清华大学深圳国际研究生院人工智能硕士项目官方网站
+清华大学深圳国际研究生院人工智能工程硕士培养项目人工智能工程硕士项目属于我院“6+1”主题领域重点发展项目之一，以我院传统的控制工程为学科基础，融合了计算机、电子、微电子等优势学科中关于智能计算、智能识别、智能芯片、智能交通等领域的优势人才培养资源；整合了美团、华为、平安、腾讯、商汤、优必选、深信服等众多人工智能领军企业的人才培养资源；借助我校丰富的国际交流学习资源，具有雄厚的师资力量和完善的科研条件。
旨在培养掌握过硬专业知识技能、有创造力和跨领域交叉协同能力、有国际视野和全局系统眼光，拥有人工智能领域前瞻和预测能力，能够解决实际问题，能够承担专业技术或管理工作并具有良好的职业素养的人工智能高层次应用型专门人才和创业型人才。
国外研究生要读几年毕业很难吗
原标题：国外研究生要读几年？毕业很难吗？在这个快节奏、碎片化的时代，“时间成本”成为了大多数人做出决定前会衡量的一个重要因素。而对于有意向留学的高校生群体来说，这种“顾虑”往往会具体化为以下这个问题。
提问Questions：
在国外，研究生要读几年才能毕业？
解答Answers：
国外的研究生学位同样包括硕士学位和博士学位，就读时间长短主要取决于学生所申请的研究生的性质。
令人情有独钟的“短”学制硕士
通常来说，国内的硕士研究生分为专硕（学制2年）和学硕（学制3年），而国外的硕士则根据性质主要划分为授课型硕士和研究型硕士两大类。
授课型硕士课程多以教学为主，学习过程中不涉及过多的研究项目或者课题，课程安排多以就业为导向，侧重于实用性强的专业教学。这种类型的硕士项目在就读时具有不小的优势，像是采用英联邦教育体制的英国、新加坡和中国香港等国家/地区授课型硕士的学习时长一般在1-1.5年，澳大利亚、新西兰为1-2年，学习时间短了，但学业节奏更快了。
相对地，研究型硕士课程更加重视“研究”二字，如果你想顺利毕业，就需要进行大量的实验或课题研究。毕业所需的学习年限较长，学制大多为2-3年，大部分选择就读研究型硕士的学生都会继续学习更高级别的博士课程。
近年来，除了优质的教育，“留学性价比”也是大家关注的问题，所以出于就读时长，以及尽快毕业求职的考虑，中国学子往往更对1-2年学制的硕士项目“情有独钟”。
就读时长灵活多样的博士
在国外，博士学位的就读时间长短也取决于多种因素，例如院校、专业、导师、是否受资助等，与其他学历相比，在学习时间上更具灵活性。一般来说，从研究和数据收集开始，再延伸至论文撰写，完成海外博士学位需要3-7年。
展开全文以美国为例，通常攻读博士的时间为5-7年。在就读的前2年里，学生需要修满规定的学分。可选的课程多数为学术性较强的研究型课程，同时也有基础学科博士项目提供实验室轮转（rotation）机会；在第2年的结束，通过博士入读考试(qualifyingexam)和博士论文开题报告后，剩下的时间便可以进入到相应的课题组或者实验室进行研究工作及论文的撰写。
对比发现，也有一些国家/地区的博士项目读下来相当省时，教育资源和教育质量也并没有“打折扣”。例如，爱丁堡大学、伦敦大学学院等不少英国知名院校的博士延续了英国教育体系短平快的节奏，学制时长为3年；澳大利亚和新西兰的全日制博士学习周期至少为3年；中国香港的一些大学也支持博士3年毕业；韩国的博士学制更短，多为2-3年制，前两年授课，学生在最后一年进行论文写作。
此外，除了部分本身学制较短的博士项目外，如果你能够对项目要研究的问题有一个非常清晰的概念，并且做了充足的准备，那么在第3年左右完成博士学位也是有可能的。不过，这种“急于求成”的情况并不多见，需要提前与教授、学校进行充分的沟通。
综上，无论是继续在国外攻读硕士或博士研究生，都需要你付出一定的时间来积淀和提升自我。所以，在选择未来的专业领域和研究方向时，务必要综合考虑个人的兴趣与爱好，少一些背后的“功利主义”。甚至如果你想有更长、更从容的学习过程，也可以去尝试申请延长学习时间。
