工科牛校CMU新增人工智能工程硕士项目！早申抓机遇！

人工智能正在推动各个行业的创新变革，赋能产品、服务和系统的智能化升级。卡内基梅隆大学的人工智能工程材料科学与工程硕士项目正是为培养这一领域的专业人才而设立，旨在帮助学生掌握人工智能与工程相结合的核心技能，推动更智能、更灵活、更可靠的系统设计与应用。

在该项目中，学生将学习如何设计和构建符合工程约束的人工智能协调系统，并深入理解人工智能算法、运行平台及其在系统功能中的作用。其课程不仅涵盖人工智能方法、系统和工具链的应用，还关注安全、隐私、伦理及社会挑战等跨学科问题，确保学生具备全面的技术视角和责任意识。此外，学生还将学会识别人工智能系统所需遵守的工程限制，并运用人工智能方法解决实际问题，以适应不断演进的AI工具和技术环境。

学位类型

人工智能工程硕士

MS in Artificial Intelligence Engineering

信息来源：Master of Science in Artificial Intelligence Engineering-Materials Science and Engineering

一、申请要求

申请背景

申请该项目的学生需熟练掌握以下技能：

• 数据分析编程（首选Python）
• 概率/统计学，如概率、分布、联合概率和条件概率、独立性、边缘化、贝叶斯规则和最大似然估计
• 线性代数主题，例如矩阵运算、线性变换、投影、矩阵导数和特征分解

推荐信

在考虑推荐信时，评审委员会特别关注对申请人独立思考能力、创造力和批判性评估技能、时间管理和优点的评估

• 硕士申请者需提交1 份（可选）

上传非官方成绩单（录取时将要求提供官方成绩单）

个人陈述

论文部分应表明您已考虑过自己的研究兴趣和动机、未来的职业目标、对外宣传的兴趣，以及多元化、公平性和包容性。申请中的论文部分允许填写500字。

个人简历

英语水平考试

对于英语为官方语言但非母语的国家，或者对于在英语为教学语言的高校就读的非母语学生，CMU不提供豁免，也不做例外处理。对于来自英语非母语国家的申请人，如果没有提供最新考试成绩，则不予考虑录取。

CMU接受托福、雅思和多邻国的成绩（必须由公司以电子方式发送给大学）。非英语母语的申请人如果在入学后的第一学期开始前已经或即将在美国大学完成四年制本科课程，则可以免考。

分数要求

• 托福 TOEFL考试：至少86分（其中阅读、听力及写作至少22分，口语20分）

托福 机构代码为2074

• 雅思 IELTS考试：至少6.5分
• DuoLingo：至少105分

雅思 + DuoLingo 发送您的分数至：卡内基梅隆大学工程学院，431 Hamerschlag Drive, Ansys Hall Suite 250, Pittsburgh, PA 15213

信息来源：Apply to the MSE graduate program

二、课程介绍

42个人工智能核心课程学分

必须从工程学院核心课程中选修2门课程

必须在以下四个领域中各完成一门课程

• 人工智能系统 AI Systems
• 机器学习 Machine Learning
• 深度学习Deep Learning
• 人工智能伦理学 AI Ethics

36个人工智能领域课程学分

必须从以下ECE AI领域课程列表中选修36个单元：从其中一个领域选修24个单元，从另一个领域选修12个单元，或者从所有三个领域选修12个单元

赋能领域选修单元 Enablers Domain Elective Units

消费者领域选修课程 Consumers Domain Elective Coursework

生产者领域选修单元 Producers Domain Elective Units

18个一般选修课程学分

ECE技术选修 ECE Technical Elective 

6个单元必须通过任何18-6XX课程或更高等级的课程完成。

一般技术选修 General Technical Elective

12个单元必须通过以下认可系所的任何600级或更高等级的课程完成。

*请注意：最多12个本科课程学分（XX-300至XX-599）可以替代18个一般选修课程学分。符合条件的课程必须由以下批准的相同部门提供。

1个研究生课程入门学分（18-989）

必须修读研究生课程介绍（18-989）1个学分 并且该课程必须在第一学期完成

更多课程信息请阅读：CMU AIE Course Requirements

四、求职发展

该项目的毕业生将具备深厚的人工智能技术背景和材料科学领域的专业知识，使其在多个前沿行业中具有竞争力。凭借扎实的人工智能算法、机器学习、深度学习及AI系统架构能力，毕业生可以在半导体、先进制造、自动化工程、生物医疗、能源材料、智能材料设计等领域从事研发与工程应用工作。

CMU AIE的毕业生可以胜任人工智能驱动的材料研发、智能制造优化、大规模数据分析、AI系统架构设计等技术岗位，如AI材料工程师、机器学习工程师、数据科学家、半导体工艺优化专家和智能制造系统工程师。此外，该项目紧密结合产业需求，提供强大的企业合作与实习机会，使毕业生能够进入顶尖科技公司、材料科学研究机构以及高新技术初创企业，推动行业创新并拓展职业发展路径。