在兰卡斯特大学攻读统计学与人工智能理学硕士学位，深入掌握人工智能的统计学基础，超越标准工具，理解并调整模型以解决现实世界中的问题。我们的数学科学学院在英国研究影响力排名中并列第一，引领前沿的人工智能研究，并获得2100万英镑资金支持，用于诸如概率性人工智能中心和MARS研究组等项目。本课程非常适合具备扎实数学背景、希望站在人工智能创新前沿的学生。您将向顶尖研究人员学习，掌握统计理论、机器学习和数据沟通的核心技能，并获得神经网络、深度学习和贝叶斯方法的实践经验。课程分为三个阶段：建立统计学基础知识，深入学习人工智能与机器学习技术，最后完成一项独立研究项目。毕业生就业前景广阔，具备在各行业引领人工智能与数据科学发展的能力。我们拥有超过20年统计学课程教学经验，注重实践学习、现实应用，并致力于开发被全球企业和研究人员广泛采用的创新方法。
国家/地区
英国
学校
兰卡斯特大学
专业大类
理科
专业阶段
专业细分类
统计
学制
1年
学费
30,000英镑/年
申请要求
申请者需持有数学或统计学相关专业的英国2:2荣誉学士学位（或同等学历）。若申请者所学专业为其他定量学科，但课程涵盖概率、统计、线性代数和微积分，亦可考虑。中国学生需根据毕业院校背景，取得65%至70%的均分（对应英国2:2学位），具体分数要求视颁发学位的中国高校而定。申请者须能清晰证明其学术背景足以胜任研究生阶段的相关学习与评估。
语言要求
学术类雅思考试（UKVI 认可或其他考点）或在线雅思考试，总分至少 6.5 分，每个单项不低于 6.0 分
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
雅思 | 6.5 | 6.0 | 6.0 | 6.0 | 6.0 |
托福网考（TOEFL iBT）或托福网考家庭版，总分至少87分，其中阅读不低于19分，听力不低于19分，口语不低于19分，写作不低于22分
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
托福 | 87 | 19 | 19 | 19 | 22 |
培生PTE学术英语考试，总分至少58分，且考试各单项得分不低于50分
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
PTE | 58 | 50 | 50 | 50 | 50 |
2026年1月21日之后参加的考试：总分4.5，各项不低于4分
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
新托福 | 4.5 | 4 | 4 | 4 | 4 |
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 | - | -  NaN天 | - |
课程描述
本课程致力于持续优化教学内容，确保学生掌握前沿的学科知识和可迁移技能，为未来职业发展做好准备。尽管大学会尽力按宣传提供课程模块，但可能因学生反馈、师资变动、研究进展或专业机构要求等原因进行调整，部分选修模块每年可能不固定开设。
第一学年核心模块包括：高级统计建模（涵盖非参数方法、核密度估计与样条回归）；统计计算与算法（强化R与Python编程，学习梯度下降、Bootstrap及MCMC等算法）；深度学习（讲解神经网络架构、激活函数、损失函数及训练方法，应用于图像识别与自然语言处理）；估计与推断（涵盖频率学派与贝叶斯推断、似然函数、参数估计与模型选择）；隐过程模型（介绍高斯过程、动态线性模型等在环境、健康等领域的应用）；机器学习（系统学习监督与无监督学习方法及其数学与算法基础）；以及统计学毕业论文，作为学位的总结性项目，在导师指导下完成独立研究并展示成果。
第一学年核心模块包括：高级统计建模（涵盖非参数方法、核密度估计与样条回归）；统计计算与算法（强化R与Python编程，学习梯度下降、Bootstrap及MCMC等算法）；深度学习（讲解神经网络架构、激活函数、损失函数及训练方法，应用于图像识别与自然语言处理）；估计与推断（涵盖频率学派与贝叶斯推断、似然函数、参数估计与模型选择）；隐过程模型（介绍高斯过程、动态线性模型等在环境、健康等领域的应用）；机器学习（系统学习监督与无监督学习方法及其数学与算法基础）；以及统计学毕业论文，作为学位的总结性项目，在导师指导下完成独立研究并展示成果。
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