今天我们请去年拿到伦敦大学玛丽皇后学院人工智能理学硕士(Queen Mary University of London，MSc Artificial Intelligence)项目offer的同学，详细总结这个热门项目的申请攻略，帮助大家更全面地了解该项目的申请要点，稳拿offer！吐血整理超详细干货，全文篇幅较长，建议收藏！
我们的文章内容包括：
- 深入剖析该项目的录取标准和评估体系
- 详细解读该项目往年申请要求和筛选流程
- 分享独家insider tips，助你在激烈竞争中脱颖而出
- 提供实用的申请策略和材料准备指南
- 分享成功案例，手把手带你写文书
01、项目简介
伦敦大学玛丽皇后学院（Queen Mary University of London, QMUL）是位于英国伦敦市中心的一所顶尖研究型大学，隶属于伦敦大学联盟及罗素大学集团。其人工智能理学硕士（MSc Artificial Intelligence）项目由电子工程与计算机科学学院（School of Electronic Engineering and Computer Science）提供，项目旨在培养具备人工智能应用与创新能力的高端人才，具有国际领先水平。
该项目不仅涵盖人工智能的基本理论和技术，还深入探讨AI在游戏、机器人、视觉、音乐与自然语言等领域的前沿应用。课程特别注重机器学习技术的实际开发。通过理论与实践的结合，学生能够掌握人工智能领域的最新发展，并在学术或行业领域成为多元化的人才，使其能够在这一快速发展的行业中占有一席之地。通过多元化的课程设置，学生不仅能掌握先进的AI技术，还能将这些技术有效应用于实际问题中。
项目时长：1年（全日制）
入学时间：2025年9月
开放申请：2024年7月12日
截止申请：2025年9月1日
02、目前课程概况
人工智能理学硕士项目的课程内容覆盖了人工智能的多个热门方向，包括机器学习、数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理（NLP）、深度学习、机器人技术、游戏开发等。学生将通过这些课程深入了解AI的基本理论与技术，且能够将所学知识应用于实际工作中。
以下为项目的核心课程与研究领域：
机器学习（Machine Learning）：深入讲解机器学习的理论、算法与应用，内容包括监督学习、无监督学习、强化学习等。
数据挖掘（Data Mining）：学习如何从大规模数据集中提取有价值的信息。
游戏中的人工智能（Artificial Intelligence in Games）：研究人工智能在游戏中的应用，如智能NPC的行为建模、路径规划和决策算法。
计算机视觉导论（Introduction to Computer Vision）：介绍计算机视觉的基础技术，涵盖图像处理、模式识别和图像分类等。
音乐感知与认知（Music Perception and Cognition）：探讨AI在音乐创作、情感分析和音乐推荐中的应用。
自然语言处理（Natural Language Processing）：讲解计算机如何处理和理解自然语言，包括文本分析、情感分析和机器翻译等。
高级机器人系统（Advanced Robotics Systems）：深入学习机器人技术，包括机器人控制、导航和多机器人协作等。
信息检索（Information Retrieval）：介绍如何设计高效的信息检索系统，处理大规模数据集中的信息检索问题。
深度学习与计算机视觉（Deep Learning and Computer Vision）：讲解深度学习在计算机视觉中的应用，涵盖卷积神经网络（CNN）等前沿技术。
多平台游戏开发（Multi-platform Game Development）：学习如何开发跨平台游戏，掌握不同平台上的开发技巧。
神经网络与神经语言程序学（Neural Networks and NLP）：探讨神经网络在自然语言处理中的应用，学习深度学习模型和NLP算法的结合。
该项目的课程设置特色在于将人工智能的基础理论与前沿技术结合，强调理论与实践相结合。每个课程模块设计了具体的实验和项目任务，学生将在实验室与项目实践中应用所学知识，提升其技术能力与创新思维。
03、项目院系的优势特色
伦敦大学玛丽皇后学院的电子工程与计算机科学学院，在学术和科研领域具有显著优势，尤其在人工智能、计算机科学和工程技术等领域。该学院拥有一支世界一流的学术团队，并吸引了大量顶尖学者和研究人员参与项目。
1) 世界领先的学术团队
该项目由一支国际知名的教授团队主导，其中部分教授还在阿伦·图灵研究所等顶尖机构担任职位。例如，Professor Andrea Cavallaro是计算机视觉和模式识别领域的专家，曾获国际模式识别协会会士奖。
2) 强大的科研支持
学院的研究领域覆盖人工智能、深度学习、机器人技术和计算机视觉等多个前沿学科。学院的研究质量非常高，99%的研究被评为“世界领先”或“国际优秀”。此外，项目获得了Institute of Coding的支持，确保学生接触到最新的技术和理论。