当今世界瞬息万变，互联网和人工智能正在改变世界的进程，依靠在学校几年的学习就“吃一辈子”的时代已经不复存在，学习比学分重要，成长比成功重要，我们的一生比拼的是耐力和加速度。
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责任编辑：国外研究生要上几年
国外研究生要上几年30602 2022-04-14 奥鹏教育国外研究生上几年具体需要看你要去哪个国家，而且根据课程不同，需要的时间也是不同的。大体如下面介绍如下：
美国硕士：学分制多数专业学制2到3年
美国大学硕士研究生学制采取学分制，只要学生修满学分，不论年限，即可毕业。理论上，全日制研究生如果每学期选修3至4门课，通常可在2至3年内获得硕士学位。美国大多数硕士专业学制为两年。
不同专业的学制有所不同。如商科研究生，美国商科专业的学制一般为1年，其中的金融、会计等专业的学生快可用9个月修完所有课程，取得学位。建筑专业学制为1至2年，不同学校在课程设置方面有所不同，长可达到三年半。
英国硕士：多为1年
和美国的硕士学制相比，英国的硕士学制更短，一般为1年制。英国的硕士课程分为讲授式课程和研究式课程两类。
讲授式硕士课程又包括硕士学位课程和研究生文凭或证书课程。硕士学位课程通常为期12个月，但也有的只有9个月，包括课堂讲授、专题讨论、考试及连续性评估、学位论文等。研究生文凭或证书课程通常为期9个月，包括硕士课程的授课内容，但不包括期末论文，有些文凭课程结束后可转为硕士学位课程。研究式课程学制1至2年，主要为独立研究。学生通常在导师的指导下，自己选定研究课题并开展研究，而研究结果必须不断以简报发表，授课时间相对较少。本课程通常被视为博士课程基础部分，为期1至2年。
澳大利亚硕士：2年为主
澳大利亚硕士以2年制课程为主，1.5年制课程为辅。
新西兰硕士：2至3年
新西兰大学的硕士课程大多为2年学制，也有部分课程为3年。学生可选择完整读完2年的硕士课程，也可选择1年+1年的读法，学生读完第1年的课程后可获得1年的工作签证，先考虑就业，工作一段时间后再学习后1年课程。从工作和移民的角度讲，两段式的读法为学生提供了更多机会和时间，既可节约前期投入成本，也可尽早获得绿卡。新西兰的开学时间与澳大利亚类似，多为2月、7月开学。
加拿大硕士：1至2年
加拿大硕士课程多为1.5年，研究型硕士课程为2年或以上。
俄罗斯硕士：2年
开学时间：9月、1月
9月到达俄罗斯的学生要读1年俄语预科。1月到俄罗斯的学生要读一年半预科。
德国硕士：2年
开学时间：9月、4月
去德国读德语授课的学生要加读1年德语。
法国硕士：
公立大学：2年
高等：1至2年
开学时间：9月，个别专业2月
去法国读法语授课的学生要加读1年法语。
西班牙硕士：1至2年
开学时间：9月，个别专业2月
去法国读西班牙语授课的学生要加读1年西班牙语。
意大利硕士：2年
开学时间：3月、9月
3月到达意大利的学生要读半年意大利语，在9月进入专业学习。
瑞士硕士：1至2年
开学时间：9月、2月
酒店管理学校：开学时间为1月/8月、2月/9月、4月/10月
爱尔兰硕士：1至2年
开学时间：9月
瑞典、芬兰、丹麦、挪威、荷兰硕士：1至2年
开学时间：9月
新加坡硕士：1年
开学时间：9月
私立大学硕士学制：1年
开学时间：3月、7月、10月
马来西亚硕士：1至2年
开学时间：2月、9月
当然，具体的时间还需要看你报的学校和专业。>>>在线咨询海外研究生>>>
