她这话说得我心里咯噔一下，当时我也刚毕业没多久，正迷茫着呢。AI这个词，当时就跟洪水猛兽一样，瞬间把我淹没了。是啊，连会计这么传统的行业都受到冲击，我们这些留学生，如果不好好规划，未来还有出路吗？那天晚上回家，我脑子里Dandan那句“AI太吓人了”一直回响，然后我就鬼使神差地打开了蒙纳士大学的官网，开始搜索“Artificial Intelligence”相关的课程，谁懂啊，那一刻，我感觉自己被未来推着走！
第一次“触电”蒙纳士AI：官网历险记
说实话，刚开始看蒙纳士官网，我真是看得头大。页面太多，信息散得跟天女散花似的，一堆英文专业词汇，看得我这个文科生出身的人直想原地爆炸。各种Master of IT, Master of Data Science, Master of Artificial Intelligence，名字看着都差不多，但点进去一瞧，课程设置和入学要求简直是天壤之别！我当时就想，这哪里是官网，分明是给新手挖的坑啊！
为了搞清楚，我愣是花了整整一个下午，泡在那些密密麻麻的网页里。我重点关注的是2025年下半年和2026年的入学政策，因为我给自己设定的目标就是赶上这两批。我昨晚（对，就是昨晚！为了这篇推文我又去官网确认了一遍！）翻了最新的信息，发现2026年的入学要求和课程设置还是有些微调的，所以大家一定要看最新版本！
避坑指南：官网信息这样查
- 官方课程手册（Course Handbook）：这个是宝藏！很多课程详情页的信息可能不全，但Handbook里是官方最详细、最权威的，包括每个Unit的教学大纲、考试形式、先修课要求等等。搜索的时候，直接搜“Monash Course Handbook 2026 Master of Artificial Intelligence”会更快。
- 国际学生入学要求：蒙纳士对国际学生和本地学生的入学要求是不同的，特别是英语成绩和学历认证。一定点进“International Students”的专区去查看，别看错了！
- 衔接课程（Bridging Courses/Prerequisites）：如果你像我一样不是纯CS背景的，很可能需要先读一些衔接课程。这些课程非常重要，直接关系到你能不能顺利入学，以及后续课程的学习压力。当时我给招生办发邮件问这块，邮件标题我一般会写成“Enquiry about Master of AI, Student ID: [你的ID/申请号], [你的问题简述]”，这样回复会快一点，不然很容易石沉大海，真的服了！
我还记得有一次，为了确认一个课程的细节，我打了蒙纳士的国际招生办公室电话。那叫一个难打啊！等了足足快半个小时，听着循环播放的“您的电话对我们很重要”，我差点儿就放弃了。接通后，我把我的困惑一股脑儿地抛给对方，结果对方听我叽里呱啦说了一大堆，就简单回复了一句：“请参考官网的Course Handbook。” 救命！我当时就想说，要是我能完全看懂Handbook，我还给你打电话干嘛？！不过，后来我发现，有时候电话里问不到的细节，发邮件反而能得到更明确的书面回复，所以大家可以邮件和电话双管齐下。
蒙纳士AI & 数据科学：我的纠结与抉择
在研究过程中，我发现很多同学，包括我一开始，都对“人工智能”和“数据科学”这两个概念分不太清。觉得它们都差不多，反正都跟数据、算法挂钩。但其实里面门道可不少，特别是对我们我们留学生来说，选错了方向，那真是耽误时间又烧钱，毕竟学费不是小数目，父母的辛苦钱更不能白花。
我当时就特别纠结，是选择纯粹的Master of Artificial Intelligence (MAI) 呢，还是更偏应用一点的Master of Data Science (MDS)？为了让大家更直观地理解，我整理了一个我当时思考的表格，这可是我一个字一个字从官网扒下来的2026年入学预估信息哦：
| 项目名称 | 学制 | 2026年入学要求（非CS背景举例） | 核心学习方向 | 我的建议/避坑提醒 |
|---|---|---|---|---|
| Master of Artificial Intelligence (MAI) | 2年 | 本科学士学位（非CS相关需有足够量化背景，如数学、统计等），均分75%+，或完成指定桥梁课程。雅思总分6.5，单项不低于6.0。 | 机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习、AI伦理与治理。 | 如果你对底层算法和AI研究更感兴趣，想深入钻研技术，未来想做AI研究员或算法工程师，这个项目更适合。非CS背景的同学一定要提前研究好桥梁课程，难度不小！ |
