澳大AI硕士有多强？申请前必看

“Leo，最近看master看得我头都大了。英国G5太卷，美国申请流程太复杂，香港的学校感觉bar越来越高……我感觉自己要失学了。”

上周，我的学弟小M在微信上跟我疯狂吐槽。他本科是国内一所211的计算机专业，成绩不错，但面对留学信息的海洋，彻底迷失了方向。我问他：“你有没有考虑过一个有点‘非主流’但其实超硬核的选择——澳门大学的AI硕士？”

他发来一个疑惑的表情包：“澳门？感觉好陌生，它的AI项目强吗？毕业了好找工作吗？”

我笑了。这可能是大多数同学第一次听到“澳门大学”时的第一反应。信息差，往往是我们在申请季最大的敌人。所以，今天这篇，我就以一个过来人的身份，带你把澳门大学（UM）的这个人工智能理学硕士（MSc in Artificial Intelligence）项目扒个底朝天。咱们不谈虚的，只聊干货，看看它到底是不是你的“梦中情校”。

这个项目到底是什么来头？

咱们先摆正一个心态：如果你是冲着QS排名前30的光环去的，那澳大可能不是你的菜。但如果你是务实派，看重的是教授水平、科研资源和毕业后的饭碗，那这绝对是个值得你认真研究的“宝藏”。

澳大的AI硕士项目不是凭空冒出来的，它背后最大的靠山是“智慧城市物联网国家重点实验室”。注意这几个字——“国家重点实验室”。这意味着什么？意味着顶级的科研设备、充足的经费，以及一堆国家级的项目。你能接触到的，就不是课本上冷冰冰的理论，而是活生生的、正在解决澳门乃至大湾区实际问题的课题。

举个例子，实验室的一个重要方向是智能交通。你可能参与的项目，就是利用计算机视觉和强化学习技术，去优化澳门那堪比“地狱模式”的交通信号灯系统。2022年，澳门交通事务局就和澳大合作，利用AI大数据分析来改善公共交通网络。你的毕业论文，可能就是一篇能直接影响上万市民出行的研究，这种成就感可不是刷几道LeetCode能比的。

再看数据，根据最新的ESI（基本科学指标数据库）排名，澳大的计算机科学学科稳居全球前1%。这可不是学校自己吹的，是实打实的学术影响力。所以，别再用“澳门就是个玩的地方”这种老眼光看它了，人家在搞科研这事上，是动真格的。

课程设置：是教你屠龙术，还是只让你刷PPT？

一个硕士项目水不水，看课程表就能略知一二。我特地去翻了最新的课程安排，发现澳大AI硕士的课程设计思路非常清晰：打好基础，然后给你充分的自由去探索你感兴趣的方向。

核心课程基本涵盖了AI的几大支柱，比如《机器学习理论与实践》、《深度学习》、《高级人工智能》。这些课的特点是理论和代码并重。就拿《深度学习》这门课来说，授课老师不仅会带你从零推导CNN、RNN这些经典模型的数学原理，还会布置好几个Project，比如让你用PyTorch复现一篇顶会论文里的模型，或者参加一个Kaggle竞赛。去年有个同学的课程项目，就是做一个基于Transformer的粤语方言识别模型，非常有意思，也很有挑战性。

选修课的自由度就更高了，覆盖面很广，比如《自然语言处理》、《计算机视觉》、《金融科技中的人工智能》、《智能传感与物联网》等等。这个设置的好处是，你可以根据自己的职业规划来定制你的知识树。比如你想去腾讯做游戏AI，那可以多选一些强化学习相关的课程；如果你想去大疆，那计算机视觉方向的课程就是你的重点。

最关键的是，这个项目是需要完成一篇学位论文的。这和英国很多一年制授课型硕士有本质区别。写论文的过程，会逼着你在导师的指导下，完整地走一遍“发现问题-设计实验-分析数据-得出结论”的科研流程。这个经历，无论你将来是继续读博还是去工业界工作，都是一笔极其宝贵的财富。我认识的一位学长，他的毕业论文是关于医疗影像AI诊断的，最终不仅发了一篇不错的国际会议论文，还凭着这个项目经验，成功拿到了深圳一家顶级医疗AI公司的offer。

导师阵容：决定你未来两年上限的“引路人”

选硕士项目，很大程度上就是在选导师。澳大AI项目的导师团队，可以说是“国际纵队”和“本土大佬”的结合体，背景相当多元化。

咱们点几个名，你感受一下。

比如科技学院院长、讲座教授许冠南（Cláudio M. Gomes），他之前的履历是在葡萄牙里斯本大学当正教授，研究方向是蛋白质科学和计算生物学，用AI来做药物设计，绝对是交叉学科的大牛。如果你对AI for Science（AI驱动的科学发现）感兴趣，那他就是你的理想导师。

还有一位不得不提的，就是贾维嘉教授。他是IEEE Fellow，长江学者讲座教授，在物联网和边缘计算领域是世界级的专家。他的团队常年跟华为、腾讯这些业界巨头有合作项目。跟着他，你不仅能接触到最前沿的科研课题，还能提前了解工业界的需求是什么，这对于找工作来说简直是开了“上帝视角”。去年，他的一个博士生团队就凭借在边缘智能协同方面的研究，拿下了CCF（中国计算机学会）的科技进步一等奖，含金量极高。

