英国大热门AI硕士，Top100院校申请全攻略

“同学，你申什么专业？”

“AI。”

“……好家伙，又一个卷王。”

这是去年秋天，我在参加一个留学分享会时听到的对话。那个说要申AI的男生叫Leo，本科是国内一所985的自动化专业。他当时的状态，我估计很多同学都经历过：浏览器里开着20多个标签页，从牛津、剑桥到爱丁堡、UCL，每个学校的AI项目看起来都差不多，但点进去一看，申请要求又各有各的“脾气”。有的叫MSc in AI，有的叫MPhil in Machine Learning，有的还分成了好几个方向，比如AI for Healthcare, AI for Finance……Leo当时一脸迷茫地问我：“学姐，这感觉像在闯关，每个学校都是一个新副本，我到底该怎么打？”

Leo的困惑，就是今天这篇攻略想要解决的问题。AI，这个当今科技圈最火热的词，也成了留学申请中最“卷”的赛道之一。信息爆炸，但有效信息却少得可怜。别怕，这篇超长待机的“申请导航”，就是来帮你梳理清这条路，从G5的“神仙打架”到Top100的“宝藏遗珠”，我们把干货都给你捞出来了。

G5梯队：金字塔尖的“入场券”有多难拿？

聊英国AI，绕不开G5。它们不仅是名校光环的代名词，更是AI领域学术研究的重镇。但丑话说在前面，G5的AI项目申请难度堪称地狱级别，是为那些学术背景、科研实力都接近满格的“大神”准备的。

剑桥大学 (University of Cambridge) & 牛津大学 (University of Oxford)

我们把牛剑放在一起说，因为它们的风格太像了：极度精英化、极度偏爱科研、申请难度也极度“反人类”。

剑桥的王牌是MPhil in Machine Learning and Machine Intelligence。注意这个“MPhil”，它本身就是研究型硕士，几乎就是博士的预备役。这个项目每年在全球只招收约50-60人，但会收到超过1000份申请。根据近两年的录取数据，成功拿到offer的学生，基本都是清北复交浙等顶尖院校、本科专业为计算机/数学/统计、均分92+、手握至少一段高质量海外科研经历或顶会论文的“超级学霸”。

牛津的MSc in Advanced Computer Science也是类似的存在。它虽然是MSc（授课型），但课程强度和理论深度都非常大，旨在为博士研究打基础。申请者需要对算法、数据结构、计算理论有极深的理解。我认识一位拿到牛津这个offer的同学，他本科是上海交大ACM班的，大学期间参加过多项国际编程竞赛并获奖，PS里详细阐述了自己对计算复杂性理论的独特见解。这就是牛剑想要的申请者画像：不仅成绩好，还得有思想、有潜力。

一句话建议：如果你的目标是深入学术研究，未来想读博，并且本科期间已经有实质性的科研成果，那么牛剑是你的终极梦想。如果只是想找份好工作，那投入产出比可能没那么高。

帝国理工学院 (Imperial College London, IC)

如果说牛剑是“仙风道骨”的学术宗师，那IC就是“装备精良”的实战派高手。IC的计算机系在欧洲乃至世界都享有盛誉，它的AI项目也更接地气，与业界联系非常紧密。

IC有几个热门的AI相关项目：

• MSc in Artificial Intelligence：这是最纯正的AI项目，课程涵盖了从机器学习基础到深度学习、强化学习等前沿领域。申请量巨大，每年能收到超过2500份申请，而录取名额只有100个左右。IC对申请者的本科院校卡得非常严，有一份内部认可的中国大学名单。名单内的985院校，均分要求通常是88+，双非院校的机会则微乎其微。
• MSc in Computing (Artificial Intelligence and Machine Learning)：这是IC王牌MSc in Computing下的一个专业方向，可以看作是“CS+AI”的组合，课程更全面，除了AI核心课，还有很多计算机科学的高阶课程可选。难度和MSc AI不相上下。

真实案例：我的学弟小Z，本科是华中科技大学软件工程专业，均分90.5，有两段在腾讯AI Lab的实习经历，参与了一个关于自然语言处理的项目。他在PS里详细描述了自己如何用BERT模型解决了一个具体问题，并把代码上传到了GitHub。最终他成功拿到了IC MSc AI的offer。招生官看重的，正是他将理论应用于实践的硬核能力。

