课程方向:人工智能与知识工程、机器学习
官方说学生专注于人工智能与知识工程,以及机器学习和复杂认知与社会行为的计算与工程模型的开发;同时仍然要学计算机的基本原理、工程考虑和扎实的离散数学。本页只写人工智能与机器学习方向。
本科申请 · 帝国理工学院计算机(AI 与机器学习)MEng
帝国理工的计算机(人工智能与机器学习)MEng(UCAS 代码 G700)是四年制全日制整合硕士课程,由计算机系在 South Kensington 开设。官方说学生专注于人工智能与知识工程、机器学习,以及复杂认知与社会行为的计算与工程模型;第二年核心课程含机器学习,第三年末起有工业实习,第四年到达硕士水平并做个人项目。官方页面写的是 2027 年 10 月入学的要求:A-level 最低 A*A*A 至 A*AAA 且数学 A*,IB 最低 41 分含 HL 数学 7 分;所有申请者必须参加 TMUA;面试不是标准环节。本页依据帝国理工官方页面整理,标明是 2027 年周期的信息。
2027 年申请周期 · 官方页面
以下信息来自帝国理工学院官方页面,核对日期为 2026 年 11 月 1 日。页面描述的是 2027 年申请周期,所以这些信息对计划 2028 年入学的学生是上一周期的官方说法,不是 2028 年的要求;申请前请到帝国理工学院页面再核对一次。页面上列出的申请截止日期、费用等属于上一周期,本页不转述。
官方说学生专注于人工智能与知识工程,以及机器学习和复杂认知与社会行为的计算与工程模型的开发;同时仍然要学计算机的基本原理、工程考虑和扎实的离散数学。本页只写人工智能与机器学习方向。
课程是四年制全日制 MEng,UCAS 代码 G700,2027 年 10 月开学,由计算机系在 South Kensington 开设;第三年末和第四年包含工业实习(第一部分和第二部分),官方说实习不计入最终学位分类。
页面公布的申请与名额之比为 13 : 1(2025 年)。这是官方数据,本页不据此推算任何个人的录取概率。
官方写明第一年核心模块覆盖计算机系统、数据库、体系结构、离散数学、图与算法、微积分和线性代数;第二年九门核心模块中含机器学习和计算机小组项目;第三年核心是工业实习(第一部分)和 I-Explore,另选六门选修;第四年核心是个人项目和工业实习(第二部分),另选七门选修,选修包括机器学习与成像、机器学习的数学、强化学习、人工智能中策略推理的模态逻辑、机器人学习和生成式人工智能等。
A-level 最低要求是 A*A*A 至 A*AAA,其中数学 A*,另外一个 A* 加两门 A,或三门 A,优先考虑进阶数学;信息与通信技术、商业研究、通用学习和批判性思维不被接受;典型 offer 是三门 A-level 时 A*A*A*,四门 A-level 时 A*A*AA。
IB 最低要求 41 分,HL 数学 7 分,另一门相关 HL 科目 7 分;典型 offer 为 42 分;申请这门课程不需要 ATAS 证书。
官方推荐计算机科学、物理和进阶数学。
官方写明,要获得这门课程 2027 年入学的选拔资格,申请者必须参加 TMUA(数学入学测试);如果测试成绩足够,会和 UCAS 申请表一起考虑。具体日期、预约和注册每个周期不同,本页不列日期。
官方说面试不是标准环节,但招生导师可以酌情邀请部分申请者面试。
官方来源
以上信息核对日期:2026 年 11 月 1 日,来自帝国理工学院官方页面。适用于 2027 年申请周期。页面没有给出中国学历(高考、国际课程)的对应说明、学费或资助金额,本页没有陈述;申请截止日期属于上一周期,本页没有转述。2028 年入学的要求还没有公布。
先看课程
页面上的入学条件、TMUA 和面试规则只适用于这门课程,不要直接套用到其他计算机课程;AI 与机器学习方向的区别在于专注的主题和后两年的选修与实习。通识型的三年制计算机 BEng 是另一门课程,要到它自己的官方页面核对;本页只讲这个 MEng 方向。
对人工智能、机器学习和知识工程有兴趣,数学基础很强,并愿意用四年时间含工业实习完成硕士水平学习的学生。
TMUA 必考;工业实习不计入最终学位分类;第四年的选修范围很宽,要提前想清楚想读机器学习、强化学习还是其他方向。
成绩与科目
A-level 要 A*A*A 至 A*AAA 且数学 A*;IB 要 41 分含 HL 数学 7 分和另一门 HL 7 分。选科时要先确认学校能否提供数学的高水平课程;官方推荐计算机科学、物理和进阶数学。
HL 数学 7 分和另一门 HL 7 分是明确的要求。
页面的成绩要求按 A-level 和 IB 写,本页不推断高考成绩对应哪一档;请参考本站的高考路线页,并向帝国理工核实。
TMUA 与面试
官方写明申请者必须参加 TMUA,成绩足够时与 UCAS 申请表一起考虑;面试不是标准环节,只可能邀请部分申请者。官方没有公布面试题,本页也不推测;具体日期每个周期不同,本页不列日期,也不预测 2028 年的安排。
艾湾迪如何准备
艾湾迪的三位一体顾问模式(Trinity Advisory Model)由升学策略顾问、博士级学术导师和学科导师组成:升学策略顾问对照帝国理工页面规划选科、成绩目标和 TMUA 的时间线,博士级学术导师把控个人陈述中对人工智能问题的学术见解,学科导师负责数学与算法基础和 TMUA 的深入准备。我们提供的是基于官方信息的规划,不承诺任何录取结果。
2028 年规划
本页的信息都是帝国理工学院页面上 2027 年周期的表述。帝国理工学院公布 2028 年入学的页面后,这些内容需要重新核对;我们没有预测新周期的任何要求或日期。
常见问题
官方页面写明这是四年制整合硕士,专注人工智能与知识工程、机器学习,含工业实习。要和计算机 BEng 等其他计算机课程比较,请分别阅读各自的官方页面。
需要。官方写明 2027 年入学的申请者必须参加 TMUA。2028 年入学的要求还没有公布,请以帝国理工当时的页面为准。
A-level 最低 A*A*A 至 A*AAA,数学 A*;IB 最低 41 分,HL 数学 7 分,另一门 HL 7 分。这是 2027 年周期的官方说法。
页面公布申请与名额之比为 13 : 1(2025 年)。本页不据此推算个人的录取概率。
页面没有写 2028 年入学的要求。本页的信息是 2027 年周期的官方说法,对 2028 年入学是上一周期的参考,要等帝国理工学院更新后重新核对。
学生与家庭
请告诉我们学生目前的课程体系、相关科目的学习情况和目标入学年份。顾问会对照帝国理工学院的官方页面,说明选科、材料和准备的方向。