新加坡国立大学人工智能与创新理学硕士 (MSc AI&I) 项目介绍-新东方前途出国

留学顾问李明鑫

李明鑫

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      新加坡国立大学人工智能与创新理学硕士 (MSc AI&I) 项目介绍

      • 研究生
      • 专业介绍
      2026-01-01

      李明鑫中国香港,新加坡,韩国,日本,马来西亚中学,本科,研究生天津

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      新加坡国立大学 (NUS) 人工智能与创新理学硕士 (MSc Artificial Intelligence & Innovation,简称 MSc AI&I) 是一个由七个学术单位联合提供的跨学科研究生学位项目,这七个单位分别是设计与工程学院、计算机学院、艺术与社会科学学院、法学院、理学院、企业学院和继续教育与终身教育学院。该项目专注于利用人工智能的力量在不同行业和企业中推动创新,为 STEM 和非 STEM 背景的学生提供全面的 AI 知识和技能,使他们能够在各个领域进行创新,为经济和社会发展做出贡献。项目与新加坡政府的新加坡国家 AI 战略 2.0 保持一致,为毕业生提供继续教育机会,以跟上行业和工作性质的变化。

      一、项目核心信息

      该项目的英文全称为 Master of Science in Artificial Intelligence & Innovation,中文名称为人工智能与创新理学硕士。项目提供全日制和非全日制两种学习模式,全日制学习周期为 12-24 个月,非全日制为 24-36 个月。国际申请者必须选择全日制课程才能申请学生准证。
      项目总学分为 40 学分,采用学分制收费,学费为 54,000 新币(不含消费税)或 58,860 新币(含 9% 消费税),此费用基于完成 40 学分计算。申请费用为 150 新币(含消费税),不可退还;录取后需缴纳 5,000 新币(含消费税 5,450 新币)的录取押金,该押金不可退还但会计入学费。
      2026 年 8 月入学的申请周期为 2025 年 11 月 1 日至 2026 年 1 月 31 日。项目每年仅开设 8 月入学批次,一个学年包含两个学期和一个特殊学期(分为两部分,每部分六周),学期安排如下:首学期为 8 月至 12 月,第二学期为 1 月至 5 月,特殊学期首部分为 5 月至 6 月,第二部分为 6 月至 7 月。

      二、培养目标

      1. 培养学生掌握人工智能核心概念、应用方法和评估体系,能够将 AI 技术与行业创新需求相结合。
      2. 使学生具备 AI 技术创新管理能力,理解如何通过 AI 驱动企业技术变革和业务增长。
      3. 教导学生 AI 领域的创新创业思维,掌握 AI 创业项目的规划、实施和融资策略。
      4. 让学生深入了解 AI 治理与伦理规范,确保 AI 应用符合法律、道德和社会价值标准。
      5. 为学生提供机器学习基础和应用能力,使其能够设计、实现和评估基本的 AI 模型和系统。
      6. 培养学生跨学科解决问题的能力,能够应对快速发展的 AI 领域中的复杂挑战和机遇。
      7. 为毕业生在各种行业和领域从事创新管理、AI 产品管理、AI 咨询等多元化职业做好准备。

      三、课程设置 (40 学分)

      项目为 40 学分的课程型硕士学位项目,课程体系分为核心 / 必修课程(20 学分)和选修课程(20 学分)两大部分。

      1. 核心 / 必修课程(20 学分)

      核心课程共包含五门,每门 4 学分,是构建学生 AI 与创新综合能力的基础。
      • MSI5001 人工智能导论:概念、应用与评估:这门课系统介绍 AI 的核心概念、关键技术、应用场景和评估方法,帮助学生建立对 AI 领域的全面认知。
      • MSI5002 人工智能技术创新管理:课程聚焦 AI 驱动的技术创新管理,涵盖创新战略制定、技术转化、组织变革、风险管理等内容,培养学生领导 AI 创新项目的能力。
      • MSI5003 人工智能创新创业:讲解 AI 领域的创新创业生态,包括机会识别、商业模式设计、团队组建、融资渠道、市场推广等,帮助学生掌握 AI 创业的核心技能。
      • MSI5004 人工智能治理与伦理:深入探讨 AI 应用中的法律、伦理和社会问题,包括数据隐私、算法公平性、责任划分、监管框架等,培养学生负责任的 AI 开发和应用意识。
      • MSI5102 机器学习基础:提供机器学习的核心理论和实践技能,包括监督学习、无监督学习、模型评估、特征工程等,通过编程实践帮助学生掌握基本的机器学习模型构建和应用方法。

      2. 选修课程(20 学分)

      学生需完成 20 学分的选修课程,其中至少 8 学分必须来自专业选修课,剩余学分可从通用选修课中选择。选修课程的开设情况可能会有变化,并非每学期都提供。
      专业选修课(部分):
      • LL5532X 法律、算法与人工智能:探讨法律与 AI 算法之间的互动关系,包括 AI 决策的法律责任、算法透明度、知识产权保护等。
      • LL5533X 数据隐私合规:讲解数据隐私保护的法律框架和合规要求,包括 GDPR、新加坡个人数据保护法等,培养学生数据合规管理能力。
      • MT5021 创造力与问题解决技能:教授创造性思维和问题解决方法,帮助学生在 AI 创新过程中提出新颖的解决方案。
      • NMC5363 人工智能、媒体与社会变革:分析 AI 技术对媒体行业和社会结构的影响,探讨 AI 在媒体内容生产、传播和消费中的应用。
      通用选修课(部分):
      • DSA5204 深度学习与应用:教授深度学习的高级概念和技术,包括神经网络架构、优化算法、计算机视觉、自然语言处理等应用方向。
      • MSI5005 人工智能与创新专题:涵盖 AI 与创新领域的前沿主题,如生成式 AI、AI 与可持续发展、AI 与医疗健康等,内容会根据行业趋势不断更新。
      • MSI5006 人工智能与创新顶点项目:学生在导师指导下完成一个综合性的 AI 创新项目,将所学知识应用于实际问题,培养项目管理和团队协作能力。
      • PC5251 应用机器学习与数据科学:聚焦机器学习在数据科学中的实际应用,包括数据预处理、特征选择、模型优化、结果可视化等,强调解决实际业务问题的能力。
      • IT5001 软件开发基础:为非计算机背景学生提供软件开发的基本技能,包括编程基础、软件工程原则、版本控制等,帮助学生更好地理解和参与 AI 项目开发。
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