新加坡國立大學計算機科學碩士項目詳解！

在之前的內(nei) 容中，我們(men) 介紹了國內(nei) 港澳的諸多升學相關(guan) 介紹，今天為(wei) 大家帶來新加坡國立大學計算機科學碩士項目詳解！

院係概況

新加坡國立大學計算學院提供計算機科學專(zhuan) 業(ye) 的碩士學位項目(Master of Computing - Computer Science Specialisation)。該項目旨在培養(yang) 具有紮實計算機科學基礎和專(zhuan) 業(ye) 知識的高級人才,學製1-2年。

學生可以選擇以下5個(ge) 專(zhuan) 業(ye) 方向之一:人工智能、計算機科學基礎、計算機安全、多媒體(ti) 信息檢索和數據庫係統。課程設置全麵,涵蓋理論基礎和實踐應用,學生可以根據自己的興(xing) 趣和職業(ye) 規劃靈活選課。

研究概況

新加坡國立大學計算學院在計算機科學領域開展了廣泛而深入的研究,主要研究方向包括:

人工智能與(yu) 機器學習(xi) :研究機器學習(xi) 、深度學習(xi) 、計算機視覺、自然語言處理等前沿技術。

計算機係統:研究操作係統、分布式係統、雲(yun) 計算、嵌入式係統等。

算法與(yu) 理論:研究算法設計與(yu) 分析、計算複雜性理論、密碼學等。

數據庫與(yu) 數據挖掘:研究海量數據管理、知識發現、推薦係統等。

多媒體(ti) 與(yu) 人機交互:研究計算機圖形學、計算機動畫、虛擬現實、用戶界麵等。

計算生物學:將計算方法應用於(yu) 生物學數據分析和建模。

專(zhuan) 科優(you) 勢

新加坡國大計算學院在教學和科研方麵成績斐然,享有國際聲譽:

QS世界大學學科排名中,新加坡國大計算機科學與(yu) 信息係統位列全球第6(2023年)。

學院教授屢獲殊榮,如陳文禮教授獲ACM SIGKDD創新獎,研究AI技術和應用。

學院堅持產(chan) 學研結合,研究成果轉化到工業(ye) 界,惠及科技與(yu) 經濟發展。如Shengmei Shen副教授與(yu) 合作夥(huo) 伴研發出超高速視頻編碼方法。

學生在伟德betvlctor1946和會(hui) 議上嶄露頭角,如碩士生Wang Yunsong獲2021 Tencent AI Lab Rhino-Bird優(you) 秀員工獎。

獎學金及學費情況

2024年起,碩士項目學費為(wei) $57,280新幣(含8%消費稅),可分期繳納。學院為(wei) 優(you) 秀學生提供學費津貼,如新加坡公民和永久居民有資格獲得NUS補貼。

此外還有多項獎學金:

SG Digital獎學金麵向有誌從(cong) 事科技或媒體(ti) 相關(guan) 工作的學生,資助碩博學習(xi) 。

OCBC AI獎學金專(zhuan) 門針對人工智能方向的碩士生設立。

申請要求

申請者需具備計算機科學或相關(guan) 專(zhuan) 業(ye) 的學士學位,GPA達到4.0/5.0或以上。

語言要求:雅思總分6.5,單項不低於(yu) 6.0;或托福iBT總分92,寫(xie) 作不低於(yu) 22。

申請材料包括:學曆證明、成績單、語言成績、簡曆、動機信、推薦信等。秋季入學截止日期通常在1月15日。

錄取情況

2022年,計算機科學專(zhuan) 業(ye) 共錄取150多名碩士生,其中20%左右來自中國。中國學生的錄取率約為(wei) 10-15%,競爭(zheng) 較為(wei) 激烈。

入學學生多畢業(ye) 於(yu) 985、211等重點高校,學習(xi) 成績優(you) 異,有科研經曆。麵試環節會(hui) 考察學生是否具備紮實基礎和獨立研究能力。

研究想法-讓導師眼前一亮

新加坡國立大學計算機科學碩士項目的一個(ge) 有前景的研究方向是將人工智能技術應用於(yu) 智慧醫療領域。具體(ti) 來說,可以開發一個(ge) 基於(yu) 深度學習(xi) 的醫學影像分析係統,自動識別X光、CT、MRI等影像中的異常區域,輔助醫生進行疾病診斷。

1. 利用深度神經網絡模型進行端到端的影像分析,無需手工設計特征,可以自動學習(xi) 分層次的表示。

2. 融合多模態醫學影像數據進行聯合建模,全麵挖掘影像中蘊含的疾病信息。

3. 利用遷移學習(xi) 等技術減少對大規模標注數據的依賴,提高模型的泛化能力。

4. 將分析結果形象地可視化呈現,增強係統的可解釋性,方便醫生理解和應用。

這個(ge) 智能醫療輔助係統有望集成到醫院的影像係統中,幫助醫生更高效、準確地診斷疾病,改善醫療服務水平。同時也可以延伸到遠程醫療等場景,讓高質量的醫療資源惠及更廣大的群眾(zhong) 。

重點來了！申請文書(shu) 怎麽(me) 寫(xie) ？

During my undergraduate studies in Computer Science, I ranked among the top 5% of my class with a GPA of 3.9/4.0. In my junior year, I participated in a medical image analysis project where I applied machine learning algorithms to automatically detect and classify lung nodules. This project familiarized me with the fundamental concepts and common methods in medical image processing while enhancing my programming and data analysis skills. I realized the great potential of artificial intelligence in the medical field and became determined to delve deeper into this research direction.

Over the summer, I interned at a hospital, assisting doctors in screening for diabetic retinopathy. I utilized deep learning models to automatically grade fundus photographs, achieving promising results. The doctors provided feedback that the system greatly contributed to initial screening and alleviated their workload. This internship allowed me to experience the significance of technology in benefiting the public, reinforcing my determination to dedicate myself to intelligent healthcare.

As a graduate student, I aspire to further explore the applications of artificial intelligence in medical image analysis. Your esteemed university has made remarkable achievements in both computer science and biomedical engineering, making it an ideal platform for my academic pursuits. I am particularly intrigued by the cutting-edge topics in medical image analysis, especially the incorporation of knowledge graphs and few-shot learning techniques. Under the guidance of distinguished faculty members, I believe I can make valuable contributions to this field and play a part in enhancing the level of medical diagnostics."