除了这些学术界的大佬，还有很多从海外顶尖学府引进的青年才俊。比如助理教授周建涛博士，他毕业于新加坡南洋理工大学，专注于可信赖机器学习和联邦学习。这些领域现在有多火，大家随便刷刷招聘网站就知道了，几乎是所有大厂算法岗的“必争之地”。

在澳大，你选导师的过程相对透明。入学后，学院会组织导师见面会，你可以和你感兴趣的几位教授面对面交流。我的建议是，提前去把他们的个人主页和近几年的论文都看一遍，带着问题去聊，这样更容易给教授留下深刻印象，实现“双向奔赴”。

申请解密：什么样的背景更容易被Pick？

聊了这么多好处，现在说点最实际的：到底要具备什么样的条件才能上岸？

先看硬性指标。官网上写的要求其实很笼统，但根据近两年的录取情况，我给大家一个参考范围：

• 院校背景：虽然不设“本科院校歧视”，但985/211的申请者确实更有优势。但这不绝对！

• GPA：985/211的学生，均分建议在83以上。双非院校的同学，建议把均分刷到85-87以上，专业课成绩尤其要亮眼。

• 语言：雅思6.5（小分6.0）或托福90分是基本门槛。语言成绩是用来“过线”的，不是用来“竞争”的，考得再高也不会有决定性加成。

真正拉开差距的，是你的“软件背景”。我这里分享一个真实案例。去年我的一个朋友小K，本科是广州一所普通一本，GPA刚到85，但他有两段非常有分量的实习：一段是在商汤科技做CV算法实习生，另一段是在一家创业公司独立负责了一个NLP项目。此外，他还参加过天池大数据竞赛，拿了top 5%的名次。他在个人陈述（PS）里，详细阐述了实习和竞赛中遇到的技术难题以及他是如何解决的，并把自己对AI的理解与澳大某位教授的研究方向紧密结合。最终，他成功PK掉了一众985的竞争者，顺利拿到了offer。

这个案例告诉我们什么？澳大的招生官非常看重你的实践能力和科研潜力。所以，你的申请材料要像一个“项目作品集”，而不是一份“成绩单汇总”。

给你们几个加分项建议：

1. 科研经历：哪怕是跟着本科老师做的小项目，只要你真的参与了，能把项目的技术细节、你的贡献讲清楚，都比没有强。

2. 竞赛获奖：ACM、数学建模、机器人大赛、Kaggle、天池……这些比赛的获奖证书是证明你代码能力和解决问题能力的最好证据。

3. 高质量实习：尽量找大厂的算法岗实习。如果去不了大厂，有潜力的创业公司也是不错的选择。关键是要有实际产出。

4. 个人陈述（PS）：千万别用模板！把它当成一次“纸上谈兵”的面试。清晰地回答三个问题：我为什么对AI感兴趣（展现你的热情）？我为AI做了哪些准备（展现你的能力）？我为什么选择澳大，以及我能为澳大带来什么（展现你的匹配度）？

毕业出路：背靠大湾区，前景到底有多香？

聊了这么多，终于到了大家最关心的环节——毕业后我能去哪？薪水怎么样？

一句话概括：澳大的AI硕士，就是为大湾区量身定做的“人才输送机”。

地理位置的优势太大了。澳门和珠海横琴仅一水之隔，现在“横琴粤澳深度合作区”的发展势头有多猛，大家可以去搜搜新闻。那里已经聚集了超过5000家科技型企业，很多都有AI相关的业务。从澳大去横琴，比北京市内通勤还方便。

往外看，深圳、广州、东莞，这些大湾区的核心城市，正是国内AI产业的重镇。腾讯、华为、OPPO、VIVO、大疆……这些公司的总部都在这里。根据拉勾招聘发布的《2023人工智能人才报告》，大湾区对AI人才的需求量仅次于北京，而算法工程师的平均年薪，应届生就能达到30-40万人民币。

澳大的毕业生在这里非常受欢迎。我认识的几位学长学姐，毕业去向都相当不错。一个去了深圳的腾讯AI Lab，负责广告推荐算法；一个去了珠海金山软件，做办公软件的AIGC功能开发；还有一个拿到了华为“天才少年”计划的面试机会。他们普遍反映，澳大的硕士学位在大湾区HR那里的认可度很高，尤其是项目里扎实的科研训练和论文经历，在面试时非常加分。

更重要的是，澳大提供了一个独特的缓冲带。你可以在一个相对悠闲、国际化的环境里学习两年，同时又能方便地去深圳、广州参加实习和招聘会，提前积累人脉和经验。这种“进可攻、退可守”的地理位置，是很多其他地区的学校无法比拟的。

写在最后

说了这么多，其实就是想告诉你，选学校就像找对象，没有绝对的好与坏，只有合不合适。

澳门大学的AI硕士，可能没有英美名校那么耀眼的光环，但它有国家重点实验室的硬核实力，有连接大湾区产业的独特地理优势，还有一个性价比超高的学习体验。它就像一个踏实肯干的“理工男”，不善言辞，但本事都在骨子里。

所以，在你被各种排名和中介的宣传语搞得眼花缭乱时，不妨静下心来问问自己：我未来想在哪里发展？我更看重学术研究还是业界实践？我想要一个什么样的学习环境？

想清楚这些问题，你就会知道，澳大这趟车，到底值不值得你“冲”一波了。别怕选择小众，有时候，最适合你的路，恰恰就在那条少有人走的小径上。