新国立大学——科学智能理学硕士_李燕丹的博客-新东方前途出国

在科技飞速发展的当下，人工智能与科学研究的融合已成为推动各领域进步的关键力量。新加坡国立大学（NUS）敏锐洞察这一趋势，于 2025 年秋季重磅推出科学智能理学硕士（MSc in AI for Science）项目。该项目旨在培育能够熟练运用人工智能工具，进行数据驱动型科学发现的复合型人才，为学术界和产业界注入创新活力。

一、项目概览

科学智能理学硕士项目归属于 NUS 理学院物理系，是一个高度跨学科的前沿课程。其核心目标是赋予下一代科学家、应用数学家以及工程师新兴的人工智能技术，助力他们实现人工智能驱动的创新与科学突破。项目课程紧密围绕机器学习和深度学习在物理、化学、生物等多学科领域的应用展开，提升学生的数据分析能力，使其掌握人工智能与科学领域的 “双语” 沟通技巧，从而在相关职业道路上崭露头角。

二、课程设置

该项目的课程体系精心设计，兼顾理论深度与实践广度，为学生搭建起坚实的知识架构。

（一）核心课程

机器学习基础：作为入门课程，着重介绍机器学习的基本概念、算法和模型。学生将学习监督学习、无监督学习、半监督学习等常见方法，理解如何从数据中提取特征、构建预测模型，并通过实际案例掌握模型评估与调优技巧。例如，通过分析生物实验数据，运用分类算法预测实验结果，体会机器学习在科学研究中的初步应用。

深度学习方法：深入探讨深度学习这一人工智能核心领域，涵盖神经网络架构、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（如 LSTM、GRU）等内容。学生将学习如何构建复杂的深度学习模型，处理图像、语音、文本等多模态数据，在化学分子结构识别、物理现象模拟等场景中应用深度学习技术，挖掘数据背后的潜在规律。

科学计算与数据处理：聚焦于科学研究中数据处理与计算方法。学生将掌握数值计算、优化算法、数据可视化等技能，学会运用 Python 等编程语言进行科学计算和数据分析。在物理实验数据处理课程中，学生利用所学方法对大量实验数据进行清洗、分析和可视化展示，为后续科学研究提供有力支持。

科学领域中的人工智能应用：这门课程将人工智能技术与具体科学领域紧密结合，分别介绍人工智能在物理、化学、生物等学科中的应用案例与前沿研究。在物理方向，学生学习利用机器学习预测材料的物理性质；化学领域中，掌握通过人工智能设计新的化学反应路径；生物方面，运用深度学习进行蛋白质结构预测等。通过这些学习，学生能够深入理解人工智能如何赋能不同科学领域，激发创新研究思路。

（二）选修课程（部分列举）

强化学习与智能决策：专注于强化学习理论与应用，学生将学习如何让智能体在动态环境中通过与环境交互并根据奖励信号进行学习，做出最优决策。课程中会涉及经典的强化学习算法，如 Q 学习、深度 Q 网络（DQN）及其扩展算法。在机器人控制、药物研发等实际场景中，学生运用强化学习算法解决智能决策问题，提升解决复杂问题的能力。

量子计算与人工智能：探讨量子计算与人工智能的交叉领域，介绍量子计算基本原理、量子算法以及量子计算在人工智能中的潜在应用。学生将了解量子机器学习、量子优化算法等前沿研究方向，思考如何利用量子计算的独特优势加速人工智能任务，为未来从事相关前沿研究奠定基础。

生物信息学中的人工智能方法：针对生物信息学领域，深入讲解如何运用人工智能技术处理和分析生物数据。学生将学习基因序列分析、蛋白质功能预测、生物网络构建等方面的人工智能应用。通过实际项目，运用机器学习和深度学习算法对大规模生物数据进行挖掘，为生物医学研究提供有价值的信息。

计算机视觉在科学研究中的应用：聚焦于计算机视觉技术在科学研究中的应用，如显微镜图像分析、天体图像识别、材料微观结构分析等。学生将学习计算机视觉的基本算法，包括图像分类、目标检测、语义分割等，并将其应用于科学实验图像数据处理。通过课程学习，学生能够掌握利用计算机视觉技术解决科学研究中图像相关问题的能力。

