机器人与人工智能理学硕士课程旨在为学生在工业界的职业发展或在学术界的进一步研究做好准备。课程涵盖机器人学、人工智能、机器学习、机电一体化、计算机视觉以及动态系统控制等关键领域。学生将获得理论知识和实践技能，学习如何将人工智能与系统工程应用于实际的机器人技术中。课程内容在基础理论与实践应用之间保持平衡，使毕业生具备在技术行业或高级学术研究中取得成功所需的工具。
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
计算机科学与信息系统（偏工科）
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、机械工程、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）。若申请者持有2:2学位，但同时拥有上述领域的硕士学历（或大学认可的同等资格），将个案审核。所有申请者须具备扎实的数学能力和丰富的编程经验，可通过本科学位课程内容或其他正式资格证明。
针对中国学生：根据本科院校层次（Tier 1/2/3），需满足对应均分要求——Tier 1院校均分75%（2:1）或70%（2:2）；Tier 2为80%或75%；Tier 3为85%或80%。部分课程接受2:2学位且均分不低于55%（按院校层级对应调整）。具体专业背景及课程内容也将纳入考量。
针对中国学生：根据本科院校层次（Tier 1/2/3），需满足对应均分要求——Tier 1院校均分75%（2:1）或70%（2:2）；Tier 2为80%或75%；Tier 3为85%或80%。部分课程接受2:2学位且均分不低于55%（按院校层级对应调整）。具体专业背景及课程内容也将纳入考量。
语言要求
要求提供雅思（IELTS）成绩证明，总分不低于6.0，且单项分数不低于5.5，或提供学校认可的同等资格证书。*考试须在最近两年内参加。
| 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
该课程为为期一年的全日制硕士项目，名为“机器人与人工智能理学硕士（MSc in Robotics & AI）”，共三个学期。前两个学期（秋季和春季）为授课阶段，学生每周上课三天，每天专注一门模块，每门模块每周有6–7小时的授课时间，包括讲座、实验和实践环节。第三学期（夏季）进行独立研究并完成硕士论文。
课程包含六门核心课程和一个主题研究项目，涵盖以下领域：人工智能基础、机器学习、机器人机电一体化、机器人学、计算机视觉和控制理论。研究项目鼓励学生利用实验室设备（如移动机器人、无人机、机械臂）解决实际问题，选题可涉及路径规划、计算机视觉应用、人机交互等，支持企业赞助项目，并可与皇后大学先进制造与创新中心（AMIC）合作。
教学由电子、电气工程与计算机科学学院（EEECS）的活跃研究人员承担，结合前沿科研内容。课程通过Canvas虚拟学习平台提供学习资源，并注重培养沟通、批判性思维、团队合作等可转移技能。评估方式为课程作业（授课阶段）和最终的研究项目论文。
毕业生适合在机器人、工程和人工智能领域从事技术、管理或高级职位，也可继续攻读博士学位。
课程主任：Dr Nikolaos Athanasopoulos（Queen’s University Belfast）
课程包含六门核心课程和一个主题研究项目，涵盖以下领域：人工智能基础、机器学习、机器人机电一体化、机器人学、计算机视觉和控制理论。研究项目鼓励学生利用实验室设备（如移动机器人、无人机、机械臂）解决实际问题，选题可涉及路径规划、计算机视觉应用、人机交互等，支持企业赞助项目，并可与皇后大学先进制造与创新中心（AMIC）合作。
教学由电子、电气工程与计算机科学学院（EEECS）的活跃研究人员承担，结合前沿科研内容。课程通过Canvas虚拟学习平台提供学习资源，并注重培养沟通、批判性思维、团队合作等可转移技能。评估方式为课程作业（授课阶段）和最终的研究项目论文。
毕业生适合在机器人、工程和人工智能领域从事技术、管理或高级职位，也可继续攻读博士学位。
课程主任：Dr Nikolaos Athanasopoulos（Queen’s University Belfast）
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