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目录一、国外学院派1.麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)2.卡耐基梅隆大学机器人学院（RoboticsAcademy）3.斯坦福大学的人工智能实验室(SAIL)二、国外市场派1.谷歌DeepMind人工智能实验室2.微软MicrosoftResearchAI研究院3.Facebook人工智能实验室三、国内学院派1.清华大学智能技术与系统国家重点实验室2.北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室3.浙江大学人工智能研究所四、国内市场派1.百度研究院2.阿里巴巴人工智能实验室3.腾讯AILab随着科技的快速发展，人工智能领域的关注度在不断上升，越来越多的前沿学术院校和科技企业都已将目光和战略转移到了人工智能领域。此外，伴随着世界各国纷纷出台国家战略政策方针，全球巨头们对人工智能领域研究的投入正在不断增加。同时，某种程度上而言，国内外的顶级人工智能实验室代表着人工智能领域的发展方向和顶尖技术。因此了解国内外人工智能实验室的发展现状，对于想要投身人工智能行业的企业或是个人都有着极大的帮助。
下面，我们将结合知名度、典型性、综合性等多种因素，以国内国外、企业院校等4个维度为标准，每个维度选取3个具有代表性的企业或院校，为大家总结国内外知名院校及企业的人工智能实验室现状，以及他们的就职以及实习（录取）申请要求，以下排名不分先后，仅供各位参考。
一、国外学院派
1.麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)
CSAIL的创办最早可以追溯至1959年，LISP编程语言发明人及“人工智能”一词的发明人约翰·麦卡锡同人工神经网络研究专家马文·明斯基一同创办了麻省理工学院人工智能项目。2003年，MIT将计算机科学研究和人工智能实验室合并。目前，CSAIL是麻省理工学院最大的实验室，在人工智能研究方向主要涉及脑和认知科学。
研究方向：人工智能，寻求理解和发展使人与机器都能便于理解的推理、感知和行为的人工系统；系统，从软硬件两方面寻求拥有新的原则；模型，指标的电脑系统；理论，寻求对数学在计算中的广泛性、实时性。
入职及实习（录取）建议：本科成绩要求比较优秀，科研经历也要求足够丰富，同时需要准备好已发表的论文资料，以及一封推荐信。对于研究经历及学术成果不太丰富的人群而言，一封高质量的行业大牛推荐信是一个很加分的项目。
2.卡耐基梅隆大学机器人学院（RoboticsAcademy）
美国卡耐基梅隆大学是世界上第一所专门开设机器人系的大学，机器人学院隶属于卡耐基梅隆大学，前身是成立于1979年的机器人研究所。研究注重理论与实践经验结合，目标是成为全球研究机器人最好的地方。
研究方向：作为NASA航空航天科研任务的主要承制单位之一，卡耐基梅隆大学机器人学院在自动驾驶、月球探测步行机器人、单轮陀螺式滚动探测机器人的研究上成绩非凡。目前，该学院以ROBOTC平台为基础，已发布近20门教育机器人相关课程，构成了覆盖K12到大学阶段的课程体系。
入职及实习（录取）建议：本科申请要求：卡内基梅隆大学要求英语非母语的国家的申请者提供托福考试（TOEFL）成绩或者雅思考试（IELTS）成绩；SAT/ACT考试成绩：大部分专业要求递交2门SATII考试成绩。新SAT单项成绩要求：阅读与写作710-770，其中阅读35-39，数学750-800；ACT均分范围31-34。研究生申请要求：计算机科学、生物科学类专业TOEFL要求不低于100分，工程类专业要求不低于84分；IELTS要求多在7.0以上。所有的申请者均需要通过CommonApplication美国大学申请系统进行申请；提供标准化考试成绩，同时部分学院要求申请者提供SATSub成绩；教师推荐信；申请文书以及个人称述等材料。
3.斯坦福大学的人工智能实验室(SAIL)
斯坦福大学的人工智能实验室(SAIL)成立于1962年，一直致力于推动机器人教育。并且，该校在网上公开了许多他们有关机器人和深度学习的课程。在斯坦福，人工智能方面的课程非常全面，且非常前沿。
