机器人研究所（Robotics Institute）

今天就带大家来看一下CMU计算机学院下有哪些硕士项目，以及这些项目对申请者的背景和前提课程都有哪些要求。

PART01

计算机科学系

Computer Science Department

计算机系下面有三个项目，分别是：

其中Fifth Year Master's Program专为CMU CS本科生和AI本科生设计，时长12个月，在大四最后一年的暑假参与研究项目，并在秋天enroll该项目，开始上课。

Accelerated MBA Program是一个与商学院合办的3+2项目，学生将通过5年学习获得本科学士学位以及MBA学位，面向CMU工商管理、CS、工程、和信息系统专业学生。

五年制CS和MBA是为卡梅本校本科生准备的，所以其他美本或者大陆本科就不必考虑了。

01

M.S. in Computer Science（MSCS）

项目介绍

M.S. in Computer Science（MSCS）是系里最大也是学院内最正统的CS项目。项目的设立花费了学院数年的研究讨论，以及超过整1年的详细规划，首届学生于2012的春季入学。

CMU MSCS项目旨在提高学生在计算机科学方面的高级研究能力，MSCS项目为学生提供坚实的计算机科学核心教育以及定制化的课程，从而支持学生在工业、研究实验室的事业或CS领域的进一步学习。

课程介绍

MSCS有三种学习模式：

其中前两者均是三学期时长，advanced study比MSCS多一个实习，Foundational studies是四学期，适合补修基础课的转码同学。

项目课程设置比较灵活，没有详细的必修课程计划，由学生自行建立课程结构。每个学生在enroll后会被分配一位Academic Advisor，并进行关于背景、学术兴趣、职业兴趣和目标的讨论，在Academic Advisor的帮助下根据个人方向和需求完成个性化的选课。

项目也不要求学生做research项目，不过仍有三分之一的学生会在整个项目学习过程中涉及到部分学术研究，对于想深入的同学，项目也提供论文选项。

就业数据

该项目毕业的学生主要从事软件工程师的工作，大约72%的毕业生选择在美国加州硅谷工作，公司主要分布于谷歌、微软、facebook、苹果、甲骨文、亚马逊、Oracle等著名的互联网公司，平均薪资是11万美元/年，毕业第一年最高可达15.3万美元/年，收入是非常可观的。

申请要求

申请人不需要有计算机科学学士学位，但申请者要有令人满意的本科GPA和GRE成绩。注重学生的数学、编程和逻辑推理能力，因此申请人应具备基本的分析技能和很强的数学、编程和逻辑推理能力。

PART02

人机交互研究所

Human-Computer Interaction Institute

01

加速人机交互硕士

Accelerated Master of Human-Computer Interaction | 加速人机交互硕士课程为CMU的HCI本科生设计的，旨在让学生在毕业后上两个学期的加速课程从而获得硕士学位。

02

教育技术与应用学习科学硕士

Master of Educational Technology and Applied Learning Science (METALS) | 教育技术与应用学习科学硕士

项目介绍

METALS (Masters in Educational Technology and Applied Learning Science)是CMU计算机学院与Dietrich College合办的项目，典型的交叉项目。项目的课程由HCI和心理系共同执教，是真正的跨学科项目，包括HCII和心理学的基础知识,还有认知科学、统计、计算机科学、教育和设计等学科知识。

项目培养学生在传统和非传统环境中学习设计、开发和评估基于证据的程序。METALS项目不仅是心理学和HCII的交汇点，同时认知科学、统计学、计算机科学、教育和设计的交汇点。交互代码方向的万金油项目。

课程介绍

METALS虽然课程只有1年，但是却压缩了2年的课程内容。主要会让学生学习：人工智能、机器学习、语言技术、智能辅导系统、教育数据挖掘、有形界面等领域。

课程设置在以团队为基础的研究和开发项目中，学生将体验了从想法到原型设计的产品周期的端到端过程。

在第一和第二学期，学生通过学习原理、技术设计和实施等课程学习核心知识和技能。在第二和第三学期，学生团队将为一个外部客户合作完成一个实质性的Capstone Project（为期7个月的Project，是该课程的核心内容）。

