Tarleton State University

Master of Science en génie informatique

Stephenville, États-Unis d'Amérique

DURÉE

33 up to 36 Hours

LANGUES

Anglais

RYTHME

À plein temps

DATE LIMITE D'INSCRIPTION

09 Jan 2025

DATE DE DÉBUT AU PLUS TÔT

Mar 2025

FRAIS DE SCOLARITÉ

USD 36 305

FORMAT D'ÉTUDE

Sur le campus

Introduction

Note importante concernant les étudiants internationaux :

Les étudiants internationaux doivent être inscrits à temps plein (9 heures est un temps plein pour les diplômés) avec 6 heures en face à face et 3 heures en ligne. Les étudiants internationaux peuvent suivre des cours d'ingénierie informatique sur le campus de Stephenville (automne ou printemps) et ils peuvent suivre le MBA sur le campus de Ft. Worth en commençant uniquement à l'automne. Les étudiants internationaux ne peuvent étudier en ligne que s'ils restent en dehors des États-Unis. S'ils veulent venir aux États-Unis, ils doivent étudier en personne.

Une autre mise en garde..... est que si un étudiant international possède un visa H, il peut suivre des programmes en ligne aux États-Unis, mais la plupart de nos étudiants possèdent un visa F qui les oblige à suivre des cours en face à face sur un campus. Les titulaires d'un visa H sont ici pour travailler et la possibilité d'aller à l'école est un avantage supplémentaire. Les titulaires d'un visa F sont ici pour étudier uniquement et ne sont pas autorisés à travailler.

Donnez à votre avenir les moyens d'innover en matière d'ingénierie

Faites progresser votre carrière et restez à la pointe de la technologie avec le M.S. en ingénierie informatique de l'université Du Mayfield College of Engineering de l'université d'État de Tarleton. Que vous choisissiez d'étudier en ligne ou sur le campus sur le campus installations ultramodernes de Stephenvillevous serez immergé dans un programme rigoureux et pratique, conçu pour vous propulser vers le succès dans le paysage technologique actuel, qui évolue rapidement.

Pourquoi choisir le M.S. en ingénierie informatique de Tarleton ?

Le M.S. en ingénierie informatique de Tarleton se distingue par des applications inégalées dans le monde réel des principes de l'informatique et de l'ingénierie des applications concrètes des principes de l'informatique et de l'ingénierie. Nous nous appuyons sur des partenariats avec l'industrie et recherche de pointe pour offrir un programme qui va au-delà de la théorie. Notre corps professoral collabore directement avec des entreprises de premier plan, ce qui permet aux étudiants de s'attaquer aux problèmes suivants problèmes de pointe et technologies émergentes dès le premier jour. Contrairement à d'autres programmes similaires, vous bénéficierez des avantages suivants des classes de petite taille, d'un mentorat personnaliséet d'un accès à des laboratoires de recherche de pointe - souvent réservés aux étudiants diplômés des grandes institutions.

Caractéristiques du programme

Options d'apprentissage flexibles pour les étudiants internationaux : S'inscrire à temps plein (9 heures), dont 6 heures en face à face sur le campus de Stephenville, et 3 heures peuvent être suivies en ligne.
Apprentissage pratique : Appliquez ce que vous apprenez aux défis du monde réel, en acquérant de l'expérience avec des projets de recherche et des outils avancés.
Spécialisations pour l'avenir : Se concentrer sur des domaines tels que La conception de circuits VLSI, La cybersécurité, La robotique et L'intelligence artificielle.

Spécialisations uniques dans les programmes d'études

Notre programme est réputé pour l'attention particulière qu'il porte à l'optimisation et aux modèles stochastiques l'optimisation et les modèles stochastiquesune combinaison unique que l'on trouve rarement dans d'autres institutions. Vous acquerrez une expertise dans des domaines tels que :

Architecture des ordinateurs & Informatique distribuée
Réseaux informatiques avancés (avec un accent particulier sur la cybersécurité)
Conception de circuits VLSI
Robotique, intelligence artificielle et apprentissage automatique

Thèses ou options de non-thèses

Adaptez votre expérience éducative à vos objectifs professionnels. L'option option thèse offre des possibilités de recherche approfondie, tandis que la filière professionnelle sans thèse offre une approche pratique conçue pour améliorer votre préparation à l'industrie.

