介绍
理学硕士 (MSc.) 和哲学博士 (PhD) 课程为学生提供计算机科学各个领域的专业化教育。 这是通过完成一个独立研究项目的主要领域的学术课程来实现的。 攻读理学硕士课程的学生可以在最短 1 年、最长 3 年之后完成该课程，而博士生可以在最短 2 年、最长5年之后完成该课程。
研究领域
1. 计算机图形学
2. 计算机网络
3. 计算机视觉
4. 数据科学
5. 数据库系统
6.人机交互
7.信息检索
8. 信息系统
9. 智能系统
10. 多媒体计算
11. 并行和分布式计算
12. 计算安全
13. 软件工程
入学要求
（A） 理学硕士课程：
i、 申请人应拥有UPM或UPM认可的其他大学的计算机科学学士学位或同等学历，CGPA至少为3.00；或
ii、CGPA在2.75到2.99之间（2.75=
（B） 哲学博士课程：
申请人应具备：
i、 相关领域的硕士学位（含课程），最低平均成绩为B；或
ii、硕士学位，相关领域的论文；或
iii、优秀学士学位，最低CGPA为3.750（即使没有硕士学位，申请人也可以申请直接入学）。
英语语言要求
国际申请者必须获得托福纸笔考试（学术版）的最低分数 550 或雅思（学术培训）的 6.0 分，或托福网考（学术版）的 79-80 或 CIEP 的 109 级 在 ELS 语言中心。
相关课程：
课程要求
（a） 理学硕士课程的学分要求
硕士生需要注册并通过六（6）个学分的课程：
i、 研究方法课程；和
ii、学院列出的任何课程。
其他要求
1.SPS5903研讨会
- 硕士生需要参加SPS5903课程，这是一门研究报告的课程
- 该课程应至少在第二学期或之前注册。
- 每个学生都需要在“提案答辩研讨会”上陈述他/她的研究提案。
- 监督委员会和一名独立成员将对提案进行评估。
- 提案报告和相似性报告(由Turnitin生成)应在提交日期前至少两(2)周内发送至监督委员会。
- 研讨会将在不晚于一学期的第15周举行。
- 本课程将被评定为满意(M)或不满意(TM)等级。
硕士生每学期需要注册SPS5999硕士研究。这是一个研究项目，在学习期结束时，候选人将提交一篇论文。论文将会被检查，并且将会有一个口头报告来决定学生在学习领域的能力。
3.文献综述研讨会
- 研讨会将在不晚于一学期的第15周举行。
- 顾问/主管和至少一名指定的评估员将对演示进行评估。
- 学生必须撰写一份关于文献综述的报告手稿，并在报告发表后一周内提交给指导老师/导师。
- 学生还需要将相似性报告(使用Turnitin等抄袭检查软件生成)与手稿一起提交。
- 指导老师/导师将评估手稿是否适合发送到至少一个国际会议。
- 未能提交文献综述的手稿报告将导致SPS5999的TM等级不合格。
b) 哲学博士课程的学分要求
博士生必须注册并通过九 (9) 个学分的课程：
i、 研究方法课程； 和
ii、学院列出的任何两 (2) 门课程。
1.SPS6903研讨会
- 博士生需要参加SPS6903课程，这是一个研究提案的演示(1学分)。
- 该课程应至少在第二学期或之前注册。
- 每个学生都需要在“提案答辩研讨会”上陈述他/她的研究提案。
- 监督委员会和一名独立成员将对提案进行评估。
- 提案报告和相似性报告(由Turnitin生成)应在提交日期前至少两(2)周内发送至监督委员会。
- 研讨会将在不晚于一学期的第15周举行。
- 本课程将被评定为满意(M)或不满意(TM)等级。
2.综合考试
攻读博士课程的学生必须通过综合考试(笔试和口试)，该考试应在四个学期内完成课程要求的所有课程后进行。
3.SPS6999博士研究
博士候选人需要每学期注册SPS6999博士研究。这是一个研究项目，在学习期结束时，候选人将提交一篇论文。论文将会被检查，并且将会有一个口头报告来决定学生在学习领域的能力。
4.文献综述研讨会
- 研讨会将不迟于每学期的第15周举行。
- 顾问/主管和至少一名指定的评估员将对演示进行评估。
- 学生必须提交一份文献综述手稿报告，并在报告日期后一周内提交给导师/导师。