就业情况

METALS项目毕业生可以在公司、大学和学校担任关键职位，担任教育技术的设计者、开发人员和评估员，以及学习工程师、课程开发人员、学习技术决策者甚至首席学习官。

毕业生一般都活跃于互联网与线上教育领域，如苹果、微软、Pearson等大厂，职业涵盖：

Learning Engineers

Instructional Designers and Evaluators

Curriculum Developers

Project Managers

Educational Data Scientists

Educational Technology Consultants

UX Designers

Entrepreneurs

申请要求

由于是跨专业项目，各个相关专业的同学都可以申请。学校会鼓励没有强大编程背景的学生申请，比如设计、心理学、商业、教育等学科的学生都可以申请。

但是学生需要表现出编程能力，通常通过学习C、C++、Python或 Java的课程获得编程能力。申请者提交申请后，学校会审核申请者的编程熟练程度，编程背景有限的同学可能需要在正式入学前的暑假学习额外的编程课程，课程可能是在线的模式，主要学习HTML、CSS和Java基础知识。

最后提醒一下，METALS项目招生人数为30人左右，想冲的同学加油！

03

Master of Human-Computer Interaction

项目介绍

卡内基梅隆大学人机交互硕士项目(MHCI)是世界上运行时间最长、最具影响力的人机交互项目，它同时也是世界上第一个致力于培养从事人机交互、用户体验设计和以用户为中心的研究相关职业的专业人员的项目。

MHCI项目将服务和设计思维融入到严谨的HCI课程中，帮助并指导学生设计未来的人类和技术之间的交互。学生将学习如何使用计算机科学、心理学和设计原理来解决实际问题，并且将学习如何在技术、社会和文化的背景下进行人机交互设计。

该项目涵盖了广泛的主题，包括用户研究、交互设计、用户体验设计、信息可视化、智能用户界面等。学生还可以选择参与实际项目，以实践他们所学的知识和技能。

课程信息

在第一学期中，同学们将学习HCI核心方法和技术，并在大量选修课中定制专属自己的学术经验。而在完成第二和第三学期学习的同时，大家也将继续多样化的选修课学习，并与外部客户一起完成一个实质性的行业顶点项目。顶点课程是同学们学术生涯中最重要的课程之一。

MHCI的同学需要完成四门选修课程，可以在CMU的机器人学院、设计学院、泰珀商学院、计算机科学学院、迪特里希人文学院和美术学院中选择相应课程进行选修，以拓宽经验，形成真正的跨学科课程体系。

总的来说，这个项目是为那些希望在人机交互领域发展职业生涯的学生提供的，并且是一个充满挑战和机会的课程。录取bar也是非常高的。

申请要求

学校欢迎计算机科学以外的许多学科的学生（例如设计、心理学、商业等）。在秋季开课之前，非技术学生将通过参加外部课程或完成系的在线编程课程来完成编程要求，以保证入学的学生虽然背景不同，都能适应项目的技术课程。

04

Master of Science in Product Management

项目介绍

MSPM研究生项目是由CMU排名第一的TEPPER商学院Tepper School of Business和计算机科学学院School of Computer Science共同开设的。

在一年制时间内，学生将通过专业课程、实习和重点项目来锻炼和提升产品管理等职业技能。

特别值得一提的是，这个世界性首创的学位项目，将会为毕业生的职业发展规划提供独一无二的buff加持。

项目主要帮助计算机科学家和工程师实现向产品经理转型，实现职业发展方向的转变。项目适合人群，是比较偏重职业发展中期的人准备的。

课程信息

作为一个为期12个月的（共分为春夏秋三个学期）研究生项目。MSPM融合了理论和实践，并特别强调设计思维的重要性，开设课程包含人机交互、计算机科学和商业等全面且具有挑战性的领域，帮助学生在职业技能、商业策略、财务敏锐度、以及领导力方面有充足的塑造和发展空间。

就业情况

据统计，CMU往年的MSPM毕业生年薪中位数就已达到了$127,300（折合人民币约82万）。而CMU开设MSPM这一跨专业硕士项目的宗旨，也是追求在一年学制内，快速提高学生的职业技能并最大程度开发他们未来的收入潜力！

申请要求

申请者需具有本科学位，但不限制学位背景，理学、文学类都可。

除了硬件的成绩要求，工作经验和相关技术背景也同样是MSPM的录取标准和偏好。如果申请者具有 10 年或以上的专业工作经验，请突出展示，同时说明该经验与产品管理相关的工作内容（优异者或能获得GMAT等成绩豁免）。

