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本硕士学位课程
机器学习 是一门让计算机像人类一样学习和行动，并以动态和自主的方式随着时间的推移改进学习的科学。机器学习使编程更具可伸缩性，有助于在更短的时间内产生更好的结果；
而 人工智能专注于开发像人类一样思考和行动的智能设备。这些设备经过训练，可以比人类更有效地解决问题和学习。
数据科学涉及机器学习和人工智能，广泛地为数字技术发展提供支持。在新加坡国立大学数据科学与机器学习理学硕士学位课程中，以数据科学、机器学习领域内容为主。
核心模块课程 包括
行业大数据概论
大规模数据驱动型推理的优化
机器学习基础
云计算
行业咨询和应用项目
选修模块课程 需要在下列2个或2个以上研究生证书类别中至少完成5个选修模块，这里可选择的专业方向有
面向数据科学家的 深度学习
行业 数据挖掘
行业 大数据
计算机视觉 数据科学
定量金融 数据科学
物联网 数据科学
医疗保健 数据科学课程组合
数学 课程组合
统计 课程组合
计算 课程组合
通过自主组合修读模块，学生可以掌握普适的数据科学与机器学习原理，并深入自身目标专业，获得领域内经验，为进入行业角色做好准备。
入学要求 申请新加坡国立大学数据科学与机器学习理学硕士学位课程，申请人应具有学士（荣誉）学位，或四年制定量科学（数学、应用数学、计算数学、统计学和物理学）学士学位，或工程学士学位。
对于大学授课语言非英语的申请人，要求通过托福（笔试最低分580分，网络考试最低分85分，写作部分最低分22分）或雅思（最低分6.0分）来证明英语水平。
学习方式 数据科学与机器学习理学硕士学位课程提供 全日制与非全日制 两种学习方式。全日制预估需要12至24个月完成课程，非全日制预估需要24到48个月完成课程。
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孙亚倩
