新加坡国立大学人工智能与创新理学硕士研究生申请要求-排名-学费-就业-语言要求

<p>新加坡国立大学人工智能与创新理学硕士项目专注于利用人工智能的力量在不同的行业和企业进行创新，该专业的综合课程为来自科学、技术、工程与数学（STEM）和非STEM背景的学生提供人工智能方面的知识和技能，使他们能够在各个领域进行创新，为整个经济和社会的发展做出贡献。新加坡国立大学人工智能与创新理学硕士项目与新加坡政府的新加坡国家人工智能战略2.0相一致，为成人学习者提供毕业后的继续教育机会，以跟上行业和工作性质的变化。</p>

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申请要求

具有学士学位（偏好4年制荣誉学位）<br> 具有3年制（非荣誉）学士学位的申请者需要具备至少1年工作经验<br> 特定的选修课程可能要求具备基本编程能力

语言要求

雅思

总分要求

托福

总分要求

申请时间

{{ `${per_time.year}年${per_time.enroll_time}季入学${per_time.children.length == 1 && per_time.children[0].head == 1 ? '（提前批）' : per_time.children.length == 1 && per_time.children[0].head == 2 ? '（夏令营）' : ''}` }}

on hold

国际生

夏令营

提前批次

进行中

on hold

申请量过大，相应的申请有延迟或者无法拿到offer的风险。

国际生

本条是指国际生截止日期

课程设置

人工智能概论：概念、应用与评估

Introduction to AI: Concepts, Applications, and Evaluation

利用人工智能管理技术创新

Management of Technological Innovation with AI

人工智能中的创新与创业

Innovation & Entrepreneurship in AI

人工智能治理与伦理

AI Governance and Ethics

机器学习概要

Essentials of Machine Learning

法律、算法与人工智能

Law, Algorithms and Artificial Intelligence

数据隐私合规

Data Privacy Compliance

创造力与问题解决能力

Creativity and Problem-Solving Skills

文化分析与信息学

Cultural Analytics and Informatics

深度学习与应用

Deep Learning and Applications

定量与计算方法

Quantitative & Computing Methods

机器学习与经济预测

Machine Learning and Economic Forecasting

经济学家R语言编程

R Programming for Economists

经济学家Python语言编程

Python Programming for Economists

大数据分析与技术

Big Data Analytics and Technologies

新风险投资

New Venture Finance

碳市场与可持续融资

Carbon Market & Sustainable Financing

软件开发基础

Software Development Fundamentals

人工智能

Artificial Intelligence

人工智能与创新选题

Selected Topics in AI and Innovation

人工智能与创新顶点项目

Capstone Project for AI and Innovation

技术预测、智能与预见

Technology Forecasting, Intelligence & Foresighting

数字新闻、法律与社会

Digital Journalism, Law, and Society

应用机器学习与数据科学

Applied Machine Learning and Data Science

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录取报告

录取指南|该方向对申请者的院校背景有明显偏好，录取者中985/211背景占比超过85%，且典型录取者的GPA在85分以上、雅思7.0+是更具竞争力的参考线。对于来自985/211院校的学生，应重点保持高学业成绩并尽早准备语言考试；而普通本科背景的申请者，录取率相对较低，需要通过高含金量的科研项目、竞赛获奖或顶级公司实习经历来弥补院校背景的不足，并建议将GPA目标设定在更高分段以增强竞争力。本科专业匹配度是录取的关键因素，计算机、电子工程等强相关专业背景的申请者具有明显优势。建议申请者根据自身专业背景选择最匹配的子项目方向，以最大化录取概率。对于跨专业申请者，必须通过补充相关课程（如数据结构、算法、机器学习）、参与计算机领域的科研项目或积累相关实习经历，来证明自身具备完成该方向学业所需的专业基础和学术潜力。从历史数据来看，申请竞争逐年加剧，建议申请者尽早规划。推荐在9月至11月的申请季初期完成材料准备并提交申请，以占据先机。申请者应提前准备好成绩单、语言成绩、个人陈述和推荐信等核心材料，避免因材料不齐而延误投递。延迟投递可能面临更激烈的竞争和更长的审理周期，因此尽早完成申请是提升录取机会的有效策略。