Tarleton State University

Master of Science în Ingineria Calculatoarelor

Stephenville, Statele Unite ale Americii

DURATA

33 up to 36 Hours

LIMBI

Engleză

RITM

La zi

TERMEN LIMITĂ DE APLICARE

09 Jan 2025

CEA MAI DEVREME DATĂ DE ÎNCEPERE

Mar 2025

TAXE DE ȘCOLARIZARE

USD 36.305

FORMAT DE STUDIU

În campus

Introducere

Notă importantă privind studenții internaționali:

Studenții internaționali trebuie să fie înscriși cu normă întreagă (9 ore este normă întreagă pentru absolvenți), cu 6 ore față în față și 3 ore online. Studenții INTL pot urma cursurile de Inginerie informatică în campusul Stephenville (toamnă sau primăvară) și pot urma cursurile de MBA în campusul Ft. Worth, începând doar toamna. Studenții internaționali pot studia online numai dacă rămân în afara SUA. Dacă doresc să vină în SUA, trebuie să studieze în persoană.

Un alt avertisment..... este că, dacă un student internațional are o viză H, poate studia programe online în SUA, dar majoritatea studenților noștri au o viză F care le impune să studieze f2f într-un campus. Posesorii vizei H sunt aici pentru a munci, iar posibilitatea de a merge la școală este un beneficiu suplimentar. Deținătorii vizei F sunt aici doar pentru a studia și nu au voie să lucreze.

Împuternicește-ți viitorul în inovarea inginerească

Avansați în carieră și rămâneți în prima linie a tehnologiei cu M.S. în ingineria calculatoarelor de la Colegiul de Inginerie Mayfield al Universității de Stat Tarleton. Fie că alegeți să studiați online sau on-campus la nostru facilitate de ultimă oră Stephenville, veți fi imersat într-un program riguros, hands-on, conceput pentru a vă propulsa spre succes în peisajul tehnologic în continuă evoluție de astăzi.

De ce să alegeți M.S. în Inginerie informatică la Tarleton?

Tarleton's M.S. în Inginerie Informatică se remarcă prin oferirea de neegalat aplicații în lumea reală ale principiilor de calcul și inginerie. Noi valorificăm parteneriate industriale și cercetare revoluționară pentru a oferi un program care merge dincolo de teorie. Facultatea noastră colaborează direct cu companii de top, asigurându-se că studenții se angajează cu probleme de ultimă oră și tehnologii emergente din prima zi. Spre deosebire de programe similare, veți beneficia de clase de dimensiuni mici, mentorat personalizat, și acces la laboratoare de cercetare de ultimă oră - adesea rezervate studenților absolvenți de la instituții mai mari.

Caracteristicile programului

Opțiuni flexibile de învățare pentru studenții internaționali: Înscrieți-vă cu normă întreagă (9 ore) cu 6 ore față-în-față la Stephenville Campus, și 3 ore pot fi completate on-line.
Învățare practică: Aplicați ceea ce învățați la provocări din lumea reală, dobândind experiență cu proiecte de cercetare și instrumente avansate.
Specializări pentru viitor: Concentrarea în domenii precum Proiectarea circuitelor VLSI, Securitatea cibernetică, Robotică și Inteligență artificială.

Specializări curriculare unice

Programul nostru este renumit pentru accentul său avansat pe optimizare și modele stochastice, o combinație unică rar întâlnită la alte instituții. Veți dobândi expertiză în domenii precum:

Arhitectura calculatoarelor & Calcul distribuit
Rețele avansate de calculatoare (cu un accent deosebit pe securitatea cibernetică)
Proiectarea circuitelor VLSI
Robotică, inteligență artificială și învățare automată

Teză sau opțiuni non-teză

Adaptați-vă experiența educațională pentru a se potrivi cu obiectivele dumneavoastră profesionale. Opțiunea opțiunea de teză oferă oportunități de cercetare aprofundată, în timp ce pista profesională fără teză oferă o abordare practică concepută pentru a vă îmbunătăți pregătirea pentru industrie.

Competențe comercializabile de neegalat

Programul nostru merge dincolo de simpla expertiză tehnică. Veți absolvi cu un set robust de competențe vandabile, inclusiv:

Rezolvarea problemelor complexe: Rezolvați probleme critice în domenii precum aerospațial, medicina, robotică și tehnologia militară.
Măiestrie tehnică: Învățați matematică avansată și limbaje de programare, inclusiv C/C++, rămânând în același timp agil în peisajul în continuă evoluție al tehnologiei.
Abilități de colaborare și comunicare: Lucrați eficient cu echipele, utilizatorii finali și părțile interesate pentru a concepe soluții inovatoare.

