Artificial Intelligence and Data Engineering MSc
人工智能与数据工程理学硕士硕士
该硕士课程专为具有扎实的软件工程和数学背景、并希望成为人工智能、机器学习或数据工程师的学生而设计。课程融合了软件系统工程和机器学习领域高评价课程的核心模块,并加入全新的数据工程内容,旨在教授你如何构建、测试、部署和扩展大型数据驱动系统。你将通过一个主要项目获得实践经验,该项目通常通过院系的行业交流网络(IXN)与行业合作伙伴共同完成。如果你对数据科学而非工程更感兴趣,那么人工智能与机器学习方向的其他硕士课程可能更适合你。
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申请要求
申请者需持有计算机科学、计算或软件工程相关领域的英国二等一以上学士学位(或国际同等学历),并具备扎实的数据系统、人工智能和数学背景。中国学生须满足以下学术要求之一:
- 毕业于UCL认可的中国高校,加权平均分不低于85%(部分专业如金融、金融科技、管理等要求87%);
- 或毕业于中国教育部认可的其他高校,加权平均分不低于90%(上述特定专业要求92%-93%)。
相关工作经验可能予以考虑。具体院校及专业要求请参照UCL官网中国学生入学标准。
语言要求
二级:总分7.0,各单项不低于6.5
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|
雅思 | 7.0 | 6.5 | 6.5 | 6.5 | 6.5 |
二级:总分96,阅读和写作24/30,口语和听力22/30
2级:总分76,各项沟通技能得分不低于75
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|
PTE | 76 | 75 | 75 | 75 | 75 |
开学与申请日期
2026
| 开学日期 | 申请开始日期 | 申请截止日期 | 申请状态 |
|---|
| 2026-09 | 2025-10-20 | 2026-03-27 0天 | 已截止 |
课程描述
人工智能与数据工程理学硕士课程为为期一年的研究生项目。第一学期,学生将学习工程与软件架构要求,掌握建模技能及与业务方和开发人员清晰沟通的技术能力;同时学习数据科学应用的部署与维护,开发大规模先进机器学习分析,并深入理解数据工程与机器学习运维(MLOps)的理论与实践,重点构建高吞吐量的数据科学应用及云环境中的数据管道。可选课程可能包括入门级机器学习与监督学习。第二学期,课程涵盖验证与确认的最新实践、研究趋势与核心问题,进一步拓展数据分析工程知识,学习数据科学应用平台的设计与开发原理,掌握规模化数据软件工程的理论与技术,并获得主流开发平台的实践经验。可选模块可能包括数据科学与应用深度学习。学生还将开始暑期研究项目/论文的准备工作。第三学期主要完成个人或小组形式的暑期研究项目/论文,并参加主考试期的考核。