一、想读博 / 走科研路线——

　　斯坦福大学 —— 计算机科学理学硕士(人工智能/机器学习方向)Master of Science in Computer Science(Artificial Intelligence / Machine Learning Specialization)

　　斯坦福最强势的研究型CS硕士，可系统学习 AI/ML 理论并参与高阶课程，科研资源丰富，适合未来读博。

　　卡内基梅隆大学 —— 计算机学院研究型硕士项目 Research-focused Master’s Programs in the School of Computer Science (SCS)

　　CMU SCS 的研究型硕士以科研为核心，学生能加入实验室参与 AI/ML/NLP 前沿课题，是通往 PhD 的强力跳板。

　　二、想做 AI 工程 / 产品 / 进入大厂——

　　卡内基梅隆大学 —— 人工智能与创新理学硕士Master of Science in Artificial Intelligence and Innovation (MSAII)

　　AI 技术 + 产品创新的融合项目，强调团队实作与产业协作，培养能将算法实际落地的工程与产品人才。

　　东北大学 —— 人工智能理学硕士Master of Science in Artificial Intelligence

　　课程覆盖深度学习、智能系统等核心内容，Co-op 实习体系强，就业导向明确，适合想快速进入大厂或技术岗的学生。

　　三、跨专业转 AI、希望快速就业

　　加州大学伯克利分校 —— 信息与数据科学硕士Master of Information and Data Science (MIDS)

　　覆盖统计、机器学习、数据工程等技能，对跨专业友好，项目实战密集，就业方向集中在数据科学与 ML 工程。

　　华盛顿大学 —— 数据科学理学硕士

　　Master of Science in Data Science (MSDS)

　　由多学院联合开设，系统教授数据科学与机器学习核心技能，是转型数据/ML 工程岗位的热门项目。

　　各大学的 Master of Science in Artificial Intelligence(MSAI)项目(如部分州立大学及工程学院)

　　对申请背景要求相对宽松，课程注重 AI 技术与应用落地，是跨专业学生进入 AI 行业的常见选择。

　　四、预算有限 / 想边工作边读

　　佐治亚理工学院 —— 在线计算机科学理学硕士Online Master of Science in Computer Science (OMSCS)

　　全球最有名的在线 CS 硕士，费用极低但课程含金量高，申请难度也不低，可选择 Machine Learning / AI 等专攻方向，非常适合在职提升。

　　加州大学伯克利分校 —— 信息与数据科学硕士Master of Information and Data Science (MIDS, Online Option)

　　与线下 MIDS 同师资同课程，时间灵活、学习体验优质，是预算有限但希望保持名校背景的学生的优选。

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