Thạc sĩ Khoa học thần kinh nhận thức tính toán

Chung

Chương trình mô tả

Hiểu mối quan hệ giữa não, nhận thức và hành vi là một trong những thách thức lớn nhất mà cộng đồng khoa học hiện đang thực hiện. Khoa học thần kinh nhận thức tính toán là một ngành học trẻ và thú vị, giải quyết những câu hỏi nghiên cứu lâu đời này bằng cách tích hợp mô hình máy tính với nghiên cứu thực nghiệm.

Chương trình thạc sĩ này sẽ thúc đẩy một thế hệ các nhà khoa học mới, những người sẽ được đào tạo về cả mô hình tính toán thần kinh cũng như khoa học thần kinh nhận thức. Các chủ đề cốt lõi của nó bao gồm:

  • Tạo các mô hình tính toán / toán học của các nơ-ron, mạch và các chức năng nhận thức.
  • Các nguyên tắc cơ bản của khoa học thần kinh nhận thức (cơ chế và cấu trúc não cơ bản nhận thức và hành vi).
  • Phân tích dữ liệu nâng cao và kỹ thuật thần kinh.

Chương trình này phù hợp cho sinh viên từ nhiều ngành khác nhau bao gồm - nhưng không giới hạn ở - tâm lý học, điện toán, khoa học thần kinh, kỹ thuật, sinh học, toán học và vật lý. Sinh viên không có kinh nghiệm lập trình trước được chào đón.

Sinh viên tốt nghiệp Thạc sĩ này sẽ có được một bộ kỹ năng bổ sung duy nhất giúp họ cực kỳ cạnh tranh trong việc đảm bảo các vị trí nghiên cứu hoặc phân tích trong cả học viện và ngành công nghiệp.

Tại sao nên học khóa học này?

  • Chương trình tiên tiến này đi đầu trong một lĩnh vực nghiên cứu mới, đang nổi lên nhanh chóng.
  • Nó là đa ngành, truyền đạt lý thuyết và thực hành của khoa học thần kinh tính toán và nhận thức.
  • Bạn có thể thực hiện dự án nghiên cứu cuối cùng của mình với sự hợp tác của nhiều công ty quốc tế, mở đường cho cơ hội việc làm và thực tập. Hiện tại, hội đồng các nhà công nghiệp của chúng tôi bao gồm các đại diện của Sony Nhật Bản, Bayer, Filament, Vungle, LiquidWeb và AISat.
  • Sinh viên tốt nghiệp của chương trình này sẽ có được lợi thế cạnh tranh trong thị trường việc làm so với sinh viên tốt nghiệp của các chương trình tiêu chuẩn khác trong các lĩnh vực liên quan.

126816_photo-1507413245164-6160d8298b31.jpgHal Gatewood / Bapt

Những gì bạn sẽ học

Tiêu đề Mô-đun Tín dụng
Nền tảng của khoa học thần kinh 15 tín chỉ
Phương pháp thống kê 15 tín chỉ
Mô hình Cortical 15 tín chỉ
Khoa học thần kinh nhận thức 15 tín chỉ
Mô hình hóa các chức năng nhận thức 15 tín chỉ
Phương pháp định lượng nâng cao 15 tín chỉ

Mô-đun tùy chọn

Bạn sẽ chọn một tùy chọn từ hai mô-đun sau:

Tiêu đề Mô-đun Tín dụng
Lập trình dữ liệu 15 tín chỉ
Giới thiệu về Mã hóa với MATLAB 15 tín chỉ

Bạn cũng sẽ chọn một trong các tùy chọn sau:

Tiêu đề Mô-đun Tín dụng
Mạng lưới thần kinh 15 tín chỉ
Học máy 15 tín chỉ
Máy tính tự nhiên 15 tín chỉ
Thiết kế và phân tích nghiên cứu 15 tín chỉ
Phân tích quan trọng 15 CATS
Máy tính vật lý 1 15 tín chỉ
Di truyền học hành vi 15 tín chỉ
Trí tuệ nhân tạo 15 tín chỉ

Yêu cầu đầu vào

Bằng danh dự hạng nhất hoặc hạng hai (hoặc bằng đại học tương đương) trong một chuyên ngành liên quan. Ứng viên cũng có thể được xem xét nếu họ không tốt nghiệp hoặc bằng cấp của họ trong một lĩnh vực không liên quan, nhưng có kinh nghiệm liên quan và có thể chứng minh khả năng làm việc ở cấp độ sau đại học.