3) 机构的设施与实验室
学院为学生提供了现代化的设施和实验室，包括：
增强人机交互（AHI）实验室：提供最先进的硬件和软件，支持AI相关研究。
计算机信息学实验室：配备350台计算机，供学生进行项目与实验操作。
机器人实验室（ARQspace）：为学生提供机器人系统的设计与测试平台。
艺术技术工作室：支持音乐与艺术领域的AI应用研究，配备表演实验室和录音室等设施。
这些先进的设施为学生提供了丰富的学习与研究资源，是掌握人工智能技术的重要支持。
04、学费及奖学金情况
学费：33,500英镑/年
伦敦大学玛丽皇后学院为优秀国际学生提供多种奖学金，奖学金评定基于申请者的学术成绩、科研能力及个人经历。部分奖学金可能涵盖部分学费。
具体奖学金信息可以通过学校官网查询，学生可根据个人条件申请相应奖学金。
05、中国大陆学生如何规划申请准备的时间线？
大四上学期（9月-12月）
准备英语语言成绩：雅思或托福等语言考试需提前报名并准备。该项目要求雅思总分6.5，单项不低于6.0。
确认推荐人并申请推荐信：至少需要两封学术推荐信，通常由本科阶段的教授或研究导师提供。
开始撰写个人陈述：撰写个人陈述，突出学术背景和兴趣，阐明职业目标。
大四下学期（1月-3月）
提交在线申请：提交完整的申请材料，包括成绩单、推荐信、语言成绩和个人陈述。
准备面试（如有）：若被邀请面试，内容通常围绕学术背景、研究兴趣和职业目标展开。
4月-6月
完成材料提交：确保所有材料已提交完整，并符合学校要求。
等待结果：如收到录取通知，可开始准备签证、住宿等事宜。
06、该项目近年招收学生情况
该项目的竞争较为激烈，特别是对中国大陆学生而言，由于项目的学术要求较高（至少2:1的本科成绩，GPA约75-85分），因此申请者需具备较强的学术背景与实践经验。
根据近几年录取情况，计算机科学、电子工程、数学等相关专业背景的学生更易获录取。此外，英语水平与个人陈述的质量也是决定录取的重要因素。
07、该项目毕业生就业前景及竞争力
随着人工智能技术的飞速发展，AI领域的就业需求持续增长。根据Lightcast的报告，AI领域的职位需求显著上升，如软件开发人员、数据科学家和数据工程师等。伦敦大学玛丽皇后学院的人工智能理学硕士毕业生通常能进入IT公司、科技公司、研究机构等单位，担任数据科学家、AI工程师、机器学习专家等职位。
毕业生的就业竞争力较强，因为该项目不仅提供了扎实的理论基础，还注重实践能力的培养，使学生能直接投入人工智能技术的应用和开发。
08、该项目除学术成绩外，还看重哪些方面的条件？
除了学术成绩，该项目还重视申请者的以下几项能力：
英语语言能力：高水平英语能力是基础要求。
实习或项目经历：相关领域的实习或项目经历对申请有积极影响。
个人陈述：需要明确阐述自己的兴趣、目标与动机。
学术推荐信：来自本科导师的推荐信能够证明申请者的学术潜力。
09、成功申请案例参考
案例1：
· 毕业学校：某985大学
· 本科专业：机械设计制造及自动化
· GPA：3.16
· 主要经历：
1. 东方电机生产实习生
2. 数字电压表设计
3. 教授科研项目科研助理：深部岩体力学参数原位数字化测试技术与设备
该同学虽然本科背景与人工智能并非直接相关，但通过在项目中积累的工程背景和科研经验，成功获得了伦敦大学玛丽皇后学院的录取。这个案例展示了跨专业申请的可能性。
案例2：
· 毕业学校：某211大学
· 本科专业：智能科学与技术
· GPA：77.96
· 雅思成绩：6.0
· 主要经历：
1. 模式识别课程设计
2. 机器人课程设计
3. 人工智能课程设计
该同学的背景展示了相关专业背景和项目经验的重要性，其在本科期间参与的AI相关课程设计为其成功申请该项目提供了有力支持。
10、如何写好个性化申请文书？
个性化的个人陈述（PS）是申请中最重要的部分之一。一篇好的PS不仅要展示申请者的学术背景，还要能够突出个人的独特性、动机以及与目标专业的匹配度。以下是一些写作技巧：
DOs
1. 展示真实的个人经历：通过具体的例子来展示你在学术、工作、科研等方面的能力和经验。
2. 解释动机：清晰地阐述为什么选择该项目，为什么选择伦敦大学玛丽皇后学院，特别是该校的教学特色和科研优势对你职业目标的帮助。
3. 结构清晰：文书结构要清晰，通常包括个人背景、学术经历、项目经历、为什么选择该项目以及未来规划等几个部分。
4. 强调与项目的契合度：结合项目的课程设置和研究方向，展示你对该项目的深刻理解，并阐述自己如何能够在其中获得成长。
DON'Ts
1. 避免流水线的文书：不要使用模板式的内容，要突出自己在专业和学术兴趣上的独特性。
2. 不要夸大经历：保持诚实，不要过度夸大自己的经历和成就。
3. 避免过多使用专业术语：虽然展示自己的专业知识是重要的，但记住这是个人陈述，不是技术报告。
4. 避免拖延：提早开始准备，避免临时应付写作。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