一句话建议：IC偏爱来自顶尖工科院校、数学和编程基础扎实、并且有高质量实习或项目经验的实干派。你的简历上需要有能证明你“能动手”的证据。

伦敦大学学院 (University College London, UCL)

UCL是AI界的另一位重量级选手，毕竟DeepMind的创始人们就来自这里。UCL的AI项目选择非常多，且各具特色，能满足不同背景和兴趣的同学。

• MSc in Machine Learning：这是UCL的“神级”项目，理论深度很强，由Gatsby计算神经科学组（Gatsby Computational Neuroscience Unit）和CS系共同管理，很多教授都是机器学习领域的大牛。申请难度不亚于IC，尤其看重申请者的数学和统计背景。
• MSc in Computational Statistics and Machine Learning：这个项目更侧重统计学方法在机器学习中的应用，非常适合数学或统计背景强的同学。
• MSc AI for Sustainable Development：这是一个非常新颖且有意义的交叉学科项目，旨在利用AI技术解决全球性的发展问题，比如气候变化、医疗资源分配等。适合那些既对技术有热情，又有人文关怀的同学。

UCL的申请量同样惊人，MSc Machine Learning项目的报录比常年维持在20:1甚至更高。UCL虽然不像IC那样有非常严格的院校list，但实际录取中，985/211院校、均分88+的学生依然是主流。

一句话建议：UCL的选择更多元，除了纯技术大神，也欢迎有交叉学科背景的申请者。申请时，一定要仔细研究每个项目的课程设置，找到与自己背景和目标最匹配的那一个。

Top 100“宝藏”院校：实力与性价比之选

G5的门槛确实高，但这绝不意味着其他学校就不值得考虑。事实上，英国Top 100里藏着不少AI领域的“扫地僧”，它们的学术实力、业界声誉和就业前景都非常出色。

爱丁堡大学 (University of Edinburgh)

如果要在G5之外选一个AI专业的“无冕之王”，那一定是爱丁堡。它的信息学院（School of Informatics）是欧洲最大、世界顶尖的人工智能研究中心之一。爱丁堡的MSc in Artificial Intelligence项目历史悠久，课程体系非常完善和深入，涵盖了知识表示、机器学习、自然语言处理等多个核心领域。

爱丁堡的申请，就是一个字：“早”！它的申请系统每年开放得早，截止得也早，而且是分轮次录取，先到先得。根据去年的数据，第一轮申请的录取率远高于后面的轮次。对于国内学生，爱大有自己明确的list，list上的学校要求均分80-85+，但对于AI这种热门专业，实际录取线往往要高出5分以上。去年一位来自武汉大学计算机系的同学，均分87，在10月份递交申请，12月就顺利拿到了offer。而另一位背景相似但拖到1月份才申请的同学，则被放进了漫长的waiting list。

曼彻斯特大学 (University of Manchester)

作为英国“红砖大学”之首，曼大的计算机系同样实力雄厚。它的MSc ACS: Artificial Intelligence方向非常受欢迎。曼大的特点是课程设置非常灵活，学生可以根据自己的兴趣选择大量的选修课。此外，曼彻斯特作为英国北部的工业和科技中心，为学生提供了大量的实习和就业机会。

曼大的录取标准相对G5和爱大来说会稍微“友好”一些，但对核心课程的要求一点也不含糊。他们会仔细审查你本科成绩单上的数学和计算机相关课程的成绩。一位本科是通信工程的同学，虽然总均分只有84，但他的《信号与系统》、《数据结构》、《C++程序设计》等课程都在90分以上，最终也成功“逆袭”拿到了曼大的offer。

布里斯托大学 (University of Bristol) & 谢菲尔德大学 (University of Sheffield)

这两所大学都是英国的工科强校，在机器人和计算机视觉领域尤其出色。

布里斯托的MSc in Computer Science (Conversion)项目里有一个专门的AI方向，非常适合那些本科不是CS，但想转码进入AI领域的同学。这个项目会从最基础的编程和算法教起，然后逐步深入到AI的核心技术。申请这个项目，你需要证明你有很强的学习能力和数理逻辑能力，即使你本科是学经济的，只要你的高等数学分数够高，再加上一些在线编程课程的证书，就有机会。

谢菲尔德的MSc in Advanced Computer Science项目下的AI方向也很有名，尤其是在自然语言处理（NLP）方面。谢菲尔德的NLP研究组在业界享有盛誉。如果你对聊天机器人、机器翻译这类技术感兴趣，谢菲尔ଡ是一个绝佳的选择。

