港三新二的计算机相关硕士项目，常年稳居申请热榜前列：别再瞎冲CS！港新CS留学申请避坑指南25fall港大CS变了，建议看看这几个专业门槛超低，南洋理工还有以网课为主的AI热门项目？
其中香港的院校因项目方向更为丰富、申请窗口期相对灵活，吸引了大量跨专业及不同背景的申请者，导致整体申请池非常庞大，竞争多元。
而新加坡的两所院校则受限于计算机项目数量本身较少（多为核心方向，细分领域的选择相对有限），且招生名额较为固定，物以稀为贵，因此近年来录取门槛持续攀升，申请难度居高不下。结合这几年的录取情况来看，如果你的本科背景和计算机专业匹配度比较高，建议集中精力主攻那些“纯计算机”方向的项目，这样你的优势会更容易凸显出来。
当然，无论你来自哪个专业，了解清楚每个项目的特点都是成功的第一步。下面我们就对这17个热门项目进行一次深入的解析，希望能帮你理清思路，找到最适合自己的那一个~
港大-计算机科学硕士MSc in Computer Science
【官网链接】https://www.msc-cs.hku.hk/
【专业简介】
计算机科学理学硕士（MSc(CompSc)）课程是一个综合性的研究生学习项目，提供计算机科学领域的高级和深入学习。该课程以学分制为基础，包含应用和基础课程。学生可以选择综合多样的计算机科学课程或重点学习方向。重点学习方向是一系列相关课程的集合，旨在为学生提供特定ICT领域的基础和深入学习机会。
【申请要求】
【项目解析】
港大的CS项目是其招牌，每年招生人数较多。虽然竞争激烈，但在港三的纯CS项目中，它被认为是背景优秀的同学“逆袭”机会最大的。这个项目青睐计算机或相关理工科背景（如EE、数学、物理）的申请者。如果你来自这些专业，一定要在文书中充分展示你的编程能力和项目经验。申请时，985/211均分88+比较稳妥，85+可以勇敢冲刺，双非同学若能达到90+也值得一试。
值得一提的是，该项目设有笔试和面试，需要提前复习高等数学、线性代数、概率论以及数据结构与算法，刷LeetCode的中等难度题目是非常有效的准备方式。毕业生回流内地后，多进入各大互联网公司，港大强大的职业支持和校友网络是大家进入名企的坚实后盾。
港大-人工智能硕士
MSc in Artificial Intelligence
【官网链接】
https://www.mscai.hku.hk/
【专业简介】
在当今科技发达的时代，人工智能 (AI) 在我们日常生活中不可或缺的地位毋庸置疑。随着智能机器渗透到社会的方方面面，其提升效率和增强人类能力的优势日益凸显。机器学习是人工智能的一个显著特征，它使机器能够像人脑一样观察、分析，甚至犯错，而无需明确的编程。因此，人工智能已广泛应用于科研、交通运输和市场营销等各个领域。展望未来，对人工智能专业人才的需求预计将持续增长。
【申请要求】
【项目解析】
港大的AI项目由数学系主导，课程设计非常强调数学基础与前沿技术的结合，非常适合数学、统计或计算机背景的同学。它的录取门槛和港大CS类似，但在港三的AI项目中相对容易一些，是一个性价比很高的选择。
想要成功申请，需要熟练掌握Python以及TensorFlow/PyTorch等框架，拥有1-2个成型的AI项目经验会非常加分。对于转码的同学来说，通过网课、实习或研究项目来弥补背景短板，并在文书里清晰展示你的数理编程能力，是打动招生官的关键。
港大-数据科学硕士Master of Data Science
【官网链接】
https://mdasc.cds.hku.hk/
【官网简介】
在大数据时代，每天都会从社交媒体、消费者概况、全球经济等渠道产生大量数据。这些数据的复杂性要求我们不仅要描述和理解信息，更重要的是揭示关键信息以促进最佳行动方案。在传统的数据处理应用软件力不从心的情况下，港大数据科学硕士的出现，为大数据时代的高性能分析开辟了新领域。
【项目解析】
这是一个由统计与精算学系和计算机科学系强强联合的项目，旨在培养能驾驭海量数据、提供商业洞见的专业人才。因此，它对申请者的数理和编程背景有硬性要求。统计学、数学、计算机科学背景的同学申请最为稳妥。
如果你是经济学、物理学等背景，也需要展示足够的数理能力。纯粹的商科同学挑战最大，必须证明自己已经补修了大量扎实的数学和编程课程。在技能上，精通R、Python和SQL是必须的，对Hadoop/Spark有了解则会成为你的优势。
港科大-信息技术硕士MSc in Information Technology
【官网链接】
https://seng.hkust.edu.hk/academics/taught-postgraduate/msc-it
【官网简介】
本课程专为希望获得广泛且前沿的信息技术技能的人士而设计，旨在为学生提供IT各个领域的坚实理论基础。课程将帮助学生深入了解所学学科的应用领域。课程注重扎实的理论基础和实践应用，并结合广泛的技能培训，使学生能够运用广泛的专业知识，满足IT行业当前和未来的需求。
