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新加坡国立大学 · 计算硕士（人工智能） 硕士

National University of Singapore｜Master of Computing (Artificial Intelligence)。项目库类目：计算机 · 工科。 下面的学制、学费、入学时间、语言要求与课程设置均来自该校该项目本身，不与其他学校同一名称的项目共用。
QS 2027 · 第 10 位
学位 硕士　·　学制 1.5年　·　学费 46144新币/年　·　入学 8月　·　80 门课程

📖 项目简介

Artificial Intelligence (AI) is increasingly recognised as an important source of economic growth nationally and globally, leading to growing demand for AI-focused education and training for careers in industry as well as research. The Master of Computing in Artificial Intelligence (MComp in AI) programme aims to meet this need by providing systematic breadth-and-depth training in advanced principles, algorithms, and applications in AI. It focuses on the computational fundamentals and principles that underlie intelligent systems (knowledge representations, machine learning, and reasoning), as well as state-of-the-art technologies in major AI application domains (vision, speech & language processing, data analytics, and robotics).

以上内容整理自公开资料（comp.nus.edu.sg），仅供参考；新加坡国立大学该项目的具体要求以项目官网为准。

📋 项目参数

计算硕士（人工智能）

Master of Computing (Artificial Intelligence)
硕士工科
学制1.5年
学费46144新币/年
入学时间8月
语言要求雅思 6 · 托福 90 · 托福（新版） 4.5
就业方向科技公司、互联网企业、金融科技、咨询公司、研究机构
岗位分布AI工程师、机器学习工程师、算法工程师、数据科学家、AI产品经理
📚 课程设置（80 门，必修课程 16 / 选修课程 64）
必修课程16 门
  • CS4243计算机视觉与模式识别Computer Vision and Pattern Recognition
  • CS5246文字挖掘Text Mining
  • CS5477三维计算机视觉3D Computer Vision
  • CS6207高级自然语言处理Advanced Natural Language Processing
  • CS4244知识表示与推理Knowledge Representation and Reasoning
  • CS5446人工智能规划与决策AI Planning and Decision Making
  • CS5478智能机器人：算法与系统Intelligent Robots: Algorithms and Systems
  • CS6244机器人学高级专题Advanced Topics in Robotics
  • CS5228知识发现与数据挖掘Knowledge Discovery and Data Mining
  • CS5242神经网络与深度学习Neural Networks and Deep Learning
  • CS5260神经网络与深度学习 IINeural Networks and Deep Learning II
  • CS5339机器学习理论与算法Theory and Algorithms for Machine Learning
  • CS5340人工智能中的不确定性建模Uncertainty Modelling in AI
  • IS5152数据驱动决策Data-Driven Decision Making
  • CS5562可信赖的机器学习Trustworthy Machine Learning
  • IS5010人工智能伦理与治理AI Ethics and Governance
选修课程64 门
  • IT5001软件开发基础Software Development Fundamentals
  • IT5003数据结构与算法Data Structures and Algorithms
  • IT5002计算机系统与应用Computer Systems and Applications
  • IT5004企业系统架构基础Enterprise Systems Architecture Fundamentals
  • IT5005人工智能Artificial Intelligence
  • IT5006数据分析基础Fundamentals of Data Analytics
  • IT5007应用架构软件工程Software Engineering on Application Architecture
  • IT5008数据库设计与编程Database Design and Programming
  • CP5105计算顶点项目Computing Capstone Project
  • CP5106计算顶点项目（实习）+ 行业准备课程Computing Capstone Project (with Internship) + Industry Readiness Courses
  • CS4218软件测试Software Testing
  • CS4236密码学理论与实践Cryptography Theory and Practice
  • CS4238计算机安全实践Computer Security Practice
  • CS4249人机交互现象与理论Phenomena and Theories of Human-Computer Interaction
  • CS5214优化编译器的设计Design of Optimising Compilers
  • CS5218程序分析的原理与实践Principles and Practice of Program Analysis
  • CS5219自动化软件验证Automated Software Validation
  • CS5222高级计算机体系结构Advanced Computer Architecture
  • CS5223分布式系统Distributed Systems
  • CS5224云计算Cloud Computing
  • CS5228知识发现与数据挖掘Knowledge Discovery and Data Mining
  • CS5229高级计算机网络Advanced Computer Networks
  • CS5231系统安全Systems Security
  • CS5232形式规范与设计技术Formal Specification and Design Techniques
  • CS5233仿真与建模技术Simulation and Modelling Techniques
  • CS5234大规模算法Algorithms at Scale
  • CS5239计算机系统性能分析Computer System Performance Analysis
  • CS5250高级操作系统Advanced Operating Systems
  • CS5321网络安全Network Security
  • CS5322数据库安全Database Security
  • CS5331网站安全Web Security
  • CS5332生物特征认证Biometric Authentication
  • CS5421数据库应用设计与调试Database Applications Design and Tuning
  • CS5425数据科学中的大数据系统Big Data Systems for Data Science
  • CS5439软件安全Software Security
  • CS5476物联网安全IoT Security
  • CS6230信息安全专题Topics in Information Security
  • CS6231安全与隐私高级专题Advanced Topics in Security and Privacy
  • IS4231信息安全管理Information Security Management
  • IS4234治理、监管与合规技术Governance, Regulation, and Compliance Technology
  • IS4238战略网络安全Strategic Cybersecurity
  • IS4301敏捷信息技术与开发运维一体化Agile IT with DevOps
  • IS4302区块链与分布式账本技术Blockchain and Distributed Ledger Technologies
  • IS5002数字化转型Digital Transformation
  • IS5003平台设计与经济Platform Design and Economy
  • IS5004企业架构Enterprise Architecture
  • IS5005数字接触Digital Engagement
  • IS5006以人为本的智能系统Human-Centred Intelligent Systems
  • IS5007为全球信息技术驱动的商业成功制定战略Strategising for Global IT-enabled Business Success
  • IS5008技术风险与网络弹性Technology Risk & Cyber Resilience
  • IS5009金融科技解决方案专题Topics in Financial Technology Solutions
  • IS5010人工智能伦理与治理AI Ethics and Governance
  • IS5110软件项目管理Software Project Management
  • IS5111信息技术战略与治理IT Strategy and Governance
  • IS5114全球信息技术项目与供应商管理Global IT Project and Vendor Management
  • IS5116数字化创业Digital Entrepreneurship
  • IS5117数字政府Digital Government
  • IS5126应用分析实践Hands-on with Applied Analytics
  • IS5128数字创新Digital Innovation
  • IS5151信息安全政策与管理Information Security Policy and Management
  • IS5152数据驱动决策Data-Driven Decision Making
  • IS5451智能物联网解决方案与发展AIoT Solutions and Development
  • IS5452情感计算Affective Computing
  • IFS4101信息安全的法律方面Legal Aspects of Information Security

