英国华威大学研究生申请，Offer喜报｜华威大学心理学与教育硕士Offer+1，附项目解析、申请要求、DDL

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导师介绍

（戳图直达顾问主页）

哥伦比亚大学社会学学士；

犹太神学院米德拉什和拉比文学硕士；

芝士圈留学最受欢迎的资深文书导师之一，具有20多年的指导学生经验，我还是一位出版经验丰富的作家和作者；

擅长领域：社会学、金融学、传媒与新闻学、计算机科学/工程、工商管理。

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华威大学成立于1965年，位于考文垂市，是一所高水准的研究型大学。短短的59年时间里，在学术研究、教学质量和商业领域展现了出色的成长速度和巨大的潜力，在英国乃至国际上都享有极高声誉。

作为全球最热留学院校之一，华威大学不仅师资力量强大硕士，在世界上排名也是十分靠前，常年稳居QS、THE、TIME和卫报等权威榜单英国前十，堪称年轻朝气与实力并存的院校！

在最新的QS世界大学排名中，位列世界第61英国华威大学研究生申请，Offer喜报｜华威大学心理学与教育硕士Offer+1，附项目解析、申请要求、DDL，全英第9位，仅次于LSE，开设的商学院以及制造工程学院都非常有名。

不仅如此，开设的传媒、戏剧、经济学、计算机科学等专业也都名列前茅，传媒和戏剧专业更是多次排到英国专业排名第一。

作为英国的顶尖高等学府之一，华威在REF评估报告中表现很抢眼，部分学科还被评定为英国大学前三强的水平（应用数学与牛津、剑桥并列全英第一，数学、计算机科学和商务研究等专业则为全英第二）

今天要给大家盘点的项目，就是华威大学的热门专业——心理学与教育硕士。

该项目是一门以研究为主导的课程博士后，位于心理学和教育学的交叉点。它以独特的跨学科视角，探讨儿童发展和教育成果、差异和残疾的概念、早期干预在最大限度地提高儿童生活机会方面的作用英国华威大学研究生申请，以及教育领域的循证实践等重要问题。

灵活的教学模块为学生提供了广泛的教学和学习经验，让学生能够深入研究个体差异（如情绪、个性和智力）及其在儿童学习中所扮演的角色；贫困、社会阶层和养育方式等环境因素如何共同影响儿童的发展成果；以及特殊教育需要和残疾政策如何转化为学校实践。研讨会和辩论是研究这些问题的核心方式，因此学生将有很多机会与同伴合作、辩论和研究实际解决方案。

申请要求：

具有相关学科的至少2:2荣誉学位或同等学历

对于中国申请人来说，华威大学有自己的list，对该专业要求的均分是75%~88%

雅思：7.0，其中最多两个单项为6.0/6.5上海mba，其他单项为7.0及以上

托福：100，阅读22，听力21，口语23，写作21

PTE：70，单项不低于59

学费：

：

2024年8月2日

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英国华威学院，英国两位教授访问计算机科学与技术学院并做学术报告

2023年4月10日下午在职研究生，英国伦敦布鲁内尔大学李茂贞教授，英国华威大学何黎刚教授在图书馆五层学术报告厅分别进行了题为“ Data in AI”和“ and of ”的学术报告。

李茂贞教授于1997年在中国科学院软件研究所获得博士学位，于1999-2002年在英国卡迪夫大学的计算机科学与信息学院完成博士后研究，现为英国伦敦布鲁内尔大学电子与电气工程系教授。他的主要研究方向为高性能计算，包括云计算和边缘计算、大数据分析以及在智能电网和智能城市中应用的智能系统。最近硕士，李教授致力于深度神经网络相关的一些研究，如可信度、鲁棒性、可解释性以及数据隐私等。李教授在相关领域出版专著5部，发表学术论文100多篇，现任英国计算机学会和电子工程学会（IET）的会士。

李茂贞教授从提高设计人工智能算法的隐私保护意识出发，介绍了当前人工智能算法数据隐私保护的主要研究方向。李老师首先分析了欧盟的通用数据保护条例(GPDR)博士后，指出AI应如何遵守GPDR关于数据隐私的规定，然后回顾了可用于设计保护隐私的人工智能算法的技术，最后介绍了自己团队在AI数据隐私保护领域中的最新研究成果。

何黎刚教授本科和硕士毕业于华中科技大学，后赴英国华威大学计算机系攻读博士，毕业后赴英国剑桥大学进行博士后研究，现为华威大学计算机系教授。主要研究方向为并行分布式处理、分布式人工智能算法、云计算、高性能计算和大数据处理。在国际权威期刊和会议上发表论文180余篇，是IEEE和IEEE 成员，担任多个国际期刊的编委以及国际学术会议的程序委员会成员或会议主席，主持和承担过英国、欧盟及企业界多个研究项目。

何黎刚教授首先从改进联邦学习的训练效率与质量入手英国华威学院，英国两位教授访问计算机科学与技术学院并做学术报告，提出一种半异步的联邦学习方法，然后，为了进一步改进联邦学习的训练效率与质量英国华威学院，何老师将半异步联邦学习方法扩展到了移动边缘云系统。最后，何老师提出了一种低质量数据基础下，降低数据源对联邦学习模型质量和训练效率影响的改进方法。

李茂贞、何黎刚两位教授的报告深入浅出、引人入胜，使大家对处理人工智能算法中数据的隐私保护、联邦学习方法以及联邦学习训练效率与质量的改进有了更加深刻和全面的认识。报告开拓了与会师生的学术视野，对多个领域的研究人员均有深刻启发，与会人员均获益匪浅。