新国立和南洋理工的人工智能硕士项目哪个好？

在新加坡，人工智能（AI）工具已被广泛融入日常生活，尤其是在18至35岁的年轻群体中，高达84%的人表示已离不开AI。

与此同时，新加坡的企业也在AI领域积极布局，投资力度位居全球前列，使其成为AI技术的前沿试验场。

在此背景下，新加坡的高等教育机构积极回应社会需求，纷纷推出相关硕士课程，致力于培养更多AI专业人才，为学生提供接触前沿技术、把握未来职业机遇的平台。

今天，我们就来详细对比：

• 新加坡国立大学的计算机硕士（人工智能方向）Master of Computing in Artificial Intelligence
• 南洋理工大学人工智能硕士MS in Artificial Intelligence

看看它们各自的特点和优势。

01、新加坡国立大学

MComp AI

所属院系：计算机学院。

课程定位：侧重于智能系统（知识表示、机器学习和推理）的计算基础和原则，以及主要AI应用领域（视觉、语音和语言处理、数据分析和机器人技术）中的最新技术。

QS排名：NUS计算机学科保持亚洲第一的位置，位列世界第11名。

今年申请新规则

往年规则

计算机硕士有四个方向，申请者可以任选两个组合进行申请。

• 人工智能（AI）
• 计算机科学（CS）
• 信息系统（IS）
• 网络安全

今年新规

今年学院把AI方向单独拎出来了,所以今年：

• 可以同时申请AI和(CS、IS、网安)三选一
• 以及申请GT（转码项目）

GT（General Track）是为非计算机背景学生设计的通识性方向，需补修编程基础课程。

注意！Mcomp不同track对专业匹配度有着极高要求，例如：

• CS track：大多都是软件工程和计算机科学专业背景的同学。
• IS track：以信息管理与商科背景的同学为主。
• 网安track：清一色拥有网络安全专业背景。
• GT：基本不会录取科班同学。

所以申请者务必精准选择与自己本科背景契合的track，才能提高录取几率。

整体难度：AI>CS>IS

课程设置

提供两种完成项目的途径：

课程作业选项

• 核心课程（20学分）：来自人工智能课程列表中至少三个子领域的课程。
• 选修课程（20学分）:从计算机学院提供的4000至6000级课程中选择。

学位论文选项

• 核心（12学分）：来自人工智能课程列表中至少三个子领域的课程。
• 选修课程（12学分）：从计算机学院提供的4000至6000级课程中选择。
• 论文（16学分）：主题与人工智能相关，并在学术导师的指导下完成。

核心课程

02、南洋理工大学

MS AI

所属院系：计算与数据科学学院

课程定位：强调使用人工智能理论、技术和工具解决现实世界中具有多种约束条件的问题，例如训练数据有限的问题和大数据问题。

学科优势：NTU在人工智能领域的论文引用量曾位列全球第二（仅次于微软），并与阿里巴巴、商汤科技等企业深度合作。

课程设置

提供两种毕业方式

• 纯上课：修完10门课。
• 上课+项目：修8门课+1个项目。

修读8门课程的同时，参与一个持续两个学期的项目。学校会提供丰富的导师资源和课题选择，学生可以主动出击，与心仪的导师沟通联系，挑选自己感兴趣的项目课题。

如果课题无人预定，大部分导师都会秉持开放态度接受学生，但一些知名导师，面对没有相关基础的学生，可能会直接婉拒或建议其更换课题。

有些课程的项目是很好的科研机会，可以借此和教授建立联系。如果想继续读博士，这是一个很好的机会。

建议：提前和导师多沟通，便于双向选择。

核心课程

侧重于人工智能知识的基础，如机器学习和深度学习。

选修课程

涵盖不同领域的知识，比如图像、视频、文本和物联网数据，帮助学生深入了解专业领域。

技术深度

• NTU更注重纯技术训练，适合追求算法研发岗位的学生。
• NUS则通过跨学科课程（如创新管理、伦理）拓宽就业场景。

灵活性

• NUS学制更长（1.5年），适合需要时间积累实践经验的学生。
• NTU（1年）紧凑的学制适合快速进入职场。

03、我适合哪所学校

选择适合自己的学校是迈向成功的关键一步，以下是针对不同学生类型对两所学校的适配性分析：

适合 NUS 的学生类型

跨专业友好

对非计算机背景的学生敞开了大门，例如商科专业的同学，只要在申请时能够通过项目经历、实习经验等方式充分证明自身具备一定的技术能力，展现出对AI领域的热情与潜力，就有机会获得录取。

成绩门槛

• 在录取者背景中，以985/强211高校的学生为主，均分普遍在87+。
• 但并非一成不变的硬性标准。本科院校层次越高，绩点要求相对会有所降低，例如来自华东五校等顶尖高校的学生，绩点低至82+也有机会获得录取
• 海本学生（尤其英语国家）录取优势显著。

适合 NTU 的学生类型

更倾向理工科

申请者的专业背景方面，优先考虑计算机、工程或相关领域的学生，但其他具有相关背景的申请者也可提出申请。

成绩门槛

更偏好学术背景扎实的理工科学生，录取者同样以985/211高校为主，均分与实习经历是关键考量因素。

英语成绩较弱的学生可能更适合NUS（IELTS 6.0 vs NTU 6.5）

行业趋势与项目选择

当前AI领域呈现两大趋势：

• 跨学科融合（如AI+医疗、AI+金融）
• 技术垂直化（如大模型、自动驾驶）

NUS

更适合前者，毕业生可担任AI产品经理、数据科学家等复合型职位，平均起薪约2-4万/月。

NTU

则更适合后者，毕业生选择技术岗位（如机器学习工程师、算法研究员）占比更高，起薪略高于NUS。

就业对比：

技术导向：NTU毕业生因技术专精更受科技大厂青睐。

跨界发展：NUS的跨学科培养适合金融、医疗等领域的AI应用岗位。