埃克塞特大学新专业介绍

科技发展的速度远超 我们想象。近几年， AI领域的技术突破一再超出公众认知， 逐渐从特定圈层的小众话题进入 公众话语，成为最炙手可热的领域。 而随着AI生成式内容大规模涌入虚拟世界， 如何面对、组织、处理巨量数据也将成为时刻伴随着的重要问题 。在虚拟世界背后， 现实世界中也暗涌着物质层面的各种革新，其中便包括了各式先进材料 ，为航空航天、可持续能源、未来应用等领域提供新的可能。 埃克塞特大学2025年新上三大硕士专业课程 ， MSc Generative Artificial Intelligence（生成式人工智能）、MSc Advanced Data Science（高级数据科学）和MSc Advanced Materials（高级材料科学）， 便是回应当下人类世界的巨大机遇和挑战。 无论你是想精进科研能力，为进一步深造做准备；亦或为下一程开启新事业道路做铺设，都是一步重要难得的台阶。 埃克塞特大学将为这三大全新课程提供领先的学术与行业资源，助力每一位学子顺利从校园走入职场，揭开未来世界的帷幕。

专业介绍 我们的生成式人工智能硕士课程专为希望深入研究AI内容生成和创新应用的学生设计。该课程涵盖从基础机器学习概念、数据驱动建模到深度学习与大型语言模型等前沿技术，帮助学生掌握生成式AI的核心理论和实践方法。 专业亮点 探索AI生成系统的变革性作用 —— 深入学习 Deepseek、GPT、GANs、VAEs 等前沿技术模型， 研究其如何创造内容和创新解决方案。 跨学科交汇 —— 提供 与行业顶尖机构合作的机会 ， 强调生成式AI在计算机科学、语言学、医疗保健、环境科学等领域的未来应用和影响。 基于前沿研究 ——提供 最先进的计算机实验室 （2024年全新升级的Lovelace Lab），由国际人工智能领域专家授课。
入学要求 计算机科学或相关领域的二等一学位 雅思成绩 ： 总分6.5分。写作小分不低于6.0分，其余小分不低于5.5分。 PS.除雅思之外， 同时支持托福、PTE、多邻国等语言成绩，具体成绩见专业官网语言要求页面。 未来就业前景及相关支持 随着生成式人工智能（Generative AI）的主流化，新兴岗位如生成式 AI架构师（Generative AI Architect）、大语言模型工程师（LLM Engineer）等不断涌现 ，并广泛应用于医疗、环境、营销、金融、创意产业等多个领域。相关专业认证（如NVIDIA Generative AI Multimodal和LLM认证）需求激增，提升了求职竞争力。
计算机科学及相关领域处于技术创新前沿，人工智能、机器学习、数据科学、高性能计算和网络安全等技术为企业和个人提供了广阔的发展机会。生成式AI硕士将帮助学生掌握人工智能及机器学习的核心技能，在公共与私营部门均具备极高的市场需求。
本专业毕业生可进入 软件工程、医疗通讯、教育、生命科学、金融、制造业 等多个行业，既适合希望拓展职业发展的专业人士，也为有志于学术研究的学生提供深造机会。

专业学生将 获得Career Zone团队的全方位支持，包括一对一职业指导、行业资源对接、培训、研讨会和讲座 ，助力职业发展并增强企业敏锐度。

其中， Generative AI课程的介绍 如下： 在本模块中，您将学习变革性的生成人工智能领域。您将学习变异自动编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）、扩散模型和大型语言模型等基础模型。您将扎实了解生成式人工智能模型架构和训练方法。

学生将参加讲座课程，学习理论概念和实际应用，同时还将参加实验课程，通过实践练习应用所学知识。您将使用流行的人工智能框架和人工智能生成库，获得理论与应用相结合的实践经验。

