計算機科學碩士課程專注于計算機科學的特定領域：成像、人工智能、計算生物學、理論和量子計算、編程和軟件工程、運籌學或機器學習。由于該課程涵蓋眾多領域，因此學生想要輕松掌握該課程并非易事。正因如此，有許多學生選擇在海馬課堂進行課程輔導，為自己補足短板，梳理課程知識體系。

1.量子計算 (IFT 6155)

量子計算是研究利用量子力學原理進行信息處理的一門學科。本課程涵蓋了可逆計算的基本概念，探討了量子信息的存儲和處理方法。我們將深入研究量子計算中的非本地化現象，以及量子密碼學的基本理論和應用。課程還包括對量子電路的介紹，重點討論了并行性和干涉的概念。此外，我們會詳細講解 Simon、Shor 和 Grover 三種重要的量子算法，并探討隱形傳送的原理和應用。量子計算的一個重要領域是量子糾錯，課程將討論如何在實際應用中實現高效的錯誤修正機制。最后，課程還將介紹量子計算的植入技術，探索其在未來科技中的潛在應用。

2.機器人的機器學習 (IFT 6163)

本課程重點研究機器人應用中的機器學習概念和方法。我們將探討如何通過機器學習技術，使機器人能夠進行自主訓練，從而成為幾乎不需要監督的學習系統。課程內容包括基本的機器學習算法、模型訓練及優化方法，重點關注如何將這些技術應用于機器人領域，以提高機器人在不同環境中的自主決策能力和適應性。學生將學習如何設計和實現高效的學習系統，以推動機器人技術的發展和應用。

3.整數規劃 (IFT 6551)

整數規劃是優化領域的一個重要分支，本課程將介紹幾種關鍵的整數規劃技術。包括截斷方法和刻面生成技術，這些方法在解決復雜的優化問題中發揮著重要作用。我們還將討論枚舉方法和分解方法，這些技術用于處理大規模的整數規劃問題。課程應用涵蓋了集合恢復與分區、倉庫選址、旅行推銷員問題和調度問題等實際問題。通過這些應用，學生將掌握整數規劃的理論和實踐技能，能夠解決各種實際的優化問題。

4.自動駕駛汽車 (IFT 6757)

本課程探討如何利用計算機視覺和機器學習技術控制自動駕駛車輛。課程內容包括構建小型自動駕駛汽車的技術要點，傳感器技術的應用，視覺處理、狀態估計、導航、規劃、控制和驅動的綜合技術。學生將學習如何整合這些技術，設計和實現自動駕駛系統，掌握如何處理實際駕駛環境中的各種挑戰。課程還包括實際操作和實驗，幫助學生將理論知識應用于實踐中。

5.理論計算機科學 (IFT 6370)

理論計算機科學課程將涵蓋計算模型的基本理論，探討可計算性和可判定性問題。我們將研究計算復雜性理論中的層次結構和完整性概念。課程還將選定若干重要的理論計算機科學主題，深入探討其在實際應用中的意義和影響。通過這些內容，學生將理解計算的本質及其理論基礎，為進一步的計算機科學研究奠定堅實的基礎。

6.機器學習基礎知識 (IFT 6390)

本課程提供機器學習的基礎知識，包括統計和符號學習算法的核心要素。我們將探討數據挖掘和模式識別技術，以及它們在非線性回歸和時序數據分析中的應用。課程內容旨在幫助學生掌握機器學習的基本原理和方法，為從事相關領域的研究和應用提供堅實的基礎。通過學習這些基本知識，學生能夠理解并應用機器學習技術解決實際問題。

海馬課堂專業課程輔導

1.擁有4000+嚴選碩博學霸師資。針對學生的薄弱科目和學校教學進度，匹配背景相符的導師。

2.根據學生情況進行1V1專屬備課，上課時間靈活安排。

3.中英雙語詳細講解課程中的考點、難點問題，并提供多方位的課后輔導，輔助學生掌握全部課程知識，補足短板。