新加坡国立大学科学智能理学硕士研究生申请要求-排名-学费-就业-语言要求

<p>新加坡国立大学科学智能理学硕士项目旨在为下一代科研人员、应用数学家和工程师提供新兴的人工智能工具和必要的科学知识，帮他们更好地驾驭人工智能和数据，做出进一步的创新和发现，该课程由新国大理学院物理系主办，在全球和区域均具领先学术地位的新国大物理系，在机器学习和人工智能应用基础领域拥有世界一流的专业知识，如人工智能在生物成像、天体物理和凝聚态物理等方向的应用。</p>

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申请要求

具有荣誉学士学位或4年制学士学位，需要科学、工程或应用数学背景<br> 学校也可能考虑具有其他资格和成就被认为适合学习该课程的申请者<br> 需要提交存款证明30,000新币

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

科学智能应用

Applications of AI in Science

科学探索中的实用机器学习

Practical Machine Learning for Scientific Discovery

深度学习基础

Foundations of Deep Learning

科学智能讲座

Seminar Course for AI in Science

天体物理中的人工智能

AI In Astrophysics

生物成像中的人工智能

AI In Bio-imaging

科学智能特别课题

Special Topics in AI for Science

科研项目中的机器学习

Machine Learning in a Research Project

科学智能业界实践

Industry Internship for AI in Science

数值算法及应用

Numerical Recipes with Applications

量子信息与计算

Quantum Information and Computation

贝叶斯统计与机器学习

Bayesian Statistics and Machine Learning

复杂系统分析与建模

Complex Systems Analysis and Modelling

化学中的人工智能

AI in Chemistry

深度学习与应用

Deep Learning and Applications

用机器学习处理和分析文本

Text Processing & Interpretation with Machine Learning

数据科学中的自然语言处理

Natural Language Processing for Data Science

制药应用中的人工智能

AI in Pharmaceutical Applications

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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。