Mestrado em Engenharia Informática
Stephenville, Estados Unidos da América
Mestrado em Ciências (MSc)
DURAÇÃO
36 horas
LÍNGUAS
Inglês
RITMO
Tempo total
PRAZO DE INSCRIÇÃO
DATA DE INÍCIO MAIS CEDO
PROPINAS
USD 36.305
FORMATO DE ESTUDO
No campus
Nota importante sobre os estudantes internacionais:
Os estudantes internacionais têm de estar inscritos a tempo inteiro (9 horas é tempo inteiro para a licenciatura) com 6 horas presenciais e 3 horas online. Os alunos INTL podem frequentar Engenharia Informática no campus de Stephenville (outono ou primavera) e podem frequentar o MBA no campus de Ft. Worth com início apenas no outono. Os estudantes internacionais só podem estudar online se permanecerem fora dos EUA. Se quiserem vir para os EUA, têm de estudar presencialmente.
Uma outra ressalva..... é que se um estudante internacional tiver um visto H, pode estudar programas online nos EUA, mas a maioria dos nossos estudantes tem um visto F, o que exige que estudem f2f num campus. Os titulares de um visto H estão cá para trabalhar e o facto de poderem ir à escola é um benefício adicional. Os portadores do visto F estão aqui apenas para estudar e não estão autorizados a trabalhar.
Capacite o seu futuro na inovação em engenharia
Avance na sua carreira e mantenha-se na vanguarda da tecnologia com o Mestrado em Engenharia Informática da Faculdade de Engenharia Mayfield da Tarleton State University. Quer opte por estudar online ou no campus nas nossas instalações de ponta em Stephenvilleem Stephenville, estará imerso num programa rigoroso e prático concebido para o impulsionar para o sucesso no atual panorama tecnológico em rápida evolução.
Por que escolher o Mestrado em Engenharia da Computação da Tarleton?
O Mestrado em Engenharia Informática da Tarleton destaca-se por oferecer aplicações do mundo real de princípios de computação e engenharia. Nós alavancamos parcerias industriais e investigação inovadora para oferecer um programa que vai além da teoria. O nosso corpo docente colabora diretamente com empresas líderes, assegurando que os estudantes se envolvem com problemas de ponta e tecnologias emergentes desde o primeiro dia. Ao contrário de programas semelhantes, você se beneficiará de turmas pequenas, orientação personalizadae acesso a laboratórios de investigação de última geração - frequentemente reservados a estudantes de pós-graduação em instituições maiores.
Características do programa
- Opções de aprendizagem flexíveis para estudantes internacionais: Inscreva-se a tempo inteiro (9 horas) com 6 horas presenciais no Campus de Stephenville e 3 horas podem ser concluídas online.
- Aprendizagem prática: Aplique o que aprendeu a desafios do mundo real, ganhando experiência com projectos de investigação e ferramentas avançadas.
- Especializações para o futuro: Concentrar-se em áreas como Conceção de circuitos VLSI, Cibersegurança, Robótica e Inteligência Artificial.
Especializações curriculares únicas
O nosso programa é conhecido pelo seu foco avançado em otimização e modelos estocásticosuma combinação única raramente encontrada noutras instituições. Ganhará experiência em áreas como:
- Arquitetura de computadores & Computação distribuída
- Redes informáticas avançadas (com uma forte incidência na cibersegurança)
- Conceção de circuitos VLSI
- Robótica, Inteligência Artificial e Aprendizagem Automática
Opções de tese ou não-tese
Adapte a sua experiência educativa aos seus objectivos profissionais. A opção de tese oferece oportunidades de investigação aprofundada, enquanto a via profissional sem tese oferece uma abordagem prática concebida para melhorar a sua preparação para a indústria.
