| 步骤 | 注意点 |
|---|---|
| 了解AI专业的课程设置 | 关注核心课程和选修课的搭配，避免选课冲突。 |
| 规划GPA目标 | 根据就业方向设定GPA目标，比如申请研究生或找工作。 |
| 积累实习与项目经验 | 参与校内外的AI项目或实习，提升简历竞争力。 |
| 准备语言考试（如TOEFL） | 确保语言成绩符合学校要求，特别是英语授课的专业。 |
| 利用校友资源 | 通过LinkedIn或学校活动联系学长学姐，获取真实信息。 |
嘿，你试过熬夜改个人陈述没？那感觉太酸爽了！我去年为了申请蒙纳士大学的AI专业，连续熬了三个晚上，结果还是被拒了。后来才知道，不是我能力不行，而是选课策略出了问题。
其实，蒙纳士大学的AI专业挺热门的，每年都有不少留学生想进来。但如果你不了解选课规则和就业趋势，光靠努力可能也白搭。
先说说课程设置。蒙纳士大学的AI专业是计算机科学学院下的一个分支，主要课程包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理等。这些课程听起来很酷，但实际选课的时候得小心，别被“看起来高大上”的课程骗了。
举个例子，像UBC的AI专业，他们有一个叫“AI Ethics”的选修课，虽然听起来很有意思，但如果你的目标是进科技公司，这个课可能不如“算法设计”实用。所以选课前，一定要问自己：这门课对我未来的职业发展有帮助吗？
GPA在留学中真的很重要。蒙纳士大学对GPA的要求不算特别高，但如果你想申请研究生或者找一份好工作，GPA至少要保持在3.0以上。记得有个学长，他GPA只有2.7，结果连面试都没拿到。
不过，GPA不是唯一标准。有些同学虽然GPA不高，但因为有丰富的项目经验和实习经历，照样拿到了好offer。所以别光盯着分数，也要多花时间做项目。
说到项目，蒙纳士大学的AI专业有很多实践机会。比如他们有一个叫“AI in Healthcare”的项目，学生可以和医院合作开发智能诊断系统。这种项目不仅能帮你积累经验，还能让你认识行业内的导师。
我有个朋友，他在读研时参加了这个项目，结果毕业后直接进了某家医疗科技公司。你说，这不比单纯学理论强多了？
就业方面，蒙纳士大学的AI毕业生去向很广。有的去了Google、Facebook这样的大厂，也有不少去了初创公司。不过，如果你想进大公司，建议早点开始准备实习。
比如，纽约大学（NYU）的AI学生通常会在大三就找实习，这样毕业时已经有了一定的工作经验。蒙纳士大学的学生也可以借鉴这个做法，尽早联系企业，争取实习机会。
语言考试也是关键。如果你的TOEFL成绩不够好，可能会影响你的课程体验和求职机会。蒙纳士大学要求TOEFL最低是90分，但如果你能考到100分以上，会更有优势。
我记得有个同学，他的TOEFL只考了85分，结果在课堂上听不懂教授讲的内容，最后只能靠翻译软件才能跟上进度。这种情况真的挺尴尬的。
另外，别忘了利用学校的资源。蒙纳士大学有专门的Career Centre，提供职业咨询、简历修改和模拟面试服务。很多留学生都不知道这个地方，结果错过了很多机会。
还有就是，多和学长学姐交流。我之前在LinkedIn上加了一个在蒙纳士读AI的学姐，她给了我很多选课建议和实习推荐。现在我已经找到实习了，全靠她的帮忙。
说实话，选课和就业规划真的不是一件简单的事。有时候你以为选了对的课，结果发现根本用不上；或者以为找到了好工作，结果才发现自己根本不适合。
所以，别怕麻烦，多问问，多看看，别闭门造车。留学不是一个人的战斗，大家都是过来人，互相分享经验才是最靠谱的。
最后，我想说的是，别等到毕业才后悔。现在的每一步选择，都会影响你以后的发展。选课、实习、语言、人脉……这些都是你未来职场的基石。
别让“我以为”变成“我后悔”。从今天开始，动起来吧！