除此之外，若申请者曾经担任过产品经理的角色，也请详细描述工作经历及时长，这将会是被MSPM录取的重要加分项。

PART03

计算生物学系

Computational Biology Department

01

Masters of Science in Automated Science

项目介绍

Masters of Science in Automated Science (MSAS) 项目开设于CMU的计算生物系（Computational Biology Department），隶属于卡梅知名的计算机学院。这个项目只开设了一个方向，也就是Biological Experimentation 生物实验方向。所以MSAS，其实就是Masters of Science in Automated Science: Biological Experimentation。

MSAS这个项目为期两年，每年招收15个学生，而且只能在每年秋季入学。

MSAS项目旨在培养学生利用机器人，机器学习和人工智能等技术，达到数据自动化生成，数据自主分析理解以及实验的自动选择，从而创造自驱动的实验。

学生需要学习三个方面的专业知识来建立程序系统进行实验自动化。首先是熟悉某一特定领域中使用的各种类型的实验方法，以及能够在计算机控制下进行大规模实验的设备操作特点。其次是能够依据实验数据，使用统计和机器学习方法构建预测模型。最后是掌握主动机器学习相关知识，以便能够使用预测模型进行日后的实验并且使模型的准确性尽可能快地增长。

该项目将通过理论和实践课程培养学生的这些技能，学生不仅有机会跟随教授做研究项目或者参与暑期实习，还可以通过capstone course将技能广泛应用，和工业/学术伙伴合作解决实际问题。

就业情况

学术路线：毕业生可以攻读生物、化学、计算生物学或生物医学工程等领域的博士学位。该项目提供了博士项目的提前录取途径，除了CMU本校，学生也可以申请其他知名院校的博士项目。

继续在CMU攻读博士学位的机会

在第一学年结束时，research option的学生将与咨询委员会单独讨论个人的研究兴趣和博士研究领域，并有机会收到计算生物（Computational Biology Ph.D.）以及生物科学（Biological Science Ph.D.）两个项目的提前录取（全奖录取）。

在第一学年结束时，research option的学生将与咨询委员会单独录取数据：Computational Biology Ph.D.每年从MSAS和MSCB项目中最多提前录取2人。Biological Science Ph.D. 提前录取的人数不超过预期入学班级人数的20%。

工业路线：

科学自动化广泛应用于制药、生物技术和农业等行业中，因此毕业生可以从事以下岗位的工作：自动化工程师，平台工程师，科学计算工程师，实验室自动化专员，实验室管理人员，分析自动化和信息学科学家。由于工作地点和工作经验的不同，毕业生每年的薪资预估在8万到15万美元之间。

申请要求

具有生命科学或定量领域(例如计算机科学，数学，统计学)背景的学生都可以申请此项目。

申请人必须对生物医学研究感兴趣，有生命科学(特别是细胞和分子生物学)方面的课程或研究经验者优先。

有计算机编程经验并且想要学习更多相关知识的意愿，以及有计算机科学和机器学习相关的课程或研究经验也都是加分项。如果缺乏编程相关的经验也可以进行申请，不过在入学前的暑假，学校会发一些学习资料供学生提前学习。

如果没有生物化学相关的先修课，需要在Personal Statement中解释下为什么想要学习这个项目。

02

Master of Science in Computational Biology

项目介绍

CMU的计算生物学M.S. in Computational Biology是一个跨专业学科， 由梅隆科学学院下的生物科学系和计算机学院下的计算生物学系共同授课，

计算生物学硕士项目旨在培养世界上最好的计算生物学家。项目课程在生物学、计算机科学、统计学和机器学习（数据科学）的坚实基础上提供计算生物学兼具广度和深度的培训。

项目是为具有定量和/或生命科学背景的学生设计，学生经常参加生命科学相关的工业或学术研究实验室的暑期研究实习，MSCB毕业生一般在行业工作或在顶尖大学攻读博士学位。

Computational Biology现状

计算生物学是一个新兴的领域，不仅在学术界，而且在工业领域。计算和医学领域的主要参与者在计算生物学领域投入了大量资金，包括谷歌、微软、生命技术公司、洛克希德·马丁公司、罗氏公司和默克公司。这一领域引起了风险投资和经济观察人士的极大关注。

此外，根据劳动和统计局的数据，计算生物学家、医学科学家、生物化学和生物物理学以及计算机和信息研究科学家的工作领域的增长速度都高于平均水平。这些领域的平均工资高于每年7.5万美元。

