香港CS王牌院校大盘点，申请必看！

“完了，芭比Q了。”

凌晨两点，Alex顶着一双熊猫眼，第N次在港大、中大、科大的CS项目官网上来回切换。屏幕上密密麻麻的课程代码和教授名字，在他眼里已经糊成了一片马赛克。港大的“老牌贵族”光环很诱人，中大AI的“学术金字招牌”闪闪发光，科大的“工科新贵”名声在外……每个看起来都那么好，又好像都差不多。

“这个Financial Computing方向是干嘛的？跟科大的Fintech有啥区别？”

“都说中大AI牛，但录取bar是不是高到天际了？”

“我这个双非背景，GPA 3.7，是不是申科大就是纯纯的炮灰？”

这些问题像弹幕一样在他脑子里疯狂刷屏，越想越焦虑，越焦虑越睡不着。我相信，Alex的经历，绝对是每个DIY申请香港CS的同学都经历过的“至暗时刻”。别怕，今天小编就带上我的“显微镜”，帮你把港三的CS项目掰开了、揉碎了，让你看得明明白白，选得清清楚楚！

香港大学 (HKU)：底蕴深厚的“全能型选手”

一提到港大，大家脑海里浮现的第一个词可能就是“名校光环”。作为香港历史最悠久、综合排名常年霸榜的大学，HKU自带一种沉稳的“贵族”气质。它的CS项目也一样，四平八稳，底蕴深厚，像一个内功扎实的全能型选手。

HKU的计算机系主要开设的是Master of Science in Computer Science [MSc(CompSc)]。这个项目最大的特点就是“全面”，它设置了四个主流方向（Stream），基本覆盖了当前CS领域最火热的赛道：

• 人工智能 (Artificial Intelligence)

• 网络安全 (Cyber Security)

• 数据科学 (Data Science)

• 金融计算 (Financial Computing)

你可以根据自己的兴趣和职业规划灵活选择。比如，你想往AI方向发展，可以多选一些机器学习、深度学习的课；如果你对用代码“赚钱”感兴趣，那金融计算方向的课程，比如COMP7805 "Introduction to Financial Computing"，就会教你量化交易、风险建模这些硬核知识，让你离中环更近一步。

神仙课程和研究方向

港大CS的课程设置非常务实，既有理论深度，也紧贴业界需求。举个例子，在AI方向，你不仅能学到COMP7404 "Computational Intelligence and Machine Learning"这样的核心理论课，还能接触到像COMP7409 "Deep Learning"这样前沿的实践课程。他们的教授很多都有业界背景，上课时会穿插大量真实案例，让你不只是在学屠龙之技。

特别值得一提的是它的金融计算方向。背靠香港这个全球金融中心，HKU的Fintech资源得天独厚。这个方向的课程会涉及到很多金融知识和计算机技术的交叉应用，比如区块链技术、算法交易等。去年毕业的一个学姐，就是选了这个方向，毕业后直接进了一家国际投行的技术部，起薪非常可观。她说，面试官对她在港大做的那个关于“高频交易策略”的课程项目非常感兴趣。

招生偏好和申请潜规则

好了，重点来了。港大这位“贵族”，到底喜欢什么样的学生？

首先，硬件条件要过硬。虽然官网没写明，但根据近几年的录取数据，985/211院校的学生，GPA建议在85分以上，双非院校的同学则建议GPA越高越好，最好能有88-90分，外加一些拿得出手的项目或实习。2023 Fall，我认识的一个来自某211大学软件工程专业的同学，GPA 86，雅思7.0，有两段腾讯的实习，顺利拿到了offer。

其次，港大非常看重申请者的综合素质和背景匹配度。你的文书（Personal Statement）一定要写得有针对性。不要只空喊“我热爱计算机”，而是要具体说明你为什么选择港大，为什么选择这个特定的方向。比如，申请金融计算方向，你就要在PS里体现出你对金融市场的理解，或者你做过相关的量化项目，哪怕只是一个课程设计。

一个“潜规则”是，港大的MSc(CompSc)项目对于转专业的同学相对友好，但前提是你要有足够的数学基础和相关的编程经历。比如，你本科是数学或物理专业，辅修过计算机，或者自学了Python、Java，做过一些数据分析的项目，那么申请时就有机会。去年就有一个本科是统计学的同学，凭借着出色的数学背景和几个Kaggle竞赛的成绩，成功上岸了Data Science方向。

总的来说，港大CS适合那些背景不错、目标明确，希望在一个综合性强、资源丰富的平台全面发展的同学。

香港中文大学 (CUHK)：AI领域的“学术王者”

