在最近一片混乱政策的影响下，很多25秋季26秋季都有点担心, 是否还有必要美国读硕士？其实从18年开始，Priscilla就有遇到很多同学们是美国和欧洲，英国，中国香港，新加坡一起混合申请的，因为贸易战在那个时候就开始打了。大家越来越不想把所有的鸡蛋都放在一个篮子里面，混合申请成为未来的趋势，也成为目前的主流情况。

而人工智能AI随着Chat GPT和DeepSeek的火热发展，越来越多本身打算考虑计算机硕士，数据科学硕士的同学，转而将眼光投入到人工智能和机器学习的专业上，今天Priscilla就分享对比一下美国和欧洲人工智能硕士的差异和特色。

注意，今天我们对比的是部分学校，不是完整的名单，并且不对比计算机科学Computer Science下属的人工智能AI分支，而是单独这个专业就是纯纯的人工智能硕士专业。（这个时候有的同学要问，前者计算机硕士Computer Science下面的人工智能分支和纯的人工智能硕士有什么差异？回答：前者会比较综合，AI的课程只有部分，没有那么深入，如果以后出来想做程序员或者做系统开发照样可以，属于还是计算机为基础，但是有分支上一些偏向；后者就深入很多，选择的课程也更细分，避开了很多泛泛的计算机课程，但是缺点就是面不够广。）

回到对比的主题内容。。。。两个地区学校太多，即便是挑选代表都写不了那么多，所以每期选1个美国学校和1个欧洲学校进行对比。

一。美国篇

1。代表学校：卡内基梅隆大学Carnegie Mellon University （CMU）：Master of Science in Artificial Intelligence and Innovation人工智能与革新理学硕士

1.1课程特色：2年制

作为美国头部的学校卡耐基梅隆CMU在AI项目里面增加了创新内容，会给人一种这个项目加入商科企业家管理内容的错觉。招致同学们吐槽，说这个项目不“纯粹技术”。但是实际上，这个项目里面基本上没有类似EIT Master School双学位项目的夹杂商科课程的情况，除了入门的“人工智能与未来市场”向同学们介绍基本的市场需求和“计算机技术法”介绍一些法律，“人工智能创新”有一些商业模式的创新探讨。除了这三门课会有一点虚的错觉，其他的课程还是非常技术硬核的。

课程设置包含每个数据科学Data Science和人工智能AI都会开的课程，包括“机器学习”，“自然语言处理”，“深度学习”。除此之外，还会有“文本挖掘机器学习，“搜索引擎“，“ 自然语言处理神经网络”（其实简单的NLP自然语言处理是入门，而CNN神经网络是必须得有的，很多计算机同学本科阶段也都是接触过CNN的）。其中机器学习的课程划分的很细致，包括：信号处理机器学习， 高级多模态机器学习，大数据集机器学习，对话式机器学习，高级机器学习：理论与方法，这种机器学习课程的细致划分是欧洲这边即便是北欧很多比较侧重机器学习的理工院校都比较少的，不愧为美国这边CS计算机顶尖的院校特色。

1.2录取要求：

• 专业背景：新生通常拥有计算机科学、软件工程、生物信息学或生物工程的本科学位。
• 截止日期：第一轮早起鸟一般都是在11月底，25年入学的这批是在24年11月20日，所以建议同学们还是这种段位的学校尽早提交。
• Early Deadline: November 20, 2024, 3:00pm EST
• Final Deadline: December 11, 2024, 3:00pm EST
• GRE成绩必须有，最好大三就开始考了，后面突击考比较狼狈。
• 托福最低100分。
• 文书：CV简历，个人陈述Statement of Purpose （SOP）
• 三封推荐信
• 一段2-3分钟的视频，介绍自己，并且仍然精炼SOP里面动机的问题，但是注意，这里不是长篇大论的又重复一遍SOP，因为没有那个时间，只有3分钟最长，所以一定要提炼自己动机的问题，就是为什么这么多项目和学校，偏偏是CMU卡耐基梅隆。
• 作为计算机CS领域顶级学校，其实还是建议GPA在3.8+，托福100， GRE330的同学作为主力尝试。但是相较于卡耐基梅隆CMU的计算机CS专业，有的同学还是会选这个人工智能AI作为难度稍微降低一点点的选择。

