在人工智能蓬勃发展的时代浪潮下，新加坡国立大学（NUS）积极响应市场需求，不断拓展其在人工智能领域的教育版图。近期，NUS 理学院新增热门专业科学智能硕士（MSc AI for Science），进一步丰富了其 AI 相关硕士项目体系。本文将详细介绍 NUS 的四个 AI 硕士项目，包括项目背景、申请要求、课程设置以及就业前景等方面，为有意向在人工智能领域深造的同学提供全面的参考。

一、项目背景

随着科技的迅猛进步，人工智能（AI）正成为各行业转型的关键驱动力。根据2024年5月谷歌的一项调查预测，至2030年，AI技术预计将在新加坡产生高达1983亿新元的经济效益，这相当于2023年新加坡国内生产总值的30%。金融服务、医疗保健和教育等领域对AI的需求尤为突出。

为了应对市场对AI人才的巨大需求，新加坡推出了《人工智能策略2.0》（NAIS 2.0）。该计划旨在将AI专业人才的数量扩大三倍，达到1万5千人，其中70%为本地居民，而30%的职位则向外籍专业人士开放。此外，政府还鼓励企业通过提供补贴和税收优惠来促进员工的AI技能培训。

在此背景下，新加坡国立大学积极响应政策号召，开设了一系列与AI相关的硕士课程，致力于培养更多的AI专业人才，以支持国家的AI发展战略，并满足不同行业对于AI技能日益增长的需求。这些举措不仅有助于提升新加坡在全球AI领域的竞争力，也为有志于从事AI行业的学生提供了宝贵的学习和发展机会。

二、NUS 四个 AI 硕士项目介绍

（一）计算机学院：人工智能计算机硕士

申请要求：GRE 不低于 320 分（3.5 分析性写作）；雅思 6.0 或托福 90 分以上。

课程特色：注重计算机科学与人工智能的深度融合，培养学生在人工智能算法、模型开发等方面的专业技能，为计算机领域的 AI 应用提供坚实的理论和实践基础。

（二）系统科学研究所：人工智能系统硕士（原名智能系统技术硕士）

申请要求：优先考虑理科或工程专业；中国大学学士学位且取得一定成绩，或受新加坡国立大学认可的同等学历；最好有两年相关工作经验；需提交 GRE（建议总分 320 分，写作 3.5 分）；托福 85 分或雅思 6.0 分；有面试。

