该课程将机器学习与人工智能的数学基础与实际计算技能相结合。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编程专长。通过日益复杂的项目实践，你将培养扎实的软件工程能力，为在技术驱动的现实环境中应用所学知识做好准备。在后期学习中，你可以通过大量高级数学与计算机科学选修课程定制个人学习方向，专注于最感兴趣的领域。课程的一大亮点是第三年安排的工业实习，提供宝贵的实战经验。最后一年的MEng毕业项目让你有机会在所选领域开展前沿研究。凭借这一跨学科双重专长毕业，你将打开通往高需求职业及进一步深造的大门，如数据科学、人工智能和量化分析等领域——这些领域正是两个学科力量汇聚之处。你将凭借独特的跨学科技能，在不断发展的科技格局中脱颖而出，区别于单一学科背景的毕业生。
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
计算机科学与信息系统（偏工科）
学制
4年
学费
每年42,700英镑
申请要求
申请者需具备AAA（含数学A、进阶数学A及一门相关科目A），或IB 41分（含高等数学7分及另一门相关科目7分）。优先考虑数学分析与推理课程。若未修读进阶数学，可基于TMUA成绩等特殊案例评估，但需学校明确说明。中国学生需提供教育部认证学历。不接受ICT、商业研究、通识教育及批判性思维。科学类科目须通过实验考核。
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）的四年制MEng学位项目，涵盖从基础到前沿的跨学科内容。
第一年：奠定编程、计算与数学基础，修读9门必修模块，包括《原理化编程》《大学数学导论》《逻辑与推理》《分析》《微积分与应用》《线性代数与群论》《图与算法》《概率与统计》及《机器学习实战》，重点培养理论与实践能力。
第二年：学习大型系统工程原理，并选择数学专精方向。修读8门必修模块，如《实用系统工程》《计算机系统》《软件工程》《机器学习》《实分析与拓扑》等；春季学期从计算类（Group A）和数学类（Group B）中选课，需至少选1门A组、2门B组。
第三年：提供更多选择，包含I-Explore跨学科研修模块，以及多组可选模块，涵盖计算与数学领域。学生需从多个组别中选择至少4门A组/ C组模块，3门B组/ D组模块，且计算项目计为两门课程。
第四年：聚焦研究前沿，完成个人项目（计3-4门课程），并可选择工业或研究实习。选课要求：至少4门A组、3门B组模块，最多选1门C组模块。
AI专项（AIML Stream）：需通过《机器学习》及至少4门经批准的人工智能/机器学习模块，其中至少3门达FHEQ Level 6及以上，2门达Level 7。获批模块包括深度学习、强化学习、自然语言处理、形式化方法、机器学习基础等。
课程强调理论与实践结合，注重科研、工程与创新技能培养。
联系我们