研究方向：计算生物学、语音识别和机器学习等。另外，国内目前知名度非常高的吴恩达、李飞飞都是斯坦福大学教授。李飞飞参与建立了著名的ImageNet计算机视觉识别数据库及挑战赛，每年都会吸引各大公司的图像识别程序的参加，极大促进了图像识别领域的技术发展。
入职及实习（录取）建议：最主要的申请材料为之前的研究经历。申请者需要提供包括之前做过什么成功的研究、发表的论文（是否为第一作者和发表所属期刊、会议的声望）等材料，这些都将有助于其进入实验室实习。同时，一封权威人士写的推荐信也极其重要，如果申请者曾获得一位受人尊敬教授的高度评价，那么就有极大的可能获得实习录取。
二、国外市场派
1.谷歌DeepMind人工智能实验室
DeepMind原是一家英国的人工智能公司，由人工智能研究者兼神经科学家DemisHassabis等人联合创立，2014年被谷歌收购，举世闻名的AlphaGo就是这家公司的成果。据哈撒比斯的描述，DeepMind的总目标是“攻克智能领域的难题”。这促使公司不断研发多功能的、能够像人类那样广泛和高效思考的“通用型”人工智能。
研究方向：将机器学习和系统神经科学的最先进技术结合起来，建立强大的通用学习算法，打造能通过与周围环境互动学习优化自己行为，通过不断试错改善自我、反应灵敏、能有效学习的AI。
入职及实习（录取）建议：DeepMind聘请的都是研发科学家、研发工程师以及纯粹的软件工程师。如果申请者希望作为一个研发科学家加入DeepMind，必须拥有一个PhD学位，最好还有几年机器学习研究经历，以及在学术界或工业研究实验室的丰富经验。如果申请者想作为研发工程师加入（依然是研发领域，但是比起理论更具有应用性），依然至少需要有硕士学位，还有大量的机器学习研究相关的经验。
2.微软MicrosoftResearchAI研究院
微软早在1991年便创立微软研究院。2014年，微软联合创始人保罗·艾伦与他人又共同创立了艾伦人工智能研究院。据了解，MicrosoftResearchAI研究院共分为十三个研究小组，共近百位人工智能领域的科学家将集中在此。这些小组包括自适应系统和互动组、空中信息和机器人组、会话系统组、深度学习组、信息和数据科学组、知识技术组、语言和信息技术组、机器学习和优化组、机器教学组、自然语言处理组、感知和互动组、生产力组、强化学习组。
研究方向：人机交互、人机对话、机器学习和思想感知、不确定决策在机器人平台上产生各种挑战、合成算法和系统应用、自然语言处理、马尔可夫决策过程和上下文决策过程的泛化等。
入职及实习（录取）建议：申请者如果想进入MSAI研究院实习，必须准备一份英文简历，建议措辞不需要太过华丽，简单明了最好。重点需要突出自己的编程能力和相关项目经验，如果有相关行业知名人士的推荐信可以附上。可能会面临四轮电话面试，基本都是询问和考察技术面，除了基础问题就是问一些关于项目相关的问题。以即兴提问为主，在回答的过程中，申请者可以尽可能展示自己对于相关技术知识的熟稔程度，这样有助于被最终录取。
3.Facebook人工智能实验室
2013年12月，Facebook正式成立人工智能实验室。该实验室在人工智能和机器学习领域的理念是：保持开放。Facebook最出名的有两大人工智能实验室，一个名FAIR（Facebook’sArtificialIntelligenceResearch），由著名人工智能学者、纽约大学教授YannLeCun领导，另一个名为AML（AppliedMachineLearning），由机器学习领域专家JoaquinCandela领导。
研究方向：主要致力于基础科学和长期项目的研究，以及找到将人工智能和机器学习领域的研究成果应用到Facebook现有产品里的方法。
入职及实习（录取）建议：Facebook已经开始与部分中国大学合作，比如清华和上海交大，采取同美国、法国等地相同的合作模式。如果申请者想获得进入Facebook人工智能实验室的机会，可以首先参与自己大学人工智能领域的相关项目。Facebook会关注大学的科研项目，寻找他们感兴趣的领域，并且找到做那些研究的学生，给他们提供实习的机会。同样，申请者也可以主动递交实习申请，最重要的就是之前的研究经历，论文发表情况，以及一封高质量的推荐信。