Experiență de cercetare în lumea reală

M.S. în Ingineria Calculatoarelor din Tarleton oferă oportunități unice de cercetare care vă îmbunătățesc călătoria educațională. Colaborați cu membrii facultății care desfășoară lucrări inovatoare în domenii precum sisteme de comunicații fără fir, modelarea teletraficului în rețea, robotică și inteligență artificială, și securitatea cibernetică. Cercetarea nu este doar un exercițiu teoretic aici; este o modalitate de a a vă extinde CV-ul, construirea de rețele, și chiar câștiga stipendii în timp ce contribuiți la inovații semnificative.

Facultatea de distins

Experiența dumneavoastră de învățare va fi ghidată de o echipă de profesori experți cu experiență vastă în industrie și cercetare. Fiecare dintre membrii facultății noastre aduce experiență practică și conexiuni în industrie, ajutându-vă să umpleți golul dintre teoria academică și aplicarea în lumea reală.

Facilități de ultimă oră

The Colegiul Mayfield de Inginerie facilități moderne includ laboratoare avansate de predare, spații maker, și echipamente de cercetare care rivalizează cu resursele instituțiilor mai mari. Recenta noastră investiție investiție de 54 de milioane de dolari într-o nouă clădire subliniază angajamentul nostru de a oferi un mediu de învățare de nivel superior. Fie că construiți sisteme AI de ultimă oră sau lucrați la rețele wireless de ultimă generațieveți avea instrumentele de care aveți nevoie pentru a reuși.

Pregătiți-vă pentru viitor - Înscrieți-vă astăzi

Texasul este un centru în creștere pentru profesioniștii din domeniul ingineriei și informaticii, iar absolvenții Tarleton se află în fruntea acestei expansiuni. Biroul U.S. Bureau of Labor Statistics preconizează o creștere puternică în domeniile ingineriei, iar Texasul se numără printre primele state pentru ocuparea forței de muncă și salarii în aceste industrii.

Alegerea M.S. în Inginerie informatică de la Tarleton înseamnă alegerea unui viitor plin de oportunitate, inovație, și succes. Aplicați astăzi pentru a vă începe călătoria către o carieră care modelează lumea!

Prin alegerea M.S. în Inginerie Informatică de la Universitatea de Stat Tarleton, nu obțineți doar o diplomă - obțineți abilități, mentorat și oportunități pentru a vă transforma viitorul.

Admitere

Curriculum

CPEN 5099. Cercetare teză. 1-6 ore de credit (prelegere: 1-6 ore, laborator: 0 ore).

Cercetare pentru teză de master în Inginerie Calculatoare Cerințe preliminare: statut de absolvent.

CPEN 5341. Algoritmi avansati. 3 ore de credit (prelegere: 3 ore, laborator: 0 ore).

Analiză amortizată, grafic, flux de rețea, potrivire șiruri, algoritmi matrice și polinomi, programare liniară, NP-completitudine, algoritmi de aproximare și o introducere în algoritmi paraleli. Se recomandă cunoștințe sau experiență anterioară în structurile de date și algoritmi. Condiție preliminară: aprobarea șefului de departament.

CPEN 5342. Calcul paralel și algoritmi. 3 ore de credit (prelegere: 3 ore, laborator: 0 ore).

Taxonomia calculatoarelor paralele, arhitecturi de memorie partajată și de transmitere a mesajelor, modele teoretice; modele și strategii pentru proiectarea algoritmilor paraleli; structuri de date paralele; paralelizarea automată a programelor secvenţiale; comunicare; sincronizare și granularitate; aplicatii. Se recomandă cunoștințe sau experiență anterioară în arhitectura calculatoarelor.

CPEN 5343. Arhitectură avansată de computer. 3 ore de credit (prelegere: 3 ore, laborator: 0 ore).

Cursul este structurat în jurul celor trei blocuri de bază ale sistemelor de calcul de uz general: procesoare, memorii și rețele. Subiectele includ limitările conductelor scalare, execuția superscalară, execuția în afara ordinii, redenumirea registrului, dezambiguizarea memoriei, predicția ramurilor și execuția speculativă; procesoare multithreaded, VLIW și SIMD; memorii cache neblocante și sincronizarea, consistența și coerența memoriei; arhitecturi multi-core, cu memorie partajată. Cursul acoperă, de asemenea, tehnici de analiză cantitativă a sistemelor informatice, pentru a înțelege și compara alegerile alternative de proiectare. Se recomandă cunoștințe sau experiență anterioară în arhitectura calculatoarelor. Condiție preliminară: aprobarea șefului de departament.

CPEN 5348. Advanced VLSI Circuit Design. 3 ore de credit (prelegere: 3 ore, laborator: 0 ore).

