新國立和南洋理工的人工智能碩士項目哪個好？

在新加坡，人工智能（AI）工具已被廣泛融入日常生活，尤其是在18至35歲的年輕群體(ti) 中，高達84%的人表示已離不開AI。

與(yu) 此同時，新加坡的企業(ye) 也在AI領域積極布局，投資力度位居全球前列，使其成為(wei) AI技術的前沿試驗場。

在此背景下，新加坡的高等教育機構積極回應社會(hui) 需求，紛紛推出相關(guan) 碩士課程，致力於(yu) 培養(yang) 更多AI專(zhuan) 業(ye) 人才，為(wei) 學生提供接觸前沿技術、把握未來職業(ye) 機遇的平台。

今天，我們(men) 就來詳細對比：

• 新加坡國立大學的計算機碩士（人工智能方向）Master of Computing in Artificial Intelligence
• 南洋理工大學人工智能碩士MS in Artificial Intelligence

看看它們(men) 各自的特點和優(you) 勢。

01、新加坡國立大學

MComp AI

所屬院係：計算機學院。

課程定位：側(ce) 重於(yu) 智能係統（知識表示、機器學習(xi) 和推理）的計算基礎和原則，以及主要AI應用領域（視覺、語音和語言處理、數據分析和機器人技術）中的最新技術。

QS排名：NUS計算機學科保持亞(ya) 洲第一的位置，位列世界第11名。

今年申請新規則

往年規則

計算機碩士有四個(ge) 方向，申請者可以任選兩(liang) 個(ge) 組合進行申請。

• 人工智能（AI）
• 計算機科學（CS）
• 信息係統（IS）
• 網絡安全

今年新規

今年學院把AI方向單獨拎出來了,所以今年：

• 可以同時申請AI和(CS、IS、網安)三選一
• 以及申請GT（轉碼項目）

GT（General Track）是為(wei) 非計算機背景學生設計的通識性方向，需補修編程基礎課程。

注意！Mcomp不同track對專(zhuan) 業(ye) 匹配度有著極高要求，例如：

• CS track：大多都是軟件工程和計算機科學專業背景的同學。
• IS track：以信息管理與商科背景的同學為主。
• 網安track：清一色擁有網絡安全專業背景。
• GT：基本不會錄取科班同學。

所以申請者務必精準選擇與(yu) 自己本科背景契合的track，才能提高錄取幾率。

整體(ti) 難度：AI>CS>IS

課程設置

提供兩(liang) 種完成項目的途徑：

課程作業(ye) 選項

• 核心課程（20學分）：來自人工智能課程列表中至少三個子領域的課程。
• 選修課程（20學分）:從計算機學院提供的4000至6000級課程中選擇。

學位論文選項

• 核心（12學分）：來自人工智能課程列表中至少三個子領域的課程。
• 選修課程（12學分）：從計算機學院提供的4000至6000級課程中選擇。
• 論文（16學分）：主題與人工智能相關，並在學術導師的指導下完成。

核心課程

02、南洋理工大學

MS AI

所屬院係：計算與(yu) 數據科學學院

課程定位：強調使用人工智能理論、技術和工具解決(jue) 現實世界中具有多種約束條件的問題，例如訓練數據有限的問題和大數據問題。

學科優(you) 勢：NTU在人工智能領域的論文引用量曾位列全球第二（僅(jin) 次於(yu) 微軟），並與(yu) 阿裏巴巴、商湯科技等企業(ye) 深度合作。

課程設置

提供兩(liang) 種畢業(ye) 方式

• 純上課：修完10門課。
• 上課+項目：修8門課+1個項目。

修讀8門課程的同時，參與(yu) 一個(ge) 持續兩(liang) 個(ge) 學期的項目。學校會(hui) 提供豐(feng) 富的導師資源和課題選擇，學生可以主動出擊，與(yu) 心儀(yi) 的導師溝通聯係，挑選自己感興(xing) 趣的項目課題。

如果課題無人預定，大部分導師都會(hui) 秉持開放態度接受學生，但一些知名導師，麵對沒有相關(guan) 基礎的學生，可能會(hui) 直接婉拒或建議其更換課題。

有些課程的項目是很好的科研機會(hui) ，可以借此和教授建立聯係。如果想繼續讀博士，這是一個(ge) 很好的機會(hui) 。

建議：提前和導師多溝通，便於(yu) 雙向選擇。

核心課程

側(ce) 重於(yu) 人工智能知識的基礎，如機器學習(xi) 和深度學習(xi) 。

選修課程

涵蓋不同領域的知識，比如圖像、視頻、文本和物聯網數據，幫助學生深入了解專(zhuan) 業(ye) 領域。

技術深度

• NTU更注重純技術訓練，適合追求算法研發崗位的學生。
• NUS則通過跨學科課程（如創新管理、倫理）拓寬就業場景。

靈活性

• NUS學製更長（1.5年），適合需要時間積累實踐經驗的學生。
• NTU（1年）緊湊的學製適合快速進入職場。

03、我適合哪所學校

選擇適合自己的學校是邁向成功的關(guan) 鍵一步，以下是針對不同學生類型對兩(liang) 所學校的適配性分析：

適合 NUS 的學生類型

跨專(zhuan) 業(ye) 友好

對非計算機背景的學生敞開了大門，例如商科專(zhuan) 業(ye) 的同學，隻要在申請時能夠通過項目經曆、實習(xi) 經驗等方式充分證明自身具備一定的技術能力，展現出對AI領域的熱情與(yu) 潛力，就有機會(hui) 獲得錄取。

成績門檻

• 在錄取者背景中，以985/強211高校的學生為主，均分普遍在87+。
• 但並非一成不變的硬性標準。本科院校層次越高，績點要求相對會有所降低，例如來自華東五校等頂尖高校的學生，績點低至82+也有機會獲得錄取
• 海本學生（尤其英語國家）錄取優勢顯著。

適合 NTU 的學生類型

更傾(qing) 向理工科

申請者的專(zhuan) 業(ye) 背景方麵，優(you) 先考慮計算機、工程或相關(guan) 領域的學生，但其他具有相關(guan) 背景的申請者也可提出申請。

成績門檻

更偏好學術背景紮實的理工科學生，錄取者同樣以985/211高校為(wei) 主，均分與(yu) 實習(xi) 經曆是關(guan) 鍵考量因素。

英語成績較弱的學生可能更適合NUS（IELTS 6.0 vs NTU 6.5）

行業(ye) 趨勢與(yu) 項目選擇

當前AI領域呈現兩(liang) 大趨勢：

• 跨學科融合（如AI+醫療、AI+金融）
• 技術垂直化（如大模型、自動駕駛）

NUS

更適合前者，畢業(ye) 生可擔任AI產(chan) 品經理、數據科學家等複合型職位，平均起薪約2-4萬(wan) /月。

NTU

則更適合後者，畢業(ye) 生選擇技術崗位（如機器學習(xi) 工程師、算法研究員）占比更高，起薪略高於(yu) NUS。

就業(ye) 對比：

技術導向：NTU畢業(ye) 生因技術專(zhuan) 精更受科技大廠青睞。

跨界發展：NUS的跨學科培養(yang) 適合金融、醫療等領域的AI應用崗位。