Competências inigualáveis para o mercado
O nosso programa vai para além dos conhecimentos técnicos. Irá graduar-se com um conjunto robusto de competências comercializáveis, incluindo:
- Resolução de problemas complexos: Resolver problemas críticos em domínios como aeroespacial, medicina, robótica e tecnologia militar.
- Domínio técnico: Aprenda matemática avançada e linguagens de programação, incluindo C/C++, mantendo-se ágil no panorama tecnológico em evolução.
- Competências de colaboração e comunicação: Trabalhar eficazmente com equipas, utilizadores finais e partes interessadas para conceber soluções inovadoras.
Experiência de investigação no mundo real
O Mestrado em Engenharia Informática da Tarleton oferece oportunidades únicas de pesquisa que aprimoram sua jornada educacional. Colabore com membros do corpo docente que estão conduzindo trabalhos inovadores em áreas como sistemas de comunicação sem fios, modelação de tráfego de rede, robótica e IAe cibersegurança. A investigação não é apenas um exercício teórico; é uma forma de alargar o seu currículo, construir redese até ganhar bolsas enquanto contribui para inovações significativas.
Distinta Faculdade
A sua experiência de aprendizagem será orientada por uma equipa de professores especializados com vasta experiência na indústria e na investigação. Cada um dos nossos professores tem experiência prática e ligações à indústria, ajudando-o a colmatar a lacuna entre teoria académica académica e a aplicação no mundo real.
Instalações de última geração
A Faculdade de Engenharia de Mayfield as modernas instalações da Mayfield College of Engineering incluem laboratórios de ensino avançados, espaços de criação e equipamento de investigação que rivalizam com os recursos de instituições maiores. O nosso recente investimento de 54 milhões de dólares num novo edifício sublinha o nosso empenho em proporcionar um ambiente de aprendizagem de alto nível. Quer esteja a construir sistemas de IA de ponta ou a trabalhar em redes sem fios de última geraçãoterá as ferramentas necessárias para ter sucesso.
Prepare-se para o futuro - Inscreva-se hoje
O Texas é um centro de crescimento para profissionais de engenharia e ciências informáticas, com os licenciados da Tarleton na vanguarda desta expansão. O Gabinete de Estatísticas do Trabalho dos EUA projecta um crescimento robusto nos campos da engenharia, e Texas está entre os principais estados em termos de emprego e salários nestes sectores.
Escolher o Mestrado em Engenharia Informática da Tarleton significa escolher um futuro cheio de oportunidades, inovaçãoe sucesso. Candidate-se hoje para iniciar a sua viagem rumo a uma carreira que molda o mundo!
Ao escolher o Mestrado em Engenharia Informática da Tarleton State University, não está apenas a obter um diploma - está a ganhar as competências, orientação e oportunidades para transformar o seu futuro.
CPEN 5099. Pesquisa de tese. 1-6 horas de crédito (aula teórica: 1-6 horas, laboratório: 0 horas).
Pesquisa para dissertação de mestrado em Engenharia da Computação Pré-requisitos: Pós-graduação.
CPEN 5341. Algoritmos avançados. 3 horas de crédito (aula teórica: 3 horas, laboratório: 0 horas).
Análise amortizada, gráfico, fluxo de rede, correspondência de strings, algoritmos de matriz e polinomial, programação linear, NP-completude, algoritmos de aproximação e uma introdução a algoritmos paralelos. Conhecimento prévio ou experiência em estruturas de dados e algoritmos é recomendado. Pré-requisito: Aprovação do chefe do departamento.
CPEN 5342. Computação paralela e algoritmos. 3 horas de crédito (aula teórica: 3 horas, laboratório: 0 horas).
Taxonomia de computadores paralelos, arquiteturas de memória compartilhada e passagem de mensagens, modelos teóricos; padrões e estratégias para projetar algoritmos paralelos; estruturas de dados paralelas; paralelização automática de programas sequenciais; comunicação; sincronização e granularidade; aplicações. Conhecimento ou experiência prévia em Arquitetura de Computadores é recomendada.
