27Fall申请季越来越近，准备申研的你从暑假的节奏里调整好了吗？！
没关系！老师会一直陪伴你整个申请季，持续分享申研干货。今天我们就盘点一波27Fall上新的美研项目~
今天就来看看这些新开项目到底学什么、怎么申、适合谁，想冲27Fall的同学不要错过！
约翰霍普金斯大学
人工智能硕士
JHU最近正式宣布工程学院将在2027年秋季首次推出人工智能理学硕士项目。
在华盛顿特区就读！校址就在JHU的布隆伯格中心。更重要的是，项目对申请者相当友好：无需申请费！无需GRE！
学制约16个月，采用小班制培养，课程覆盖机器学习、深度学习、生成式AI、AI系统、算法设计与分析等核心领域，与JHU的BAAI项目不同，这个项目是纯正的工程与算法技术项目！
加州大学伯克利分校
人工智能与机器学习硕士
UCB这次的“上新”可以说相当有分量！伯克利在2027年首次推出全新的人工智能与机器学习硕士项目：Master of Artificial Intelligence and Machine Learning（MAIML）。
项目由计算机、数据科学与社会学院推出，并由EECS和Statistics相关教授共同参与教学。
项目时长1年，2个学期完成，从8月开始，到次年5月结束，标准的快节奏、高强度项目。
课程覆盖Data Science、Machine Learning、Probability、Statistical Inference、AI Ethics 等核心内容，同时还提供专业选修课和Silicon Valley Immersion，学生将在学期间直接接触硅谷科技产业。
杜克大学
系统工程硕士
杜克大学普拉特工程学院在27Fall推出系统工程硕士，有两个风口Track可选！
网络系统（Cyber Systems）：聚焦于现代网络架构、信息安全、数据传输以及数字系统的整体集成，旨在培养能够应对复杂网络安全和底层架构挑战的系统工程师。
空间系统（Space Systems）：专注于空间探测、卫星网络及航天器系统的工程设计与生命周期管理。
Duke Pratt工程学院的实力和口碑一直在线，而它所在的北卡研究三角区，更是美国知名的科技创新与研发中心。这里聚集了大量科技、医疗、制药、国防和科研机构和产业合作资源。
密歇根大学安娜堡分校
人工智能工程硕士
UMich工程学院也官宣27Fall将推出全新的人工智能工程硕士（MEng in Artificial Intelligence Engineering）。
项目旨在培养“AI+具体工程领域”的复合型人才，学校官方也强调，这是一个偏实践型、职业导向的M.Eng.项目。
学生需要在七个工程领域选择一个：航空航天、生物医学、机械、土木与环境、电气与计算机、工业与运筹、核与放射科学。
城市技术硕士
这个项目将是密歇根大学创新中心首批提供的教育项目之一，该中心2027年秋在底特律启用。
项目学制：1年制，设在Taubman建筑与城市规划学院。
适配人群：适合城市规划、建筑、数据科学、计算机、公共政策背景，对智慧城市、可持续发展感兴趣的同学。
圣路易斯华盛顿大学
人工智能工程硕士
项目的定位非常明确，培养真正能够Engineering AI Systems的人，学生能够深入理解AI底层逻辑、系统约束、数据依赖与算力边界。
申请者需要具备一定的计算机背景，因为项目本身不是AI入门课，而是面向已经具备计算基础的学生，进一步训练其设计、实现、优化和排查AI系统的能力。
如果你本科是CS/CE/EE/数学/计算相关专业，又想往AI工程、AI系统、AI Infrastructure方向发展，这个项目非常值得关注。
哥伦比亚大学
健康经济与政策硕士
学习内容：交叉医疗经济学 + 政策分析 + 数据科学三大硬核领域，聚焦全球医疗卫生量化治理。
学制学分：全日制2年，43学分，4学期完成，含行业实习和毕业论文双毕业要求。
核心课程：健康经济学、生物统计、大规模医疗数据分析、跨国卫生政策、环境经济、卫生政治分析。
适配背景：专业为经济学、公卫、政治学、统计、数据科学；强烈推荐修数学统计、掌握R/SAS/Stata。
申请要求：强制GRE，重点考察量化分析能力。
就业方向：医疗咨询、卫健委、国际卫生组织、医药企业、健康经济申博等。
人工智能硕士
所属院系：工程与应用科学学院，全美首个藤校独立AI硕士，学位证书单独标注细分方向，与CS下的AI方向严格区分。
项目规模：稳定后每年约150人。
