硕士课程旨在将理论与实践相结合。教授在应用领域（如机器学习、验证和计算机安全）中正在开发的先进技术和思想，以及支撑它们的丰富多样的理论。这些包括计算和数据模型，以及程序和算法的数学分析。
该课程提供了一个具有挑战性和支持性的学习环境，鼓励高素质的学生在个人和学业上充分发挥潜力，为计算机行业的职业生涯奠定基础，提高已经在这些行业之一工作的专业人员的技能，为理论和计算研究奠定基础，展示具有稳健性和前瞻性的知识、经验、推理方法以及设计和实施技术。
你将发展对计算机科学的正式学科方法的知识和理解，一系列相关的概念、工具和技术，支撑这些技术的原则以及在新情况下应用它们的能力。在随后的工作中，您将能够选择最适合您的工作环境的技术，根据需要调整和改进它们，为硬件和软件建立适当的设计标准，培训同事遵守良好的实践，并跟上研究和开发的步伐。
一周教学安排
讲座—8小时
辅导班—三个小时
实践—四个小时
自主学习，包括预备阅读、问题表、材料复习—20 小时
总计 —35小时
课程内容：
Advanced Security 高级安全
Categories, Proofs and Processes 类别、证明和过程
Computational Biology 计算生物学
Computational Learning Theory 计算学习理论
Database Systems Implementation 数据库系统实现
Deep Learning in Healthcare 医疗保健中的深度学习
Graph Representation Learning 图表示学习
Foundations of Self-Programming Agents 自编程代理的基础
Quantum Software 量子软件
Probabilistic Model Checking 概率模型检查
必须具备必要的背景来应对数学符号和计算机编程的基本技能。申请人应该在就业或学习期间进行一些编程项目，可能包括自主学习。没有特定的编程语言是优先考虑的，但重要的是你已经参与了编码和实现算法的任务。
英语水平：
| 测试 | 最低总分 | 每个部分的最低分数 |
| 雅思考试(学术类)(机构代码: 0713) | 7.5 | 7.0 |
| TOEFL iBT，包括“家庭版”(机构代码: 0490) | 110 | 听力：22、阅读：24、口语：25、写作：24 |
| C1 Advanced* | 191 | 185 |
| C2 Proficiency† | 191 | 185 |
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专业导师团队： 我们拥有经验丰富的导师团队，精通牛津大学高级计算机科学专业，能够为学生提供个性化的辅导和指导。
系统化教学： 我们的课程内容经过精心设计，结合了理论知识和实践案例，确保学生在学习过程中获得全面的知识体系。
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