CPEN 5343. Arquitetura Avançada de Computadores. 3 horas de crédito (Aula: 3 horas, Laboratório: 0 horas).
O curso é estruturado em torno dos três principais blocos de construção de sistemas de computação de uso geral: processadores, memórias e redes. Os tópicos incluem as limitações de pipelines escalares, execução superescalar, execução fora de ordem, renomeação de registradores, desambiguação de memória, previsão de ramificação e execução especulativa; processadores multithread, VLIW e SIMD; memórias cache não bloqueantes e sincronização, consistência e coerência de memória; arquiteturas multicore e de memória compartilhada. O curso também abrange técnicas para análise quantitativa de sistemas de computador, para entender e comparar escolhas alternativas de design. Conhecimento prévio ou experiência em Arquitetura de Computadores é recomendado. Pré-requisito: Aprovação do chefe de departamento.
CPEN 5348. Projeto avançado de circuitos VLSI. 3 horas de crédito (aula teórica: 3 horas, laboratório: 0 horas).
Análise e design de blocos de CI analógicos e de sinais mistos: chaves analógicas, circuitos de amostragem, filtros de capacitores comutados, ADCs, DACs e PLLs. Técnicas de design de baixa potência e aplicações de aprendizado de máquina para CIs analógicos e de sinais mistos. Conhecimento ou experiência prévia em Eletrônica II e Processamento de Sinais Digitais é recomendado. Pré-requisito: Aprovação do chefe do departamento.
CPEN 5351. Introdução à Otimização Convexa. 3 horas de crédito (Aula: 3 horas, Laboratório: 0 horas).
Este curso apresenta problemas de otimização convexa, os fundamentos da análise convexa, algoritmos para otimização convexa e suas complexidades, e aplicações de otimização convexa. O curso também treina os alunos para reconhecer problemas de otimização convexa que surgem em aplicações científicas e de engenharia e para usar ferramentas de software para resolver problemas de otimização convexa. Conhecimento prévio ou experiência em Cálculo III e Álgebra Matricial são recomendados. Pré-requisito: Aprovação do chefe do departamento.
CPEN 5355. Arquiteturas VLSI. 3 horas de crédito (aula teórica: 3 horas, laboratório: 0 horas).
O curso abrange as metodologias mais importantes para projetar sistemas VLSI personalizados ou semi-personalizados para aplicações típicas de processamento de sinais e comunicações. Técnicas para o receptor interno e externo, mapeamento de algoritmos em estruturas de array, sistemas de processamento de sinais digitais (DSP) e field programmable gate arrays (FPGAs), processadores de sinais programáveis. Conhecimento prévio ou experiência em Arquitetura de Computadores é recomendado. Pré-requisito: Aprovação do chefe de departamento.
CPEN 5361. Redes Neurais Profundas. 3 horas de crédito (Aula: 3 horas, Laboratório: 0 horas).
Introdução aos princípios e teoria de redes neurais, com ênfase em redes neurais profundas. Os tópicos incluem redes convolucionais, redes recorrentes e LSTM, aprendizado por reforço, pré-processamento, regularização, ajuste e otimização, bem como ferramentas matemáticas e de programação. Aplicações para classificação, reconhecimento de imagem e veículos autônomos. Conhecimento prévio ou experiência em Ciência de Dados, Aprendizado de Máquina é recomendado. Pré-requisito: Aprovação do chefe do departamento.
CPEN 5366. Visão de robôs. 3 horas de crédito (aula teórica: 3 horas, laboratório: 0 horas).
Este curso tem como objetivo preencher a lacuna entre a visão computacional e o aprendizado profundo. Ele abrange tópicos como detecção e reconhecimento de objetos, algoritmos de aprendizado de máquina para visão computacional e técnicas avançadas para visão computacional 3D. Aplicações e projetos do mundo real serão implementados nas áreas de veículos autônomos e robótica. Conhecimento prévio ou experiência em visão computacional, Python e programação C/C++ são recomendados. Pré-requisito: Aprovação do chefe do departamento.