如果说港大是“全能选手”，那么中大就是某个领域的“绝世高手”，这个领域就是——人工智能（AI）。坐落在山顶，环境清幽，CUHK的学术氛围非常浓厚，有点像一个潜心修炼的“学术殿堂”。

提到CUHK的CS，就不能不提它在计算机视觉、人工智能领域的统治级地位。汤晓鸥教授创立的MMLab（多媒体实验室）被誉为AI界的“黄埔军校”，商汤科技（SenseTime）的许多创始人就出自这里。这种强大的学术基因，也深深地烙印在了它的研究生项目中。

CUHK有两个和CS强相关的王牌项目：

• 理学院的 Master of Science in Artificial Intelligence (MScAI)

• 工程学院的 Master of Science in Computer Science (MScCS)

神仙课程和研究方向

MScAI项目可以说是为了培养AI领域的专才而生。课程设置非常硬核，上来就是CSCI5350 "Advanced Topics in Deep Learning"、AIFT5001 "Foundations of AI"这种高阶课程。如果你立志要在AI领域深耕，想和最顶尖的大脑一起探讨算法的奥秘，那么这里绝对是你的天堂。

这个项目的一大特色是与业界的紧密联系。他们会邀请很多来自商汤、腾讯AI Lab的工程师来做讲座，甚至开设短期课程。去年一个就读AI项目的朋友告诉我，他们有个课程的final project，就是直接解决一个业界真实场景下的图像识别问题，非常有挑战性，也让他学到了很多课本上没有的知识。

而MScCS项目则相对更传统和全面一些，但依然能感受到浓厚的AI研究氛围。它的课程选择自由度很高，你可以选择很多与AI、数据科学、计算机图形学相关的课程。对于那些想打好CS基础，同时又对AI有浓厚兴趣的同学来说，这是一个不错的选择。

招生偏好和申请潜规则

想叩开CUHK，尤其是MScAI项目的大门，可不是一件容易的事。这位“学术王者”的口味相当“挑剔”。

第一，极度偏爱研究背景。如果你有发表过论文（哪怕是水会），或者有在实验室搬砖的经历，绝对是巨大的加分项。招生官希望看到你对学术研究的热情和潜力。我认识的一个同学，本科GPA不算顶尖（大概85/100），但跟导师做过一个省级的研究项目，还发了一篇二作的会议论文，最后成功被MScAI录取。他的经历说明，一段有深度的研究经历，有时比高几分的GPA更有用。

第二，对本科背景要求很高。CUHK的CS项目，尤其是AI，非常看重申请者的数学和编程功底。计算机、软件工程、自动化、数学等强相关专业的学生会更有优势。根据录取数据，被录取的学生绝大多数来自国内顶尖的985院校，比如清北复交、浙大、中科大等。

第三，面试是关键环节。MScAI项目通常会有面试，面试官很可能是该领域的教授。他们会问一些非常技术性的问题，比如让你解释一下某个机器学习算法的原理，或者聊聊你做过的项目。这不仅是考察你的技术能力，也是在看你的沟通能力和思维逻辑。所以，申请CUHK，一定要把简历上写的每一个项目都吃透。

简单来说，CUHK更适合那些对学术研究有浓厚兴趣，未来有读博打算，或者想在AI特定领域成为专家的“技术痴”们。

香港科技大学 (HKUST)：业界导向的“效率先锋”

HKUST是一所非常年轻的大学，但它的崛起速度令人惊叹，尤其是在工科领域。整个校园都弥漫着一种快节奏、高效率、“干就完了”的氛围，像一个充满活力的“创业公司”。这里的学生被戏称为“卷王”，因为竞争确实非常激烈。

科大的CS项目也完美继承了这种气质：极度务实、紧贴业界、培养目标就是让你毕业后能立刻在各大科技公司独当一面。它有几个非常火爆的授课型硕士项目，其中最受追捧的是：

• Master of Science in Big Data Technology (MScBDT)

• Master of Science in Information Technology (MScIT)

神仙课程和研究方向

MScBDT项目是科大的“王牌中的王牌”，由计算机系、数学系和商学院联合开办。这种跨学院的设置是它最大的亮点。你不仅能学到COMP5331 "Big Data Computing"这样的硬核技术课，还能学到MATH5350 "Statistical Learning"这样的数学理论课，甚至还有商学院开设的商业分析课程。这种课程设计，就是为了培养既懂技术又懂业务的复合型人才，这也是当前就业市场上最抢手的人才类型。