【申请要求】
【项目解析】
这个项目可以看作是港科版的计算机科学，课程覆盖软件工程、云计算和数据库系统等硬核内容。它非常偏爱计算机科班出身的同学，对于电子工程等相近背景，如果修过数据结构等核心课程也值得冲刺。
该项目对985高校的同学尤为青睐，建议985和头部211均分88+的同学重点考虑。毕业生无论是留港还是回内地，都有很好的出路，常见于电讯公司、政府机构、腾讯云、华为以及IBM、微软等国际企业。
港科大- 大数据科技硕士MSc in Big Data Technology
【官网链接】
https://seng.hkust.edu.hk/academics/taught-postgraduate/msc-bdt
【专业简介】
这个独特的项目由计算机科学与工程系和数学系联合开设。该项目融合了多个学科，使学生能够学习大数据的各个重要方面及其在现实世界中的应用。学生将学习大数据的主要组成部分，包括基础设施、数据集成、存储、建模和管理、计算系统、分析和挖掘系统、安全、政策和社会影响，以及人为因素和大数据在各个领域的应用（数据科学）。
【申请要求】
【项目解析】
这是港科的头部项目之一，由计算机系和数学系联合授课，课程既教Hadoop/Spark等工业级工具，也涉及金融分析、区块链等热门场景，设计得非常出色。它喜欢招收数学、统计或计算机背景的学生，录取门槛较高，尤其偏爱985的同学。
毕业生前景广阔，无论是成为云计算服务商的架构师，还是进入互联网公司做商业分析，抑或在金融科技领域从事风控建模，都非常受欢迎。
港科大-人工智能硕士
MSc in Artificial Intelligence
【官网链接】
https://seng.hkust.edu.hk/academics/taught-postgraduate/msc-ai
【专业简介】
该项目紧跟人工智能发展的最新趋势，旨在满足日益增长的对高技能人工智能从业人员的需求。该项目专为应届毕业生和希望提升其在这一激动人心且快速发展的领域的专业知识的在职专业人士量身定制。
该项目旨在让学生掌握人工智能领域的先进技能和最新知识，并培养面向各个应用领域的下一代人工智能专业人士。通过课程和实习培训，学生将全面理解人工智能的基本原理和概念，使他们能够在遵守道德和法律标准的同时，设计、部署、评估和管理人工智能系统。
【申请要求】
【项目解析】
随着AI热度持续攀升，这个项目的录取难度也逐年走高。它偏爱拥有工程或计算机科班背景的申请者。毕业生多流向粤港澳大湾区的科技企业，如商汤、字节等，也有不少进入微众银行、平安医疗等拥有丰富AI应用场景的领域。
港中大-计算机科学硕士
MSc in Computer Science
【官网链接】
https://msc.cse.cuhk.edu.hk/?page_id=11&lang=en
【专业简介】
【申请要求】
【项目解析】
港中文的CS是很多同学心目中的“白月光”，项目设计非常好，但也公认是港三计算机中最难申请的项目。它极度偏好计算机科班背景，录取节奏非常快，一定要尽早提交申请。建议985均分88+，头部211均分90+的同学重点冲刺。毕业生出路非常多元，从Python开发、网络安全到金融科技都有覆盖，其强大的校友网络在腾讯、华为、高盛等公司都能为学生提供帮助。
港中大-人工智能硕士
MSc in Artificial Intelligence
【官网链接】
https://mscai.erg.cuhk.edu.hk/
【专业简介】
人工智能 (AI) 推动着全球数字化转型，是改善当今生活质量的最重要技术之一。高盛研究部预测，2023 年生成式人工智能有望在10年内推动全球GDP增长 7%（约 7 万亿美元），并将生产力增长提高 1.5 个百分点。
香港中文大学在人工智能研究领域位居全球领先地位。由工程学院开办的人工智能理学硕士（MSc AI）课程旨在培养具备人工智能领域全面前沿知识和相关专业知识的毕业生。完成课程后，学生不仅将拥有扎实的人工智能基础知识，还将积累实际应用和项目开发经验，从而能够将人工智能技术应用于实际生活。
【申请要求】
【项目解析】
这是港中文2025年新开设的项目，亮点在于硬核的课程设计和为期三个月的实习机会。作为新项目，它的热度很高，难度预计会持续走高，并且港中文一贯采取早申早审的策略，所以下手一定要快。毕业生多成为算法工程师或数据科学家，在医疗和金融科技这两大方向尤其受欢迎。
港中大- 统计与数据科学高级研究硕士
MSc Advanced Studies in Statistics and Data Science
【官网链接】
https://asds.cuhk.edu.hk/programme-details/
【专业简介】
该项目由统计与数据科学系组织，专为具有扎实统计和数据科学背景并有兴趣进一步探索相关学科的学生量身定制。我们提供理论和实践相结合的高级培训，使毕业生具备知识发现和决策所需的技能。
