瑞典隆德大学的development studies这个专业如何？

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本文目录一览：

• 1、瑞典隆德大学的development studies这个专业如何？
• 2、隆德大学研究生专业有哪些 研究生申请条件
• 3、瑞典隆德大学Machine Learning, Systems and Control 硕士专业全攻略（一）必修课程介绍

瑞典隆德大学的development studies这个专业如何？

瑞典隆德大学的development studies这个专业不好就业。
瑞典隆德大学（Lund University）是一所现代化，具有高度活力和历史悠久的大学，世界百强大学之一。它建于1666年，有七个院系以及各研究中心和专业学术机构，涉及面有自然科学，法律，社会科学，经济管理，医学，工程技术，人文科学，神学和艺术（包括音乐，美术和戏剧）。有将近7000教职员工，是北欧最大的高等教育和科研机构。作为瑞典世界排名最高的大学，2014年QS最新排名全球第60位，欧洲第10位。隆德大学为欧洲顶级名校，瑞典国家财政支出金额在瑞典各大学校中遥遥领先。其几乎每个专业的科研能力都可为瑞典国内前三甲之列，综合能力可见一斑。在2014年瑞典国内面向高中生的政府调查中，隆德大学以12% 的成绩连续成为瑞典高中生最向往的大学。第二名为哥德堡大学，其次为乌普萨拉大学和斯德哥尔摩大学。

隆德大学研究生专业有哪些 研究生申请条件

德隆大学是瑞典精英级院校之一，也是闻名世界的大学，随着近些年来出国留学的升温，德隆大学申请人数逐年上升，德隆大学深受学生喜爱，下面是由我为大家整理的“隆德大学研究生专业有哪些 本科申请条件”，仅供参考，欢迎大家阅读本文。

隆德大学研究生专业

1、Architecture 建筑学。

2、Industrial Design 工业设计。

3、Sustainable Urban Design 可持续城市设计。

4、Accounting and Finance， 会计与金融，包括以下2个方向：

（1）Corporate Finance企业融资 1年 建议提供GMAT或GRE（无）。

（2）Accounting and Management Control 会计与管理控制 1年 建议提供GMAT或GRE。

隆德大学研究生申请材料

1、网络申请后打印的表格材料。

2、学士学位证书以及4年的成绩单（包括中文及正式认证的翻译件）。

3、英语成绩单。

4、护照或者身份证的复印件。

5、材料不要使用订书机及回形针，采用双面打印。

6、除非有专门要求，否则不要邮寄材料的原件，因为这些文件将不被退回。

7、所有的文件、复印件和扫描件都要加盖公章并由发证机构或者公证人盖章或者签字。

8、所有的文件都应当包含原始语言版本及正式认证的瑞典、英语、法语或者德语的翻译件。

9、托福成绩必须由教育考试机构直接邮寄至学校。

隆德大学研究生申请条件

1、相关专业背景要求，一般有相关的最低学分基本要求。

2、雅思总分6.5以上， 小分不低于5.5，部分商科项目建议有GMAT。

3、申请日期：10.16-次年2.1。

4、学费标准：一年制项目费用为120000SEK左右。

5、两年制项目费用一般为200000SEK左右。

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瑞典隆德大学Machine Learning, Systems and Control 硕士专业全攻略（一）必修课程介绍

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瑞典隆德大学Machine Learning, Systems and Control硕士专业全攻略（一）必修课程介绍

作为国内985自动化专业本科毕业生，我于2020年加入Lund大学的Machine Learning, Systems and Control硕士项目。作为该项目的第一届中国学生，我在此分享我的学习体验和选课建议，供申请者参考，尤其是对于课程选择和择校有所帮助。

课程结构与必修课

该项目第一年上学期有四门必修课，下学期分为机器学习和控制两个方向，学生需各自选择本track的必修课程。第二年上学期有一门统一的control课，下学期则是30ECTS的毕业设计，涉及控制理论。

课程特点与挑战

虽然课程选择相对有限，但课程质量较高。例如，"Image Analysis"由教授主讲，通过实践作业和take-home exam来评估，而"Modelling and Learning from Data"则由Programme Director Bo主讲，课程内容全面且有互动环节。

必修课推荐与注意事项

• Image Analysis：理论扎实并希望深入学习的可挑战take-home exam，对编程有一定要求。


• Introduction to Artificial Neural Networks and Deep Learning：深度学习理论基础扎实者较易应对。


• Automatic Control, Advanced Course：对于选择ML track的学生，部分内容可能多余。


• Artificial Intelligence：AI基础知识重复，对已有ML学习者意义不大。


• Monte Carlo and Empirical Methods for Stochastic Inference：理论性强，适合对概率和随机过程有一定了解的学生。

择校建议

申请时，要考虑个人职业规划，项目应侧重于弥补你的知识短板，提供所需技能。该项目适合希望成为懂ML的自动化工程师，或通过实习、自学增强计算机领域知识的同学，特别是对医学图像处理和robotics感兴趣的学生。

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