Analiza și proiectarea blocurilor IC cu semnal analogic și mixt: comutatoare analogice, circuite de eșantionare, filtre cu condensator comutat, ADC-uri, DAC-uri și PLL-uri. Tehnici de proiectare cu putere redusă și aplicații de învățare automată pentru circuite integrate analogice și cu semnal mixt. Se recomandă cunoștințe sau experiență anterioară în Electronics II și Digital Signal Processing. Condiție preliminară: aprobarea șefului de departament.

CPEN 5351. Introducere în optimizarea convexă. 3 ore de credit (prelegere: 3 ore, laborator: 0 ore).

Acest curs prezintă probleme de optimizare convexă, elementele de bază ale analizei convexe, algoritmi de optimizare convexă și complexitatea acestora și aplicații ale optimizării convexe. De asemenea, cursul îi antrenează pe studenți să recunoască problemele de optimizare convexă care apar în aplicațiile științifice și de inginerie și să folosească instrumente software pentru a rezolva problemele de optimizare convexă. Se recomandă cunoștințe sau experiență anterioară în calculul III și algebra matriceală. Condiție preliminară: aprobarea șefului de departament.

CPEN 5355. Arhitecturi VLSI. 3 ore de credit (prelegere: 3 ore, laborator: 0 ore).

Cursul acoperă cele mai importante metodologii pentru proiectarea sistemelor VLSI personalizate sau semipersonalizate pentru aplicații tipice de procesare a semnalului și comunicații. Tehnici pentru receptorul interior și exterior, maparea algoritmilor pe structuri de matrice, sisteme de procesare a semnalului digital (DSP) și matrice de porți programabile în câmp (FPGA), procesoare de semnal programabile. Se recomandă cunoștințe sau experiență anterioară în arhitectura calculatoarelor. Condiție preliminară: aprobarea șefului de departament.

CPEN 5361. Rețele neuronale profunde. 3 ore de credit (prelegere: 3 ore, laborator: 0 ore).

Introducere în principiile și teoria rețelelor neuronale, cu accent pe rețelele neuronale profunde. Subiectele includ rețele convoluționale, rețele recurente și LSTM, învățare prin consolidare, preprocesare, regularizare, reglare și optimizare, precum și instrumente matematice și de programare. Aplicații pentru clasificare, recunoaștere a imaginii și vehicule autonome. Se recomandă cunoștințe sau experiență anterioară în Data Science, Machine Learning. Condiție preliminară: aprobarea șefului de departament.

CPEN 5366. Robot Vision. 3 ore de credit (prelegere: 3 ore, laborator: 0 ore).

Acest curs își propune să reducă decalajul dintre viziunea pe computer și învățarea profundă. Acesta acoperă subiecte precum detectarea și recunoașterea obiectelor, algoritmi de învățare automată pentru viziunea computerizată și tehnici avansate pentru viziunea computerizată 3D. Aplicațiile și proiectele din lumea reală vor fi implementate în domeniile vehiculelor autonome și robotică. Se recomandă cunoștințe sau experiență anterioară în programare Computer Vision, Python și C/C++. Condiție preliminară: aprobarea șefului de departament.

CPEN 5377. Rețele de comunicații fără fir și mobile. 3 ore de credit (prelegere: 3 ore, laborator: 0 ore).

Arhitecturi avansate pentru rețele de comunicații fără fir; tehnologii wireless avansate; provocări și probleme în proiectarea unor astfel de rețele; teoria cozilor și alte modele stocastice. Cunoștințe anterioare sau experiență în rețele de calculatoare sau teoria sistemelor de comunicații, probabilitate, un semestru de programare este recomandat. Condiție preliminară: aprobarea șefului de departament.

CPEN 5378. Reţele avansate de calculatoare. 3 ore de credit (prelegere: 3 ore, laborator: 0 ore).

Acest curs se concentrează pe rutarea și inter-rețelele în rețele IP, abordând în același timp subiecte contemporane precum rețelele wireless, securitatea, vocea și video prin IP, Internetul lucrurilor (IoT), rețelele definite de software și virtualizarea rețelei. Se recomandă cunoștințe sau experiență anterioară în rețele de calculatoare. Condiție preliminară: aprobarea șefului de departament.

CPEN 5379. Performanța rețelelor de calculatoare și comunicații. 3 ore de credit (prelegere: 3 ore, laborator: 0 ore).

Aplicarea probabilității, a lanțurilor Markov și a teoriei cozilor la analiza și proiectarea rețelelor de calculatoare și de comunicații. Studii de caz în modelarea și multiplexarea traficului, rutare statică, rutare dinamică și sisteme de partajare de fișiere peer-to-peer. Sunt explorate atât modele în timp continuu, cât și modele în timp discret. Se recomandă cunoștințe sau experiență anterioară în rețelele de calculatoare sau teoria sistemelor de comunicații, probabilitatea. Condiție preliminară: aprobarea șefului de departament. Cursuri de Informatică COSC 5086. Probleme Speciale Avansate în Informatică. 1-6 ore de credit (prelegere: 1-6 ore, laborator: 0 ore). Probleme speciale avansate în informatică. Lucrarea poate fi teorie sau de laborator. Poate fi repetat cu aprobarea șefului de departament pentru credit suplimentar.