CPEN 5377. Redes de comunicação sem fio e móveis. 3 horas de crédito (aula teórica: 3 horas, laboratório: 0 horas).
Arquiteturas avançadas para redes de comunicação sem fio; tecnologias sem fio avançadas; desafios e problemas no design de tais redes; teoria de filas e outros modelos estocásticos. Conhecimento ou experiência prévia em Redes de Computadores ou Teoria de Sistemas de Comunicação, Probabilidade, um semestre de programação é recomendado. Pré-requisito: Aprovação do chefe do departamento.
CPEN 5378. Redes de Computadores Avançadas. 3 horas de crédito (Aula: 3 horas, Laboratório: 0 horas).
Este curso se concentra em roteamento e inter-redes em redes IP, abordando tópicos contemporâneos como redes sem fio, segurança, voz e vídeo sobre IP, Internet das Coisas (IoT), redes definidas por software e virtualização de rede. Conhecimento prévio ou experiência em Redes de Computadores é recomendado. Pré-requisito: Aprovação do chefe do departamento.
CPEN 5379. Desempenho de Redes de Computadores e Comunicação. 3 horas de crédito (Aula: 3 horas, Laboratório: 0 horas).
Aplicação de probabilidade, cadeias de Markov e teoria de filas à análise e projeto de redes de computadores e comunicação. Estudos de caso em modelagem e multiplexação de tráfego, roteamento estático, roteamento dinâmico e sistemas de compartilhamento de arquivos ponto a ponto. São explorados modelos de tempo contínuo e discreto. Conhecimento ou experiência prévia em Redes de Computadores ou Teoria de Sistemas de Comunicação, Probabilidade é recomendada. Pré-requisito: Aprovação do chefe de departamento. Cursos de Ciência da Computação COSC 5086. Problemas Especiais Avançados em Ciência da Computação. 1-6 Horas de Crédito (Aula: 1-6 Horas, Laboratório: 0 Horas). Problemas especiais avançados em ciência da computação. O trabalho pode ser teórico ou laboratorial. Pode ser repetido com a aprovação do chefe de departamento para crédito adicional.
COSC 5088. Pesquisa de tese. 1-6 horas de crédito (aula teórica: 1-6 horas, laboratório: 0 horas).
Pesquisa para dissertação de mestrado em IA e Aprendizado de Máquina (AIML-MS). COSC 5330. Simulação. 3 horas de crédito (Aula: 3 horas, Laboratório: 0 horas). Introdução à simulação com ênfase em metodologia de simulação, geração de números aleatórios, mecanismos de fluxo de tempo, técnicas de amostragem e validação e análise de modelos e resultados de simulação. Linguagens de simulação e suas aplicações serão investigadas.
COSC 5345. Aprendizagem por reforço. 3 horas de crédito (aula teórica: 3 horas, laboratório: 0 horas).
Este curso fornecerá uma introdução e uma visão geral abrangente do aprendizado por reforço (RL). Os tópicos incluem processo de decisão de Markov e programação dinâmica, métodos de Monte Carlo, aprendizado de diferença temporal, integração de planejamento e aprendizado, gradiente de política e métodos ator-crítico, aprendizado profundo e algoritmos de RL profundo. Os alunos se envolverão em exercícios e projetos que envolvem codificação em ambientes de RL simulados. Não serão concedidos créditos para COSC 4345 e 5345. Os alunos de pós-graduação terão que concluir tarefas adicionais. Pré-requisito: experiência avançada em estatística e inteligência artificial.
COSC 5346. Robótica e Sistemas Autônomos. 3 horas de crédito (Aula teórica: 3 horas, Laboratório: 0 horas).
