AI作為引領未來的前沿學科，正深刻改變著醫療、金融、交通等多個領域。近年來，新加坡國立大學（NUS）、南洋理工大學（NTU）、香港大學（HKU）、香港中文大學（CUHK）、香港理工大學（PolyU）等港新名校的 AI 碩士項目，因優質的教育資源和亞洲區位優勢，成為全球學子的熱門之選。下面學長根據錄取核心條件及申請策略展開，助你精準規劃升學之路。

港新 AI 碩士項目院校盤點

（注：以下為部分熱門院校及項目，具體課程設置以官網為準）

港新 AI 碩士錄取核心條件解析

港新名校錄取看似 “門檻低”，實則競爭激烈。以下數據基于近年錄取案例統計，揭示真實錄取偏好：

1. 院校背景：985/211 / 海本優勢顯著

新加坡兩強（NUS/NTU）：

81.9% 錄取者來自 985 院校，12.5% 來自 211 院校，雙非學生需以頂尖均分（如 90+）+ 硬核科研 / 實習突圍。

香港三校（HKU/CUHK/HKUST）：

66.7% 為 985 背景，28.7% 為 211 背景，雙非錄取多集中于計算機 / 數學等強相關專業且綜合表現突出者。

香港四五校（PolyU/CityU）：

67.9% 為 985 學生，25% 為 211 學生，雙非錄取占比略高于前三校，但仍需均分 85 + 及優質經歷支撐。

建議：雙非學生可重點提升 “單項競爭力”，如發表 AI 頂會論文、斬獲大廠核心崗位實習或在國際競賽中獲獎。

2. 大學均分：越高越穩，不同院校梯度策略

新二校（NUS/NTU）：

88 + 均分占比 20.8%，85-88 分占比 37.5%，建議 985/211 學生目標均分 85+，雙非學生沖刺 90+。

港三校（HKU/CUHK/HKUST）：

88 + 均分占比 17.6%，85-88 分占比 34.3%，理工科背景（如計算機、電子工程）可適當放寬至 83+，但需搭配強科研或實習。

港四五校（PolyU/CityU）：

83-85 分占比 33.9%，雙非學生建議均分 85+，跨專業申請者需補足 AI 相關課程（如 Coursera 機器學習專項）。

行動清單：

大一至大三每學期重點優化 GPA，尤其數學（如微積分、線性代數）、計算機科學（如數據結構、算法）等核心課程。

若均分不足，可通過輔修第二專業（如計算機科學）或選修 AI 相關課程（如 NUS 的《Machine Learning》）展示專業匹配度。

3. 語言成績：雅思 7.0 + 是 “隱形門檻”

盡管部分院校最低要求雅思 6.0（如 PolyU），但實際錄取中高分者更具競爭力：

NUS：82.2% 錄取者雅思 7.0+，僅 3.6% 為 6.0 分，建議目標 7.0（單項不低于 6.5）。

NTU：43.2% 為 7.0+，56.8% 為 6.5 分，理工科學生可接受 6.5（單項 6.0），文科轉專業需 7.0+。

港大 / CUHK：超 50% 錄取者雅思 6.5，但若申請金融 AI 等交叉學科，7.0 + 更具優勢。

港理工 / 港城大：6.0 分錄取占比達 20%+，但建議沖刺 6.5 + 以規避 “語言分卡人” 風險。

備考策略：

優先報考雅思，若目標 7.0+，建議預留 3-6 個月備考周期，重點突破寫作（如針對 AI 話題積累學術詞匯）。

托福可作為替代（如 NUS 接受托福 90+），但部分專業（如港大 AI）更偏好雅思。

4. 綜合能力：硬實力與軟實力的 “組合拳”

