澳门大学——人工智能硕士-新东方前途出国

在人工智能技术飞速渗透各行各业的当下，从智能医疗的疾病诊断到自动驾驶的安全决策，从金融风控的精准预测到智慧城市的高效管理，AI 已成为推动全球产业变革与科技进步的核心力量。澳门大学依托其在计算机科学、电子工程等领域的深厚积淀，开设人工智能硕士项目，旨在培养具备扎实理论基础、技术能力与跨领域应用思维的复合型 AI 人才，助力学生在全球 AI 竞争中占据先机。​

一、项目定位与培养目标​

澳门大学人工智能硕士项目以 “技术深耕 + 场景落地” 为核心导向，区别于单纯侧重理论研究或技术应用的同类项目，致力于实现 “理论深度” 与 “实践广度” 的双重突破。其核心培养目标可概括为三点：​

筑牢理论根基：让学生系统掌握人工智能的核心理论框架，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习等关键领域的基础原理与算法逻辑，具备独立开展 AI 技术研究的能力；​

锤炼技术实战：通过高频次的项目实践与工具训练，使学生熟练运用 Python、TensorFlow、PyTorch 等主流 AI 开发工具，能够独立设计、开发并优化 AI 模型，解决实际场景中的技术难题；​

拓展跨域思维：结合澳门 “中西方文化交汇” 及 “产业多元化” 的特色，引导学生探索 AI 在金融、医疗、文旅、智慧城市等领域的创新应用，培养 “技术服务产业” 的跨界整合能力。​

二、课程体系：兼顾核心与特色，适配不同发展方向​

项目课程设置分为 “核心必修课”“专业选修课” 与 “毕业设计 / 实习项目” 三大模块，既保证了 AI 知识体系的完整性，又为学生提供了个性化发展空间。​

（一）核心必修课：构建 AI 知识骨架​

核心课程聚焦人工智能的基础理论与关键技术，为学生搭建系统的知识框架，主要包括：​

人工智能导论：涵盖 AI 的发展历程、核心分支（如符号主义、连接主义）、伦理规范与前沿趋势，帮助学生建立对 AI 领域的整体认知；​

机器学习基础：深入讲解经典机器学习算法（如决策树、支持向量机、贝叶斯模型）的原理、推导过程与适用场景，培养学生的算法思维；​

深度学习与神经网络：从基础神经网络（CNN、RNN）到前沿模型（Transformer、GPT 系列），结合数学推导与代码实现，让学生掌握深度学习的核心技术；​

数据结构与算法分析：强化学生在数据处理、算法优化方面的能力，为复杂 AI 项目开发奠定工程基础；​

人工智能伦理与治理：聚焦 AI 应用中的隐私保护、算法公平性、社会责任等议题，培养学生的合规意识与伦理思维，这也是澳门大学在 AI 教育中极具特色的课程之一。​

（二）专业选修课：聚焦细分领域，适配职业规划​

学生可根据自身兴趣与职业方向，从以下三大方向选择 4-5 门选修课，实现 “术业有专攻”：​

技术研发方向：包括计算机视觉（图像识别、目标检测）、自然语言处理（机器翻译、情感分析）、强化学习（机器人控制、游戏 AI）等，适合计划从事 AI 算法研发的学生；​

产业应用方向：涵盖金融 AI（量化交易、风险预测）、医疗 AI（医学影像诊断、病历分析）、智慧城市（交通流量优化、能源管理）等，侧重 AI 技术在具体行业的落地应用；​

工程实践方向：开设 AI 系统开发、边缘计算与 AI、云计算与大数据融合等课程，培养学生的工程开发与项目管理能力。​

（三）毕业设计 / 实习项目：衔接理论与实战​

项目要求学生在最后一学期完成 “毕业设计” 或 “企业实习项目”，二者任选其一：​

毕业设计：学生可参与澳门大学人工智能实验室（如澳门大学智慧城市物联网国家重点实验室）的科研项目，围绕 AI 前沿课题（如小样本学习、AI + 碳中和）开展研究，成果可发表于国际学术会议或期刊；​

企业实习项目：澳门大学与澳门本地及粤港澳大湾区的科技企业（如腾讯、华为澳门分公司、澳门金融科技企业）建立合作，学生可进入企业参与真实 AI 项目开发（如智能客服系统优化、供应链 AI 预测模型搭建），积累行业经验。​

三、教学特色：理论落地 + 资源赋能，打造沉浸式学习体验​

澳门大学人工智能硕士项目在教学方式上注重 “实战导向” 与 “资源整合”，让学生在学习过程中即可接触行业前沿：​

（一）“实验室 + 企业” 双场景实践​

实验室支持：学生可使用澳门大学的专业 AI 实验室，包括 GPU 服务器集群、计算机视觉实验平台、自然语言处理语料库等硬件与数据资源，满足算法训练与项目开发需求；​

企业导师联合指导：部分课程邀请粤港澳大湾区的 AI 企业技术负责人担任兼职导师，通过案例分享、项目指导等方式，将行业最新动态与实战经验带入课堂。​

（二）多元化教学模式​

采用 “课堂讲授 + 案例分析 + 代码实操 + 小组项目” 的混合教学模式：​

每门技术类课程均配套 “理论课 + 实验课”，例如 “深度学习” 课程中，学生在学习 Transformer 原理后，需通过代码实现简单的文本生成模型；​

定期组织 “AI 项目挑战赛”，学生以小组为单位解决企业真实需求（如 “基于 AI 的澳门游客流量预测”），获胜团队可获得企业实习机会或项目孵化支持。​

（三）国际化师资与视野​

项目师资团队由澳门大学计算机科学与信息工程学院的资深教授、海外引进人才（如来自斯坦福大学、麻省理工学院的博士后）及行业前辈组成，多数教师拥有 AI 领域的国际论文发表经历。此外，项目还会定期举办 “国际 AI 学术论坛”，邀请全球 AI 领域的知名学者（如诺贝尔奖得主、图灵奖得主）开展讲座，拓宽学生的国际视野。​