Des compétences inégalées et commercialisables

Notre programme va au-delà de la simple expertise technique. Vous obtiendrez votre diplôme avec un solide ensemble de compétences commercialisables, notamment :

Résolution de problèmes complexes : Résoudre des problèmes critiques dans des domaines tels que l'aérospatiale la médecine, la robotique et technologie militaire.
Maîtrise technique : Apprenez les mathématiques avancées et les langages de programmation, y compris C/C++, tout en restant agile dans le paysage évolutif de la technologie.
Compétences en matière de collaboration et de communication : Travailler efficacement avec les équipes, les utilisateurs finaux et les parties prenantes pour concevoir des solutions innovantes.

Expérience de la recherche dans le monde réel

Le M.S. en ingénierie informatique de Tarleton offre des possibilités de recherche uniques qui enrichissent votre parcours éducatif. Collaborez avec des professeurs qui mènent des travaux novateurs dans des domaines tels que les systèmes de communication sans fil, la modélisation du télétrafic en réseau, la robotique et l'IAet cybersécurité. La recherche n'est pas seulement un exercice théorique, c'est aussi un moyen d'étoffer votre CV d'étoffer votre CV, créer des réseauxet même d'obtenir des allocations en contribuant à des innovations significatives.

Faculté distinguée

Votre expérience d'apprentissage sera guidée par une équipe d'enseignants experts possédant de vastes expériences dans le domaine de l'industrie et de la recherche. Chacun de nos professeurs apporte une expérience pratique et des relations avec l'industrie, vous aidant à combler le fossé entre la théorie académique et l'application dans le monde réel.

Installations ultramodernes

Le Collège d'ingénierie Mayfield College of Engineering les installations modernes du Mayfield College comprennent des laboratoires d'enseignement avancés, des espaces de création et des équipements de recherche qui rivalisent avec les ressources d'institutions plus importantes. Notre récent 54 millions de dollars dans un nouveau bâtiment souligne notre engagement à fournir un environnement d'apprentissage de premier ordre. Que vous construisiez des systèmes d'IA de pointe ou que vous travailliez sur réseaux sans fil de nouvelle générationvous disposerez des outils nécessaires pour réussir.

Préparer l'avenir - S'inscrire aujourd'hui

Le Texas est un centre en pleine expansion pour les professionnels de l'ingénierie et de l'informatique, et les diplômés de Tarleton sont à la pointe de cette expansion. Le Bureau des statistiques du travail des États-Unis prévoit une forte croissance dans les domaines de l'ingénierie, et Le Texas se classe parmi les États les plus performants en termes d'emploi et de salaire dans ces secteurs dans ces secteurs.

Choisir le M.S. en ingénierie informatique de Tarleton, c'est choisir un avenir plein de d'opportunités, d'innovationet de succès. Postulez dès aujourd'hui pour commencer votre voyage vers une carrière qui façonne le monde !

En choisissant le M.S. en ingénierie informatique de la Tarleton State University, vous ne vous contentez pas d'obtenir un diplôme, vous acquérez les compétences, le mentorat et les opportunités qui vous permettront de transformer votre avenir.

Admissions

Curriculum

CPEN 5099. Recherche de thèse. 1 à 6 heures de crédit (cours magistral : 1 à 6 heures, laboratoire : 0 heure).

Recherche pour mémoire de maîtrise en génie informatique Prérequis : Diplôme d'études supérieures.

CPEN 5341. Algorithmes avancés. 3 heures de crédit (cours magistral : 3 heures, laboratoire : 0 heure).