港新院校注重 “學術潛力 + 實踐能力” 的雙重考察，以下為高含金量經歷參考：

競賽：

國際級：Kaggle 競賽（如 Top 10%）、ACM 國際大學生程序設計競賽（ACM-ICPC）、NeurIPS/ICML 論文復現競賽。

國家級：中國高校計算機大賽（CCPC）、全國大學生數學建模競賽（美賽 MCM/ICM）、“互聯網 +” 創新創業大賽（AI 賽道）。

科研：

參與導師 AI 課題（如深度學習模型優化、多模態數據融合），產出會議論文（如 ICAI、IEEE ICIA）或專利。

獨立完成 AI 項目（如自主開發圖像識別 APP、基于強化學習的機器人控制算法），附 GitHub 代碼庫或 Demo 視頻。

實習：

頭部企業：Google Brain、Meta AI Lab、微軟亞洲研究院（MSRA）、字節跳動 AILab、騰訊優圖實驗室等。

核心崗位：算法工程師（如機器學習、自然語言處理方向）、數據科學家（需掌握 Python/R、SQL 及 Spark）。

實習成果：參與實際 AI 項目落地（如優化推薦系統算法、開發醫療影像診斷模型），量化貢獻（如提升模型準確率 XX%）。

差異化策略：

跨專業申請者（如數學 / 物理轉 AI）：需突出編程能力（如 LeetCode 刷題量 300+）和 AI 基礎課程學習（如吳恩達《機器學習》證書）。

計劃讀博深造者：優先積累科研經歷，爭取成為論文一作或參與頂會（如 NeurIPS、ICML）審稿。

申請策略：科學規劃 + 多國聯申，規避風險

時間線規劃：

提前 1-2 年：確定目標院校，針對性提升均分、語言及背景（如大二暑假參與科研項目）。

大三寒假：完成初稿文書（PS/CV），重點突出 AI 領域興趣及職業規劃（如 “致力于解決醫療 AI 中的數據隱私問題”）。

大三暑假：沖刺實習或科研，同步準備推薦信（建議至少 1 封來自 AI 領域導師或行業專家）。

大四開學（9-10 月）：提交主申院校（如 NUS/NTU 第一輪），同步投遞英國（如帝國理工、UCL）或澳洲（如墨爾本大學）作為保底。

文書撰寫要點：

個人陳述（PS）：

開篇點明 AI 領域具體興趣（如 “聚焦自動駕駛中的多傳感器融合技術”），避免泛泛而談 “熱愛 AI”。

結合經歷說明能力匹配度：“通過 Kaggle 競賽中 XGBoost 模型優化經驗，掌握特征工程與模型調參技巧”。

未來規劃需與院校資源結合：“希望利用 NTU 的機器人實驗室資源，探索強化學習在工業機械臂中的應用”。

簡歷（CV）：

按 “科研> 實習 > 競賽 > 課程項目” 順序排列，突出 AI 相關成果（如論文 DOI、競賽名次、實習項目鏈接）。

量化指標：“開發的圖像分類模型在 CIFAR-10 數據集上達到 95% 準確率”“實習期間優化推薦算法，使 CTR 提升 12%”。

多國聯申建議：

港新競爭激烈，建議搭配 1-2 個國家 / 地區作為保底：

英國：帝國理工 MSc in Computing（AI）、UCL MSc in Machine Learning、愛丁堡大學 MSc in Artificial Intelligence。

澳洲：墨爾本大學 Master of Computing（AI 方向）、新南威爾士大學 MSc in Artificial Intelligence。

優勢：英國學制短（1 年）、澳洲簽證寬松，可增加錄取概率并預留更多選擇空間。

最后想說

明確目標，打造 “不可替代性” 申請形象

港新 AI 碩士錄取的核心邏輯是：在滿足院校硬性門檻的基礎上，展現對 AI 領域的深度理解與獨特價值。無論是 985 學生追求 “高均分 + 頂會論文”，還是雙非學生憑借 “大廠核心實習 + 競賽金獎” 逆襲，關鍵在于提前規劃、精準定位，并通過經歷串聯出清晰的 “AI 職業藍圖”。

26fall申請季愿你以扎實的學術基礎、亮眼的實踐經歷和清晰的文書表達，叩開港新名校 AI 之門！