在过去的十年中，人工智能（AI）已成为科技领域的主导力量，不仅改善了人们的日常生活，还成为英国、美国、中国和印度等国家的战略重点。这一发展带来了对高素质AI专业人才的迫切需求。贝尔法斯特女王大学的人工智能理学硕士课程将为您提供成为AI研究人员或工程师所需的知识与技能。通过讲座、辅导课和实践学习，您将逐步深入探索核心AI概念以及工业界使用的前沿技术，最终完成一个集中的研究项目。本课程非常适合具备扎实编程和数学能力、思维严谨、充满好奇心且具有技术背景（尤其是计算机相关背景）的人士，助力他们在这一快速发展的领域中实现职业提升。
国家/地区
英国
学校
英国女王大学
专业大类
工科
专业阶段
专业细分类
数据科学
学制
1年
学费
国际学生 £27,600
申请要求
申请者通常需持有计算机科学、软件工程、电子/电气工程、数学与计算机科学、物理与计算机科学或相关学科的英国2:1荣誉学士学位（或国际同等学历）。若为2:2学位，须另具相关学科的硕士学历方可个案审核。所有申请者须具备扎实数学能力和丰富编程经验，可通过学位课程内容或其他正式资格证明。具备近期相关行业技术经验者亦可酌情考虑。
针对中国学生：Tier 1院校均分75%（对应2:1）、72.5%（2:2+55%）或70%（2:2）；Tier 2分别为80%、77.5%、75%；Tier 3为85%、82.5%、80%。具体专业背景及课程内容亦将纳入考量。
针对中国学生：Tier 1院校均分75%（对应2:1）、72.5%（2:2+55%）或70%（2:2）；Tier 2分别为80%、77.5%、75%；Tier 3为85%、82.5%、80%。具体专业背景及课程内容亦将纳入考量。
语言要求
要求提供雅思成绩证明，总分不低于6.0，且各单项分数不低于5.5，或提供大学认可的同等资格证书。*雅思成绩须在最近两年内取得*
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
雅思 | 6.0 | 5.5 | 5.5 | 5.5 | 5.5 |
托福iBT：总分80分，各单项最低分数要求如下：听力17分，阅读18分，口语20分，写作17分
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
托福 | 80 | 18 | 17 | 20 | 17 |
PTE 学术英语考试：总分64，各单项不低于59分
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
PTE | 64 | 59 | 59 | 59 | 59 |
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 | - | 2026-06-30  0天 | 已截止 |
课程描述
该人工智能硕士（MSc in Artificial Intelligence）课程提供全日制（1年）和非全日制（2年以上）两种学习模式。全日制学生每周通常上课三天，非全日制学生为1-2天，教学时间安排在上午9点至下午5点之间。课程采用线上线下结合方式，教学资料通过Canvas虚拟学习平台提供。
课程包括六个授课模块（共120 CATS学分）和一篇15,000至20,000字的研究论文（60 CATS学分），完成全部要求者授予MSc学位。另有研究生证书（Postgraduate Certificate）选项，需完成60 CATS学分的授课模块。
核心模块依次涵盖：人工智能基础（数学、概率、优化）、机器学习、知识工程、计算机视觉、自然语言处理，以及聚焦实际应用的“AI for Health”模块，内容涉及精准医疗、医学影像、药物发现等。各模块旨在培养学生运用AI技术解决现实问题的能力，并为最终的研究项目打下基础。
研究项目（Themed Project）需围绕课程主题之一展开，如机器学习、知识工程、计算机视觉、自然语言处理或AI健康应用，也可经批准选择其他主题，包括企业赞助项目。
评估方式以课程作业为主，无考试。MSc成绩达70%以上且论文成绩超过70%者可获“优秀”（Distinction）等级。
课程包括六个授课模块（共120 CATS学分）和一篇15,000至20,000字的研究论文（60 CATS学分），完成全部要求者授予MSc学位。另有研究生证书（Postgraduate Certificate）选项，需完成60 CATS学分的授课模块。
核心模块依次涵盖：人工智能基础（数学、概率、优化）、机器学习、知识工程、计算机视觉、自然语言处理，以及聚焦实际应用的“AI for Health”模块，内容涉及精准医疗、医学影像、药物发现等。各模块旨在培养学生运用AI技术解决现实问题的能力，并为最终的研究项目打下基础。
研究项目（Themed Project）需围绕课程主题之一展开，如机器学习、知识工程、计算机视觉、自然语言处理或AI健康应用，也可经批准选择其他主题，包括企业赞助项目。
评估方式以课程作业为主，无考试。MSc成绩达70%以上且论文成绩超过70%者可获“优秀”（Distinction）等级。
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