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香港大学（HKU）的 AI 相关硕士一直是申请者关注的焦点，其中最热门的两个方向分别是：
MSc in Applied Artificial Intelligence（应用人工智能）
MSc in Computer Science – AI Stream（计算机与人工智能方向）
虽然名字相近，但两者在课程结构、培养目标、未来发展路径上差异明显。如果你正在纠结选哪个，本篇文章将用最清晰的方式帮你厘清关键区别。
这个方向重点在“把 AI 用到行业中”。课程会更偏向应用类技术，例如：
机器学习与深度学习
自然语言处理（NLP）
计算机视觉（CV）
商业智能、数据分析
AI 在不同行业的应用逻辑
项目管理、AI 产品实现方法
它关注的是：
如何让 AI 解决真实业务中的问题？
实际项目会很多，适合希望快速提升“行业 AI 应用能力”的学生。
这个方向保留了扎实的计算机科学核心课程，例如：
数据结构与算法
操作系统
计算机网络
软件工程、系统设计
AI 系统开发、算法设计
智能系统基础理论
更强调底层逻辑与技术深度，培养学生：
既能理解 AI 背后的理论，也具备扎实的计算机开发能力。
适合喜欢“技术本质”的同学。
核心目标是让学生掌握：
如何把 AI 技术用于金融、零售、医疗、制造等行业
如何用模型、算法解决业务难题
如何实现 AI 产品化
该方向强调“落地能力”，让学生能迅速在不同行业中找到应用场景。
适合未来希望从事：
数据科学 / 数据分析
AI 工程实现（偏业务）
AI 产品
行业技术顾问
这个方向旨在打造“技术深度 + AI 研发能力”的人才，面向：
算法研发
系统开发
高级工程技术岗位
AI 系统设计与优化
适合未来想从事：
软件工程师（SDE）
算法工程师
AI 系统开发工程师
技术研发工程师
智能系统研究
更强调逻辑思维、编程能力和理论基础。
毕业后可进入：
金融科技（FinTech）
医疗科技
互联网企业
咨询公司
市场与商业分析
典型岗位：
数据科学家 / 数据分析师
AI 应用工程师
商业分析 & 数字化岗位
AI 产品助理 / 技术顾问
适合希望用 AI 改变行业、解决实际问题的学生。
毕业后更容易进入：
科技公司（Google、Amazon、Meta、腾讯、阿里等）
AI 研发机构
智能系统技术部门
自动驾驶、AI 实验室等深度科技企业
典型岗位：
软件开发工程师（SDE）
算法工程师
系统研发工程师
AI 系统架构设计
技术研究岗
适合想在科技行业扎根、追求技术深度的同学。
想把 AI 技术用到具体行业 → 应用人工智能
想深入理解 AI 算法、系统、底层技术 → 计算机与人工智能
行业分析、AI 落地、业务协作 → 应用人工智能
软件开发、后端研发、算法设计 → 计算机与人工智能
本科非 CS 或跨专业申请 → 应用人工智能
CS 相关专业、有数学或编程基础 → 计算机与人工智能
计算机与人工智能：偏技术深度，录取门槛更高
应用人工智能：对跨专业更友好，相对包容
技术岗 → CS+AI 更有优势
行业应用 → 应用 AI 更灵活
可以说：
这是两个风格完全不同的方向，不是“强弱”的关系，而是“适配度”的选择。
港大的这两个 AI 项目各有特色：
应用人工智能：让你掌握 AI 如何走进行业
计算机与人工智能：让你具备支撑技术研发的能力
最重要的不是选哪个项目“更强”，而是选哪个更适合你未来的发展方向。
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