科大的课程强度是出了名的大。一个在读BDT的学长吐槽说，几乎每周都有quiz，每个月都有project，一学期下来感觉自己被“榨干”了。但也正是这种高强度的训练，让科大的毕业生在就业市场上极具竞争力。很多同学毕业后都进入了Google、Meta、BAT等国内外大厂。

而MScIT项目则被很多人视为“转码神项目”。它的课程设置覆盖面很广，从软件工程到数据科学，从多媒体到网络，都有涉及。对于那些本科非CS，但想转行做程序员的同学来说，IT项目提供了一个非常好的系统性学习和背景提升的平台。虽然被称为“转码友好”，但它的申请难度和课程难度也一点不低。

招生偏好和申请潜规则

科大这位“效率先锋”，在招生时也表现得非常直接和“结果导向”。

首先，极度看重三维（GPA、语言成绩、本科院校）。科大是出了名的“数字控”，你的GPA和学校背景在申请中占有非常大的权重。对于BDT这种热门项目，985院校GPA 88+的申请者都可能被刷掉，竞争激烈程度可见一斑。2023 Fall的录取数据显示，BDT项目的录取者平均GPA高达3.8/4.0以上。

其次，量化背景是王道。无论是BDT还是IT，科大都非常偏爱那些数学、统计、计算机背景强的学生。你的成绩单上，如果高等数学、线性代数、概率论这些课程分数很高，会非常加分。申请BDT项目，如果你有相关的数学建模竞赛（比如美赛）获奖经历，那绝对是锦上添花。

一个有趣的“潜规则”是，科大的申请是“先到先得”的滚动录取模式（Rolling Basis）。这意味着，越早提交申请，你的材料就越早被审理，录取的几率也相对更大。每年9月份申请系统一开放，就有大批优秀的申请者涌入。如果你等到第二年1、2月份才慢悠悠地提交，可能很多位置都已经被占了。所以，申请科大，一个字：快！

科大适合那些目标明确就是为了就业，不畏惧竞争，希望通过一年高强度的学习快速提升职业技能的“实干家”。

告别选择困难症，我到底该怎么选？

说了这么多，我们来做个小小的横向对比，帮你精准定位。

如果你的目标是AI研究或读博：

首选绝对是CUHK。它强大的师资力量、浓厚的学术氛围和顶尖的研究实验室，能为你未来的学术生涯铺平道路。港大的AI方向也很好，但更偏应用一些，可以作为备选。

如果你的目标是进入金融科技(Fintech)领域：

HKU的金融计算方向和HKUST的BDT项目都是顶级选择。HKU更侧重金融理论和计算的结合，背靠港大的商学院和法律学院资源，人脉网络强大。HKUST的BDT则更偏向于用大数据技术解决金融问题，技术更硬核。可以根据自己的背景和兴趣点来决定。

如果你想转专业进入CS领域：

HKUST的IT项目是公认的对转专业相对友好的项目，课程设置系统全面。HKU的CS项目也接受背景优秀的转专业申请者，特别是那些数理基础好的同学。相对而言，CUHK的CS项目对科班背景的要求会更严格一些。

如果你的终极目标就是毕业后找到一份大厂的好工作：

HKUST以其极强的就业导向和校友网络，绝对是首选。高强度的课程训练能让你在求职时底气十足。HKU的名校光环在求职时也是一块金字招牌，就业情况同样非常出色。CUHK的毕业生在AI算法岗上具有无可比拟的优势。

最后的最后，想跟你说几句大白话。

别再死死盯着QS排名那个数字纠结了，也别再因为听了某个中介的“内部消息”就轻易改变自己的方向。选校，说到底是一场你与自己的对话。

问问自己，你到底想要什么？

是想在安静的山顶，跟着AI大牛探索算法的星辰大海？还是想在中环的落地窗边，敲下改变金融市场的代码？是享受百年名校的深厚底蕴，还是想在一个充满活力的年轻校园里，和一群“卷王”们一起拼搏？

你的答案，其实就藏在港大古老的红砖墙里，藏在中大未圆湖的波光里，也藏在科大通往海边的长长阶梯上。

现在，关掉那些让你眼花缭乱的排名网页，打开你真正感兴趣的项目官网，去看看那些教授的研究主页，去LinkedIn上搜一搜你想去的公司的员工都毕业于哪里。你的梦校，从来不是“等”来的，而是靠你自己，一步一个脚印，“走”过去的。

祝你，早日拿到那封让你心动的Offer！