四、入学要求：兼顾学术背景与潜力​

澳门大学人工智能硕士项目面向全球招生，入学要求兼顾 “学术基础” 与 “发展潜力”，具体如下：​

（一）学历背景​

申请人需满足以下条件之一：​

计算机科学、电子工程、数学、统计学、自动化等理工科相关专业的学士学位，GPA 建议不低于 3.0/4.0（或同等水平）；​

非理工科专业学士学位，但具备 2 年以上 AI 相关工作经验（如 AI 产品经理、数据分析师），需提供项目经历证明（如参与过 AI 系统开发、算法优化项目）。​

（二）英语能力证明​

由于课程采用全英文授课，申请人需提供以下任一英语成绩证明：​

托福（TOEFL）：总分不低于 80 分；​

雅思（IELTS）：总分不低于 6.0 分（单项不低于 5.5 分）；​

大学英语六级（CET-6）：总分不低于 430 分；​

若本科阶段为全英文授课，可提供学校出具的 “英语授课证明”，免交上述成绩。​

（三）附加材料（建议提交）​

为提升申请竞争力，建议申请人提交：​

1、相关科研经历或项目成果（如 AI 算法竞赛获奖证书、发表的学术论文、个人开发的 AI 项目 GitHub 链接）；​

2 、封推荐信（其中 1 封来自本科专业导师或 AI 领域从业者，突出申请人的学术能力或实践潜力）；​

个人陈述（说明申请动机、职业规划，及与 AI 领域的适配性）。​

五、学费与奖学金政策​

（一）学费标准（2025/2026 学年参考）​

本地生（持有澳门居民身份证）：学费为 108,000 澳门元 / 全程；​

非本地生（包括内地学生、国际学生）：学费为 220,000 澳门元 / 全程，费用包含课程学习、实验室使用、企业实习对接等服务。​

（二）奖学金支持​

澳门大学为人工智能硕士项目学生提供丰富的奖学金机会，覆盖学费与生活费用，主要包括：​

澳门大学研究生奖学金：面向非本地生，成绩优异者可获得 “全额学费减免 + 每月 12,000 澳门元生活补贴”，为期 1-2 年（项目学制为 1.5-2 年）；​

科研助理奖学金：参与实验室科研项目的学生，可获得每月 8,000-10,000 澳门元的科研补贴；​

企业赞助奖学金：合作企业（如华为、澳门金融管理局）为学生提供专项奖学金，部分奖学金可衔接毕业后的就业机会。

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六、就业前景：立足澳门，辐射大湾区，全球适配​

随着粤港澳大湾区 “国际科技创新中心” 建设的推进，及澳门 “数字经济” 战略的落地，人工智能人才需求持续旺盛。澳门大学人工智能硕士毕业生的就业方向主要集中在以下领域：​

（一）就业地域​

澳门本地：可进入澳门金融机构（如澳门国际银行、大西洋银行）从事 AI 风控、量化分析工作；或加入澳门科技企业（如智慧城市解决方案公司、文旅科技企业），参与澳门 “智慧旅游”“智慧交通” 项目开发；​

粤港澳大湾区：依托澳门大学与大湾区企业的合作网络，毕业生可进入广州、深圳、珠海等地的科技企业（腾讯、华为、大疆）、互联网公司（字节跳动、阿里巴巴）担任 AI 算法工程师、数据科学家、AI 产品经理等职位；​

国际就业：部分学生凭借国际化的学术背景与项目经历，进入海外科技公司（如微软、谷歌亚太分公司）或继续攻读 AI 领域博士学位（如澳门大学、香港大学、海外名校）。​

（二）核心就业岗位与薪资参考​

根据澳门大学 2024 届毕业生就业报告，人工智能硕士毕业生的主要岗位及薪资（年薪）如下：​

AI 算法工程师：澳门本地约 40-60 万澳门元，大湾区一线城市约 35-50 万元人民币；​

数据科学家：澳门本地约 35-55 万澳门元，大湾区一线城市约 30-45 万元人民币；​

AI 产品经理：澳门本地约 30-50 万澳门元，大湾区一线城市约 28-40 万元人民币；​

科研 / 学术方向：进入高校或科研机构从事研究工作，年薪根据科研项目与职称有所差异，澳门高校助理研究员年薪约 38-50 万澳门元。​

七、项目优势总结​

澳门大学人工智能硕士项目的核心优势可概括为三点：​

“理论 + 实践 + 伦理” 三位一体的培养体系：不仅注重技术能力，还强调 AI 伦理与跨领域应用，培养全面发展的 AI 人才；​

粤港澳大湾区资源整合能力：依托澳门的区位优势，衔接大湾区的产业与科研资源，为学生提供丰富的实习与就业机会；​

国际化与本土化结合：全英文授课与国际化师资保障学术视野，同时聚焦澳门及大湾区的产业需求，确保人才培养的 “落地性”。