- 学生还需要提交相似性报告（使用Turnitin等剽窃检查软件生成）以及手稿。
- 顾问/主管将评估手稿是否适合至少发送至国际会议。
- 未能提交和/或提交文献综述手稿报告将导致SPS6999的（TM）分数不合格。
研究领域描述
计算机图形学(Computer Graphics)
计算机图形学是计算机科学的一个子领域，它研究数字合成和处理可视内容的方法。虽然该术语通常指三维计算机图形的研究，但它也包括二维图形和图像处理。计算机图形学利用计算技术研究视觉和几何信息的处理。它侧重于图像生成和处理的数学和计算基础，而不是纯粹的美学问题。尽管计算机图形学和可视化领域有许多相似之处，但这两个领域经常是不同的。
相关研究包括:
●应用数学
●计算几何
●图像处理
●信息可视化
●科学可视化
计算机图形的应用包括:
●数字艺术
●特殊效果
●电子游戏
●视觉效果
●增强现实
●虚拟现实
计算机网络
该领域包括管理计算机网络各个领域的研究领域，其中包括实时系统、高级计算机网络、通信网络的性能建模、网络安全、移动和无线、网络互联、网络管理、网络设计、卫星通信和光通信。
计算机视觉
计算机视觉是一个跨学科的领域，研究如何制造计算机来从数字图像或视频中获得高层次的理解。从计算机科学的角度来看，它寻求将人类视觉系统可以完成的任务自动化。计算机视觉涉及从单幅图像或一系列图像中自动提取、分析和理解有用信息。它包括理论和算法基础的发展，以实现自动视觉理解。作为一门科学学科，计算机视觉关注的是从图像中提取信息的人工系统背后的理论。图像数据可以采取多种形式，例如视频序列、来自多个摄像机的视图或来自医学扫描仪的多维数据。作为一门技术学科，计算机视觉寻求将其理论和模型应用于计算机视觉系统的构建。
相关研究包括：
●图像处理
●图像分析
●模式识别
计算机视觉的应用包括：
●生物特征
●工业机器人
●自动驾驶汽车
●医学影像
●监控
●摄像机跟踪
数据科学
数据科学是一个新兴的研究领域，涉及从数据中提取知识和价值。数据科学采用来自数学、统计学、信息科学和计算机科学等广泛领域的许多领域的技术和理论，包括信号处理、概率模型、机器学习、统计学习、数据挖掘、数据库、数据工程、模式识别和学习、可视化、预测分析、不确定性建模、数据仓库、数据压缩、计算机编程、人工智能和高性能计算。扩展到大数据的方法在数据科学中特别受关注，尽管该学科通常不被认为仅限于此类大数据，而且大数据解决方案通常侧重于组织和预处理数据而不是分析。虽然数据工程是一个与数据密集型系统和算法相关的成熟研究领域，例如大数据的实用解决方案，但它是数据科学的核心学科，因此在利用现有技术方面面临许多新挑战经典数据分析，以及为新型分析开发新技术，这些技术由于数据存储的增加而成为可能。
数据库系统
数据库一直是任何信息系统中的关键组成部分。 当前的趋势显示了从传统的集中式关系数据库方法向更高级数据库的过渡。 数据库研究包括以下主要子领域：语义网； 数据库（集中式、分布式、并行、移动、多媒体、生物医学）； 数据质量； 数据仓库; 查询制定、处理和优化； 数据库的完整性、集成性、隐私和安全性； 电子商务、电子政务的应用、模型和框架； 和本体管理。
人机交互
人机交互侧重于人机交互、人机交互和系统开发的模型、理论和实践见解。该领域还解决了世界问题以及技术和能力的相互作用，以确定特定用户群体（如老年人、残疾人和普通用户以外的儿童）的需求。核心领域包括设计方法论（例如以用户为中心的设计、活动理论、设计原则和指南、软件工程方法）；可用性研究和评估（例如可用性指标；网络可用性）；用户体验（例如人类心理和行为、可访问性和可享受性）；社交互动设计（例如计算机支持的协作工作）；普适计算（例如触觉交互、可穿戴计算、混合现实）；创新学习（例如移动学习、主动学习、混合学习）；多模式交互（例如数据处理或交换、有形界面、交互中的手势和手语、注视/眼球运动交互）；交互技术（例如桌面和交互表面、平板电脑、智能设备）；网络超媒体技术和应用（例如网络个性化、用户分析和建模、导航和超链接、网络交互设计）；人机交互中的伦理和安全问题。