Analyse amortie, graphe, flux réseau, correspondance de chaînes, algorithmes matriciels et polynomiaux, programmation linéaire, NP-complétude, algorithmes d'approximation et introduction aux algorithmes parallèles. Une connaissance ou une expérience préalable des structures de données et des algorithmes est recommandée. Prérequis : Approbation du chef de département.

CPEN 5342. Calcul parallèle et algorithmes. 3 heures de crédit (cours magistral : 3 heures, laboratoire : 0 heure).

Taxonomie des ordinateurs parallèles, architectures à mémoire partagée et à transmission de messages, modèles théoriques ; modèles et stratégies de conception d'algorithmes parallèles ; structures de données parallèles ; parallélisation automatique de programmes séquentiels ; communication ; synchronisation et granularité ; applications. Des connaissances ou une expérience préalables en architecture informatique sont recommandées.

CPEN 5343. Architecture informatique avancée. 3 heures de crédit (cours magistral : 3 heures, laboratoire : 0 heure).

Le cours est structuré autour des trois principaux éléments constitutifs des systèmes informatiques à usage général : les processeurs, les mémoires et les réseaux. Les sujets abordés comprennent les limites des pipelines scalaires, l'exécution superscalaire, l'exécution dans le désordre, le renommage des registres, la désambiguïsation de la mémoire, la prédiction de branchement et l'exécution spéculative ; les processeurs multithread, VLIW et SIMD ; les mémoires cache non bloquantes et la synchronisation, la cohérence et la cohérence de la mémoire ; les architectures multicœurs à mémoire partagée. Le cours couvre également les techniques d'analyse quantitative des systèmes informatiques, pour comprendre et comparer les choix de conception alternatifs. Une connaissance ou une expérience préalable en architecture informatique est recommandée. Prérequis : Approbation du chef de département.

CPEN 5348. Conception avancée de circuits VLSI. 3 heures de crédit (cours magistral : 3 heures, laboratoire : 0 heure).

Analyse et conception de blocs clés de circuits intégrés analogiques et mixtes : commutateurs analogiques, circuits d'échantillonnage, filtres à condensateurs commutés, ADC, DAC et PLL. Techniques de conception à faible consommation et applications d'apprentissage automatique pour les circuits intégrés analogiques et mixtes. Des connaissances ou une expérience préalables en électronique II et en traitement numérique du signal sont recommandées. Prérequis : approbation du chef de département.

CPEN 5351. Introduction à l'optimisation convexe. 3 heures de crédit (cours magistral : 3 heures, laboratoire : 0 heure).

Ce cours présente les problèmes d'optimisation convexe, les bases de l'analyse convexe, les algorithmes d'optimisation convexe et leurs complexités, ainsi que les applications de l'optimisation convexe. Le cours forme également les étudiants à reconnaître les problèmes d'optimisation convexe qui se posent dans les applications scientifiques et techniques et à utiliser des outils logiciels pour résoudre les problèmes d'optimisation convexe. Des connaissances ou une expérience préalables en calcul III et en algèbre matricielle sont recommandées. Prérequis : Approbation du chef de département.

CPEN 5355. Architectures VLSI. 3 heures de crédit (cours magistral : 3 heures, laboratoire : 0 heure).

Le cours couvre les méthodologies les plus importantes pour la conception de systèmes VLSI personnalisés ou semi-personnalisés pour les applications typiques de traitement du signal et de communication. Techniques pour le récepteur interne et externe, mappage d'algorithmes sur des structures matricielles, systèmes de traitement du signal numérique (DSP) et réseaux de portes programmables sur site (FPGA), processeurs de signaux programmables. Des connaissances ou une expérience préalables en architecture informatique sont recommandées. Prérequis : Approbation du chef de département.

CPEN 5361. Réseaux neuronaux profonds. 3 heures de crédit (cours magistral : 3 heures, laboratoire : 0 heure).