核心课程：涵盖人工智能的基础知识以及先进前沿发展，包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉。
项目方向：医学、公共卫生、艺术、统计学、建筑学等11个方向。
适配人群：计算机、电子工程、机械、金工、物理、统计，以及传媒/法律/教育等跨学科申请者均可。
申请要求：需提交GRE，具备Python/C++编程、算法、数理基础者加分。
项目管理硕士
项目方向：包括建设、体育管理、可持续发展管理、技术管理。核心课程涵盖项目规划、团队管理、财务会计等。
申请条件：申请者需要拥有美国学士学位或国际同等学历，最好有至少2-3年的行业经验，也鼓励曾在家族企业工作或有过实习经历的同学申请。
项目优势：依托纽约商圈，金融、互联网、咨询内推资源丰富。
芝加哥大学
应用数据科学硕士
这个项目由原来的分析学硕士更名升级，26Fall新增两年制全日制渠道，适合深耕科研、完成完整毕业论文的学生。
CS硕士-人工智能方向
就业赛道：机器学习工程师、NLP、计算机视觉、金融科技、数据分析，雇主覆盖谷歌、摩根及众多创新科技公司。
培养优势：芝大计算机硬核师资，课程兼顾底层算法与行业落地，薪资竞争力顶尖。
经济学硕士
项目介绍：
诺奖经济学摇篮出品，原MAPSS经济学方向独立拆分，STEM认证，项目时长一年，预计招生36人。学生可以选择Harris公共政策学院和Booth商学院课程。既可以就业导向，也可以当做PHD跳板。
申请要求：
• 持有学士及以上学位；
• 入学前必须完成多元微积分、线性代数、概率论与统计学高阶课程。强烈建议修读实分析课，并具备扎实的基于微积分的微观/宏观经济学及计量经济学理论基础；
• 要求提交GRE。
课程设置：
• 核心课：微观经济学、宏观经济学、计量经济学
• 选修课：可跨选经济系、公共政策学院、商学院的课程
• 双轨研究：可选论文课程或参与教授研究项目
西北大学
组织动力学硕士
西北大学新开设的MOD硕士，该项目重点培养问题解决、批判性思维和领导能力。
适配人群：应届生、工作不足2年的早期职场人，HR、组织咨询、企业管理方向的首选。
学制安排：约1年，晚间授课，白天可全职实习；9门核心课+3门选修，覆盖组织变革、人才分析、企业设计等课程。
技术、人类与政策硕士
MS TPP是教育与社会政策学院开设的一个跨学科项目，旨在培养学生在技术、社会和政策交叉领域的领导力。
适配人群：适合希望进入科技政策、产品管理、用户体验研究等领域的学生，需要有工程、计算机、社会科学或公共政策背景的申请者。
培养方向：新兴科技监管、数字伦理、科技政策、产品战略、用户研究。
申请偏好：工程、计算机、社科、公共政策背景。
宾夕法尼亚大学
应用经济学与数据科学
这是全美首个将经济学与数据科学深度融合的交叉硕士项目，由文理学院经济学系开发并授课。
“金融计量泰斗” Francis X. Diebold 教授领衔主导这个项目，这位教授是时间序列分析和机器学习领域的大神。
26Fall开始第一届招生，预计招收30人左右，超高的师生比能让学生获得更细致的指导。
课程特色：12门核心课+顶点实践项目，系统学习计量经济、Python/SQL大数据建模，覆盖政企、金融、非营利机构数据决策场景。
适配人群：想提升量化能力、冲刺藤校的经济/数学/统计/商科学生；申博、量化分析师、政策研究员双线发展。
申请要求：
• 持有学士学位且本科GPA至少3.0；
• 雅思最低7.0或托福最低100；
• 申请人的量化分析能力为重点考察方面：
-需修读过如数学、经济学、计量经济学、统计学、工程等能体现定量分析能力的课程；
-或GRE定量部分成绩突出；
-或在实践中应用定量分析技能的经验（例如市场营销、金融资产管理等领域）；
• 具备基础的经济学本科知识，并掌握一定的统计学/计量经济学知识；
• 具备数学背景，至少修读过两个学期的大学级微积分课程；
• 掌握基础编程技能。
传媒与传播产业硕士
招生规模：安纳伯格传播学院堪称美国传媒教育的鼻祖，并且首届仅招15人，稀缺的“超小班”配置，让每位学生都能获得教授一对一指导，还能深度链接行业专家资源。
行业资源：对接好莱坞、广告公关、数字科技头部校友，专属职业导师全程规划。
适配人群：无论你本科是传媒相关专业，还是跨专业申请者，只要对媒体经济、数字内容创作、品牌传播、媒体政策感兴趣，都能找到适配的切入点。
就业方向：媒体战略、品牌公关、数字内容运营、文娱产业管理，传媒学子冲藤独家新渠道。
