我当时心里“咯噔”一下。倒不是说RMIT的AI不好，而是她那句“各种排名都把它捧上天了”，瞬间把我拉回了两年前那个懵懂的自己。那时候，我也是这样，眼睛里只有那些闪闪发光的数字，觉得排名高就等于一切，结果踩了多少坑，走了多少弯路，谁懂啊？
我叹了口气，回复她：“小李啊，排名固然重要，但那只是冰山一角。RMIT的AI到底是不是你想象中的‘香饽饽’，这里面门道可多了。”
那天晚上，我跟小李煲了很久的电话粥，从课程设置聊到就业前景，从申请技巧聊到校园生活。挂了电话后，我突然觉得，这些“过来人”的经验，真的太宝贵了。所以今天，学姐我就把压箱底的干货都掏出来，跟你好好扒一扒RMIT的人工智能专业，别光看排名了，有些坑，真的得提前知道！
AI专业真的“高大上”吗？排名背后的真实RMIT
首先，咱们得搞清楚，那些所谓的“排名”，到底在排什么？我昨晚又去翻了下最新的（就当是2025年下半年和2026年的预测吧，毕竟学校官网更新很快，哈哈），发现RMIT在工程和技术领域确实表现不俗，AI作为热门分支，自然也跟着沾光。但这些排名，很大程度上是基于科研产出、论文发表量这些指标，而咱们留学生最关心的，可能更偏向教学质量、实践机会、就业率这些。
RMIT的AI专业，最大的特点就是“实践导向”。如果你是那种喜欢动手、喜欢项目、喜欢毕业后直接去公司“打怪升级”的同学，那RMIT可能确实是你的菜。我记得大二那会儿，有个智能机器人项目，从零开始搭建硬件，再用Python写算法，整个过程真的把你扔进真实的工作场景里。那种感觉，又痛苦又充实，真的服了！但如果你更倾向于理论研究、深度探索算法原理，可能需要自己课外多花点功夫。
2026课程大纲揭秘：学姐带你拆解AI专业
为了给小李和你们最“新鲜”的资料，我今天上午又刷了一遍RMIT官网（那个UI设计师真的有心了，藏得还挺深）。我发现，2026年的AI课程（以Bachelor of Computer Science - Artificial Intelligence major为例），除了那些基础的编程、数据结构、离散数学，重点会放在机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理这些前沿领域。他们还有一些很有意思的选修课，比如“AI Ethics”和“Human-AI Interaction”，这些课程能让你在技术之外，也对AI的社会影响有更全面的思考，这在其他学校可能不常见。
我给大家整理了一个大致的课程结构，方便大家有个概念：
- 第一年： 主要是打基础，比如编程入门（Python和Java）、数据科学基础、计算数学。这块非常重要，基础不牢地动山摇，我当时就是数学差点没跟上，救命！
- 第二年： 开始接触AI核心概念，比如机器学习导论、算法设计与分析。项目也多了起来，比如图像识别、自然语言处理的小型应用，能让你真正感受到AI的魅力。
- 第三年： 深入研究深度学习、计算机视觉、NLP等高级课题，通常会有毕业设计或实习项目。这是检验你学习成果的关键一年，也是你展示自己能力的绝佳机会。
避坑小提示： 官网的课程介绍，很多时候写得很“官方”，你点开每个课程代码（Course Code），里面会有详细的Unit Outline，包括学习目标、评估方式、推荐阅读等等。别偷懒，这些才是你真正了解课程内容的金钥匙！我当初就是光看标题，结果选了几门“水课”，浪费了学分，现在想想都后悔。
申请RMIT AI，这些“潜规则”你得懂！
咱们来说说申请。小李最关心的是GPA和雅思，她觉得排名高就得“卷死人”。其实RMIT的录取标准，相比墨大、悉大那种“学术精英”型大学，更看重你的综合能力和对专业的兴趣。
- 学术成绩： 一般来说，本科申请会看你高中成绩单（或预科成绩），研究生申请会看本科GPA。我的经验是，如果你是国内高考生，最好能达到各省一本线以上，并且数学、物理等理科成绩优秀。如果你是本科申请研究生，GPA最好能在75%以上。别光看官网那个最低要求，那只是“入场券”，实际录取会更高一点。
- 英语要求： 雅思总分6.5，单项不低于6.0（或同等PTE成绩）。这个其实是基础门槛，但如果你口语和写作能再高点，对以后学习和找工作都大有裨益。毕竟，未来的AI工程师，沟通能力也超重要的！
- 个人陈述（PS）/作品集： AI专业一般不需要作品集，但一份真诚、能体现你对AI热情的PS会加分不少。别写那些模板化的东西，多写写你对AI的理解、做过的小项目，哪怕只是用Python写了个小爬虫、做过数据分析，都能展现你的潜力。
过来人血泪建议： 申请材料提交后，你会收到一个申请号（Application ID）。请务必记住！之后所有跟学校的沟通，包括发邮件问进度，都要带着这个ID。邮件标题一定要清晰，比如“Enquiry about Application [你的ID] - Bachelor of Computer Science (AI Major)”。不然邮件石沉大海，真的没人理你，谁懂啊！我当初就犯过这种错误，等了一个月还没消息，打电话过去才发现邮件压根没发到对的人手里。
不止RMIT，澳洲AI专业怎么选？学姐给你对比表格！
既然聊到RMIT，那就不得不提一下澳洲其他大学的AI专业了。很多同学会纠结，到底选哪个好？光看排名是不够的，咱们得结合自己的实际情况来。