Visão geral das principais áreas de robótica e sistemas autônomos. IA, aprendizado de máquina e algoritmos de otimização permitem que agentes autônomos operem em ambientes dinâmicos e não estruturados, incluindo localização e mapeamento, fusão de sensores, visão computacional, planejamento de caminho, comunicação e prevenção de obstáculos. Os alunos se envolverão em exercícios e projetos que envolvem o desenvolvimento de sistemas robóticos com ações autônomas e a avaliação de seu desempenho usando simulações de computador e sistemas robóticos físicos. Não serão concedidos créditos para COSC 4346 e 5346. Os alunos de pós-graduação terão que concluir tarefas adicionais. Pré-requisito: experiência avançada em estatística, álgebra linear e inteligência artificial.
COSC 5347. Computação de alto desempenho. 3 horas de crédito (aula teórica: 3 horas, laboratório: 0 hora).
Este curso fornece uma introdução à programação de processadores massivamente paralelos e às arquiteturas neles contidas. Ele abrange métodos para aproveitar o potencial de Unidades de Processamento Gráfico (GPUs) e algoritmos paralelos usando a plataforma de computação paralela CUDA. Algoritmos dos campos de Computação Científica, Aprendizado de Máquina e Visão Computacional são introduzidos e explorados.
COSC 5352. Otimização para Aprendizado de Máquina. 3 horas de crédito (Aula: 3 horas, Laboratório: 0 horas).
Este curso explorará a teoria e os algoritmos que surgem no aprendizado de máquina e na análise de dados moderna. Os tópicos serão adaptados com foco particular na complexidade, implementação, robustez e escalabilidade de algoritmos para grandes conjuntos de dados. Os alunos se envolverão em exercícios e projetos que envolvem algoritmos de otimização de programação e avaliação de seu desempenho.
COSC 5360. Inteligência Artificial. 3 horas de crédito (Aula teórica: 3 horas, Laboratório: 0 horas).
Apresenta representações, algoritmos e arquiteturas usados para construir sistemas inteligentes. Cálculo de predicados, representação de espaço de estados e busca, busca heurística, resolução de problemas baseada em conhecimento, aprendizado de máquina conexionista e baseado em símbolos, agentes inteligentes e robótica.
COSC 5361. Redes Neurais Profundas. 3 horas de crédito (Aula: 3 horas, Laboratório: 0 horas).
Introdução aos princípios e teoria de redes neurais, com ênfase em redes neurais profundas. Os tópicos incluem redes convolucionais, redes recorrentes e LSTM, aprendizado por reforço, pré-processamento, regularização, ajuste e otimização, bem como ferramentas matemáticas e de programação. Aplicações para classificação, reconhecimento de imagem e veículos autônomos. Não serão concedidos créditos para COSC 4361 e 5361. Os alunos de pós-graduação terão que concluir tarefas adicionais. Pré-requisito: experiência avançada em estatística, álgebra linear e inteligência artificial.
Os alunos do nosso programa irão:
- Ser capaz de entender o projeto lógico (de circuitos).
- Ser capaz de identificar e resolver problemas tecnológicos complexos em robótica, aeroespacial, negócios, medicina, militar e outras áreas essenciais.
- Ser capaz de aplicar e adaptar princípios teóricos para desenvolver novos softwares e/ou hardwares de computador.
- Ser capaz de aplicar habilidades matemáticas relacionadas à computação, como álgebra linear, cálculo, estatística, matemática discreta e otimização em problemas do mundo real.
Oportunidades de carreira de ponta
Com um mestrado em Engenharia da Computação da Tarleton, suas perspectivas de carreira são vastas. Graduados encontram sucesso em funções como:
- Cientistas de Pesquisa em Computação e Informação
- Analistas de Segurança da Informação
- Desenvolvedores de software
- Especialistas em Robótica e IA
O alinhamento do programa com a demanda do setor garante que você estará equipado para enfrentar os desafios do cenário tecnológico do futuro.