申请要求

不限制申请背景，任何生命科学或定量领域的本科学位都是可以的。对MSCB项目来说最有价值的具体知识领域是：细胞与分子生物学、计算机编程、线性代数、概率论。

项目录取的学生一般在这 4 个领域中的 2- 3 个领域展示出了较强的实力，项目也乐于帮助学生去补齐申请时候的知识短板。

如果没有编程经验可以申请。但是录取的大多数学生都有编程经验，编程经验有限的学生将被要求修编程课程；

同时，录取的大多数学生都有生物学背景，生物学背景有限的学生将被要求参加生物学导论课程。并且会被强烈要求在PS里解释学习Computational Biology的动机。

MSAS项目与MSCB项目什么区别？

MSCB只专注于生物医学系统的计算算法和方法分析与建模，但MSAS课程还提供人工智能培训，用于反复选择实验以及用于执行实验的实验室自动化的基本面。MSAS项目的目标是使学生成为这一新兴自动化科学领域的领导者。两个项目都是就业和PhD双导向的项目。

PART04

软件研究所

Institute for Software Research

S3D下面有两个项目：

Master of Software Engineering

MSE时长为16个月，分为for professional、for recent grads和online。MSE-professional要求申请人具备至少两年软件开发经验，因此网申时要注意不要选择错了。

MSE-grads细分为Embedded Systems和Scalable Systems。申请者的工作经验不能超过2年。

MSE-Online这个就不必多说了，目前教育部留学生学历认证中心已经不再承认在线课程了，所以没有申请的必要了。

01

MSIT-PE

Master of Science in Information Technology-Privacy Engineering 信息技术硕士—隐私工程(MSIT-PE)

项目介绍

MSIT-PE项目是全世界第一个开设的完全致力于隐私工程的硕士项目，专为希望从事隐私工程师或技术隐私经理职业的计算机科学家和工程师设计。

MSIT-PE项目是计算机科学学院和工程学院合办的，为想要在为未来的产品、服务和流程中架构隐私框架的申请者提供培训。

项目与工业界和政府部门紧密合作，学生在毕业的时候需要完成解决真实世界隐私问题的Capstone project毕业，合作企业包括Facebook、Netflix、Microsoft等科技行业公司。项目分为两个track：12个月和16个月，区别在于16个月的track多一个暑期实习。

据国际隐私专家协会(International Association of Privacy Professionals)发布的数据，在美国，隐私工程师的平均年薪为13.6万美元，拥有隐私技术专家认证的人平均年薪超过17万美元。MSIT-PE作为世界上唯一的隐私工程项目，毕业生在这个快速增长的就业市场拥有无可比拟的优势。

申请要求

由于这个方向不算热门，所以MSIT-PE可以看做一个小众项目，申请者不多，招生也不多，基本上不到两位数。

MSIT-PE项目不要求申请者有工作经验，适合已经有技术类学位（例如计算机科学、计算机工程、软件工程或同等学位）或者有相关工作经验的申请者申请。

02

MSE for Professionals

项目介绍

Master of Software Engineering-professional项目时长16个月，是专门为有至少2年及以上工作经验的软件开发人员设计的，该课程提供full-time和Part-time两种上课模式，美国公民或美国永久居民也可以选择Part-time。

不同于传统的计算机科学课程涵盖数据结构、算法和操作系统等熟悉的主题，MSE的课程重点是培养学生成为具有先进的工程、管理、决策和沟通技能的领导者，使申请者在项目中学习管理大型、多样化软件开发项目，学习如何进行软件架构和软件项目管理。项目可以帮助有工作经验的专业人士实现自己职业能力的进阶，项目与顶级软件公司合作给学生提供实践机会。

申请要求

申请者需要满足两个条件：

1.具备计算机科学或工程相关学科的本科学位，需要有离散数学、算法、数据结构及编程语言作为前提课程。能熟练使用命令式结构语言或面向对象化编程语言，如Java, C++, and Python。无计算机或工程学相关背景的学生需要在申请材料中体现出对基础学科（如数据结构和算法以及离散数学）有比较深刻的了解，如PS或者video essay中说明这个问题。

2. 有两年以上的全职软件开发工作经验，包括初级或高级软件工程师、质量分析师或架构师等

注意该项目不接受三年制本科毕业的申请者，如英国、印度等。

03

MSE-SS & MSE-ES

#Master of Software Engineering - Embedded Systems（MSE-ES)，Master of Software Engineering-Scalable Systems（MSE-SS)这两个项目属于MSE for Recent Grads

