该课程将机器学习与人工智能所需的数学基础和计算技能相结合。你将深入理解人工智能背后的量化原理，融合数学家的分析思维与计算机科学家的问题解决能力。通过实践项目，你将培养扎实的软件工程技能，学会在真实、技术驱动的环境中应用理论知识。在后期学习中，你可以通过选修大量高级数学与计算机科学课程来定制自己的学习方向，专注于数据科学、算法或机器学习等领域。获得这种双重专业能力的毕业，将为你打开高需求职业的大门，并为在前沿领域的进一步深造铺平道路。跨学科的训练使你在单科毕业生中脱颖而出，尤其在需要建模、数据分析和量化决策的角色中具备显著优势——这些正是当今快速发展的科技领域中的关键技能。
国家/地区
英国
学校
帝国理工学院
专业大类
理科
专业阶段
专业细分类
计算机科学与信息系统（偏理科）
学制
3年
学费
每年42,700英镑
申请要求
A-level：A\A\A，含数学A、进阶数学A，及一门相关科目A；需通过科学类科目的实验考核。若学校未开设进阶数学，可酌情考虑，但需提供TMUA成绩并由老师在申请中注明。IB：41分，含高等数学7分（推荐分析与 approaches）及另一门相关科目7分。中国学生需提供教育部认证的学历证明。
语言要求
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 |
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（各单项均最低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
2027
| 开学日期 | 申请开始日期 | 申请截止日期 | 申请状态 |
|---|---|---|---|
| 2027-10 | 2026-09-01 | 2027-01-13  141天 | 未开始 |
课程描述
课程概要（中文简体）
本课程为数学与计算机科学（人工智能方向）的本科理学士（BEng）项目，共三年。第一年注重编程、计算与数学基础，开设九门必修模块，包括《原则性编程》《大学数学导论》《逻辑与推理》《分析》《微积分及其应用》《线性代数与群论》《图与算法》《概率与统计》以及《机器学习实战》，旨在培养学生理论与实践能力。
第二年聚焦大型系统工程原理与数学专长，设置八门必修核心课程，如《实用系统工程》《计算机系统》《软件工程》《实分析与拓扑》《多元微积分》《线性代数》《面向真实用户的系统设计》及《机器学习》。学生需在春季学期从两组选修课中选择：Group A（计算类）至少选1门，Group B（数学类）至少选2门。
第三年提供更广泛的选择，包含一门I-Explore跨学科模块，并从多个领域中选课：至少选4门来自Group A和C（计算类），3门来自Group B和D（数学类），其中“计算组项目”计为两门课程。可选课程涵盖深度学习、自然语言处理、量子力学、金融数学、流体力学、随机过程等前沿内容。
AI/ML专项要求：须通过《机器学习》及至少两门经批准的AI/ML模块，且其中至少两门需达到FHEQ Level 6水平。获批模块包括深度学习、强化学习、统计建模、逻辑学习、优化、时间序列分析等。
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