学点技术含量高的，丹麦科技大学人工智能专业详解

对于大众而言，什么是和我们关联最紧密的科技？

各大在线视频网站、音乐流播放软件、智能手机应用程序、微博社交软件等等在近些年来深入你我的生活，无形中也在不断的改变世界。通过技术在不同的平台分享数字媒体内容，并通过大数据分析用户行为，从而让个性化的内容能够吸引用户。

如果现在有这样一所学校提供这样一个酷炫的专业，让你既能从数字媒体领域最新的技术中获益，同时也能够在包括游戏开发设计、用户体验分析、新媒体内容个性化等领域获得成长。那么这所学校是否能够成为你留学申请时的心头好呢？

在这篇文章中，马克笔设计留学的Darren老师将会为你介绍丹麦科技大学Technical University of Denmark的以人为本的人工智能Human-Centered Artificial Intelligence专业，一起来看看这个专业是否适合你，以及具体的申请要求吧。

1.专业介绍

在一个以不断变化的时代和领域，需要的是那些不会被新技术限制的设计师和工程师，通过自己强大的技术能力来开发人与软件之间的新型互动。这些互动游戏设计、媒体内容个性化，或者使用传感器来模拟我们如何感知周围环境的智能手机应用程序。

作为该专业未来的一员，你将有充分的空间来从事自己喜欢的项目，也有机会参与DTU的研究项目。例如，你可以利用智能手机中的内置传感器开发智能应用程序，建立社交网络互动模型，以及设计人与软件之间的新型互动。

该专业是基于丹麦科技大学以往的数字媒体专业所演变而来，因此会和数字媒体有较大的关联性。如果你本科是数字媒体相关专业，那么这个专业是你申请时的不二之选。

该专业有多个不同方向，申请人入读后可以根据自己的情况选择。

Social media and apps
社交媒体和应用程序
UX User experience
UX 用户体验
Data science
数据科学
Computer vision
计算机视觉
Computer games
计算机游戏
Computer graphics
计算机图形学
Personal informatics
个人信息学

2.课程设置

学生如果入读该专业课程后，需要修满至少120个学分，其中基础课程不少于30学分，技术专业课程不少于30学分，选修课不少于30学分以及一篇硕士毕业论文。

基础课程
包括
Innovation in Engineering
工程中的创新
Facilitating Innovation in Multidisciplinary Teams
促进多学科团队的创新
UX Design Prototyping
用户体验设计原型
Introduction to Machine Learning and Data Mining
机器学习和数据挖掘简介
Algorithms for Massive Data Sets
海量数据集的算法
Computer Vision
计算机视觉
Computer Graphics
计算机图形学
Computational Data Analysis
计算性数据分析
Social graphs and interactions
社会图和互动
Social data analysis and visualization
社会数据分析和可视化
Computational Tools for Data Science
数据科学的计算工具
Technology Entrepreneurship
技术创业
X-Tech Entrepreneurship
X-科技创业
Technology and Innovation Management
技术和创新管理

技术专业课程
包括
Introduction to Artificial Intelligence
人工智能简介
Biometric Systems
生物识别系统
User Experience Engineering
用户体验工程
Algorithms for Massive Data Sets
海量数据集的算法
Artificial Intelligence and Multi-Agent Systems
人工智能和多代理系统
Algorithmic Techniques for Modern Data Models
现代数据模型的算法技术
Multivariate Statistics
多变量统计
Time Series Analysis
时间序列分析
Stochastic Simulation
随机模拟
Experiment in Cognitive Science
认知科学的实验
Deep learning
深度学习
Cognitive Modelling
认知模型
Advanced Machine Learning
高级机器学习
Machine learning for signal processing
用于信号处理的机器学习
Machine Learning Operations
机器学习操作
Bayesian machine learning
贝叶斯式机器学习
Computer Vision
计算机视觉
Advanced Image Analysis
高级图像分析
Project work within Image Analysis and Computer Graphics
图像分析和计算机图形内的项目工作
Deep Learning in Computer Vision
计算机视觉中的深度学习
Computer Graphics
计算机图形学
Rendering – Introduction
渲染–简介
Generative Methods for Computer Graphics
计算机图形学的生成方法
Creating Digital Visual Experiences
创建数字视觉体验
Geometric Data Analysis and Processing
几何数据分析和处理
Computational Data Analysis
计算性数据分析
High-Performance Computing
高性能计算
Social graphs and interactions
社会图和互动
Social data analysis and visualization
社会数据分析和可视化
Computational Tools for Data Science
数据科学的计算工具
Personal Data Interaction for Mobile and Wearables
移动和可穿戴设备的个人数据交互
Advanced Project in Digital Media Engineering
数字媒体工程的高级项目
Computer Game Programming Fundamentals (DADIU)
计算机游戏编程基础 (DADIU)
Computer Game Programming in a Production (DADIU)
计算机游戏编程的制作 (DADIU)
Staging co-creation and creativity
舞台上的共同创造和创意