项目介绍

项目时长16个月，包括一个夏季实习。MSE可扩展系统和MSE嵌入式系统程序是专门为少于两年行业经验或同等实习/项目经验的入门级开发人员设计的。

学生可以选择以下两个学习领域中的一个:1)可伸缩系统，包括大规模智能系统; 2)嵌入式系统，包括物联网(IoT)和网络物理系统。

申请要求

项目适合拥有计算机科学或其他科学或技术学科的本科学位的申请者申请，申请者需要有本科水平的数学基础课程作为前提课程，如离散数学、算法和数据结构以及编程语言。能熟练使用命令式结构语言或面向对象化编程语言，如Java, C++, and Python。

申请这两个项目的申请者的工作经验不能超过2年，优先考虑有1年软件开发工作经验的申请者。

PART05

语言技术研究所

Language Technologies Institute

01

Master of Computational Data Science

项目介绍

项目名称是计算数据科学，在DS基础之上添加了“Computation”，因此它更偏向于是一个计算机项目，且就业属性比较强，需要做实习和一个Capstone Project。虽然设立在LTI部门，但项目团队来自CS学院下的多个部门，包括计算机科学部门、机器学习部门和人机交互研究所等。项目成立于2004年，是CS学院多年努力打造的硕士项目。

MCDS的重点是应用部署大型信息系统，给学生提供开发新一代大规模信息系统所涉及技能和知识，并教会他们如何分析这些系统生成的数据。

学术将学习大规模分布式系统、存储系统等核心CS课程，深入研究数据库，分布式算法和存储，机器学习、语言技术、软件工程、人机交互和设计等课题。

课程信息

项目时长：就业方向-16个月，研究方向-20个月

必修课程有5门，在前两个学期学习。项目有三个Concentration可选，在第一学期结束后选择：

还需要选两门Capstone课程，以及在CS学院内自由选两门课，选择范围很广。

如果有同学对科研感兴趣，可以选一门independent study course，和学校教授做研究，在选之前需要和项目领导沟通。Capstone Project项目内设一个研究项目，对未来求职非常有利。

可以和同学组成团队或独立完成，学生将和CMU研究人员或者行业内人员一起解决一个研究主题，目的是将课程学到的知识与研究实践结合到一起。实习暑假期间所有学生必须完成一份实习或者实践训练。

申请要求

MCDS不要求学生必须来自CS相关专业，但必须具备很强的CS和数学统计基础！MCDS 的大部分课程都需要具有统计学或计算机科学的本科背景。因此，如果没有统计或计算机科学背景，申请人必须上过4门以上的计算机课程，并且向录委会展示出对这两个领域的课程都有一定基础。

Systems Track方向大多数学生都是本科CS出身，过来后大多选择做infrastructure，毕业后去向主流是Software Engineer.

Analytics和HCDS的学生背景相对更多样化，比如Analytics学生本科有CS, 统计，数学的，也有少量学生是文商科的.

Analytics Track有超过一半的学生，选择了software engineer. 有一些去做更偏DS的Machine Learning Engineer, 还有一些做Data Analyst, 另外还有一些做FinTech的，比如上一届有人去Two Sigma。

从录取背景上看，Systems会很看重CS的基本功，所以倾向于CS本科学生。Analytics很看重数理统计经验和专业知识。HCDS的话希望学生有information system, design方面的课程。

02

人工智能与创新科学硕士

Master of Science in Artificial Intelligence and Innovation | 人工智能与创新科学硕士

项目介绍

MSAII项目的前身是Master of Science in Biotechnology, Innovation and Computation。

MSAII是一个四学期的项目，专注于人工智能应用以及机器学习和语言技术的培训。该项目由五门核心课（其中包括一门capstone project）, 六门AI、ML、和NLP相关的专业课, 和至少3门选修组成。并且，第一学年结束的暑期，学生需要参加暑期实习，从而完成三学分的LTI Practicum。

除此之外，需要再入学前的暑假完成15-513 Introduction to Computer Systems (6 units)这门先修课的学习，如果没有通过的话，还得在秋季或春季学期补上，并且这门课不计入总学分。

申请要求

尽管MSAII允许非计算机专业的同学申请，但统计或计算机科学背景的同学肯定是有优势的，并且其他专业的同学在申请中也要提供自己上过大量CS课程的佐证。

工程学院-人工智能硕士项目

除此之外，2023Fall，在工程学院下，CMU官宣了人工智能硕士项目-Master of Science in Engineering Artificial Intelligence。此前工学院在其非洲校区设有人工智能硕士，而今年CMU终于将这一项目开设在了它匹兹堡的主校区。