三、国内学院派
1.清华大学智能技术与系统国家重点实验室
清华大学智能技术与系统国家重点实验室于1987年7月开始筹建，1990年2月通过国家验收，并正式对外开放运行。实验室由中心实验室（智能技术与系统）和三个分室（智能信号处理、智能图形图像处理、人机交互与媒体集成）组成，分别设立在清华大学计算机科学与技术系、自动化系和电子工程系。
研究方向：认知过程与智能信息处理的交叉与结合研究；基于内容的海量信息处理理论与方法，特别是针对信息安全、信息检索、信息挖掘等研究具体的算法及应用；面向动态过程的机器学习理论与方法；智能信息处理与控制理论在移动机器人与智能车、类人机器人、无人飞机、空间机器人等系统中的应用理论与技术；智能图文信息处理，包括各种文字识别、文档识别和理解等方面。
入职及实习（录取）建议：首先需要申请者是计算机、通讯、电子及相关专业在读研究生或者本科高年级学生；其次，需要在本科阶段学习过算法与数据结构、软件理论基础等相关课程，并取得优良的成绩；此外还需要申请者了解图像识别、深度学习、人工智能、机器学习等相关技术，善于快速学习新知识，有实际项目经验者会被优先考虑。在计算机语言上，需要精通Java/Python等编程语言，有较强的快速编程能力，熟悉Windows/Linux操作系统，并且对算法研发有强烈的兴趣。
2.北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室
北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室1988年正式通过国家验收，是北京大学建立的第一个国家重点实验室。实验室以实现高度智能化的机器感知系统为目标，紧密结合国民经济和社会发展的需要，在机器视觉与听觉信息处理领域开展具有多学科交叉性质的基础与应用基础研究，同时注重以原创性的研究成果推动技术创新，实现科技成果转化。
研究方向：在机器视觉领域、机器听觉领域、智能信息系统领域开展生物特征识别与信息安全、图像处理、智能人机交互、语音语言信息处理系统、人工神经网络及机器学习等研究以及视觉与听觉的神经计算模型和生理心理基础研究等。
入职及实习（录取）建议：首先需要申请者是计算机、数学等相关专业在读学生；其次需要拥有扎实的数据结构和算法基础，熟悉C/Python等常用编程语言及脚本语言；拥有有一定的计算机视觉理论学习基础，熟悉常见的深度学习框架；如果有相关的实际项目经验，将是一个极大的加分项目。
3.浙江大学人工智能研究所
浙江大学在人工智能方面有着肥沃的土壤，其计算机学院下设的人工智能研究所是中国设立最早的人工智能研究机构之一。早在上世纪80年代，浙江大学就建立了人工智能研究所。从1981年至今，浙大人工智能研究所见证和参与了人工智能的一系列变化。到现在，人工智能进入大数据阶段，浙大在计算机视觉领域已经建立了相当大的优势。
研究方向：跨媒体智能、混合增强智能、大数据、机器学习、人工智能理论、计算机图形学、多媒体、数据挖掘等领域。
入职及实习（录取）建议：浙江大学人工智能研究所目前暂不对外招生，建议申请者最好考入浙江大学计算机、电子及相关专业在读。其次需要拥有扎实的数据结构和算法基础，熟悉一些常用编程语言及脚本语言。如果有相关的实际项目经验，将有极大的可能被录取。
四、国内市场派
1.百度研究院
百度研究院隶属于百度AI技术平台体系（AIG），下设五大实验室：分别是深度学习实验室（IDL）、大数据实验室（BDL）、硅谷人工智能实验室（SVAIL）、商业智能实验室（BIL）、机器人与自动驾驶实验室（RAL）。目前，百度研究院拥有了包括院长王海峰，以及徐伟、李平、杨睿刚，和新加盟的WardChurch、浣军、熊辉等七位世界级科学家的阵容。