Introduction aux principes et à la théorie des réseaux neuronaux, en mettant l'accent sur les réseaux neuronaux profonds. Les sujets abordés comprennent les réseaux convolutifs, les réseaux récurrents et LSTM, l'apprentissage par renforcement, le prétraitement, la régularisation, le réglage et l'optimisation, ainsi que les outils mathématiques et de programmation. Applications à la classification, à la reconnaissance d'images et aux véhicules autonomes. Des connaissances ou une expérience préalables en science des données et en apprentissage automatique sont recommandées. Prérequis : approbation du chef de département.

CPEN 5366. Vision robotique. 3 heures de crédit (cours magistral : 3 heures, laboratoire : 0 heure).

Ce cours vise à combler le fossé entre la vision par ordinateur et l'apprentissage profond. Il couvre des sujets tels que la détection et la reconnaissance d'objets, les algorithmes d'apprentissage automatique pour la vision par ordinateur et les techniques avancées pour la vision par ordinateur 3D. Des applications et des projets concrets seront mis en œuvre dans les domaines des véhicules autonomes et de la robotique. Des connaissances ou une expérience préalables en vision par ordinateur, en Python et en programmation C/C++ sont recommandées. Prérequis : Approbation du chef de département.

CPEN 5377. Réseaux de communication sans fil et mobiles. 3 heures de crédit (cours magistral : 3 heures, laboratoire : 0 heure).

Architectures avancées pour les réseaux de communication sans fil ; technologies sans fil avancées ; défis et problèmes liés à la conception de tels réseaux ; théorie des files d'attente et autres modèles stochastiques. Connaissances ou expérience préalables en réseaux informatiques ou en théorie des systèmes de communication, probabilités, un semestre de programmation est recommandé. Prérequis : Approbation du chef de département.

CPEN 5378. Réseaux informatiques avancés. 3 heures de crédit (cours magistral : 3 heures, laboratoire : 0 heure).

Ce cours se concentre sur le routage et l'interconnexion des réseaux IP tout en abordant des sujets contemporains tels que les réseaux sans fil, la sécurité, la voix et la vidéo sur IP, l'Internet des objets (IoT), les réseaux définis par logiciel et la virtualisation des réseaux. Une connaissance ou une expérience préalable des réseaux informatiques est recommandée. Prérequis : Approbation du chef de département.

CPEN 5379. Performances des réseaux informatiques et de communication. 3 heures de crédit (cours magistral : 3 heures, laboratoire : 0 heure).

Application des probabilités, des chaînes de Markov et de la théorie des files d'attente à l'analyse et à la conception des réseaux informatiques et de communication. Études de cas sur la mise en forme et le multiplexage du trafic, le routage statique, le routage dynamique et les systèmes de partage de fichiers peer-to-peer. Les modèles à temps continu et à temps discret sont explorés. Une connaissance ou une expérience préalable en réseaux informatiques ou en théorie des systèmes de communication, en probabilité est recommandée. Prérequis : Approbation du chef de département. Cours d'informatique COSC 5086. Problèmes spéciaux avancés en informatique. 1 à 6 heures de crédit (cours magistral : 1 à 6 heures, laboratoire : 0 heure). Problèmes spéciaux avancés en informatique. Le travail peut être théorique ou en laboratoire. Peut être répété avec l'approbation du chef de département pour un crédit supplémentaire.

COSC 5088. Recherche de thèse. 1 à 6 heures de crédit (cours magistral : 1 à 6 heures, laboratoire : 0 heure).

Recherche pour mémoire de maîtrise en IA et apprentissage automatique (AIML-MS). COSC 5330. Simulation. 3 heures de crédit (cours magistral : 3 heures, laboratoire : 0 heure). Introduction à la simulation en mettant l'accent sur la méthodologie de simulation, la génération de nombres aléatoires, les mécanismes d'écoulement du temps, les techniques d'échantillonnage et la validation et l'analyse des modèles et des résultats de simulation. Les langages de simulation et leurs applications seront étudiés.

COSC 5345. Apprentissage par renforcement. 3 heures de crédit (cours magistral : 3 heures, laboratoire : 0 heure).