信息检索
该研究领域侧重于信息检索（IR）的理论和基础、技术和应用。 它包括文档表示和内容分析/建模、查询和相关反馈、用户和交互式 IR、检索模型和排名、搜索引擎架构和可扩展性问题、信息过滤和推荐、IR 评估方面、社交媒体搜索和 Web IR 的研究 、XML 和语义搜索，以及 IR 的其他应用，例如数字图书馆、移动搜索和在线广告。 该领域还将涵盖各种与搜索相关的研究主题，这些主题应用于广泛的非结构化数据，包括文本、图像、视频、音频和录制的语音。
相关研究包括：
●情绪分析
●文本挖掘
●多媒体分析
●自然语言处理
●语义技术
●多媒体信息检索
●搜索引擎架构
●推荐系统
信息系统
该领域侧重于与组织中的信息系统环境相关的研究，强调核心方面，如战略信息系统规划、基于网络的信息系统、知识管理系统、管理和企业信息系统、信息系统和商业智能、电子商务、综合信息系统开发的技术和方法、信息技术管理、数据仓库和数据挖掘。
智能系统
智能系统致力于在智能计算的理论、设计、实现和应用方面进行研究。这包括建立新技术，将海量数据智能地转化为有用的信息和知识；遗传算法、群体优化理论、蚁群优化中的测量技术；展示它们的用途和能力；研究代理语义和本体；在多智能体系统、移动计算、社交网络和知识共享中进行交互；文本挖掘、语义和自然语言处理方面的研究，重点是通过开发高效的智能内容分析
处理文本并使其信息在计算机应用程序中易于理解的算法；开发和应用最先进的数学和计算机科学技术
到现在生命科学中出现的问题，特别是那些现在出现在后基因组中的问题。智能系统还致力于寻找实现智能的方法的研究。
可用于机器人和智能设备的嵌入式系统解决方案。智能系统研究涵盖以下子领域：数据挖掘、智能代理、进化
计算和优化、计算语言学、生物信息学、语义学、文本挖掘、自然语言处理和嵌入式系统。
多媒体计算
该研究领域涵盖了丰富、访问和搜索大量数据的算法研究。该算法着眼于搜索引擎的核心和基于用户需求的预定规模导向系统，解决了提供商和服务商面临的问题。该领域还包括对健康、电信和地球科学等各个领域所需的多媒体数据的分析，以及在现实世界中利用大量多媒体数据（如图像、视频和音乐）进行优化迭代的技术开发。研究活动将涉及数学模型、机器学习技术以及算法开发和评估的实践技能的结合。目前的研究活动包括图像/视频内容分析，如目标检测和识别，例如社交网络中的品牌和产品，图像/视频/传感器信号中的人类解析，如生成世界级运动员估计值，多模态数据学习机，以及应处理图像的自动切碎文档的替换，文本和其他内容。
相关研究包括：
• 多媒体信息的访问
• 与多媒体内容的互动
• 多媒体内容管理
多媒体编译应用程序包括：
• 多媒体数据的语义提取
• 协同备份系统
• 查询失败的预测
并行和分布式计算
该领域涵盖多个领域，包括对等（P2P）系统、在线社交网络、大规模多人在线游戏、网格和云、多核架构、并行编程、性能建模、实时系统、高级分布式系统、分布式数据库和高性能计算（HPC）的各个领域。
计算机安全
这一研究领域涉及计算中的安全原则。该领域的研究涵盖计算机和系统安全的子领域，包括密码学和协议、访问控制、量子密钥分发、信息隐藏（如隐写术、水印）、多媒体信息安全、操作系统安全、计算机取证、入侵检测系统、网络和通信安全、软件安全、，恶意软件分析和信息安全管理。此外，该课程还提供了在真实性、完整性、不可否认性和保密性等实际应用和服务中应用加密技术的必要知识。
软件工程
软件工程是一门工程学科，涉及软件生产的各个方面，从软件需求规格说明的早期阶段到软件投入使用后的维护。这些调查涵盖了设计、开发、实施和维护高质量软件的系统、规范、可量化的技术和方法。与软件工程、软件体系结构、软件web服务、软件建模、软件质量、软件工程管理、企业软件工程和集成、绿色软件工程、基于组件的软件工程、基于搜索的软件工程、软件度量、，估计和度量是本研究的热门话题之一。此外，还开展了特殊用途嵌入式软件工程领域的研究，该领域涉及教育研究、农业科学和健康科学等多学科研究。
