墨尔本大学计算机科学硕士基础课程解析

墨尔本大学的计算机科学硕士课程将为学生提供广泛的高级知识基础，使学生能够跟上计算机领域发展的步伐，并掌握知识系统、编程语言和分布式计算、信息系统、数学/统计学、空间信息科学或语言学中至少一个领域的专业技能。以下是计算机科学硕士项目为学生提供的基础课程，希望对你有所帮助。

一、课程学分要求

要想获得学位，学生必须成功完成200个学分，其中包括：

• 一门关于研究方法的必修课程（12.5学分）

• 至少两门计算机科学基础科目（25-37.5学分）

• 至少四门选修科目（50-62.5学分）

• 一个必修研究项目（100学分）

二、基础课程设置

1、分布式系统（COMP90015）

本课程旨在让学生了解网络、电子邮件、DNS 和其他有趣的分布式系统的基本原理。课程将讨论有关分布式架构、概念和设计的问题，以及这些问题如何满足当代分布式应用的需求。

• 主要内容

涵盖的主题包括：分布式系统的特征、系统模型、进程间通信、远程调用、间接通信、操作系统支持、分布式对象和组件、网络服务、安全性、分布式文件系统和名称服务。

• 学习成果

- 能够在设计、开发和批判性推理中应用分布式系统的原理和范例。

- 展示从第一原理出发实施复杂分布式应用的能力。

2、声明式编程（COMP90048）

本课程旨在介绍声明式编程语言和技术。

• 主要内容

涵盖的主题包括：破坏性更新的危险；函数式编程；递归；强类型系统；参数多态性；代数类型；类型类；防御性编程实践；高阶编程；卷曲和部分应用；懒惰评估；单元；逻辑编程；统一与解析；非确定性、搜索和回溯。

• 学习成果

- 应用声明式编程技术

- 用声明式语言编写中等规模的程序

- 编写不同组件使用不同语言的程序

- 为项目中的每个组件任务选择适当的语言

3、机器学习导论（COMP90049）

本课程旨在向学生介绍机器学习的知识基础，包括从数据中学习的数学原理、机器学习的算法和数据结构，以及数据分析的实用技能。

• 主要内容

涵盖的主题包括：数据清理和规范化、监督学习（分类、回归、线性和非线性模型）、无监督学习（聚类）以及机器学习的数学基础。

• 学习成果

- 应用机器学习中使用的基本数学概念

- 从第一原理推导机器学习模型

- 针对实际问题设计、实施和评估机器学习系统

- 针对给定的实际问题确定正确的机器学习模型

4、人工智能自主规划（COMP90054）

本课程的重点是应用自动规划、强化学习、博弈论等技术及其在现实世界中的应用，为推理行动的自主代理奠定基础。

• 主要内容

涵盖的主题包括：搜索算法和启发式函数；经典（人工智能）规划；马尔可夫决策过程；强化学习；博弈论；人工智能规划中的伦理。

• 学习成果

- 将行动推理的理论概念应用于单一和多代理问题

- 能够针对给定问题分析、设计和实施自动规划、强化学习和博弈论技术

- 了解不同行动推理方法的优缺点和伦理后果

- 能够针对行动推理中的不同问题，批判性地评估和选择正确的技术

- 交流有关自动规划、强化学习和博弈论的技术解决方案

5、空间数据管理（GEOM90008）

本课程将实用空间数据管理与地理信息科学的空间和时空数据表示与处理基础理论相结合。课程将介绍有效、高效和大规模空间数据管理的基础，涵盖了一系列概念、方法和途径，以便在连接地理信息系统的现代空间数据库生态系统中高效地表示、查询和检索空间数据。

• 主要内容

涵盖的主题包括：空间信息的计算表示和管理的复杂性；空间数据的建模、加载、转换、分析和检索；数据表示（矢量、栅格和网络数据）；空间操作，包括几何、拓扑、面向集合和网络操作；空间索引和访问方法，包括四叉树和 R-树。

• 学习成果

- 将空间信息的价值与数字基础设施管理联系起来；

- 评估和应用与空间信息相关的基本数据结构和分析程序；

- 应用数据库设计过程管理空间和非空间关系数据；

- 在复杂的基础设施项目中，结合高级技能，设计和使用由地理信息系统支持的空间数据库；

- 展示职业道德和可持续发展、沟通和团队合作方面的专业技能。

6、评估用户体验（INFO90004）

本课程涉及用于确定用户体验特征的方法和技术，以及如何在各种情况下识别、测量和评估用户体验。这需要深入理解用户体验的心理学和社会学理论，并结合当前使用的各种行业方法和工具的实用知识。在实践方面，重点是学习设计、论证和进行适当评估以及解释评估结果所需的技能。在理论方面，特别强调如何在各种社会和工作环境以及各种技术中识别和评估用户体验的各个方面。

• 学习成果

- 针对特定问题选择适当的技术评估方法，并从优缺点的角度对这一选择进行评论；

- 了解用户体验评估的不同数据类型以及如何解释这些数据，包括实地观察、访谈、自动使用日志、错误和功效测量等；

- 运用现代工具和环境（包括行业标准可用性测试实验室的工具和环境）的知识来评估交互式系统；

- 分析和解释评估数据，为进一步的设计和开发提供依据。

以上就是墨尔本大学计算机科学硕士基础课程的主要内容。如果你在学习上述课程时遇到问题，可以立即联系考而思的课程顾问，以获得有针对性的墨尔本大学课程辅导。通过辅导，你将及时解决课业难题，充分巩固课程知识，全面消除学习难点，不断提升专业技能，从而有更好的学业表现。