✨ 项目特色

该项目官网「Unique Program Features」原文，说的是这个项目自身的特点（学制长短、资助、实践安排、认证等），不是学校层面的通用介绍。

Students admitted to the MComp in AI programme are required to pass a total of 40 Units, which can be completed via the Coursework option or Dissertation option.

Coursework Option

  • Essential Courses: Five courses (20 Units) from at least 3 of the 4 sub-areas in the AI courses list .
  • Elective Courses: Five courses (20 Units) from level 4000 to 6000 courses offered by the School of Computing.

Out of the required ten courses, students will be allowed at most two level 4000 courses (8 Units).

Dissertation Option

The dissertation option gives individual students the opportunity for independent study and research in AI.

  • Essential Courses: Three courses (12 Units) from at least 3 of the 4 sub-areas in the AI courses list .
  • Elective Courses: Three courses (12 Units) from level 4000 to 6000 courses offered by the School of Computing.
  • Dissertation: MComp dissertation equivalent to four courses (16 Units) on a topic related to AI . The dissertation will be carried out under the supervision of an academic staff, and the selection of the topic will be done in consultation with the advisor in the area of expertise.

Out of the required six courses, students will be allowed at most two level 4000 courses (8 Units).

Students who have completed a Graduate Certificate programme may apply for up to 12 Units of credit transfer to fulfill the essential or elective course requirement, subject to the School’s approval.

