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帝国理工学院（Imperial College London）的人工智能硕士（MSc in Artificial Intelligence）是计算机系（Department of Computing）下的热门项目，以理论与实践结合、前沿研究和行业应用著称。
学制：1年全日制（分为3个学期：授课+研究项目）。
目标：培养具备AI核心技术和跨领域应用能力的人才，适合计算机背景学生或转专业者（需满足先修要求）。
排名：帝国理工计算机学科常年位居QS/THE世界前十，AI领域研究实力突出（尤其在机器学习、计算机视觉、机器人方向）。
核心模块（必修）：
机器学习（Machine Learning）
深度学习（Deep Learning）
符号人工智能（Symbolic AI）
概率推理（Probabilistic Inference）
人工智能编程（Python/C++重点）
伦理与可解释AI（Ethics & Transparency）
选修模块（根据兴趣选择2-3门）：
计算机视觉、自然语言处理、强化学习、机器人学、大数据分析等。
毕业项目：与行业或学术机构合作的独立研究（如医疗AI、金融预测、自动驾驶等）。
学术背景：
本科需为一等荣誉学位（国内985/211建议均分85%+）。
专业：计算机、数学、工程、物理等高度量化学科。
转专业提示：非计算机背景需证明编程能力（如Python/C++）和数学基础（线性代数、概率统计、微积分）。
语言要求：雅思7.0（单项6.5）或托福100（单项22）。
其他材料：推荐信、个人陈述（需突出AI相关经历）、研究/项目经历（加分项）。
师资：多位IEEE Fellow、DeepMind研究员等学者授课。
设施：高性能计算集群、机器人实验室、与DeepMind/IBM等企业合作资源。
就业支持：专属Career Service提供AI行业招聘会、面试辅导（毕业生去向包括Google Brain、Meta、对冲基金Quant等）。
2024年学费：£41,750（国际生），£38,600（英国/欧盟生）。
奖学金：系院奖学金（如Dean's Master's Scholarships）、外部资助（如Chevening）。
优势：
行业联系：伦敦科技区位优势，与金融、医疗、科技企业合作紧密。
灵活度：选修课覆盖热门方向，适合个性化发展。
研究导向：毕业项目可衔接PhD（约30%毕业生继续深造）。
挑战：
课业压力：课程节奏快，编程和数学要求高。
竞争激烈：录取率约10%-15%，建议提前积累相关科研/实习。
vs. 牛津MSc in AI：牛津更偏理论，帝国理工侧重应用与工业结合。
vs. UCL MSc in AI：UCL课程更广泛，帝国理工技术深度更强。
vs. 美国CMU/MS in AI：CMU选择更多样（如ML/CS交叉），但帝国理工性价比更高（1年制）。
稍后会有顾问老师反馈评估结果