CMU的人工智能硕士时长一年半到两年，主要是将人工智能和机器学习的基础知识和工程领域的知识相结合。

工学院和计算机学院下人工智能项目在申请上有一些差别，如工学院对于GRE的要求相对宽松，22Fall和23Spring都不需要提交GRE分数，预计23Fall也会延续同样的政策；而计算机学院下的人工智能和机器学习这类热门硕士项目都要求提交GRE分数。

同时，计算机学院对于母语非英语的同学也要求提交语言成绩，不能豁免，即只要你的母语非英语即使你在美国取得本科学位也被要求提交托福、雅思或者多邻国的考试分数；而工学院则可以对美本同学予以豁免。

03

智能信息系统科学硕士

项目介绍

Master of Science in Intelligent Information Systems智能信息系统(MIIS)硕士学位侧重于从文本、口语、视频以及其他形式的非结构化信息中识别和提取意义。MSIIS涉及到自然语言处理NLP、机器学习ML、深度学习DL相关课程的学习，比如文本挖掘，文本分析，问答系统，语音识别等等。、

课程信息

项目有两种修读模式，分别是16个月和21个月。16-month track需要完成7门课，21-month track的学生需要完成9门课，有三个track，分别是Human Language、Machine Learning、Language Technology Applications，通过选择对应感兴趣的领域来进一步学习。

此外，两者均需要完成66学分的practice部分（其中包括directed study也就是独立研究，和capstone project）。另外，暑期实习也是要求完成的。

这个项目主要以就业为导向，官网明确说明如果希望后续读博或“want a career in research”，那么建议转申PhD或MLT（MLT下面会介绍），因此建议有毕业后投入职场的学生来考虑该项目。

申请要求

虽然MSIIS对于申请者的背景没有硬性要求，但是结合官网描述和往年录取数据来看，数学、统计或计算机相关背景的学生有着比较大的优势，并且如果你有很不错的实习或工作经历也是会为申请加分的。“Applicants must demonstrate that they have strong computer science skills, good math skills, and a firm grasp of statistics. We look for evidence that you have these skills (project work, internships, coursework, significant professional experience, etc.). ”

04

Master of Science in Language Technologies

项目介绍

Master of Science in Language Technologies(MLT)是一个两年制的研究型学位，该项目主要是为继续读博做准备，因此做研究是强制性的，并且有极大概率和机会在顶尖会议期刊上发表文章。尽管也有一部分学生毕业后在企业中从事相关研究工作，但我们仍然建议有读博意向的学生是更适合MLT的。

MLT主要包括语音处理、语言处理、信息检索、机器翻译和机器学习等领域的知识。除了上课之外，大部分的MLT学生都需要与导师来做研究，项目内的两个暑假学生都需要做研究。这里要注意，MLT的学生一般情况下暑期实习是不被允许的！

申请要求

从课程设置来看MLT硕士需要申请者有较强的计算机背景，并且最好在本科阶段就有比较丰富的科研经历，这样在申请过程中会比较有帮助。

在官网FAQ中的一个问题给了申请者一些准备思路，即如果你在线性代数、统计学概论和/或概率论课程中有比较好的分数，并且掌握MATLAB的运用技能，说不定可以为你的申请加分哦！

PART06

机器学习系

Machine Learning Department

01

Fifth Year Master's in Machine Learning

Fifth Year Master's in Machine Learning | 机器学习硕士

这个项目主要是为CMU的本科生设计的，使得本科生能够通过修读机器学习课程以获得机器学习硕士。其他美本或者大陆本科就不必考虑了

02

Master of Science in Machine Learning

项目介绍

CMU的机器学习硕士（MSML）项目是世界上第一个也是最顶级的机器学习硕士项目，这个项目旨在培养学生最先进的机器学习技术，并使他们有能力开发算法来解决现实世界的问题。项目时长三个学期，其中包括一段工业界实习或一个与顶级faculty做科研的机会。在项目中，学生会强化自己的计算机科学和统计能力，为成为该领域的领导者做好准备。

课程信息

MSML这个项目包含六门核心课，三门选修和一学期的Practicum（Practicum可以做实习或者科研，一般在summer-semester完成），相比较机器人研究所开设的MSCV和MSR来说，

申请要求

申请MSML项目的学生必须具有强大的计算机科学背景，包括对复杂理论的深刻理解和良好的编程技能，以及良好的数学背景。申请者接触过Matlab/R/scipy-numpy会特别有帮助，有Java和Python的编程经历比C更有用；数学的前提课程主要需要学过概率/统计，线性代数，矩阵和多变量微积分。