转专业的你，如何“弯道超车”？

聊完了学校，我们来谈谈大家最关心的问题：我的本科背景不够“硬”，还有机会吗？

答案是：有机会，但需要付出加倍的努力。AI硕士申请，招生官最看重的无非三样东西：数学能力、编程能力、科研/项目经历。

1. 补齐数学短板：如果你是EE、物理、自动化等相关工科专业，恭喜你，你的数学基础通常是够用的。确保你的成绩单上有足够亮眼的《高等数学/微积分》、《线性代数》、《概率论与数理统计》成绩。如果你是商科、文科背景，那这条路会异常艰难。你需要通过选修、辅修或者在线课程（如Coursera, edX）来系统学习这些核心数学课程，并拿到可以证明你能力的证书。

2. 证明你的编程能力：“会编程”和“能用编程解决问题”是两个概念。你需要一个GitHub账号，把你做过的项目都放上去。哪怕只是一个小小的爬虫程序，或者一个用scikit-learn实现的数据分类模型，都比在PS里空洞地说“我精通Python”要强一百倍。参加Kaggle竞赛也是一个极好的加分项，即使没拿到名次，参与的过程本身就是宝贵的学习经历。

3. 创造项目经历：没有教授带你做科研怎么办？自己创造！找一篇你感兴趣的AI领域的经典论文（比如AlexNet, GAN），尝试去复现它。这个过程会让你对理论和实践有非常深入的理解。你可以在PS里写：“我独立复现了[论文名]，遇到了[某个具体困难]，通过[某种方法]解决了它，并最终达到了[某个结果]。”这样的描述，含金量远超一段普通的实习经历。

真实案例：我认识一个学妹，本科是中山大学的金融学。她大三时决定转申AI，于是她花了整整一年时间：在Coursera上学完了吴恩达的全套机器学习和深度学习课程；自学了Python和数据分析库；参加了两次Kaggle竞赛；还联系了一位计算机系的老师，跟着做了一个关于股票价格预测的小项目。最后，她虽然没能申到G5，但成功拿到了布里斯托和格拉斯哥大学的录取。她的经历证明，只要有明确的规划和超强的执行力，转专业并非不可能。

让招生官眼前一亮的PS，应该怎么写？

当所有申请者的成绩单都差不多时，PS就是你唯一可以“说话”的机会。一份好的PS，不是你成就的堆砌，而是你思考的展现。

1. 拒绝模板化的开头：“Ever since I was a child, I have been fascinated by artificial intelligence...” 这类开头，招生官一天要看几百遍，早就免疫了。不如从一个具体的故事或问题开始。例如：“在XX实习期间，我负责处理海量的用户评论数据，繁琐的手动分类让我开始思考，是否能构建一个模型来自动识别用户情绪？这个问题，点燃了我深入学习自然语言处理的决心。”

2. “Show, Don't Tell”原则：不要说“我数学很好”，而是说“我在大二时以98分的成绩修完了线性代数，并利用矩阵分解的知识解决了XX项目中的一个数据降维问题。”不要说“我热爱机器学习”，而是说“为了深入理解SVM的原理，我不仅学习了理论，还亲手用Python实现了一个简易的SVM分类器，这让我对核函数的作用有了更直观的认识。”

3. 精准匹配，表达“非你不可”：每一个学校的PS都应该是定制的。花时间去研究你申请的那个项目的官网，找出2-3位你特别感兴趣的教授和他们的研究方向，或者2-3门你特别想上的课程。在PS里提到他们：“我对贵校XXX教授在强化学习应用于机器人导航领域的研究非常感兴趣，他的研究方向与我未来的职业规划高度契合。”“贵项目的《高级深度学习》这门课，正是我希望深入学习的方向，它能为我弥补在XX方面的知识短板。”这表明你不是在海投，而是真的对这个项目做了深入了解。

申请英国的AI硕士，就像一场信息战和耐力赛。这条路确实很卷，有时候你甚至会怀疑自己。但请记住，申请的最终目的，不是为了集齐所有名校的offer去炫耀，而是找到那个最适合你、能帮助你实现个人价值的平台。

与其焦虑地盯着排名和录取率，不如把精力放在打磨自己的项目、刷高一门核心课的成绩，或者把PS再改得更真诚一点。你为之付出的每一份努力，最终都会在某个地方开花结果。祝你，也祝当年的Leo，都能在这条拥挤的赛道上，找到属于自己的那条路。