南加州大学研究生热门专业：电气工程专业
南加州大学的电气工程理学硕士（MSEE）项目是一个面向希望在全日制博士课程继续深造或在工业领域从事专业工作的学生设计的高级学术学位。该项目具有灵活的课程设置，允许学生专注于电气工程的不同方面，并与系内教师紧密合作。获得 MSEE 学位的学生在系统设计、大学教学与研究、销售、成本分析、管理、组件设计与开发、咨询、生产和质量控制等领域具有显著的竞争优势。许多学生在学位期间通过与导师在研究实验室合作进行独立研究。为了支持这些研究，系里为硕士生提供了最先进的研究设备和丰富的大学资源。完成学业后，学生将具备成功所需的知识、技能和人际网络。
学位类型
Master of Science in Electrical Engineering
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一、申请要求
1、语言要求
托福 TOEFL考试：博士课程，总分100分以上，每部分20分以上。硕士学位课程，总分90分以上，每科20分以上。
雅思 IELTS考试：博士课程，7 分以上，每项均达到 6 分以上。硕士学位课程，6.5 或以上，每项均在 6 或以上。
PTE：博士课程，68 分以上，各单项均在 53 分以上。硕士学位课程，61 分以上，各单项均在 53 分以上。
语言豁免
以下情况下，国际申请者可免于提交英语水平成绩：
您拥有南加州大学的学位（学士、硕士或博士学位）或目前正在就读南加州大学的学位课程。
您拥有在美国完成的全部学士学位，或持有在符合条件的英语国家（定义如下）获得的相当于美国学士学位的学位。要确定学位等值，请参阅南加州大学国家的要求。学士学位应在美国一所地区认可的大学获得，或在另一个国家一所官方认可的大学获得，而英语既是教学语言，也是该国唯一官方认可的语言。整个课程必须在符合条件的国家完成。在美国或其他符合条件的国家只完成部分学位的双学位持有者，以及从非英语国家转移学分的学生不符合此豁免条件。
您已在一个以英语为教学语言和唯一官方语言的国家获得硕士或博士学位。您在提交 USC 申请时必须已获得该学位。在申请时尚未完成合格硕士或博士课程的申请人仍需提交英语水平成绩。
您的母语是英语。这适用于来自英国、澳大利亚、新西兰和加拿大（魁北克除外）等国家/地区的英语母语人士，这些国家/地区的唯一官方语言和教学语言都是英语。
2、课程要求
电气工程理学硕士课程的申请者必须拥有学士学位或正在攻读学士学位。南加州大学的项目申请者通常拥有任何工程或工程相关学科的学位，包括但不限于以下：
- 计算机科学
- 电气工程
- 电子产品
- 数学
- 物理
未持有上述首选专业学士学位的申请人，只有完成下列可接受课程（或同等课程）并证明具备相应熟练程度者，才可获考虑。
- 电气工程
- 线性电路
- 线性系统
- 微分方程
- 线性代数
- 概率/统计
- 物理
除了上述申请该专业特殊申请条件外，完整的申请要求可以查看我们官网对应的【申请要求】部分
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二、毕业要求
1、学分要求
学生至少完成28个学分
电气工程专业必须至少修读 20 个学分，非电气工程专业的学分需要顾问的书面批准，并且必须属于技术性质
电气工程 599 专题课程最多可将 8 个学分计入 MSEE
最多 4 个EE 590 （指导研究）学分和 1 个研讨会学分EE 598 （或经顾问批准的其他研讨会）可计入 MSEE 学分
2、成绩要求
攻读电气工程硕士学位的所有课程必须获得至少3.0的平均绩点。
南加州大学学士学位以外的所有400级及以上课程也必须达到这一平均绩点。
论文要求
选择MS论文选项的学生必须：
选择 MS 论文选项的学生必须至少修读 500 级 16 个学分，并修读EE 594a 和EE 594b。EE 590最多可与EE 594a 和EE 594b 注册 一起计算2 个学分。
信息来源：南加州大学-电气工程-课程设置
三、课程介绍
400 级课程：最多三门12学分
课程中文 | 课程英文 | 课程代码 | 学分 |
| 电力系统介绍 | Introduction to Power Systems | EE 443 | 4.0 units |
| 电力系统技术 | Power Systems Technology | EE 444 | 4.0 units |
| 机器人介绍 | Introduction to Robotics | EE 445L | 4.0 units |
| 计算机网络介绍 | Introduction to Computer Networks | EE 450 | 4.0 units |
| 并行和分布式计算 | Parallel and Distributed Computation | EE 451 | 4.0 units |
| 片上系统介绍 | Introduction to System-on-Chip | EE 454L | 4.0 units |
| 编程系统设计介绍 | Introduction to Programming Systems Design | EE 455x | 4.0 units |
| 计算机系统组织 | Computer Systems Organization | EE 457 | 4.0 units |
| 工程师应用量子力学 | Applied Quantum Mechanics for Engineers | EE 471 | 4.0 units |
| MOS VLSI 电路设计 | MOS VLSI Circuit Design | EE 477L | 4.0 units |
