双非计算机专业成功拿下谢菲尔德大学人工智能硕士录取-新东方前途出国
胡晓旭
申请指导师
- 学历背景：211院校硕士
- 擅长专业：商科,计算机,传媒
- 录取成果：帝国理工学院,伦敦政经,伦敦大学学院,布里斯托大学
- 从业年限
- 5-7年
- 帮助人数
- 489人
- 平均响应
- 15分钟
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双非计算机专业成功拿下谢菲尔德大学人工智能硕士录取
- 英国研究生
- 跨专业
- 低GPA
- 录取院校：英国谢菲尔德大学（University of Sheffield）
- 录取专业：Artificial Intelligence（人工智能）
- 语言成绩IELTS 6.5（单项不低于6.0）
- GPA3.4/4.0
- 毕业院校国内双非本科院校
该生本科毕业于国内双非院校计算机科学与技术专业，GPA 3.4/4.0。具备扎实的编程基础（Python、C++）及算法能力，并完成了多个人工智能相关科研项目，如基于深度学习的图像识别系统设计。此外，他还在知名互联网企业实习，参与AI模型优化工作，积累了丰富的工程实践经验。
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院校背景劣势：双非背景在竞争激烈的英国名校申请中处于弱势，需要通过科研、项目和实习经历弥补。
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研究深度不足：虽然有一定AI项目经历，但需要在申请材料中充分凸显研究创新点及与目标专业的契合度。
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课程竞争激烈：谢菲尔德大学AI硕士要求较高的数学与编程能力，申请需展现清晰的学术规划及未来科研目标。
在申请前期，团队对学生进行了针对性辅导，明确其申请优势与短板，制定了分阶段的提升方案：
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学术提升：建议学生选修机器学习、计算机视觉等高阶课程，并完成一篇AI方向的小型研究论文，以增强学术竞争力。
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科研与实习拓展：充分利用实习机会，将参与模型优化的经验转化为可量化成果；同时在导师指导下完成深度学习项目，提升研究深度。
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文书策略：在PS中重点强调其AI技术栈（TensorFlow、PyTorch等）与实际项目中的创新应用，结合谢菲尔德AI课程的研究特色，突出契合度。推荐信部分则重点描述其科研能力、逻辑思维与学习潜力。
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面向院校匹配：将其项目成果与谢菲尔德AI专业的研究方向（如自然语言处理、智能机器人）紧密结合，强化申请材料的针对性。
通过上述规划，学生在申请时能够全面展示技术实力与研究潜能，成功突破双非背景限制，获得谢菲尔德大学AI硕士录取。
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