本硕士课程专注于视觉计算与机器人技术，涵盖计算机视觉、图形学、智能系统以及生物医学图像分析等领域。您将探索前沿的计算趋势，并学习如何在真实的工业环境中应用这些技术。该课程还包括一个个人项目，有助于培养在视觉计算或机器人领域的研究能力和管理技能。除了这一专业方向外，帝国理工学院还提供其他计算机科学硕士路径，适合对不同领域感兴趣的学生：人工智能与机器学习、管理与金融、安全与可靠性，以及软件工程。本课程非常适合希望深入掌握视觉计算与机器人技术专业知识，同时获得实践和研究经验的学生。
国家/地区
英国
学校
帝国理工学院
专业大类
工科
专业阶段
专业细分类
电子与计算机工程
学制
1年
学费
£46,000 每年
申请要求
申请硕士课程（如MSc、MRes、MBA等），中国学生须持有“211工程”大学颁发的学士学位，且最终总成绩不低于80%，优先考虑成绩达85%或以上者。申请博士课程者，除满足上述硕士入学要求外，还须已获得硕士学位且成绩不低于80%。所有申请者所学本科专业需包含大量计算机相关内容，并取得一等荣誉学位（First-class Honours）或同等水平。
语言要求
总分7.0（各项不低于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 |
总分100（各单项不低于22）
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
托福 | 100 | 22 | 22 | 22 | 22 |
总分69（各单项不低于62）
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
PTE | 69 | 62 | 62 | 62 | 62 |
5.0（所有单项不低于5.0）
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
新托福 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
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 | - | 2026-06-18  0天 | 已截止 |
课程描述
该课程要求学生完成一个核心模块和九个选修模块。核心模块为“MSc Computing（专业方向）个人项目”，要求学生在视觉计算或机器人领域开展具有独立性和创新性的个人研究。
选修模块分为三组：至少选择2个来自A组，3至7个来自B组，最多3个来自C组。
A组聚焦视觉与机器人方向，包括：高级计算机图形学、成像机器学习、机器人学习、人机交互、计算机视觉。
B组涵盖计算与机器学习基础，如：高级计算机架构、图形学、定制计算、深度学习、机器学习数学、概率模型检验、可扩展系统与数据、强化学习、机器学习导论、机器人学、图神经网络学习、概率推断、机器学习系统与硬件、非欧几里得机器学习方法。
C组提供更广泛的计算机科学主题，如：分布式算法、逻辑学习、网络与Web安全、系统性能工程、高级计算机安全、复杂性理论、计算金融、优化方法、自然语言处理、分布式账本原理、隐私工程、程序分析、量子计算、软件验证、软件可靠性、知识表示、AI中的模态逻辑、独立研究选项、Prolog编程、调度与资源分配、具体复杂性导论。
课程结构灵活，支持学生根据兴趣在视觉计算、机器人、机器学习及系统设计等领域深入发展。
选修模块分为三组：至少选择2个来自A组，3至7个来自B组，最多3个来自C组。
A组聚焦视觉与机器人方向，包括：高级计算机图形学、成像机器学习、机器人学习、人机交互、计算机视觉。
B组涵盖计算与机器学习基础，如：高级计算机架构、图形学、定制计算、深度学习、机器学习数学、概率模型检验、可扩展系统与数据、强化学习、机器学习导论、机器人学、图神经网络学习、概率推断、机器学习系统与硬件、非欧几里得机器学习方法。
C组提供更广泛的计算机科学主题，如：分布式算法、逻辑学习、网络与Web安全、系统性能工程、高级计算机安全、复杂性理论、计算金融、优化方法、自然语言处理、分布式账本原理、隐私工程、程序分析、量子计算、软件验证、软件可靠性、知识表示、AI中的模态逻辑、独立研究选项、Prolog编程、调度与资源分配、具体复杂性导论。
课程结构灵活，支持学生根据兴趣在视觉计算、机器人、机器学习及系统设计等领域深入发展。
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