课程特色：聚焦于智能系统的构建和优化，涵盖人工智能在复杂系统中的应用，如智能交通、智能能源管理等，培养学生解决实际系统问题的能力。

（三）理学院：科学智能硕士

申请要求：

学历：本科学位以上。

专业背景：不限专业背景，但要有较好数理基础。

语言：雅思总分 6.0 以上；托福总分 85 以上；GRE 不要求。

课程特色：

必修课程（16 学分）

科学智能应用：让学生了解 AI 在各科学领域的实际应用场景和方法。

科学探索中的实用机器学习：掌握科学研究中常用的机器学习技术。

深度学习基础：奠定深度学习的理论和实践基础。

科学智能讲座：拓宽学生对科学智能前沿知识的视野。

选修课程（至少 16 学分）

天体物理中的人工智能：探索 AI 在天体物理研究中的应用，如星系分类、引力波探测等。

生物成像中的人工智能：利用 AI 技术提升生物成像的分析和处理能力。

科学智能特别课题：深入研究特定的科学智能前沿课题。

科研项目中的机器学习：参与实际科研项目，应用机器学习解决科学问题。

科学智能业界实践：了解行业需求和实践案例，增强学生的实践能力。

数值算法及应用：掌握数值计算相关算法及其在科学计算中的应用。

量子信息与计算：涉及量子计算与人工智能的交叉领域知识。

贝叶斯统计与机器学习：结合贝叶斯统计方法与机器学习算法。

复杂系统分析与建模：运用 AI 技术分析和建模复杂系统。

化学中的人工智能：将 AI 应用于化学研究，如分子结构预测等。

深度学习与应用：深入学习深度学习算法并应用于实际问题。

用机器学习处理和分析文本：专注于文本数据的处理和分析技术。

数据科学中的自然语言处理：自然语言处理在数据科学中的应用。

制药应用中的人工智能：助力制药行业的药物研发、生产等环节。

跨学科课程（最多 8 学分）：鼓励学生跨学科学习，拓宽知识领域。

（四）继续与终身教育学院：人工智能与创新硕士

申请要求

学历：本科学位以上；若为三年制本科非荣誉学位，需一年工作经验。

语言：雅思总分不低于 6.0；托福总分不低于 85。选修课程可能要求具备基本编程能力。

课程特色：强调利用人工智能推动不同行业和企业的创新，注重培养学生的创新思维和跨领域应用能力，课程涉及 AI 与商业、社会创新的结合。

三、项目优势与就业前景

（一）项目优势

跨学科教学：四个项目均体现了跨学科的特点，整合了计算机科学、物理学、数学、生物学、化学等多学科知识，培养学生的综合素养和创新能力，使其能够应对复杂的 AI 应用场景。

师资力量雄厚：新加坡国立大学拥有世界一流的教师队伍，在 AI 领域的专家学者将为学生提供高质量的教学和指导，确保学生接触到前沿的学术成果和行业实践经验。

实践机会丰富：通过与企业合作、科研项目参与等方式，为学生提供丰富的实践机会，使学生在学习过程中积累实际项目经验，提升就业竞争力。

（二）就业前景

行业需求旺盛：国内外就业市场对 AI 技术人才的需求持续增长，毕业生可在金融、医疗、教育、科技等众多行业找到广阔的发展空间。

职业发展多元化：毕业生可从事 AI 算法研发、数据分析、系统开发、项目管理、科研创新等多种职业，如数据科学家、AI 工程师、科研人员、创新经理等。

薪资待遇优厚：由于 AI 人才的稀缺性，相关岗位的薪资水平较高，为毕业生提供了良好的经济回报。

四、申请建议

（一）提前规划

鉴于项目申请竞争激烈，建议学生提前 1 - 2 年开始规划。明确自己的兴趣和职业目标，选择适合自己的项目。

（二）提升背景

学术成绩：努力提高本科阶段的 GPA，争取在班级中名列前茅。

数理基础：对于不限专业背景但要求数理基础的项目，如科学智能硕士，可通过选修相关课程、参加数学建模竞赛等方式提升数理能力。

实践经验：积极参加科研项目、实习或开源项目，积累实践经验，提高解决实际问题的能力。

（三）语言准备

根据项目要求，提前准备雅思或托福考试，确保语言成绩达到或超过学校规定的标准。对于需要 GRE 成绩的项目，合理安排备考时间，争取取得理想分数。

（四）精心准备申请材料

个人陈述：突出自己对 AI 的兴趣、专业背景、实践经验以及未来职业规划，展示自己的独特优势和潜力。

推荐信：选择熟悉自己学术或工作能力的推荐人，如教授、导师或实习主管，推荐信应能客观评价申请人的能力和潜力。

简历：简洁明了地展示自己的教育背景、工作经历、项目经验、获奖情况等信息。

（五）关注申请时间

严格按照各项目的申请开放和截止时间提交申请，避免错过申请机会。

五、总结

新加坡国立大学的四个 AI 相关硕士项目各具特色，为不同背景和兴趣的学生提供了多样化的选择。无论是计算机专业背景的学生希望深入研究人工智能算法，还是其他理工科背景的学生渴望将 AI 应用于各自领域，亦或是对创新和跨领域应用感兴趣的学生，都能在 NUS 找到适合自己的项目。在申请过程中，学生要充分了解项目要求，结合自身优势精心准备申请材料，提升自身竞争力。通过在新加坡国立大学的学习，学生将获得系统的 AI 知识和技能，为未来在人工智能领域的发展奠定坚实基础，有望在新一轮科技革命与产业变革中发挥重要作用，成为推动行业发展的领军人才。希望本文能为有意向申请 NUS AI 硕士项目的同学提供有益的参考和指导，帮助他们顺利开启在人工智能领域的深造之旅。

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