Ce cours propose une introduction et un aperçu complet de l'apprentissage par renforcement (RL). Les sujets abordés comprennent le processus de décision de Markov et la programmation dynamique, les méthodes de Monte-Carlo, l'apprentissage par différence temporelle, l'intégration de la planification et de l'apprentissage, les méthodes de gradient de politique et d'acteur critique, l'apprentissage profond et les algorithmes RL profonds. Les étudiants participeront à des exercices et à des projets impliquant le codage dans des environnements RL simulés. Aucun crédit ne sera accordé pour les cours COSC 4345 et 5345. Les étudiants diplômés devront effectuer des travaux supplémentaires. Prérequis : Formation avancée en statistiques et en intelligence artificielle.

COSC 5346. Robotique et systèmes autonomes. 3 heures de crédit (cours magistral : 3 heures, laboratoire : 0 heure).

Aperçu des principaux domaines de la robotique et des systèmes autonomes. L'IA, l'apprentissage automatique et les algorithmes d'optimisation permettent aux agents autonomes d'opérer dans des environnements dynamiques non structurés, notamment la localisation et la cartographie, la fusion de capteurs, la vision par ordinateur, la planification de trajectoire, la communication et l'évitement d'obstacles. Les étudiants participeront à des exercices et à des projets qui impliquent le développement de systèmes robotiques avec des actions autonomes et l'évaluation de leurs performances à l'aide de simulations informatiques et de systèmes robotiques physiques. Aucun crédit ne sera accordé pour les cours COSC 4346 et 5346. Les étudiants diplômés devront effectuer des travaux supplémentaires. Prérequis : Formation avancée en statistiques, algèbre linéaire et intelligence artificielle.

COSC 5347. Calcul haute performance. 3 heures de crédit (cours magistral : 3 heures, laboratoire : 0 heure).

Ce cours propose une introduction à la programmation de processeurs massivement parallèles et aux architectures qui les composent. Il couvre les méthodes permettant d'exploiter le potentiel des unités de traitement graphique (GPU) et des algorithmes parallèles à l'aide de la plate-forme de calcul parallèle CUDA. Les algorithmes des domaines du calcul scientifique, de l'apprentissage automatique et de la vision par ordinateur sont introduits et explorés.

COSC 5352. Optimisation pour l'apprentissage automatique. 3 heures de crédit (cours magistral : 3 heures, laboratoire : 0 heure).

Ce cours explorera la théorie et les algorithmes qui apparaissent dans l'apprentissage automatique et l'analyse de données modernes. Les sujets seront adaptés avec un accent particulier sur la complexité, la mise en œuvre, la robustesse et l'évolutivité des algorithmes pour les grands ensembles de données. Les étudiants participeront à des exercices et à des projets impliquant la programmation d'algorithmes d'optimisation et l'évaluation de leurs performances.

COSC 5360. Intelligence artificielle. 3 heures de crédit (cours magistral : 3 heures, laboratoire : 0 heure).

Présente les représentations, les algorithmes et les architectures utilisés pour construire des systèmes intelligents. Calcul des prédicats, représentation et recherche dans l'espace d'état, recherche heuristique, résolution de problèmes basée sur les connaissances, apprentissage automatique basé sur les symboles et connexionniste, agents intelligents et robotique.

COSC 5361. Réseaux neuronaux profonds. 3 heures de crédit (cours magistral : 3 heures, laboratoire : 0 heure).

Introduction aux principes et à la théorie des réseaux neuronaux, en mettant l'accent sur les réseaux neuronaux profonds. Les sujets abordés comprennent les réseaux convolutifs, les réseaux récurrents et LSTM, l'apprentissage par renforcement, le prétraitement, la régularisation, le réglage et l'optimisation, ainsi que les outils mathématiques et de programmation. Applications à la classification, à la reconnaissance d'images et aux véhicules autonomes. Aucun crédit ne sera accordé pour les cours COSC 4361 et 5361. Les étudiants diplômés devront effectuer des travaux supplémentaires. Prérequis : Connaissances avancées en statistiques, algèbre linéaire et intelligence artificielle.