建议申请者在申请资料中展现比较优秀的统计分析能力，数学能力、以及编程能力，如果对应课程分数高的话，也是能为申请加分的。

PART07

机器人研究所

Robotics Institute

01

Master of Science in Computer Vision

项目介绍

CMU MSCV项目是以就业为导向，时长16个月（3个学期+暑假）。暑期实习的工作必须和计算机视觉相关。该项目为学生提供一套强有力的课程，其专业知识包括传感、计算、基于物理的视觉、追踪、三维重建、统计分析、对象识别、人类建模和分析以及一般的场景理解，为学生在这一领域的职业发展做准备；同时会有实际的研究和开发项目积累实践经验，学生将通过最后的项目报告进行评估，并进行演示。

课程信息

第一学期必须选计算机视觉、机器人数学和机器学习三门课，第二学期会必修Visual learning并开始做project，这个project为期两学期，MSCV的project是和很多大公司合作的，包括亚马逊、Apple、 Facebook、 Oculus，所以如果参与这些项目，对于求职是有非常大的帮助的。第二学期他们也会上Visual learning这门课，讲的范围非常广，包括目标检测追踪、semantic segmentation，然后再加一门选修课；最后一学期必修课就是Marshall的几何视觉加一门选修课。

就业情况

该项目的就业情况非常好，项目学生人均在Summer Term能够收获3个左右的实习offer，其中不乏谷歌、脸书、苹果、微软、英伟达等知名公司，并且有不少学生实习后收到了return offer。

大多数学生毕业后在大型的互联网公司从事计算机视觉方面的工作，公司主要有Adobe、亚马逊、苹果、佳能、Facebook、通用电气、谷歌、IBM、微软、英伟达、高通、三星、西门子等。

申请要求

MSCV是CMU项目中录取难度较高的项目，MSCV是一个就业型的项目，所以很看重计算机视觉方面的科研和实习经历。录委会希望看到申请者与计算机视觉相关的实践体验。因此需满足下面三项中的一项才有可能被录取：1. 顶会CV论文 2. 多篇非顶会CV论文 3. 多个CV实习或研究经验

此外，录委会还希望申请者能熟练运用英语，沟通能力强，这样可以在毕业后的职场发展中获得良好的发展。申请这个项目一定要向录委会表明自己的职业发展目标，这点是非常重要的。

GPA要求不高，GPA有硬伤但是计算机视觉经历很丰富的同学一般会被优先录取。托福和GRE的话也是过线就好。录取的学生一般都是本科学计算机的，还有一些人是学电子工程的。

02

Master of Science in Robotics

项目介绍

机器人硕士(MSR)项目是一个研究导向型的两年制项目，通过模拟博士课程的前两年，使学生实现轻松向博士学位的过渡。因为是研究型项目，所以该项目第一个月需要match导师，在十月上旬确定好导师。

项目课程汇集了各个大学学系的机器人研究领域，使学生能够在研究和开发下一代集成机器人技术和系统方面发挥主导作用。

MSR这个项目必修课程包括了机器人数学、计算机视觉、机器学习和机器人动力与控制这四门课，选修课程是要求选择与人工智能和机器人相关的课，比较受欢迎的选修课有visual learning、deep learning、deep reinforcement learning、SLAM和planning这一类的课。如果你想上计算机系的课，比如说操作系统、编译器、分布式系统等课，必须要你的导师同意。

总体而言，这个项目是一个博士跳板项目，最后有一半多的学生去读博士的。

TIPS

RI经费占全学院经费差不多百分之五十，是一个funding很充足的部门，所以很多老师的funding是很充足的，对于做CV方向老师来说，他们是最有钱的，所以他们一般会给你免学费，加每个月税后快两千六百美元的工资，相当于博士的待遇。但是match这个过程也是很激烈的，也有很少的同学没有拿到funding。

申请要求

录取学生本科所学专业计算机、机械和电子工程各占三分之一。申请MSR项目的申请人需要具备或至少有能快速学会以下这些方面课程的能力。

l 数学：微积分、线性代数、数值分析、概率和统计

l 计算机科学：编程、数据结构、算法

l 物理与工程：力学、动力学、电力和磁力、光学

因为这是一个研究性项目，所以很看重申请人的机器人相关科研经历，有顶会或者顶刊的论文发表会是一个非常大的加分项。但是也有一些同学，GPA特别高，没有论文，也有可能被这个项目所录取。但是如果有很好的publications，但是GPA不太高，是大概率会被拒的，因为这个项目很控GPA，反倒是托福和GRE的要求不太高，托福是过100就好，GRE过320就好。

