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又有院校上新项目了！
加州大学伯克利分校正式宣布推出全新的人工智能与机器学习硕士Master of Artificial Intelligence and Machine Learning（简称 MAIML）。
首届学生将于2027年秋季入学，申请通道则将在2026年9月24日正式开放。
该项目由加州大学伯克利分校计算机、数据科学与社会学院 (CDSS) 提供，并由电子工程与计算机科学系 (EECS) 和统计学系的教师设计和授课。
1、项目亮点
STEM 项目，一年完成
专为STEM专业毕业生量身打造。8月入学到次年5月毕业，共24学分 + 综合考试。没有“水课”空间，节奏快、实用性强。
师资与课程深度
课程由EECS和Statistics两个核心院系的教师参与设计和教学。核心模块覆盖数据科学原理、概率与统计推断、机器学习理论基础。
硅谷沉浸体验
春季学期开始前，有专门的两天Silicon Valley Immersion。学生将访问领先科技公司、初创企业与顶级风投，参与演示、圆桌讨论与networking。
职业服务配套完整
作为专业型学位，项目提供专门的职业支持：简历与面试辅导、公司参访、校友对接、薪资谈判协助等。
2、课程设置
该项目24个学分，学生需要在伯克利校区进行两个学期的面授学习。
第一学期 - 秋季
学生将修读以下领域的核心必修课程：
● 数据科学 C200：数据科学原理与技术
● 数据 245：概率与统计推断基础
● 计算机科学289A：机器学习导论 或 统计学254：现代统计预测与机器学习
● 数据专业人员的沟通技巧
● 综合考试准备
第二学期 - 春季
● 硅谷沉浸式体验
● 应用案例研究与负责任的人工智能研讨会
● 三门选修课：计算机视觉与计算摄影、深度神经网络设计与理解、深度强化学习、自然语言处理、优化模型、理论统计、应用统计与机器学习、数据的人类语境与伦理等。
学生必须完成所有必修课程并通过综合考试才能毕业。没有毕业论文。
3、申请要求与时间线
项目主要面向计算机科学、数据科学、统计学、应用数学或其他密切相关专业的学生。
先决条件：
申请人需精通面向对象编程、数据结构与算法、线性代数、统计学、概率论、软件工程和多元微积分。
这些能力既可以通过大学课程证明，也可以通过相关工作或研究经历体现。
其他材料：
● 简历
● 成绩单
● 三封推荐信
● 托福不低于90分（新托福不低于5分，口语和写作部分最低 4.5 分）、雅思不低于7分（2026年1月21日或之后参加考试的，口语和写作单项分数均不低于 6.5分）
● GRE 不强制提交
● 个人陈述
● 目的陈述
描述你在专业领域攻读研究生学位的能力和动机，包括你为该领域学习所做的准备、你的学术计划或研究兴趣以及你未来的职业目标。具体说明为什么加州大学伯克利分校的学术环境非常适合你。
● 申请开放日期： 2026年9月24日
● 申请截止日期：2027年1月11日星期一晚上8:59（太平洋标准时间）
MAIML 项目非常看重申请者的数学基础、计算能力和技术基础。
对于跨专业学生来说，如果缺少编程、算法、数学和统计训练，或者基础薄弱，申请会很吃力。
除了伯克利之外，密歇根大学与宾夕法尼亚大学27Fall也新开了AI相关硕士项目。
此前学生如果想申请UC Berkeley的AI方向硕士，需要在EECS、Data Science等项目下筛选细分方向。
MAIML 的出现，使得伯克利终于有了直接面向AI与机器学习技术人才培养的专业硕士项目。
这个项目很可能会成为27Fall AI申请中的热门新项目之一。
尤其适合CS、DS、统计、数学等背景，希望直接进入AI/ML Engineer、AI Research相关行业岗位的学生。
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