跨学科融合：由工程学院主导，将AI算法与工程系统设计结合，培养“懂工程的AI开发者”。
学制与学分：3学期（16个月），需完成97学分；可延至4学期（含暑期实习）。
STEM认证：毕业生可享36个月OPT工作签证。
工程导向AI：聚焦AI在工程约束下的系统部署（如实时性、安全性）6。
行业实验室合作：学生可参与Block Center for Technology and Society、PwC数字化转型中心等项目。
顶点项目（Capstone）：36学分实战课题，与企业合作解决真实工程问题。
核心研究领域：
生成式人工智能Generative AI
自主物理系统Autonomous physical systems
制造业的未来Future of manufacturing
新设备连接New device connectivity
人类生命援助Human life assistance
能源与环境Energy and environment
网络安全Cybersecurity
人机协同设计Human+AI design
就业情况：
就业率：95%以上毕业生6个月内入职（2024届数据）。
行业分布：
科技巨头：NVIDIA（芯片AI部署）、特斯拉（自动驾驶）、IBM Watson；
金融科技：高盛量化交易部、Jane Street；
医疗科技：美敦力AI诊断部门。
薪资水平：平均起薪$136,000/年（数据科学岗中位数$118,000）
申请要求：
申请者背景要求：
专业：鼓励拥有电气和计算机工程学士学位或相关学科学位，并对人工智能和工程交叉领域感兴趣的学生申请该项目。
感兴趣的学生应能够证明其熟练程度：
- 数据分析编程（Python 优先）
- 概率/统计，例如概率分布、联合概率和条件概率、独立性、边缘化、贝叶斯规则和最大似然估计
- 线性代数主题，如矩阵运算、线性变换、投影、矩阵导数和特征分解
申请文书材料：成绩单（陆本需认证）、学位证明、简历、目的陈述、推荐信
语言要求：托福100/雅思7.5
GRE要求：可选（高分可增强竞争力）
申请截止日期：12.15（early review），1.15（final）
CMU的MSAIE以“AI系统化+工程落地” 为核心差异点，填补了纯算法与产业应用的鸿沟。其细分方向覆盖工程全领域，尤其适合目标自动驾驶、医疗AI或工业智能化的申请者。匹兹堡产业集群（谷歌AI实验室、Uber自动驾驶中心）为学生提供了无与伦比的实践场景。
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