A-level về Khoa học, Khoa học Máy tính hoặc Toán học

Các ứng dụng sẽ được xem xét trên cơ sở từng trường hợp. Tùy thuộc vào nền tảng và kinh nghiệm trước đó, ứng viên có thể được yêu cầu tham gia một hoặc nhiều khóa học tiền chuyên nghiệp (ví dụ như lập trình, thống kê hoặc toán học) trước khi bắt đầu chương trình. Các khóa học này sẽ miễn phí cho những người cung cấp MSc.

Văn bằng quốc tế

Chúng tôi chấp nhận một loạt các bằng cấp quốc tế.

Nếu tiếng Anh không phải là ngôn ngữ đầu tiên của bạn, bạn sẽ cần điểm IELTS (hoặc trình độ tiếng Anh tương đương) là 6,5 với 6,5 bằng văn bản và không có yếu tố nào thấp hơn 6.0 để học chương trình này. Nếu bạn cần trợ giúp với ngôn ngữ tiếng Anh của bạn, chúng tôi cung cấp một loạt các khóa học có thể giúp bạn chuẩn bị cho việc học sau đại học.

Tuyển dụng

Trong khi nghiên cứu chương trình của bạn, bạn sẽ có quyền truy cập vào Dịch vụ Nghề nghiệp của Goldsmiths, người có thể cho bạn lời khuyên phù hợp theo kỹ năng và sở thích của riêng bạn. Bạn cũng có thể tìm kiếm lời khuyên từ các gia sư về khóa học của bạn.

Khi nghiên cứu các cơ hội nghề nghiệp, bạn có thể thấy hữu ích khi truy cập trang web của các cơ quan chuyên môn như Liên đoàn Khoa học thần kinh châu Âu, Khoa học thần kinh mạng quốc gia Bernstein, Hiệp hội khoa học thần kinh nhận thức để nghiên cứu trí tuệ nhân tạo và mô phỏng hành vi (AISB) và Tổ chức Khoa học thần kinh tính toán.

Sinh viên tốt nghiệp khoa học thần kinh nhận thức tính toán có một loạt các lựa chọn nghề nghiệp bao gồm:

  • Học thuật - tham gia giảng dạy và nghiên cứu học thuật trong lĩnh vực này.
  • Trí tuệ nhân tạo - trong một loạt các vai trò như kỹ sư máy học hoặc nhà khoa học dữ liệu.
  • Kỹ sư lâm sàng - thiết kế, phát triển và bảo trì thiết bị chẩn đoán bệnh và điều trị bệnh nhân.
  • Truyền thông - phát triển công nghệ truyền thông như một kỹ sư truyền thông.
  • Phân tích dữ liệu - cung cấp cái nhìn sâu sắc và phân tích dữ liệu trong một loạt các lĩnh vực.
  • Phân tích ngôn ngữ học - trong các lĩnh vực như nhận dạng giọng nói, tổng hợp văn bản thành giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nghiên cứu người dùng và học ngôn ngữ qua máy tính.
  • Lập trình, Phân tích hệ thống và Phần mềm - trong các lĩnh vực như thiết kế trò chơi, thiết kế Giao diện người-máy tính (HCI) và thiết kế và phát triển phần mềm.
  • Nghiên cứu khoa học - trong nhiều lĩnh vực như nghiên cứu y tế và dược phẩm, và các ứng dụng mạng thần kinh.
  • Vai trò khác nhau trong lĩnh vực CNTT.

Bạn cũng có thể chọn mở rộng và đào sâu nghiên cứu học thuật của mình bằng cách lấy bằng tiến sĩ về khoa học thần kinh nhận thức tính toán hoặc một lĩnh vực liên quan.

Cập nhật lần cuối Tháng Mười hai 2019

Giới thiệu về trường

We're a world-class university, ranked in the world's top 350 universities by the Times Higher Education World University Rankings 2016-17, and the world's elite by the QS World University Rankings 20 ... Đọc thêm

We're a world-class university, ranked in the world's top 350 universities by the Times Higher Education World University Rankings 2016-17, and the world's elite by the QS World University Rankings 2016-17 Đọc ít hơn