本硕士课程面向希望深入人工智能这一快速发展的领域的计算机专业毕业生。您将获得机器学习、机器人学和自然语言处理等关键AI领域的实践经验，并在顶尖AI研究人员的指导下参与真实世界项目。课程将教授您如何解决复杂问题、构建高效的AI系统，并运用数据科学技术确保结果的准确性、效率和无偏性。您还将完成一篇论文项目，提升研究能力和沟通技巧。本课程由英国计算机学会（BCS）认证，部分满足成为特许信息技术专业人员（CITP）的要求。该课程旨在培养您成为塑造人工智能未来的创新且负责任的领导者。
国家/地区
英国
学校
肯特大学
专业大类
工科
专业阶段
专业细分类
计算机科学与信息系统（偏工科）
学制
1年
学费
待定，每年一次
申请要求
申请者需持有计算机或相关领域的学士学位，英国本科二等二（2:2）及以上荣誉学位或同等学历。中国学生通常需取得四年制学士学位，均分65%–70%（GPA 2.6）以上，具体要求视毕业院校而定。若课程要求为英制2:1，则需均分70%–75%（GPA 2.6–3.0）。此外，拥有2–3年制大专（Zhuanke）学历并具备至少三年相关工作经验者，亦可能被考虑。所有申请将根据个人情况进行综合评估，相关专业资质与实践经验也将纳入考量。
语言要求
雅思总分6.0，各单项不低于5.5分
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
雅思 | 6.0 | 5.5 | 5.5 | 5.5 | 5.5 |
托福iBT总分80分，其中阅读至少20分，听力和写作至少19分，口语至少22分。
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
托福 | 80 | 20 | 19 | 22 | 19 |
培生PTE学术英语考试总分63分，各单项分数不低于59分。
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
PTE | 63 | 59 | 59 | 59 | 59 |
开学与申请日期
2026
| 开学日期 | 申请开始日期 | 申请截止日期 | 申请状态 |
|---|---|---|---|
| 2026-01 | - | 2025-12-08  0天 | 已截止 |
| 2026-09 | - | - 0天 | - |
课程描述
本课程的必修模块包括以下内容：
1. 人工智能编程（Python）：学生将掌握使用Python进行AI编程和数据驱动问题解决的核心技能，学习高级语言特性、数据处理工具、AI软件包及可视化技术，采用行业标准开发环境。
2. 机器学习：深入学习机器学习算法及其实际应用，培养学生利用数据自主优化模型的能力，应对各类现实挑战。
3. 自然语言处理（NLP）：探索语言理解与生成技术，学习主流NLP工具与语言模型，通过实践项目掌握文本分析与处理技能。
4. 认知机器人学：通过真实机器人与模拟器操作，学习机器人导航、物体操控、人机交互等核心技术，了解工业与社会辅助机器人应用。
5. 深度学习：从人工神经网络基础出发，学习深度神经网络结构（如卷积网络、递归网络、自编码器），聚焦计算机视觉等应用，并掌握模型评估方法。
6. 项目与论文：在导师指导下完成大型计算机系统开发或前沿研究课题，综合运用所学知识，独立开展项目工作并撰写学位论文，展示研究成果与反思能力。
1. 人工智能编程（Python）：学生将掌握使用Python进行AI编程和数据驱动问题解决的核心技能，学习高级语言特性、数据处理工具、AI软件包及可视化技术，采用行业标准开发环境。
2. 机器学习：深入学习机器学习算法及其实际应用，培养学生利用数据自主优化模型的能力，应对各类现实挑战。
3. 自然语言处理（NLP）：探索语言理解与生成技术，学习主流NLP工具与语言模型，通过实践项目掌握文本分析与处理技能。
4. 认知机器人学：通过真实机器人与模拟器操作，学习机器人导航、物体操控、人机交互等核心技术，了解工业与社会辅助机器人应用。
5. 深度学习：从人工神经网络基础出发，学习深度神经网络结构（如卷积网络、递归网络、自编码器），聚焦计算机视觉等应用，并掌握模型评估方法。
6. 项目与论文：在导师指导下完成大型计算机系统开发或前沿研究课题，综合运用所学知识，独立开展项目工作并撰写学位论文，展示研究成果与反思能力。
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