北欧有什么好大学

本文目录一览：

• 1、北欧有什么好大学
• 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

北欧有什么好大学

北欧的好大学有瑞典隆德大学、瑞典皇家理工学院、乌普萨拉大学、斯德哥尔摩大学、林雪平大学。北欧的大学教学水平较高，师资力量雄厚，并且自然风光优美，给学生提供良好的学习环境，是留学的不错选择。 博考网

北欧有什么好大学?

一、瑞典隆德大学

瑞典德隆大学建立于1666年，是一所历史悠久的顶尖学府。在社会科学、经济管理、医学、工程技术、人文科学、自然科学等领域发展的非常好。该大学不仅注重传授基础知识，同时也注重文化教育的创新，培养学生的创新能力和实践能力。

二、瑞典皇家理工学院

瑞典皇家理工学院建立于1827年，不仅是一所顶尖的理工大学，也是瑞典境内规模最大、历史最悠久的一所学校，为世界培养了众多优秀的人才。该大学的工程与技术专业、计算机科学与信息系统专业、机械工程专业、土木和结构工程专业在世界遥遥领先。瑞典皇家理工学院与中国有密切的合作关系，给学生提供了更广泛的留学机会。该大学拥有人人平等的理念，鼓励学生进行创业。

三、乌普萨拉大学

乌普萨拉大学是一所顶尖的研究型大学，同时也是北欧第一所大学，建立于1477年。神学是乌普萨拉大学的核心课程，培养出了众多世界知名的学者和诺贝尔奖获得者。乌普萨拉大学拥有许多历史悠久的建筑景观，比如瑞典国家大教堂，可以让留学生充分体会瑞典的文化氛围。

四、斯德哥尔摩大学

斯德哥尔摩大学建立于1878年，是一所公立综合大学。该大学周围的环境非常优美，建筑风格融合了传统文化和现代文化两种理念，给学生提供非常好的学习环境。斯德哥尔摩大学设有人文学、社会科学、自然科学和法学等科系，为学生提供广阔的选择空间。

五、林雪平大学

林雪平大学建立于1960年，不仅是一所公立综合性大学，也是理工科类学校中专业最好的大学之一。该大学的工程与技术领域在世界享有盛誉，该大学以创新闻名，注重培养学生的创新精神和实践能力。

最后总结，通过以上关于北欧有什么好大学内容介绍后，相信大家会对北欧有什么好大学有个新的了解,更希望可以对你有所帮助。

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。

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。

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。

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。

• 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。

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。