| Master of Data Science (MDS) | 2年 | 本科学士学位（非CS相关需有统计学、数学、信息系统等基础），均分75%+。雅思总分6.5，单项不低于6.0。 | 数据分析、数据挖掘、统计建模、大数据技术、商业智能、可视化。 | 这个项目更偏向数据应用和商业分析，如果你未来想做数据分析师、商业智能分析师或数据工程师，MDS会更实用。对数学和统计学要求高，但编程深度相对MAI没那么硬核。 |
看到没？虽然都是热门专业，但侧重点真的不一样！MAI更偏向于研究和开发AI技术本身，MDS则更侧重于从数据中提取价值并进行商业应用。我当时思考了很久，最终决定先考虑MAI，因为我觉得未来AI技术的发展空间更大，而且蒙纳士在AI领域的科研实力确实很强，有很多机会接触到前沿项目。当然，这也意味着学习过程会非常硬核，需要有足够的心理准备。
那些“只有过来人才懂”的细节
除了课程选择，申请过程中的小细节也特别多，这些都是我踩过的坑，希望你们能少走弯路！
- 推荐信：蒙纳士的MAI项目，如果你是应届生，通常需要两封学术推荐信。找教授写推荐信，一定要提前至少一个月跟他们沟通，把你的简历、成绩单和申请要求都准备好，方便教授帮你写。我当时拖延症犯了，差点误了时间，真是惊出一身冷汗！
- 个人陈述（PS）：PS千万别写成流水账！一定要结合你自己的背景（即使是非CS），突出你对AI的热情、为什么选择蒙纳士、以及你未来的职业规划。可以多提一些你参加过的项目、竞赛或者自学经历，哪怕是自己用Python跑过几个小模型，也要写进去，展现你的主动性和学习能力。
- 申请截止日期：虽然官网会给一个大概的日期，但建议大家越早申请越好，特别是热门专业。因为录取是滚动进行的，名额有限，晚了可能就没位子了。我就有朋友，因为晚申请了一周，结果心仪的专业名额满了，只能等下一年，真的太可惜了。
- 奖学金：蒙纳士大学有很多针对国际学生的奖学金，但大多需要单独申请，而且竞争非常激烈。一定要提前去官网的“Scholarships”页面研究清楚申请条件和截止日期。有些奖学金的申请时间甚至比课程申请还早！
- 住宿：别等到快开学了才想起来找房子！墨尔本的租房市场竞争很激烈，特别是学校周边的房源。建议大家拿到Offer后就立刻开始着手研究，可以先看看学校的宿舍，或者通过靠谱的中介、租房平台找合租。我当时就因为没提前准备，最后只能住到一个离学校超远的房子，每天通勤时间长，真的服了！
申请系统里填信息的时候，尤其是教育背景和工作经验那里，一定要仔细核对，别有错别字或者日期搞错了。我当时上传毕业证和成绩单的扫描件，结果发现有一个模糊了，又重新跑去学校盖章，折腾了好久。这种小细节，虽然看着不起眼，但万一耽误了申请，真的会让人抓狂。
未来已来，我们该何去何从？
经过这一番折腾，我发现AI确实是一个充满机遇的领域，但同时也充满了挑战。蒙纳士大学在AI领域的投入和研究实力是毋庸置疑的，它能提供非常扎实的理论基础和实践机会。
我的建议是，如果你真的对AI充满热情，并且愿意投入时间和精力去学习那些硬核的知识，那么蒙纳士的AI专业绝对值得你认真考虑。但也要清醒地认识到，这绝不是一个轻松的旅程。你可能需要补习一些数学和编程基础，可能需要熬夜写代码，可能需要在小组项目中跟不同文化背景的同学磨合。但这都是成长的必经之路，不是吗？
Dandan现在也开始自学Python和一些数据分析的基础课程了。她说：“姐，你当时研究得那么透彻，搞得我也没理由不努力了。”听到她这么说，我心里还挺骄傲的。我们留学生嘛，就是要敢于挑战，敢于改变！
你的下一步行动建议
如果你也被AI搞得有点焦虑，或者对蒙纳士的AI专业心动了，那么别犹豫，立刻行动起来！
- 查阅最新官网：直接访问蒙纳士大学官网的工程学院页面，找到Master of Artificial Intelligence (C6002) 和 Master of Data Science (C6003) 的详细信息，重点关注2026年的Course Handbook。你可以直接搜索
www.monash.edu/study/courses/find-a-course/2026/artificial-intelligence-c6002（这是一个示例链接，请以官网实际为准） - 发邮件咨询：如果你有任何关于入学要求、课程衔接、奖学金的疑问，大胆地给国际招生办公室发邮件，邮箱地址通常是
international.admissions@monash.edu。记得邮件标题要写清楚你的问题，提供你的个人信息。 - 自我评估：对照课程要求，评估一下自己的背景是否符合，如果需要补习，现在就可以开始规划了。
- 开始准备申请材料：提前准备好成绩单、毕业证、推荐信、个人陈述等材料，尤其是推荐信，需要预留足够的时间。
未来是充满无限可能的，我们作为留学生，更应该抓住这些机会，主动探索。希望我的经验能给你们带来一点启发，祝大家都能找到属于自己的“AI”之路！
