卡内基梅隆大学（CMU）是计算机科学与人工智能的圣地，也是无数 CS 学生的梦校。
这里不仅是 AI、机器人、软件工程和人机交互的发源地，硕士项目更是繁多且方向明确：
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想读科研
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型硕士？有 MLT / MSR
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想就业向？可以选 MCDS / MSCV / MSE / ECE
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想创业或做跨学科创新？MSAII / MHCI / MSBIC 也在等你
本篇将带你一次看懂 CMU 各学院计算机相关硕士项目的定位、特点、申请建议，帮你选出最适合自己的项目。
1️⃣ SCS 核心项目（计算机科学学院）
CMU SCS（School of Computer Science）是全球计算机学科的圣地，硕士项目经典且竞争极其激烈。
MSCS（Master of Science in Computer Science）
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时长：约 1.5 年
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类型：课程灵活，可选科研或纯授课
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亮点：自由选课覆盖系统、安全、AI、图形学等
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适合人群：背景全面、希望在浓厚的科研环境中深造或为博士做准备
MCDS（Master of Computational Data Science）
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时长：16-20 个月
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方向：Analytics / Systems / Human-Centered
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亮点：数据系统和大数据方向非常强势，就业指向数据工程、数据科学、ML 工程
MSAII（Master of Artificial Intelligence and Innovation）
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时长：2 年
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亮点：AI + 创新创业，项目密集，注重落地应用
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适合人群：想做 AI 产品、创业或 AI 应用工程的申请者
2️⃣ LTI 项目（Language Technologies Institute）
如果你对 NLP、语音、搜索推荐或信息检索感兴趣，这里是圣地。
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MLT（Master of Language Technologies）
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研究型，2 年，课程接近 PhD，科研导向强
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MIIS（Master of Intelligent Information Systems）
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1.5~2 年，授课+实习，面向信息系统、推荐和检索就业
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3️⃣ 机器人研究所（RI）
面向计算机视觉、机器人感知和自动驾驶。
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MSCV（Master of Science in Computer Vision）
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16 个月，计算机视觉+深度学习+感知系统
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带 capstone 项目，就业多为视觉算法或感知工程
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MSR（Master of Science in Robotics）
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2 年，涵盖感知、控制、路径规划、SLAM
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偏综合机器人算法，科研机会丰富
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4️⃣ 软件工程与信息技术（ISR / INI）
更偏工程与行业就业导向。
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MSE（Master of Software Engineering）
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16 个月，面向有 2 年以上经验的开发者
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强调大型软件架构与团队开发
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MSIT-SE / MSIT-PE / MSIT-ESE
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12-16 个月，快速就业路线
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偏软件工程、安全或嵌入式
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5️⃣ HCI 与跨学科项目
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MHCI（Master of Human-Computer Interaction）
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12 个月，人机交互与 UX 设计结合的代表项目
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团队 capstone 项目 + 行业合作，适合产品与设计方向
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MSBIC（Master of Science in Biomedical Innovation & Commercialization）
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AI + 医疗/生物创新，跨学科创业型项目
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6️⃣ ECE 及工学院（CIT）项目
非常受硬件背景或想做软硬结合方向的学生欢迎。
MS in ECE（Master of Science in Electrical and Computer Engineering）
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时长：16-20 个月，可延长至 2 年
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校区：匹兹堡 / 硅谷 / 两地结合
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亮点：
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选课极度灵活，可跨选 SCS、RI 课程
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覆盖嵌入式系统、芯片设计、机器学习、网络安全、机器人感知
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适合人群：希望软硬件结合，未来做系统工程或嵌入式/AI 应用
MSSE（Software Engineering - ECE）
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偏系统和嵌入式的软件开发，结合 ECE 的硬件课程
MSAI-SE（Artificial Intelligence - Systems Engineering）
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AI 算法 + 系统工程结合，偏落地与行业实践
MSRC（Robotics & Control）
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偏机器人控制与嵌入式系统，硬件/控制背景友好
📊 CMU 计算机硕士项目全景对比表
| 项目 | 学院 | 时长 | 类型 | 典型方向 | 适合人群 |
|---|---|---|---|---|---|
| MSCS | SCS | 1.5 年 | 授课+可选研究 | 通用 CS | 就业+科研潜力 |
| MCDS | SCS | 16-20 月 | 授课+项目 | 大数据/系统 | 数据工程/科学 |
| MSAII | SCS | 2 年 | 授课+项目 | AI+创新 | AI 应用或创业 |
| MLT | LTI | 2 年 | 研究型 | NLP/语音 | 读博/科研 |
| MIIS | LTI | 1.5-2 年 | 授课型 | 智能信息系统 | 行业就业 |
| MSCV | RI | 16 月 | 授课+项目 | 视觉/感知 AI | CV/感知工程 |
| MSR | RI | 2 年 | 授课+研究 | 机器人 | 算法/科研 |
| MSE / MSIT-SE | ISR/INI | 12-16 月 | 授课+项目 | 软件工程 | 有经验开发者 |
| MHCI | HCII | 12 月 | 授课+Capstone | HCI/UX | 产品与设计 |
| MS ECE | CIT/ECE | 16-20 月 | 授课+可选研究 | 嵌入式/AI 系统 | 软硬结合开发 |
| MSSE (ECE) | CIT/ECE | 16 月 | 授课型 | 系统软件 | 有开发经验 |
| MSAI-SE | CIT+SCS | 16-20 月 | 授课+项目 | AI 系统落地 | AI 工程实践 |
| MSRC | CIT/ECE | 18-24 月 | 授课+研究 | 控制与机器人 | 嵌入式/控制 |
🔑 申请建议
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先锁定职业目标
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科研 → MLT / MSR / MSCS（研究路线）
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AI 或数据 → MCDS / MSCV / MSAII / MSAI-SE
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机器人 / 自动驾驶 → MSR / MSCV / MSRC
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软件开发提升 → MSE / MSIT-SE / MSSE(ECE)
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UX / 产品 → MHCI
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评估背景匹配
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LTI/RI 更看重科研或数学背景
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软件工程项目更偏实战经验
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HCI 和创新类项目或需要作品集或创业背景
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合理规划时间线
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研究型项目需高质量科研，有高质量论文发表可增加竞争力
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授课型项目建议根据自己情况准备实习、科研或实际项目经验
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🎓 结语
CMU 的计算机硕士项目种类丰富，覆盖从算法科研到工程落地、从硬件系统到用户体验的全链路方向。
最重要的是：先搞清楚自己的目标，再匹配项目特色，这样才能从“梦校”里选出最适合自己的一条路。
💡 武汉新东方前途出国，每年都有同学成功拿下 CMU 录取
无论是科研型、就业型还是跨学科创新方向，我们都积累了丰富的申请经验与成功案例。
如果 CMU 也是你的梦校，现在就开始规划，让下一位走进CMU校园的人是你。 🚀