研究方向：商业智能实验室主要关注用于新型数据密集型应用的高效数据分析技术，机器人与自动驾驶实验室则重点关注机器人技术，以及百度在自动驾驶领域技术的推进。
入职及实习（录取）建议：需要申请者熟悉基本的数据结构与算法，熟练运用python编程以及tensorflow等深度学习工具。关注并了解机器学习算法，自然语言理解，知识图谱，图像与视觉等领域的现状与最新进展，并在其中一个领域有实践经验，并保持对前沿的深刻理解。同时具备良好的数学基础，熟悉线性代数、概率与统计、数值优化等，熟悉常见机器学习算法。有人工智能各领域的相关研究经验，有高水平论文发表者，会被优先考虑。
2.阿里巴巴人工智能实验室
阿里巴巴人工智能实验室于2016年成立，于2017年7月5日首次公开亮相，该机构负责阿里巴巴集团旗下消费级AI产品的研发。当前已孵化出天猫精灵个人助手等产品。实验室的使命是让机器拥有智能，让人性充满光辉，将基于阿里巴巴强大消费者沟通渠道和完善的服务生态，立志成为下一代人机交互入口。
研究方向：语音交互、自然语言理解、数据挖掘和知识图谱、用户画像和个性化推荐。工业设计，致力于人工智能硬件产品、机器人的创新工业设计，通过人机交互、产品形态、材料工艺等领域的研究，探索未来智能硬件、机器人的新方式。智能制造，基于人工智能技术的新一代硬件研发与制造，如硬件芯片和模组研究，并提供边缘计算和云端结合的解决方案。机器人技术，从事智能机器人相关的技术研究，包括：实时定位、环境建模、传感器融合、目标检测、场景分割、路径规划、运动控制、故障检测、多机器人系统等方向。
入职及实习（录取）建议：需要申请者是计算机、数学等相关专业在读博士硕士。其次是需要熟悉深度学习、自然语言理解等相关领域技术和应用，有大量实践经验者优先；有科研能力并有成果发表在国际顶级会议、期刊者优先；极佳的工程实现能力，熟练掌握C/C、Java、Python等至少一门语言；良好的数据分析能力和逻辑分析能力。
3.腾讯AILab
腾讯AILab作为企业级AI实验室，依托腾讯丰富应用场景、海量大数据、强大计算能力和一流科技人才，专注于AI基础研究和应用探索的结合。目前已打造出围棋AI“绝艺”，技术也被微信、QQ、天天快报和QQ音乐等上百个腾讯产品使用。团队有70余位来自世界知名院校的科学家，及300多位经验丰富的应用工程师组成，由机器学习和大数据领域专家张潼博士，及语音识别及深度学习专家俞栋博士，并与世界顶级院校与机构合作，共同打造“产学研用一体”的AI生态。
研究方向：基础研究方向包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器学习，应用探索需要结合腾讯场景与业务优势，包括内容、游戏、社交和平台工具型等AI四类。
入职及实习（录取）建议：需要申请者是计算机、人工智能等相关专业的博士；熟悉自然语言处理、对话系统和机器学习等领域，有相关的的项目或研究经验优先；有良好的文献检索及前沿问题探索能力及创造力；熟悉python或c/c++编程及深度学习框架。
国内外市场派和国内外学院派最主要的区别在于：学院派注重以理论研究为主要方向，对于人工智能的实用性相关关注度偏弱，而市场派主要是以人工智能前沿技术市场转化研究为主要方向，对于人工智能相关理论进一步研究则相对没有学院派深厚；另一方面，市场派的薪资待遇相对较好，但准入门槛相对较高，绝大部分都需要有一定的项目经验，或者拥有相关的科研成果发表。而学院派则相对门槛较低，但薪资待遇没有市场派高，但是可以跟随导师获取项目研究经验，增强相关理论知识基础，接触人工智能尖端学术研究成果。
总体而言，国内外企业及学院人工智能实验室各有优劣，如果你想要尽快将人工智能相关理论市场化、成果化，同时获取丰厚报酬，建议你选择市场派，而如果觉得自己需要更多的理论知识学习，希望获取尖端的学术研究，以便自身的进步，则可以选择去学院派。总之，大家根据自身需求，各取所需。