下面我简单对比一下RMIT和另外两所大家可能感兴趣的学校（以各自的AI/CS相关专业为例），希望能给你一些启发：
| 对比维度 | RMIT 大学 (人工智能专业) | 墨尔本大学 (计算机科学 - AI方向) | 迪肯大学 (人工智能专业) | 我的建议/避坑提醒 |
|---|---|---|---|---|
| 教学模式 | 非常注重实践，项目导向，与行业联系紧密，就业率高。 | 更偏向理论研究和学术深度，课程设置更“硬核”，适合学术派。 | 同样注重实践，但可能更侧重于AI在具体行业（如健康、商业）的应用。 | 如果你喜欢动手，想毕业就工作，RMIT和迪肯更适合；想读博或做研究，墨大是首选。 |
| 课程侧重 | 机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理，并有独特的人机交互、AI伦理选修。 | 算法理论、高级数据结构、离散数学基础非常扎实，AI课程更深入算法层面。 | 应用型强，可能包含更多商业智能、数据分析等结合实际的课程。 | 看你对AI哪个方面感兴趣。RMIT的课程比较全面且实用，墨大理论扎实，迪肯应用广。 |
| 实习机会 | 提供Work-Integrated Learning (WIL) 项目，与多家企业有合作，实习机会较多且质量高。 | 也有实习项目，但竞争激烈，需要学生主动争取，可能更偏研究型实习。 | 与地方企业合作紧密，特别是 Geelong 校区周边有较多合作机会。 | RMIT在这方面做得非常棒，但也要自己积极争取。记得去学校官网的职业服务页面看最新的合作企业名单！ |
| 毕业难度 | 注重项目实践，评估方式多样，但理论考试也不少，需要均衡发展。 | 理论考试和研究项目难度较大，对学生的自主学习和研究能力要求高。 | 难度适中，更偏向完成项目和实际应用型任务。 | 没有哪个专业是轻松毕业的，但RMIT更看重你的综合能力和项目完成度，别太死磕理论。 |
看完这个表格，是不是对选择又多了一层思考？其实，没有哪个学校是完美的，只有最适合你的。选专业跟找对象一样，不是看他有多优秀，而是看他是不是你“对的那个”。
RMIT的职场直通车：实习和就业怎么搞？
RMIT在就业方面一直做得挺不错的，毕竟人家就是以“和行业接轨”为卖点的。我在RMIT读这几年，感受最深的就是学校组织各种职业发展活动，比如职业博览会（Career Fair）、简历修改工作坊、模拟面试等等。
- WIL项目： 这是RMIT的王牌项目，Work-Integrated Learning。简单说就是把你送到企业里去做真实的项目，有学分还能积累经验。我的一个朋友就是通过WIL项目去了华为澳洲分部，毕业后直接拿到了Offer，简直羡煞旁人！
- 校内资源： 别小看学校的JobShop或者Career Hub，里面会发布很多校友内推、兼职、实习信息。我当时就是通过JobShop找到了一份在学校IT部门的兼职，虽然不是AI核心岗位，但学到了很多团队协作和IT支持的经验。
- Networking： 参加各种AI或技术社团，比如RMIT的AI Club、GDSC（Google Developer Student Clubs）等等。在这些社团里，你能认识到志同道合的朋友，也能接触到很多行业内的人。我就是在一个技术分享会上认识了我现在公司的CTO，后来才有了面试机会，这种“非正式”的渠道，有时比投简历更管用。多去参加线下活动，主动跟人交流，你会发现机会真的藏在各种意想不到的地方！
避坑提醒： 找工作是个漫长的过程，别等到快毕业了才开始。从大二开始就可以关注实习信息，哪怕是免费的、短期的项目，也能为你简历增色不少。还有，英文一定要练好，面试时候流畅的表达真的能给你加分！特别是Tech Interview，很多时候不光考代码，还考你的沟通能力和解决问题的思路。
学姐的肺腑之言：别只看眼前，规划很重要！
说这么多，其实就是想告诉大家，选择一个专业，特别是像AI这种热门又快速发展的领域，真的要多方面考量。排名只是参考，它不能代表一切。
还记得小李听我讲完这些，她沉默了好一会儿，然后跟我说：“学姐，我以前真是太傻白甜了，光想着‘高大上’，没想过这么多细节。谢谢你。”我心里暖暖的，因为这就是我作为过来人，最想传递的。希望我的这些“血泪史”能让你少走一些弯路。
最后的最后，给大家一个真的会去做的下一步行动建议：
现在就打开RMIT的官方网站（www.rmit.edu.au），找到你感兴趣的AI相关专业页面（比如 Bachelor of Computer Science - Artificial Intelligence），然后点击“Course Structure”或“Units”链接，把里面的每一个核心课程和选修课的“Unit Outline”都点进去看一遍！认真读读它们的学习目标和评估方式。如果你看完后觉得，“哇塞，这些课程内容真的让我热血沸腾！哪怕有点难，我也想挑战！” 那恭喜你，你可能真的找到你的真爱了。反之，如果看完觉得索然无味，或者觉得跟自己想象的完全不一样，那说明你还需要更多思考。别偷懒，这一步非常关键！
有问题随时留言给我，学姐一直在，陪你一起闯荡留学路！
