新加坡跨专业申请研究生：金融科技、AI等新兴专业推荐-新东方前途出国

一、金融科技专业：跨学科融合与就业前景

1. 新加坡国立大学（NUS）金融工程硕士
NUS金融工程专业结合金融、数学与计算机，适合理工科背景学生跨申。课程涵盖衍生品定价、风险管理、算法交易等模块，并与新加坡交易所（SGX）合作提供实践项目。
先修要求：

• 数学基础：微积分、线性代数、概率论。
• 编程能力：Python或C++基础。
• 申请者背景：理工科本科（如数学、物理、计算机）优先，商科背景需补充数学课程。

2. 南洋理工大学（NTU）金融科技硕士
NTU金融科技专业聚焦区块链、支付系统、监管科技等领域，适合计算机或商科背景学生跨申。课程包含“区块链技术”“金融数据分析”等模块，并与星展银行、蚂蚁集团合作提供实习机会。
先修要求：

• 编程基础：Python或Java。
• 金融知识：宏观经济学、公司财务基础。
• 申请者背景：计算机、商科或工程本科均可，需提交相关课程成绩或项目经历。

3. 成功案例
案例1：李同学，本科为数学专业，无金融背景，但通过自学Python与参与Kaggle竞赛，成功申请NUS金融工程硕士。
案例2：王同学，本科为计算机专业，通过补充宏观经济学课程与银行实习经历，被NTU金融科技硕士录取。

二、人工智能专业：技术深度与行业应用

1. 新加坡国立大学（NUS）人工智能硕士
NUS人工智能专业涵盖机器学习、自然语言处理、计算机视觉等方向，适合计算机、数学或物理背景学生跨申。课程与谷歌、英伟达合作提供实践项目，例如开发智能医疗诊断系统。
先修要求：

• 编程能力：Python、C++或Java。
• 数学基础：线性代数、概率论、优化理论。
• 申请者背景：计算机、数学或工程本科优先，需提交编程项目或科研经历。

2. 南洋理工大学（NTU）人工智能硕士
NTU人工智能专业聚焦智能系统、机器人、数据挖掘等领域，适合跨学科背景学生。课程包含“深度学习”“强化学习”等模块，并与新加坡科技研究局（A*STAR）合作提供科研机会。
先修要求：

• 编程基础：Python或MATLAB。
• 数学能力：微积分、统计学。
• 申请者背景：计算机、工程或自然科学本科均可，需提交相关课程成绩或项目经历。

3. 成功案例
案例1：张同学，本科为电子工程专业，通过补充Python课程与参与机器人竞赛，成功申请NUS人工智能硕士。
案例2：陈同学，本科为物理学专业，通过自学机器学习与发表相关论文，被NTU人工智能硕士录取。

三、跨专业申请策略：弥补背景与突出优势

1. 弥补先修课程

• 通过Coursera、edX等平台学习目标专业核心课程（如Python、机器学习）。
• 参加线下培训或夏校，获取官方证书（如NUS暑期学校）。

2. 积累相关经历

• 参与科研项目：联系本校教授或申请海外科研实习（如NUS Undergraduate Research Opportunities Programme）。
• 完成实习或项目：在科技公司或金融机构实习，积累实践经历（如NTU合作企业实习项目）。

3. 文书与面试准备

• 个人陈述：强调跨专业动机与相关经历，例如描述如何通过自学或项目培养目标专业能力。
• 面试表现：展示对目标专业的理解与热情，例如回答“为何选择AI”时，可结合具体应用场景（如医疗、金融）。

四、总结：跨专业申请的核心逻辑

新加坡金融科技与AI专业欢迎跨学科背景学生，但需通过先修课程、相关经历与文书展示弥补背景差异。申请者应提前规划，结合自身优势选择目标专业，并通过实践与学习提升竞争力。