COSC 5088. Cercetare teză. 1-6 ore de credit (prelegere: 1-6 ore, laborator: 0 ore).

Cercetare pentru teză de master în AI și învățare automată (AIML-MS). COSC 5330. Simulare. 3 ore de credit (prelegere: 3 ore, laborator: 0 ore). Introducere în simulare cu accent pe metodologia de simulare, generarea numerelor aleatorii, mecanismele fluxului de timp, tehnicile de eșantionare și validarea și analiza modelelor și rezultatelor de simulare. Vor fi investigate limbajele de simulare și aplicațiile acestora.

COSC 5345. Învățare prin întărire. 3 ore de credit (prelegere: 3 ore, laborator: 0 ore).

Acest curs va oferi o introducere și o privire de ansamblu cuprinzătoare asupra învățării prin întărire (RL). Subiectele includ procesul de decizie Markov și programarea dinamică, metode Monte-Carlo, învățarea diferențelor temporale, integrarea planificării și învățării, gradient de politici și metode critice de actor, învățare profundă și algoritmi RL profund. Elevii se vor angaja în exerciții și proiecte care implică codificare în medii simulate RL. Nu se vor acorda credite atât pentru COSC 4345, cât și pentru 5345. Studenții absolvenți vor trebui să finalizeze sarcini suplimentare. Condiție preliminară: cunoștințe avansate în statistică și inteligență artificială.

COSC 5346. Robotică și sisteme autonome. 3 ore de credit (prelegere: 3 ore, laborator: 0 ore).

Privire de ansamblu asupra domeniilor majore ale roboticii și sistemelor autonome. AI, învățarea automată și algoritmii de optimizare le permit agenților autonomi să opereze în medii nestructurate, dinamice, inclusiv localizarea și maparea, fuziunea senzorilor, viziunea computerizată, planificarea traseului, comunicarea și evitarea obstacolelor. Elevii se vor angaja în exerciții și proiecte care implică dezvoltarea sistemelor robotice cu acțiuni autonome și evaluarea performanței acestora folosind simulări pe computer și sisteme robotice fizice. Nu se vor acorda credite atât pentru COSC 4346, cât și pentru 5346. Studenții absolvenți vor trebui să finalizeze sarcini suplimentare. Cerință preliminară: cunoștințe avansate în statistică, algebră liniară și inteligență artificială.

COSC 5347. Calcul de înaltă performanță. 3 ore de credit (prelegere: 3 ore, laborator: 0 ore).

Acest curs oferă o introducere în programarea procesoarelor masiv paralele și a arhitecturilor din acestea. Acesta acoperă metode de valorificare a potențialului unităților de procesare grafică (GPU) și algoritmi paraleli folosind platforma de calcul paralelă CUDA. Sunt introduși și explorați algoritmi din domeniile calculului științific, învățării automate și viziunea pe computer.

COSC 5352. Optimizare pentru Machine Learning. 3 ore de credit (prelegere: 3 ore, laborator: 0 ore).

Acest curs va explora teoria și algoritmii care apar în învățarea automată și analiza modernă a datelor. Subiectele vor fi adaptate cu un accent deosebit pe complexitatea, implementarea, robustețea și scalabilitatea algoritmilor la seturi de date mari. Elevii se vor implica în exerciții și proiecte care implică programarea algoritmilor de optimizare și evaluarea performanței acestora.

COSC 5360. Inteligența artificială. 3 ore de credit (prelegere: 3 ore, laborator: 0 ore).

Prezintă reprezentări, algoritmi și arhitecturi utilizate pentru a construi sisteme inteligente. Calcul predicat, reprezentarea și căutarea spațiului de stare, căutarea euristică, rezolvarea de probleme bazată pe cunoștințe, învățarea automată bazată pe simboluri și conexionist, agenți inteligenți și robotică.

COSC 5361. Rețele neuronale profunde. 3 ore de credit (prelegere: 3 ore, laborator: 0 ore).

Introducere în principiile și teoria rețelelor neuronale, cu accent pe rețelele neuronale profunde. Subiectele includ rețele convoluționale, rețele recurente și LSTM, învățare prin consolidare, preprocesare, regularizare, reglare și optimizare, precum și instrumente matematice și de programare. Aplicații pentru clasificare, recunoaștere a imaginii și vehicule autonome. Nu se vor acorda credite atât pentru COSC 4361, cât și pentru 5361. Studenții absolvenți vor trebui să finalizeze sarcini suplimentare. Cerință preliminară: cunoștințe avansate în statistică, algebră liniară și inteligență artificială.