上一篇我们针对美国AI硕士里面比较顶尖代表性美国卡耐基梅隆和荷兰阿姆斯特丹大学做了对比。而在计算机领域，卡耐基梅隆和斯坦福一样属于真的非常头部的学校了，加州伯克利UCB属于和卡耐基梅隆CMU差不多段位的学校，在计算机领域也是录取比较顶尖的同学。而往后数还有伊利诺伊香槟UIUC, 康奈尔Cornell, 佐治亚理工GIT，密歇根安娜堡Umich, 约翰霍普金斯JHU，，南加大USC，加利福尼亚大学洛杉矶分校UCLA，还有很多对于申请背景要求没有那么顶尖，但是GPA大概3.5+左右的同学都可以试试看。中篇美国这边挑选的是伊利诺伊香UIUC，欧洲挑选的是法国萨克雷大学Saclay University。

一。美国篇

1。代表学校3 伊利诺伊香槟UIUC：工程、自主和机器人技术专业工程硕士学位Engineering: Autonomy and Robotics, MEng, US News 2025排名33

1.1个人喜好&印象

其实Priscilla自己本身是非常喜欢UIUC的，本身学校比较低调奢华，没有纽大，南加大USC，加州洛杉矶分校UCLA那么网红，但是又没有圣母，达特茅斯，维克森林那么冷门。属于中上段位里面性价比比较高的学校，但是也被很多同学戏称“玉米地大学”，只是因为从机场去学校的路上，有大片大片的玉米地风光。

1.2 课程特色：课程偏向机器人学Robotics而不是常规人工智能AI （计算机课程）

而这个专业，区别于其他美国大学人工智能硕士Artificial Intelligence, 这个专业虽然是个不错的项目，但是申请的人数并不多，原因是有点缝合怪的味道。原本Robotics作为比较硬件的专业，其实和人工智能AI专业完全不是一回事，人工智能里面运用的机器人和真正的机器人学其实也很大差异。后者更多会是机械工程，自动化，系统控制的硬件同学选择非常多。而前者更加偏向软件，在计算机的基础上求发展。所以两个专业看似名字类似，但是完全不是一回事。

到了UIUC这里，稍微有点诡异，就是本身这个专业是工程学硕士，课程偏向交叉领域。相较于传统的MSC理学硕士，这个工程学硕士并且不是为了博士而准备的，涉及到的分支也如下：

• 航空航天系统工程
• 自主性和机器人技术
• 数字农业
• 能源系统
• 仪器仪表与应用物理学
• 等离子工程

其中我们选择的是第二个分支，自主性和机器人技术。但是落实到这里的课程会发现，必修课仍然是Robotics机器人学的课程占比更多，而不是传统的人工智能偏向软件的课程。（基本上人工智能AI的课程主要在选修课）

这里的课程Priscilla做了一下颜色的分类，就能够看的非常明显。红色的课程都是比较偏向硬件的机器人学课程，无论是“自动驾驶汽车系统工程”，“安全自主原则”，都是我自己感兴趣无人驾驶的同学倾向的课程，而并非传统人工智能AI感兴趣人脸识别，声音识别，算法的同学。而“控制系统”和“机器人动力学与控制”是我自己自动化和自治系统的同学倾向的课程，他们做的文书素材也都是六足机器人，室内定位系统等等。而后面AE 504的这门“最佳航空航天系统”就更加明显了，已经比较少系统控制和自治系统的专业涉及了，出现了航天工程的课程。所以整个项目偏向硬件。而传统的计算机课程（我用绿色圈起）只有计算机视觉，这门课程是人工智能AI的基础，也是很多做计算机视觉领域的同学都会申请AI的缘故。但是这门课程很多本科是计算机科学Computer Science专业的同学已经学过了，如果只有这一门课，稍稍有点失望。而到后面出现了蓝色电气工程里面信号处理的课程，以及交互设计里面用户界面设计。