（三）实践项目

项目实践是该专业的重要组成部分。学生将参与实际的科研项目或企业合作项目，将课堂所学知识应用于解决真实世界中的科学问题。例如，与科研机构合作，利用人工智能技术分析气候数据，预测气候变化趋势；或与制药公司合作，通过机器学习筛选潜在的药物靶点。在实践过程中，学生将在导师指导下，组建团队开展项目研究，锻炼团队协作、项目管理以及解决实际问题的能力，积累宝贵的实践经验。

三、申请要求

学历背景：申请者需持有相关专业的学士学位，对本科专业背景无严格限制，但具备良好的数理基础者优先考虑。相关专业包括但不限于物理学、化学、生物学、数学、计算机科学、工程学等理工科专业。例如，物理学专业的学生具备扎实的数学和物理知识，在学习机器学习在物理模拟中的应用时会更具优势；计算机科学专业的学生熟悉编程和算法，能够快速上手人工智能算法的实现。

语言能力：由于课程采用全英文教学，要求申请者具备良好的英语能力。雅思成绩需达到 6.0 分及以上，或托福成绩达到 85 分及以上，以确保学生能够顺利理解课程内容，参与课堂讨论和学术交流。

其他材料：个人陈述中，学生需要清晰阐述自己对科学智能领域的兴趣来源、过往相关经历（如科研项目、实习经历等）以及未来职业规划，表明自己对该专业的深入理解和学习热情。推荐信则应由熟悉学生学术能力或工作表现的教授、导师或雇主撰写，从不同角度评价学生的专业素养、研究能力、团队协作能力等，为申请提供有力支持。此外，虽然不强制要求提交GRE 成绩，但良好的GRE 成绩将在申请中增加竞争力，体现学生在定量推理、分析写作等方面的能力。

四、就业前景

随着人工智能技术的广泛应用，科学智能理学硕士毕业生的就业前景极为广阔，在多个领域都能发挥重要作用。

科研机构与高校：毕业生可投身于高等院校及科研机构，从事人工智能与科学交叉领域的前沿研究工作。例如，在物理研究所利用机器学习算法改进量子物理实验数据的分析方法；在生物实验室通过深度学习技术解析复杂的生物信号传导机制。凭借在项目中积累的研究经验和专业知识，有望在学术界取得突出研究成果，推动学科发展。

科技企业与初创公司：科技行业对具备科学智能专业知识的人才求贤若渴。毕业生可在科技公司或初创企业担任 AI 研发工程师，参与开发人工智能驱动的科学研究工具、智能数据分析平台等产品。如在一家专注于医疗科技的初创公司，运用所学知识开发基于人工智能的疾病诊断系统，将科学研究成果转化为实际应用，创造商业价值。

制药与生物技术公司：在制药和生物技术领域，毕业生可担任数据分析师，利用人工智能技术处理海量的生物医学数据。例如，通过分析药物临床试验数据，预测药物疗效和安全性；运用机器学习算法筛选潜在的药物分子，加速新药研发进程。在精准医疗时代，这类人才能够为企业提供数据驱动的决策支持，提升研发效率，降低研发成本。

金融行业：金融领域也逐渐引入人工智能技术进行风险管理、投资决策等。科学智能硕士毕业生可在金融机构担任数据科学家，运用科学计算和人工智能算法构建风险评估模型、预测市场趋势。例如，通过分析宏观经济数据和金融市场交易数据，利用机器学习模型预测股票价格走势，为投资决策提供依据，助力金融机构实现智能化转型。

政府与非营利组织：政府部门和非营利组织在制定政策、开展公共事务管理时也需要科学智能专业人才。毕业生可在这些机构中担任政策研究员，运用数据分析和人工智能技术为环境政策制定、公共卫生管理等提供数据支持和决策建议。比如，在环保部门利用人工智能分析环境监测数据，评估环境政策的实施效果，为可持续发展政策制定提供科学依据。