Maastricht University, Department of Data Science and Knowledge Engineering
介绍
知识工程 学士和硕士课程是围绕以项目为中心的学习(PCL)教学方法设计的。 PCL 的教育模式是小规模的,以学生为导向。 你以小组形式参与复杂而具有挑战性的项目,这些项目需要你培养各种技能,例如写作和演讲技巧以及团队合作。 你学到的技能是你未来职业生涯的重要准备。 您可以立即将从课程材料和讲座中学到的知识应用于现实生活中的问题。 你和同学一起研究需要哪些信息以及如何最好地呈现这些信息。 在每个项目结束时,你会交付一款功能性产品,并将你的发现展示给你的同学、老师和/或客户。 DKE 提供的项目有:
- 开发气候模型
- 多用途游戏引擎
- 智能搜索引擎
- 视觉识别系统
- 交互式数学课程
项目通常由公司和机构提交,让我们的学生有机会通过应用他们的教育来寻找现实世界问题的解决方案,从而获得宝贵的经验。
我们硕士课程的质量
根据《荷兰高等教育和研究法》,硕士课程已获得法律认证。 国家认证委员会已将硕士课程评为荷兰最好的课程。 此外,认证委员会将学习指导和学生支持评为优秀,从而强调了这些服务的国际竞争力
选择你自己的课程
在攻读硕士的第一年,你将获得有关人工智能或运筹学领域最相关主题的深入知识。 在硕士课程的第二年,你将有机会将课程重点放在你的特定兴趣和职业目标上。 此外,在第二年的第一学期,您可以:
• 在马斯特里赫特大学的其他院系上选修课程
• 选修其他硕士课程的选修课
• 参与学术人员的研究项目
• 参加公司或研究实习
• 参加国外大学的交流计划在第二学期,你将通过撰写硕士论文来完成硕士课程。 为此,你将选择一个研究课题,你将在其中一位学术人员的监督下进行研究。 研究可以在公司或其他大学内部或外部进行。 你的论文也必须得到公开辩护。
*请注意,所有个人课程选择均由我们的学习顾问和学术人员监督,并始终由考官委员会进行质量评估。
数据科学与知识工程系的研究
DKE 积极参与不同的研究领域。 DKE 的学术教学人员由经验丰富的讲师和研究人员组成,他们在国际科学界广为人知。
该系内的研究分为三组:"生物数学和生物信息学"(BMI)、"机器人、代理和互动"(RAI)以及"网络和战略优化"(NSO)。 部门成员参与多个研究小组,因此加强了小组之间的互动。
生物数学和生物信息学研究涵盖系统生物学和生物信息学的主要领域,例如传感、分析、建模和预测生物和医学现象。 机器人、代理和互动小组 (RAI) 专注于设计、分析和应用由计算代理(即软件实体或机器人)组成的系统,这些系统在复杂(例如,不确定、开放、动态、难以预测的)环境中自主和交互式地追求目标。 对于网络和战略优化研究小组来说,重点是与竞争研究相关的知识工程主题。 该小组在研究棋盘游戏竞争和游戏理论建模方面拥有丰富的专业知识。
我们硕士课程的国际特征
数据科学与知识工程系属于人文与科学学院。 该学院的国际学生比例是该校最高的。 DKE 与丹麦的奥胡斯大学、加拿大的蒙特利尔大学、冰岛的雷克雅未克大学、中国的电子科技大学和比利时的哈瑟尔特大学等知名大学合作开展研究项目。 学生可以参加这些大学的国际交流计划。 DKE 的教职员工合作开展国际研究项目,为我们的学生提供国际实习。