二。欧洲篇

2。代表学校阿姆斯特丹大学Universiteit of Amsterdam：人工智能硕士Master of Artificial Intelligence

2.1 对比补充说明

其实拿他作为第一组里面和CMU做对比的学校，Priscilla稍稍觉得有点心虚。毕竟卡耐基梅隆CMU作为美国计算机CS领域头部院校，对标到欧洲这边的录取难度其实应该是瑞士的两所院校洛桑联邦理工EPFL和苏黎世联邦理工ETH。但是苏黎世联邦理工ETH现在已经限制招收中国学生了，而洛桑联邦理工EPFL没有单独的人工智能硕士AI，只有综合的计算机硕士Computer Science。所以这里用阿姆斯特丹大学人工智能硕士作为第一选择来进行对比。

特别注意：虽然它没有美国卡耐基梅隆CMU难录取，但是大家千万不要轻敌，这个项目不容易录取，之前Priscilla有中美合作办学GPA3.7的计算机专业同学，录取到美国芝加哥大学CS专业，但这个项目竟然没有录取！！！！所以千万不要轻敌！！！而且当时阿姆斯特丹大学也没有给那个合作办学的同学免掉雅思！！！！所以阿姆斯特丹大学的傲娇真的是不能轻敌。

2.2 课程特色：2年制

• 欧洲课程重点在选修课：欧洲这边和美国有点不同的是，课程划分的比较细致，Core Course并不是字面意义的核心课程，而是基础课程，可以看到很多学校开设的 Core Courses就是这个专业本科课程的延伸，所以最基础，而到了阿姆斯特丹大学人工智能AI硕士的Core Courses，仍然是“机器学习”，“计算机视觉”，“深度学习”，“自然语言处理 ”，可以看到这里的课程和卡耐基梅隆CMU的基础课非常类似，这是因为基本上所有的数据科学Data Science, 机器学习Machine Learning和人工智能AI都会开这些课程，而计算机视觉是很多本科是计算机专业的同学的必修课，也就是这门课基本上会在本科成绩单上面，到了硕士还得上一遍。

• 和阿姆斯特丹自由大学（VU）共享资源：而欧洲课程主要看选修课里面，这里的课程更能够看得出不同项目的含金量。阿大在选修课里面给出的课程是：算法博弈论 ，数据挖掘技术（VU）数据驱动的商业创新与创业，进化计算（VU），网络上的知识表示（VU），机器学习理论， 神经动力学与深度学习，信息与社会视角。后面括号有“VU”字样的，其实是在阿姆斯特丹自由大学上计算机相关的课程，因为阿姆斯特丹自由大学的计算机领域其实非常强，所以阿姆斯特丹大学总是在这里共享“借”资源。但即便如此，可以看出这个项目里面课程选择范围没有卡耐基梅隆宽泛，并且机器学习的课程没有那么细致。然而，阿姆斯特丹大学比较侧重算法，所以在算法类的课程上下功夫比较多，而卡耐基梅隆CMU在就读的同学有分享，觉得选修课里面关于“生物信息学”和“计算医学”的课程太过于侧重学科交叉Interdisciplinary，而如果自己不感兴趣医学或者生物学，觉得有点干扰。

2.2 录取要求

2.2.1 项目招收200人

2.2.2 这个项目没有硕士预科Pre-master，所以课程匹配度一定要满足，否则会直接拒。

2.2.3 截止日期：1月31日

2.2.4 课程匹配度的先修课和学分要求：

• 计算机科学基础知识（至少12 EC）
• 基本编程技能（至少 12 EC）
• 大学基础微积分（至少 6 EC）
• 大学基础线性代数（至少 6 EC）
• 大学基础概率与统计学（至少 6 EC）

2.2.5 GPA最低3.0/4

2.2.6 语言要求：

托福最低100，单科有要求：听力最低22，阅读最低24，写作最低24，口语最低25

雅思要求：总分7，每个单科都要6.5以上（这个难度针对理工科的同学真的不低，考虑代尔夫特理工TUD的同学也可以试试，毕竟TUD的雅思也都满足了）

2.2.7 Selection挑选标准：需要有AI相关的项目在文书里面体现，不能还是编程，小系统开发之类的， 还是得有人脸识别，声音识别，机器人相关的一些素材。如果完全没有的同学，其实还是建议考虑综合的计算机硕士Computer Science胜算更大。

• GPA 成绩
• 相关人工智能项目（已完成）
• 编程技能
• 逻辑知识
• 数学知识
• 学士论文题目
• 硕士课程内容动机
• 硕士课程级别的相关人工智能课程
• 出版物

好啦，今天对比到此结束，下一期会进行下一组美国和欧洲AI项目的学校对比，如果你有特别想了解的学校或者专业，可以留言，Priscilla就积累起来题目尽快开坑。

Priscilla

荷兰，Delft

2025.4.15