RIT 的研究生学习体验非常有针对性。RIT 研究生课程专注于所选学科的概念结构和知识组织——这种理解对于接受和引领专业技术变革至关重要。他们还为进一步学习建立了教育基础,并提供一个或多个专业领域的访问权限和流动性。这些课程本身以结合理论知识和实际应用的领域为中心,尤其是那些在市场上有明确需求的领域。论文主题通常与情境问题直接相关,而不是理论论述。不需要论文或项目的课程鼓励其他途径获得专业经验,例如可选或必修的合作教育或实习。学生通常将雇主作为研究和特殊项目的主要来源。这种应用方法吸引了重视学生解决问题能力的教师。无论需要论文、项目还是专业作品集,我们都鼓励学生将独立学习和体验式学习融入到他们的课程中。研究生还可以协助本科教育,例如在实验室。
科学技术是可以改善人类状况的工具,但是变化的迅速速度也带来了不可预见的后果和挑战。科学技术不能在社会真空中发展。该计划的目的是培训学生采用先进的生物科学方法,并将这种知识置于现代社会更广泛的背景下。生物学的所有领域都随着技术进步而变化。我们的计划为学生提供了一项技能,使他们准备在生物学领域的每个领域,包括健康研究,遗传学和基因组学,分子生物学,进化,生理学,自然资源管理和环境科学,环境科学,动物行为,细胞生物学等。该程序的具体目标是:1。在其生物科学领域为学生提供知识的广度和深度,同时提供有效沟通并做出明智的决定和建议的技能。2。提供了对我们社会面临的道德问题的理解,并对人类,美学和环境价值的全部范围表示赞赏。3。在全球关系的背景下,培训学生科学和道德,科学和公共政策与科学。入学(截止日期为2月1日)申请该计划的申请人必须拥有公认的4年理学学士学位或同等学历,最低总GPA为3.0(70%)(70%),而在全日制大学研究的过去两年中,无小于C+。应进一步查询生物科学研究生计划主席。申请可在研究生研究学院网站上在线获得。在申请之前,潜在的学生应与生物学系的研究主管联系并确保另一个部门的主管,该部门进行了与生物科学相关的研究。例如,化学,物理学,环境研究和科学,运动机能学和应用健康以及地理位置的教职员工都在该计划中有监督的学生。
赞助研究项目 外部赞助项目是 RIT 教育和研究活动的重要组成部分。教师和学生参与赞助项目有多种重要原因:增加知识体系、促进专业发展和加强学术项目。赞助项目可以加强学院的学术项目、扩大研究资源、为学生参与研究提供机会、加强大学与工业界的伙伴关系并为更广泛的社区提供服务。此外,赠款和合同可以增强现有资源并为教师、员工和学生提供新的机会。外部研究资金来自联邦和州机构、私人基金会、专业协会和公司。RIT 的主要赞助商包括美国国家科学基金会 (NSF)、美国国立卫生研究院 (NIH)、教育部 (USDE)、国防部 (DoD)、美国国家航空航天局 (NASA) 和纽约州。赞助研究服务办公室 (SRS) 预计 2003-04 财政年度的获奖项目将超过 3000 万美元。请联系 SRS,电话 585-475-7985,电子邮件 research@rit.edu,或访问网站 www.research.rit.edu。
通识教育计划 (GEP) 类别缩写:书面沟通 (WC)、批判性思维 (CT)、定量素养 (QL)、健康 (WLN)、艺术 (ART)、人文科学 (HU)、社会科学 (SS)、自然科学 (NS)、环境责任 (ER)、美国多样性 (US)、全球意识 (GA)。分别标记的课程满足 GEP 要求以及专业要求。*毕业:必须至少有 120 个学分,其中包括学位的一般要求和至少一个专业的要求。1 适用于符合安置标准的学生。3 除了秋季和春季外,通常还提供夏季课程,但不保证。查阅时间表。4 与您的顾问合作,确保您满足所有 GEP 要求,包括艺术、人文、历史视角和美国多样性。有些课程计入多个类别。5 该部门将根据 Café 员工为您分配学期。
1。在深度学习中定义并解释关键概念和模型,2。说明如何根据给定问题域中数据的属性选择模型(电感偏见),3。解释主要应用领域的高级模型(例如图形学习,生成建模,无监督的表示学习或强化学习),4。批判性地讨论深度学习领域的科学出版物,5。进行科学演示,6。准备并撰写科学出版物。。吸入该讲座涵盖了深度学习中的高级主题,首先是其在现场机器学习中的独特特征。它探讨了剩余网络,变压器和图神经网络等高级监督模型。然后,我们将进入先进的无监督和生成的模型,包括gan,vaes和扩散模型,然后以深度强化学习和深度学习中的道德考虑结束。Die Lehrveranstaltungen Werden在Englischer Sprache Abgehalten中。die studientien- und undprüfungsleistungensind在Englischer Sprache Zu Erbringen中。
最近开设的高级研究生课程 应用和计算数学与数学生物学 分析和计算神经科学 渐近线 生物波和振荡 计算流体动力学 金融数学 数学流体动力学 I 和 II 数学生物学基础 高性能计算 逆问题和全局优化 数学建模 数值线性代数 最优传输 常微分方程 偏微分方程 生物系统中的模式形成 科学计算 随机微分方程 系统计算神经科学
詹姆斯·A·斯坦特拉格是加州大学欧文分校英语、比较文学和欧洲语言与研究教授,也是加州大学学术委员会主席。他专攻 17 和 18 世纪的英国、法国和德国文学、美学和思想史,还在声音研究的跨学科领域写作、翻译和策划。斯坦特拉格最近的出版物包括萨德侯爵哲学指南《意大利之旅》(多伦多大学出版社,2020 年)的翻译和评论。他获得了维克森林大学法语和政治学学士学位以及哥伦比亚大学比较文学博士学位。