罗切斯特大学计算机科学课程辅导

该学校的项目拥有超过40年的世界级研究历史，特别是在人工智能/人机交互、软件系统和计算理论方面。我们提供了一个合群、互动的环境，教师们直接指导学生。所有的教师和博士生，无论在哪个领域，都熟悉彼此的工作。这只有在一个相对较小、关系密切的部门才有可能。

他们的理念是，计算机科学研究是一项群体性的工作，关键在于它所在的当地社区的活力。我们相信，研究生是我们研究生产力的核心，我们让他们成为一流的系部公民。研究生们在系里的所有委员会中任职，尤其是在教师和研究生的招聘工作中是至关重要的成员。

核心课程

1.CSC 402-1网络科学分析

网络科学是一门非常重要的新兴学科，它结合了图论、概率和统计，以及工程和社会科学的各个方面。本课程将为学生提供数学工具和计算训练，以了解在当前大数据时代的大规模网络。它将介绍基本的网络模型和结构描述符，网络动力学和预测图上演变的过程，拓扑推断的现代算法，社区和异常检测，以及社会网络分析的基本原理。所有的概念和理论都将通过技术、社会、生物和信息网络的大量应用和案例研究加以说明。

2.CSC 440-1数据挖掘

数据挖掘的基本概念和技术，包括数据属性、数据可视化、数据预处理、挖掘频繁模式、关联和相关、分类方法和集群分析。高级主题包括离群点检测、流挖掘和社会媒体数据挖掘。CSC 440是一门研究生水平的课程，需要额外的阅读和一个课程项目。

3.CSC 443-2高级计算神经科学

这是一门为高级本科生和研究生开设的研讨式课程，通过每周的阅读和学生演讲，涵盖计算神经科学的多个领域。许多主题是对计算神经科学导论中涉及的主题的深入探索，重点是感觉系统、决策、行动选择和主动推理，特别是从概率和规范的角度。阅读清单具有一定的灵活性，可根据学生的兴趣进行调整。有机会做一个最终项目，但这不是必须的。

4.CSC 446-1Machine Learning

分类、回归和决策的数学基础。涵盖的监督算法包括感知器、逻辑回归、支持向量机和神经网络。 有向和无向图形模型。 数值参数优化，包括梯度下降，期望最大化，和其他方法。 强化学习的介绍。适当时涵盖证明。 将分配重要的编程项目。

5.CSC 447-1Natural Language Processing

本课程讨论从自然语言中表示计算意义的问题，特别是使用世界常识性知识在上下文中理解语言的问题。主题将包括英语短语结构和解析的调查，语义表示(如事件、语义角色、时间、因果关系和言语行为)，以及在语境中理解语言的理论和技术，包括意图识别、使用脚本和计划知识的文本理解，以及口语对话系统的模型(如Siri等对话代理)。CSC447，该课程的研究生水平版本，需要一个实质性的个人项目。

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