【申请要求】
【项目解析】
这个项目比普通数据科学项目更强调统计理论的严谨性，适合那些不满足于只会调库跑模型、希望深入理解原理的同学。它的三门核心课全是硬核内容。统计学、数学或计算机背景的申请者匹配度最高，毕业生在金融科技和咨询公司中非常抢手。
新国立-计算机硕士
Master of Computing
【官网链接】
https://masters.nus.edu.sg/programmes/master-of-computing
【专业简介】
新加坡国立大学（NUS）计算机硕士（MComp）课程由新加坡国立大学计算机学院提供。当今时代，信息技术 (IT) 的普遍需求及其在现代劳动力中发挥的关键作用毋庸置疑。我们利用 IT 提升绩效和功能的方式日新月异，各行各业对技术人才的需求也随之激增。为了与时俱进，应对这场技术革命，各大机构纷纷招聘“网络安全工程师”、“用户体验开发人员”、“大数据分析师”、“数字化转型顾问”、“金融科技专家”等等，这些新职位专为满足当前业务需求而设立。
然而，具备这些职位所需技能的人才却供不应求。为了保持竞争力，最优秀的IT专业人士必须与时俱进，不断提升自身知识和技能，以应对这些新挑战。无论是提升技能，还是进入计算机领域，计算机硕士 (MComp) 课程旨在帮助学生和毕业生实现目标。该课程提供四种选择，支持各种个人职业抱负：General Track、计算机科学、信息系统和信息安全。
【项目解析】
这是港新地区公认最难申请的项目之一，除了本身录取门槛极高，还强制要求提交GRE成绩。项目分为四个方向：General Track（适合非科班）、计算机科学、信息系统和信息安全。其中CS方向最难，需要科班背景。整个项目学制1.5年，就业前景极佳。对于想要转码的非科班同学，可以重点关注General Track方向。
新国立-数据科学与机器学习硕士MSc in Data Science and Machine Learning
【官网链接】
https://www.math.nus.edu.sg/ms-dsml-v1/
【专业简介】
数据科学与机器学习理学硕士（DSML）是一个跨学科的研究生学位课程，旨在培养数据科学和人工智能领域的未来领袖。该课程由理学院数学系与统计与数据科学系以及计算学院计算机科学系合作开设。
该课程由新加坡国立大学数据科学和人工智能领域的顶尖研究人员以及行业数据科学家提供支持，提供全面的跨学科教育。课程涵盖计算机科学、数学和统计学等基础学科，以及机器学习和人工智能等专业领域。
【申请要求】
【项目解析】
这个项目由数学系、统计系和计算机学院三家联办，课程设置非常全面。它的申请难度可以用“卷到起飞”来形容，甚至出现过牛剑背景被拒的案例。虽然不强制要求GRE，但建议学术背景极强的同学（如头部985均分88+）尝试。该项目设有提前批，把握好提前批的机会至关重要。
新国立-人工智能与创新硕士MSc (Artificial Intelligence & Innovation)
【官网链接】
https://masters.nus.edu.sg/programmes/master-of-science-(artificial-intelligence-and-innovation)
【专业简介】
人工智能与创新理学硕士 (MSc (AI&I)) 专注于利用人工智能的力量，推动不同行业和企业的创新。该项目的综合课程为来自科学、技术、工程和数学 (STEM) 和非 STEM 背景的学生提供人工智能知识和技能，使他们能够在各个领域进行创新，为整个经济和社会的发展做出贡献。该计划符合新加坡政府的新加坡国家人工智能战略 2.0，为成人学习者毕业后提供继续教育的机会，以跟上行业和工作不断变化的性质。
【申请要求】
新国立-科学人工智能硕士MSc AI for Science
【官网链接】
https://www.physics.nus.edu.sg/student/msc-ai-for-science/
【专业简介】
人工智能 (AI) 正在迅速改变科学研究和探索。诺贝尔委员会认可了人工智能的变革力量，并将 2024 年诺贝尔物理学奖和化学奖授予了人工智能科学家。理学硕士（科学人工智能）是一个跨学科项目，旨在为下一代科学家、应用数学家和工程师提供新兴的人工智能工具和必要的科学知识，以实现人工智能驱动的创新和数据驱动的探索。课程涵盖机器学习和深度学习，并扎根于各个科学领域的应用。接受该项目培训的学生将为在学术或工业研发中设计和实施尖端人工智能技术做好充分准备。
【申请要求】
新国立-人工智能系统技术硕士Master of Technology in Artificial Intelligence Systems
【官网链接】