📊 申请案例数据分析（60 条）

新加坡国立大学「计算硕士（人工智能）」本身的录取案例仅 4 条，样本不足以单独下结论；下表统计的是该校同一专业方向（人工智能）的 60 条案例，可作为选校档次的参考。样本低于 8 条的维度不出图表 —— 拿 3 条案例画一张「趋势图」是假的。
GPA百分制中位 87.87（34 条）；4 分制中位 3.5（21 条）；5 分制中位 4.39（5 条）
语言雅思中位 7（46 条）；托福中位 100（6 条）；六级中位 542（8 条）
本科层次985院校 62% · 211院校 27% · 普通本科 8% · 海外本科 3%
中位数按同制式分别统计（不同 GPA 制式不可合并），样本少于 5 条时只报数量不报中位
📊 GPA 分布（百分制 34 条）
🎓 本科院校层次（60 条）
🗣️ 雅思成绩分布（46 条）
新加坡国立大学精准医疗与人工智能理学
四川大学 · 预防医学与软件工程双学位学士
985院校GPA 82.17/100雅思 7
新加坡国立大学计算机工程理学硕士 - 机器智能与应用方向
天津大学 · 通信工程
985院校GPA 3.32/4.0雅思 6
新加坡国立大学计算机工程理学硕士 - 机器智能与应用方向
上海交通大学 · 计算机科学与技术
985院校GPA 3.3/4.0雅思 6.5
新加坡国立大学计算机工程理学硕士 - 机器智能与应用方向
电子科技大学 · 电子信息工程
985院校GPA 3.94/4.0雅思 7 · 六级 642
新加坡国立大学精准医疗与人工智能理学
北京航空航天大学 · 智能医学工程
985院校GPA 3.64/4.0雅思 7
新加坡国立大学精准医疗与人工智能理学
重庆医科大学 · 基础医学（拔尖人才钱惪班）
普通本科GPA 3.64/4.0雅思 6.5 · 六级 500
查看全部 新加坡国立大学录取案例 ›

🔗 站内归类方向

该项目已归属站内方向「人工智能」，可到该校该方向页看同方向的其他项目与录取案例
新加坡国立大学 · 人工智能 方向页 ›

🔗 新加坡国立大学的其他专业方向

信息系统管理4=市场营销6商业分析7=创业与创新8工商管理硕士8管理学8供应链与物流管理8房地产管理8人力资源管理8金融学10金融科技10会计学10经济学14=土木工程2
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❓ 常见问题

以下问答的答案全部取自本页已列出的官网数据，不做推测；官网未公布的项不出现在这里。
新加坡国立大学计算硕士（人工智能）主要学什么？
该项目为硕士 · 计算机，官网介绍：Artificial Intelligence (AI) is increasingly recognised as an important source of economic growth nationally and globally, leading to growing demand for AI-focused education and training for careers i…
新加坡国立大学计算硕士（人工智能）的学制是多久？
该校官网公布为 1.5年（全日制）。
新加坡国立大学计算硕士（人工智能）的学费是多少？
46144新币/年，为该校官网公布的项目学费。
新加坡国立大学计算硕士（人工智能）什么时候入学？
该校官网公布 8月 入学。
新加坡国立大学计算硕士（人工智能）的语言成绩要求是什么？
雅思 6 · 托福 90 · 托福（新版） 4.5。
新加坡国立大学计算硕士（人工智能）一共开设多少门课程？
课程设置共 80 门。
新加坡国立大学计算硕士（人工智能）毕业后主要去向有哪些？
科技公司、互联网企业、金融科技、咨询公司、研究机构
学制 / 学费 / 语言要求 / 申请节奏为按国家（地区）通行区间整理的参考值，各校每年均可能调整，最终以院校官网公布为准；本站不提供中介服务。 排名数据：QS 名次来自 QS 官方榜单整理，U.S. News 名次整理自 Ranking Radar 公开数据集（CC-BY-4.0），原始榜单 © U.S. News & World Report。
计算硕士（人工智能）
新加坡国立大学 · 1.5年 · 46144新币/年