但是这个专业并不是完全脱离了AI人工智能，在选修课的部分给出的人工智能AI课程还是诚意满满的。整个绿色的课程都是计算机课程，并且有数据科学DS的内容。但是其他选修课还是有控制系统，硬件系统这些内容。所以如果选择这个项目，对于偏向软件的同学的话可能不是非常适合，你得有硬件课程的偏向。

这个项目如果对标欧洲的话，可以对标到代尔夫特理工TUD的Robotics，EIT Master School双学位的自治系统和智能机器人Autonomous Systems and Intelligent Robots。

1.3 伊利诺伊香槟UIUC录取要求

1.3.1 GPA要求

• GPA要求，肯定是越高越好，但是一般来讲，伊利诺伊香槟UIUC的这个专业建议GPA在3.5+/4，就可以试试看了，赢面就开始变得大了。
• 语言成绩：托福103，雅思7.5，多邻国135。其实申请美国的同学建议还是考托福，可以看到7.5的雅思其实难度高于103.
• GRE成绩：Optional，但是建议如果有的话还是提交，毕竟这个项目提到会考虑，而不是有的学校直接明确说提交也不看。

二。欧洲篇

代表学校4：法国萨克雷大学Saclay University：第一年硕士M1人工智能Artificial Intelligence

其实欧洲还有很多AI项目，但是Priscilla尽量找的对应的学校是录取难度差不多的，比较有参考性。而法国萨克雷大学的热度这两年不断升高，但是因为这个专业只有20个位置，所以录取难度其实还是有的。

2.1课程特色

相较于伊利诺伊香槟UIUC的硬件软件大混合，法国萨克雷大学这个专业还是比较贴合计算机软件的。整体入门课程也是以统计学习、深度学习与强化学习、优化、信号处理、信息论和博弈论为开头，并且侧重于数据处理、图像和语言处理。下面的图为节选的一部分课程，可以看到图形处理和自然语言处理NLP的内容真的蛮多的，而且出现了Priscilla个人来讲比较喜欢的黄色圈起来的课程，这门声音识别类的课程在其他的人工智能AI硕士当中都蛮少见的。

2.2 录取要求

2.2.1 先修课要求：欧洲强求课程匹配度，所以基本上无法大幅度转专业

• 本课程要求具备良好的数学和计算机科学基础：
• 概率与统计
• 线性代数
• （选修）微积分
• 科学编程
• 数据可视化

在法国申请当中，有时候会给人一种错觉，觉得相对荷兰，北欧，德国而言，法国可能是比较宽松的那一类，实则不然。萨克雷大学还是给出来了比较严格的先修课，如果不满足这些先修课的同学，尽快大三赶紧补课程，因为提交的成绩单里面还是得有这样的课程，要不然容易出现第一轮就给刷下来了。拒信的理由就是课程不匹配或者专业不匹配，好心一点的学校还会在拒信里面啰嗦两句你到底哪门课不够，但是一般的欧洲院校就会模板拒，就说专业不匹配。

注意：这是主申请美国硕士的同学非常容易出现的疏漏：就是以为只要我专业名称叫做计算机科学，或者计算机工程，或者大数据，那肯定没有问题，但是实际上欧洲就是点对点的看先修课过第一轮专业筛查。而如果不在意这一点的主申美国的同学们来申请欧洲，会获得一个莫名其妙的拒信，拒的一头雾水。

2.2.2 申请材料

• 动机信。（* 描述一次促使您决定从事人工智能研究的个人经历。 * 您过去喜欢的哪些课程可能与人工智能相关？ * 您最喜欢的人工智能主题是什么？ * 作为一名人工智能毕业生，您如何看待自己未来的职业生涯）
• 推荐信或实习评估
• 已完成的问卷（可在硕士网页上下载）。（自动评估表可从https://guyon.chalearn.org/teaching/ai-master下载）
• 自申请之日起高中毕业证书生效后的各年/学期的所有成绩单。
• 英语水平证书（非英语人士必修）。（英语水平B2或同等水平证明）
• 简历。

好的，下一期最终章再见。

Priscilla

荷兰，Delft

2025.4.20