| 线性控制系统 | Linear Control Systems | EE 482 | 4.0 units |
| 数字信号处理介绍 | Introduction to Digital Signal Processing | EE 483 | 4.0 units |
500 级或 600 级课程：必须至少获得 19 个顾问批准的学分
课程中文 | 课程英文 | 课程代码 | 学分 |
| 电气和计算机工程师的概率 | Probability for Electrical and Computer Engineers | EE 503 | 4.0 units |
| 微纳米制造技术 | Micro- and Nano-Fabrication Technology | EE 507 | 4.0 units |
| 工程线性代数 | Linear Algebra for Engineering | EE 510 | 4.0 units |
| 机器学习硬件加速器 | Machine Learning Hardware Accelerators | EE 511 | 4.0 units |
| 金融工程的随机过程 | Stochastic Processes for Financial Engineering | EE 512 | 4.0 units |
| 量子误差校正 | Quantum Error Correction | EE 514 | 4.0 units |
| 量子传感：机器学习、推理和信息 | Quantum Sensing: Machine Learning, Inference and Information | EE 515 | 4.0 units |
| 高压直流传输系统 | High-Voltage DC Transmission Systems | EE 516 | 4.0 units |
| 金融工程的数学和工具 | Mathematics and Tools for Financial Engineering | EE 518 | 4.0 units |
| 量子信息处理介绍 | Introduction to Quantum Information Processing | EE 520 | 4.0 units |
| 电力系统保护 | Power System Protection | EE 525 | 4.0 units |
| 电力电子学 | Power Electronics | EE 528 | 4.0 units |
| 光学材料、仪器和设备 | Optical Materials, Instruments and Devices | EE 530 | 4.0 units |
| 非线性光学 | Nonlinear Optics | EE 531 | 4.0 units |
| 材料表征 | Materials Characterization | EE 534 | 4.0 units |
| 模拟集成电路 a | Analog Integrated Circuits a | EE 536a | 4.0 units |
| 可穿戴技术 | Wearable Technology | EE 608 | 4.0 units |
| 量子优化算法 | Quantum Optimization Algorithms | EE 613 | 4.0 units |
| 高级无线通信：面向6G | Advanced Wireless Communications: Towards 6G | EE 635 | 4.0 units |
| 深度学习系统 | Deep Learning Systems | EE 641 | 2.0 units |
| 微体系结构高级专题 | Advanced Topics in Microarchitecture | EE 653 | 3.0 units |
| 可靠数字系统的诊断和设计 | Diagnosis and Design of Reliable Digital Systems | EE 658 | 4.0 units |
| 机器学习 II：数学基础和方法 | Machine Learning II: Mathematical Foundations and Methods | EE 660 | 4.0 units |
| 多媒体数据压缩 | Multimedia Data Compression | EE 669 | 4.0 units |
| 神经技术设计的数据分析与控制技术 | Data Analysis and Control Techniques for Neurotechnology Des | EE 675 | 4.0 units |
| 高级计算机视觉 | Advanced Computer Vision | EE 676 | 4.0 units |
| 计算智能与神经学习 | Computational Intelligence and Neural Learning | EE 689 | 4.0 units |
| 定向研究 | Directed Research | EE 690 | 1.0-4.0 units |
信息来源：
四、求职发展
学生可以在求职门户网站中建立与未来雇主的联系，包括实习咨询，见面会、国际学生资源。也可以进一步获得未来职业规划、求职简历帮助、面试准备等服务
信息来源：南加州大学-电气工程-未来职业
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