https://www.iss.nus.edu.sg/graduate-programmes/programme/detail/master-of-technology-in-artificial-intelligence-systems
【专业简介】
新加坡国立大学人工智能系统技术硕士（MTech AIS）（原名智能系统技术硕士）是一个实践型课程，专为寻求设计和开发利用人工智能和尖端技术的系统的专业人士量身定制。
该课程涵盖广泛的应用领域，包括企业法学硕士（LLMS）、聊天机器人、机器人技术、自动驾驶汽车、智能传感系统、物联网、智慧城市项目、工业4.0，并确保通过交付人工智能系统对业务产生影响。MTech AIS 课程专注于人工智能（包括适用的生成式人工智能）的核心概念、技术和方法，教你如何运用这些原理来创建复杂的人工智能系统。你将获得成为优秀人工智能系统专家所需的理论知识和实践技能。
此外，该课程还将帮助你做好领导人工智能系统开发的准备，使你能够为你的组织提供有效且创新的业务解决方案。该课程旨在跟上人工智能技术的快速发展，包括深度学习、大型语言模型（LLM）、Transformer、扩散模型等。该课程非常注重实际应用，包括实践项目和与行业专家的合作，为您提供宝贵的经验和交流机会。
【申请要求】
新国立-人工智能计算机硕士Master of Computing in Artificial Intelligence
【官网链接】
https://www.comp.nus.edu.sg/programmes/pg/mcomp-ai/
【专业简介】
计算机硕士（MComp）课程是一个全面且富有挑战性的研究生课程，其专业课程涵盖应用计算和基础计算领域的最新研究成果。该课程提供先进且深入的IT知识，帮助学生应对IT职业挑战。人工智能 (AI) 日益被认可为国内外经济增长的重要源泉，这导致工业界和科研机构对以人工智能为重点的教育和培训的需求日益增长。
人工智能计算硕士 (MComp in AI)课程旨在通过提供系统性、广度和深度的人工智能高级原理、算法和应用培训来满足这一需求。课程重点关注智能系统（知识表示、机器学习和推理）的计算基础和原理，以及主要人工智能应用领域（视觉、语音和语言处理、数据分析和机器人技术）的前沿技术。
【申请要求】
南洋理工-人工智能硕士
Master of Science in Artificial Intelligence
【官网链接】
https://www.ntu.edu.sg/education/graduate-programme/master-of-science-in-artificial-intelligence
【专业简介】
南洋理工大学计算机与数据科学学院（CCDS）的人工智能理学硕士（MSAI）是一个授课型研究生学位，专为希望深化人工智能理论、方法和应用专业知识的专业人士和毕业生而设计。该课程旨在培养学生设计、实施和管理人工智能系统的能力，同时培养学生处理项目管理、政策和伦理问题的技能。学生通过机器学习、深度学习、人工智能数学和人工智能伦理等核心课程获得坚实的基础，并可进一步选修计算机视觉、自然语言处理、机器人技术、物联网数据和生成式人工智能等不同领域的专业课程。
课程贯穿实践学习，包括课程项目、人工智能硕士项目和实习机会，确保毕业生具备实践技能和基于研究的洞察力。MSAI 项目的毕业生将准备在工业、政府和研究领域担任高级职位，引领人工智能部署的创新，构建智能系统，并塑造新加坡和全球人工智能技术的负责任使用。
【申请要求】
【项目解析】
这是NTU在25fall新开设的项目，最大特点是不限制申请者的本科专业背景，必修课设计得比较基础，非常适合跨专业申请。新项目的录取标准存在一定不确定性，可以当作“捡漏”项目尝试~
南洋理工-数据科学硕士
Master of Science in Data Science
【官网链接】
https://www.ntu.edu.sg/education/graduate-programme/master-of-science-in-data-science-(msds)
【专业简介】
数据科学是一种数据驱动的问题解决和科学探索方法，涉及收集、管理、分析、解释和可视化数据及分析结果的过程。它本质上是跨学科的。数据科学硕士（MSDS）课程旨在为研究生提供数据科学领域的扎实培训。该项目由计算与数据科学学院（CCDS）领导并主要运营。其他几所学院的教职员工也积极参与该项目，以支持数据科学的跨学科发展。
【申请要求】
【项目解析】
这个项目同样欢迎计算机、数学统计乃至商科背景的同学申请，课程以写报告和做项目为主，考试较少。需要注意的是，它并非纯粹的计算机项目，在软件工程方面的训练相对不强。因此，它更适合立志成为业务分析师、数据科学家或数据工程师的同学。如果你是想从事前后端开发的纯码农，那么这个项目可能不太适合你。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