03

Master's in Robotic Systems Development

项目介绍

机器人系统开发硕士（MRSD）是一个专注培养技术与商业技能的高级研究生学位，为刚毕业的学生或在职人士提供一个进入机器人和自动化领域的机会。

MSRD项目有一个特色，就是会必修CMU商学院的一些课程，课程包括技术规划、产品概念化和发展、团队管理、项目管理、原型设计、生产、营销和销售。学生以小组为单位，通力合作，进行机器人系统开发。因此，毕业生将有能力一开始就能在公司的更高技术、管理水平上运作，大幅度减少在职培训时间。

就业情况

MRSD项目毕业的学生就业率为98%，大部分毕业生在美国西部和东部较大的互联网公司从事机器人工程师、软件开发工程师、系统工程师、感知工程师等开发工作，主要公司为apple、Carnegie Robotics、General Motors 、Microsoft 、Uber等公司。薪资也是非常可观的，平均薪资达到10万美元/年，最高工资为14万美元/年。

申请要求

申请MRSD背景要求：

MRSD也很看重机器人相关的科研和企业实习，同时对GPA也有所要求，但与MSR的不同，是申请MRSD的文书不能太注重于你想读研究生做research，而是应该写你想毕业就去工业界，或者最好是自己创业。

申请难度评级

Tier SS

· Master of Science in Language Technologies

MLT，科研为导向，可以当做小博士项目，或为博士过度，转博率不错

· Master of Science in Computer Science

MSCS，传统计算机项目，申请人非常多，竞争激烈。分为三学期和四学期时长，三学期适合有CS基础的，四学期适合转码同学

· Master of Science in Machine Learning

MSML，每年入学人数不到40，23fall难度变高

· Master of Science in Robotics

MSR，科研为导向的两年项目，转博率好，毕业生基本就业读博一半一半

Tier S

· Master of Computational Data Science

MCDS，偏爱清北上交浙大，一般转码的同学涉及到数学统计等背景，三个track可选Systems, Analytics, or Human-Centered Data Science，毕业生多从事SDE

· Master of Science in Intelligent Information Systems

MIIS，以就业为导向，申博的不建议，项目时长16个月和21个月，涉及NLP、ML、DL的学习，建议数学和统计背景比较好的学生申请

· Master of Science in Artificial Intelligence and Innovation

MSAII，时长两年，主要学习AI、ML、NLP相关内容，转码的同学需要有比较强的统计背景或计算机相关的科研实习

· Master of Science in Computer Vision

MSCV，时长16个月，以就业为导向，无thesis或科研，建议计算机视觉相关背景的学生申请

Tier 1

· Master of Science in Information Networking

MSIN，录取比较玄学，还是比较看软背景也可以理解为文书展现出来的match程度

Tier 2

· Master of Science in Software Engineering

M.S.-SE，开设在硅谷校区，为了和SCS的MSE区分开，经常我们叫它SESV，比较看重软背景，多重实习经历可以加分，另外本科学校较好的话，低分也可以逆袭。

· Master of Science in Electrical and Computer Engineering

ECE，concentration里面有几个方向对转码友好，比如AI/ML Systems，Computational Engineering Methods/Systems ，Software Engineering，Computer Security等等。申请时比较看重文书

· Master of Information Technology Strategy

MITS，尽管开设在人文社科院，但是选课自由度很高，对转码友好，SCS开设的所有课基本都有权限选择，workload可大可小，根据自身精力而选课就行，四个track可供选择，比如SDE求职方向的可以选择Software and Network Systems，MLE的可选Data Analytics等等。

Tier 3

· Master of Science in Mobile and IoT Engineering

MSMITE，学生会在匹兹堡和硅谷两个校区上课，课程去年改制了，偏硬一些，workload不小，而且以转码为主要目的的可能需要付出更多去学习规定课程之外的内容，时间会紧张，但是对于EE人来说友好许多。

Tier 4

· Master of Software Engineering

MSE时长16个月，适合有一定SDE经验的申请者

· Master of Information Systems Management

MISM，分为12month和16month，12个月需要至少三年工作经验，一般申请16个月的，转码友好。之前有21month的global项目难度最低，但由于2022年宣布澳洲校区关闭，目前这个track暂时取消了

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