESE 615 F1/10 Autonomous Racing

  ESE 617 Nonlinear Systems

  ESE 618 Learning for Dynamics and Control

  ESE 619 Model Predictive Control

  ESE 625 Nanorobotics

  ESE 650 Learning in Robotics

  ESE 680 Dynamic Programming (*other topics considered a general elective for ROBO)

  ESE 680 Learning for Controls (*other topics considered a general elective for ROBO)

  IPD 501 Integrated Computer-Aided Design, Manufacturing & Analysis

  MEAM 508 Materials for Manufacturing

  MEAM 510 Design of Mechatronic Systems

  MEAM 513/ESE 505 Control Systems Design

  MEAM 516 Advanced Mechatronic Reactive Spaces

  MEAM 517 Control and Optimization with Applications in Robotics

  MEAM 520 Introduction to Robotics

  MEAM 535 Advanced Dynamics

  MEAM 543 Performance and Design of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs)

  MEAM 545 Aerodynamics

  MEAM 620 Robotics

  MEAM 624 Distributed Robotics

  MEAM 625 Haptic Interfaces – not currently being offered

  PSYC 579 Experimental Methods in Perception

  ROBO 599 (ESE/CIS/MEAM 599 for older students starting before Fall 2014) *Masters Independent Study (Note: Only one Independent Study may be taken for the degree)

  ROBO 597 (ESE/CIS/MEAM 599 for students starting before Fall 2014) *Masters Thesis Research (Click here for masters thesis requirements.)

  General Elective Courses (at most 2)

  CIS 505 Software Systems

  CIS 522 Deep Learning

  CIS 523 Ethical Algorithm Design

  CIS 548 Operating Systems Design and Implementation

  CIS 550 Database & Info Systems

  CIS 553 Networked Systems

  CIS 700 Special Topic (not specifically listed on the technical electives courses page)

  EAS 512 Engineering Negotiations

  EAS 545 Engineering Entrepreneurship I

  EAS 546 Engineering Entrepreneurship II

  ENM 502 Numerical Methods & Modeling

  ENM 503 Introduction to Probability & Statistics

  ESE 540 Engineering Economics

  ESE 543 Human Systems Engineering

  ESE 545 Data Mining

  ESE 680 Special Topic (not specifically listed on the technical electives courses page)

  IPD 504/BE 514 Rehab Engineering and Design

  IPD 511 Creative Thinking & Functional Iteration in Design

  IPD 514 (MEAM514) Design for Manufacturability

  IPD 515 Product Design (formerly MEAM 515)

  IPD 525 Ergonomics/Human Factors Based Product Design

  IPD 527 (ARCH727) Industrial Design I

  PHIL 530 Philosophy of Artificial Intelligence

  申請條件:

  機(jī)器人專業(yè)理學(xué)碩士的申請人需要在計(jì)算機(jī)科學(xué)、電氣工程或機(jī)械工程方面有較強(qiáng)的學(xué)術(shù)背景。

  綜上所述,以上講的就是關(guān)于賓夕法尼亞大學(xué)機(jī)器人碩士專業(yè)的相關(guān)問題介紹,希望能給各位赴美留學(xué)的學(xué)子們指點(diǎn)迷津。近年來,赴美留學(xué)一直是廣大學(xué)生最熱門的話題,同時(shí),很多學(xué)生對于簽證的辦理、院校的選擇、就業(yè)的前景、學(xué)習(xí)的費(fèi)用等諸多問題困擾不斷,別擔(dān)心,IDP留學(xué)專家可以為你排憂解難,同時(shí),更多關(guān)于赴美留學(xué)的相關(guān)資訊在等著你,絕對讓你“瀏覽”忘返。在此,衷心祝愿各位學(xué)子們能夠順利奔赴自己心目中理想的學(xué)校并且學(xué)業(yè)有成!


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