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伯克利 27Fall MAIML 新 AI 硕士官宣
上传时间: 2026-09-16 15:54:31           浏览量: 92

加州大学伯克利分校官宣 27Fall 全新 MAIML 人工智能与机器学习硕士项目,两学期全日制,预估学费 8.4 万美元,GRE 可选提交。该 STEM 项目由 EECS 与统计系师资授课,配套硅谷沉浸式体验,毕业可享受最长 36 个月 OPT。文中梳理申请时间线、申请门槛、课程特色,同时分析项目利弊,提醒首届项目竞争热度不低,申请者需结合自身背景与预算综合评估。

  近日,加州大学伯克利分校正式官宣27Fall新项目:Master of Artificial Intelligence and Machine Learning (MAIML)。

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  名校+AI+GRE不强制要求,这波真香了~新项目将于2026年9月24日开放申请,首批学生将于2027年秋季入学。本文整理了项目关键申请信息。

  一、新项目基本情况

  人工智能与机器学习硕士学位 (MAIML)是一个全日制学位项目,在伯克利校区进行,为期两个学期。学生将掌握机器学习和人工智能的计算与统计基础,以创造、改进、理解并负责任地部署和应用 ML 和 AI 系统。

  该项目由加州大学伯克利分校计算、数据科学与社会学(CDSS提供,并由电气工程与计算机科学系(EECS和统计学系的教师设计和授课。项目预估学费和杂费:84,004美元。

  MAIML 课程涵盖数据科学、机器学习、概率、统计推断和人工智能伦理的核心课程,以及学期间的专业选修课和硅谷沉浸式体验。为了毕业,学生必须完成所有必修课程并通过综合考试。

  MAIML是 STEM 项目,毕业的国际学生可以申请将其实际工作经验(OPT)期限延长 24 个月,从而在美国获得最长 36 个月的临时就业机会。

  二、申请要求

  人工智能与机器学习硕士(MAIML)项目的申请和录取流程是全面的,会考虑申请过程中的每一个环节。

  申请人需要满足以下标准:

  获得认可机构的计算机科学、数据科学、统计学、应用数学或相关领域的学士学位或同等学历。

  优秀的学业成绩,最低要求为4.0分制下的3.0分(B)平均绩点。

  具备高水平定量分析能力,可通过已完成课程、相关工作和/或研究经验或测试成绩来证明。

  申请者提交 GRE 成绩是可选的,但将被视为证明定量分析能力以进入项目的一种可能方式。

  掌握编程语言、数据结构、算法、线性代数、统计学、概率论、软件工程和多变量微积分等知识,可通过先前成功完成的课程或相关工作和/或研究经验来证明。

  英语语言能力,通过 UC Berkeley 已建立的研究生院流程进行评估。

  申请人需要提交三封推荐信。建议推荐信来自现任直接主管、前任直接主管、教师或与申请人有过重要学术或职业互动的其他人士。

  申请人还需要提交一份个人陈述 ,说明该课程将如何帮助他们实现职业目标。还需要提交一份个人历史陈述和简历。录取不需要先前的工作或研究经验,但该课程也适合在职专业人士。请访问我们的申请页面获取更多详情。

  申请时间节点:

  申请开放时间 :2026年9月24日

  录取截止日期 :2027年1月11日星期一,太平洋时间下午8:59。

  三、一年8.4万美金,到底值不值?

  一年8.4万美金,让不少家庭纠结:去读到底值不值?是什么让人工智能与机器学习硕士(MAIML)项目与其他项目不同?

  学校官方也在FAQ回答了这个问题:

  课程深度

  MAIML 是伯克利大学唯一一个为学生提供深入的理论和实践指导,以培养在机器学习和人工智能的计算与统计基础上的技术专长,从而创造、改进、理解并负责任地部署和应用state-of-the-art机器学习与人工智能系统的硕士项目。

  硅谷沉浸式体验

  春季学期开始前,学生将参与一项标志性的为期两天的硅谷沉浸式体验项目,旨在将学术学习与现实应用相结合。这次沉浸式体验将包括参观顶尖科技公司、初创企业和顶级风险投资公司,探索人工智能和机器学习如何塑造产品、商业模式和战略。

  负责任的AI研讨会

  学生将通过一系列深入剖析的案例研究,探索人工智能和机器学习的实际应用。这些案例将涵盖不同领域的伦理或哲学考量,主题将涉及透明度、公平性、平等性、隐私、安全、安全性和问责制。

  职业发展

  一门专门课程包括沟通技巧、面试准备、社交网络和求职策略的培训,以及与行业专业人士的工作坊,学习新技术在行业中的应用。

  如此有吸引力的项目,很多人第一反应:第一届,录取会不会放水?

  针对伯克利 MAIML,建议谨慎乐观,不要押注红利。

  项目一年8.4万美金,加上生活费,整体成本接近百万人民币,预算压力还是比较大的。

  但学校设置奖学金机制:设有基于学术优异(Merit-based)和基于经济需求(Need-based)的奖学金,申请人递交常规网申时将同步自动纳入评估。

  虽然是首届新开项目,但师资来自 EECS + 统计系,对数理编程学术要求较高。两学期高密度课程和考试,项目强度极高。

  再加上伯克利的名校金字招牌 + 硅谷产业资源,热度预计会非常高,申请者竞争不会轻松!

  选校本质是权衡。伯克利 MAIML 算得上 27Fall 美研 AI 赛道最重磅的新项目之一。若自身硬件匹配、预算充足,可以大胆冲。相对应的,基础不达标、预算紧张,不必硬卷。如果你想评估申请可行性,欢迎咨询托普仕留学了解详情。

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