Χρησιμοποιούμε cookies για να σας παρέχουμε καλύτερες υπηρεσίες. Με τη χρήση αυτού του ιστότοπου, αποδέχεστε τους όρους χρήσης και τη χρήση των cookies.

Courses offered in the Fall semester (30 ECTS)

  • Probability Theory & Introduction to Machine Learning (7ECTS)
  • Practical Data Science and Applications (7ECTS)
  • Programming and Database Fundamentals (7ECTS)
  • Optimization (7ECTS)
  • Research seminar / Independent Study / Capstone project (2ECTS)

Courses offered in the Spring semester (30 ECTS)

  • Machine Learning (Required, 7ECTS)
  • Research seminar / Independent Study / Capstone project (Required, 2ECTS)
  • At least one from Group A
    • Big Data Processing and Analysis (7ECTS)
    • Time Series Modeling and Analysis (7ECTS)
    • Probabilistic Graphical Models and Inference Algorithms (7ECTS)
    • Detection and Estimation Theory (7ECTS)
  • At most two from Group B
    • Advanced Concepts in Machine Learning and Pattern Recognition (7ECTS)
    • Quantum Machine Learning, Optimization and Applications (7ECTS)
    • Quantum Information and Quantum Estimation (B, 7ECTS)
    • Secure Systems (7ECTS)
    • Nonlinear Systems (7ECTS)
    • Reinforcement learning and Dynamic Optimization (B, 7ECTS)
    • Decision Making and Learning in Multiagent Worlds (B, 7ECTS)
Έχετε να μας προτείνετε κάποια διόρθωση; Επικοινωνήστε μαζί μας στο info eduguide.gr


Μεταπτυχιακά & Πτυχία σε Ελλάδα και Κύπρο