专业介绍 这门高级数据科学硕士课程将与我们在数据科学、机器学习和人工智能方面的国际领先研究相关联。它侧重于最新的技术和科技，教授学生如何将这些技术和科技应用于各种复杂的问题。学生将参与一系列数据科学主题的研究和教学，包括人工智能、机器学习、机器视觉、网络科学、统计学等。个人和小组研究项目将使学生能够应用和展示所学技能，建立作品集，为攻读博士学位或从事专业数据科学工作做好准备。 专业亮点 灵活定制学习方向 ——课程采用 全选修模式 ，学生可根据个人兴趣选择方向，无基础课程束缚。可深入研究核心数据科学技能，同时探索人工智能与机器学习。 行业结合、研究驱动 ——专注于最新技术与方法，与 IBM、BT、NHS、Airbus 等企业合作，参与真实案例研究。 顶尖师资团队支持 ——由 人工智能、机器学习、数据科学、高性能计算和网络安全 领域的专家授课。
入学要求 ** 定量科目相关学科（物理、数学、统计学、计算机科学、经济学，并要求在成绩单中提供数学/编码证明）的二等一学位** 数年软件工程师/数据科学家工作经验（要求提供简历） 雅思成绩 ： 总分6.5分。写作小分不低于6.0分，其余小分不低于5.5分。 PS.除雅思之外，同时支持托福、PTE、多邻国等语言成绩，具体成绩见专业官网语言要求页面。 未来就业前景 ** 及相关支持** 随着数据量的爆炸式增长，数据科学家的需求持续上升。 现代数据科学家需具备数据可视化、云计算、人工智能和机器学习等多项技能，以从海量数据中提炼商业价值。 本课程将帮助您掌握这些关键技能，并通过实践经验提升竞争力，使您在行业中脱颖而出。
无论是转行还是深化专业能力，数据科学都是极具前景的选择。毕业生可从事 数据科学家、机器学习科学家、Python程序员、软件工程师等职位 ，在技术与商业领域均有广阔发展空间。

学生将获得Career Zone团队的专属支持，包括 一对一职业指导、行业资源对接，以及培训、研讨会、讲座 等多种职业发展活动，助力您的职业成长。

其中， Deep Learning课程的介绍 如下： 在本模块中，同学将学习基础和高级深度学习技术。 您将学习关键概念，包括感知器、深度神经网络、反向传播、卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）。 您还将了解深度学习的当代进展，如变形器和注意力机制，以及视觉、自然语言处理和语音方面的实际应用。 同学 您将参加讲座，深入了解深度学习理论、算法和实际应用。此外，您还将参加实验课，使用 TensorFlow 和 PyTorch 等深度学习框架，将理论概念应用于实践 。

专业介绍

这门高级材料科学硕士课程旨在让学生掌握在先进材料创新领域取得成功的技能。该课程以工程学和物理学为基础，为您提供建模、模拟、设计和实验鉴定具有独特性能的新型材料所需的技能。学生将对此类材料的物理学有全面的了解，包括电磁学、声学、弹性和量子学等不同领域，同时从工程学角度了解材料的应用。学生将获得解决目前无法用传统材料特性解决的问题的技术技能，同时有机会深入了解将此类发展带出学术界所需的创新和创业精神 专业亮点 多维度铸炼材料科学 ——课程结合 物理、工程、材料科学 ，研究方向涵盖 纳米材料、光学材料、仿生材料、量子技术 等前沿领域。 顶尖研究资源支持 ——依托 英国顶尖材料研究中心CMRI（Centre for Metamaterial Research & Innovation） ，支持最先进的模拟、测量与制造研究。 聚焦未来解决方案 ——强调材料 在航天航空、医疗、能源、制造、ICT（信息通信技术）等行业 的应用，获得对当代现实世界问题的实用见解，以及如何通过新型材料特性促进创新解决方案。
入学要求 物理、自然科学、工程学、材料科学、数学或化学（其中物理化学占重要部分）学科的二等一学位 雅思成绩 ：总分6.5分。所有小分不低于6.0分。 PS.除雅思之外， 同时支持托福、PTE、多邻国等语言成绩，具体成绩见专业官网语言要求页面。 未来就业 ** ** 前景及相关支持**** 本硕士课程使学生站在 *先进材料和超材料领域的前沿* ，满足该行业对高技能专业人才日益增长的需求。随着各行业对可持续材料的认可度提高，您的专业知识将在能源效率、存储、发电、回收、低功耗计算、航空轻量化、余热回收等多个关键领域发挥重要作用。 毕业生可进入私营和公共部门，尤其是在应对 气候危机的可持续技术领域，应用于被动冷却、低功耗计算、航空航天、能源转换等行业 。
学生将 有机会直接与本地企业及知名工业合作伙伴接触，拓展职业网络 。CMRI与QinetiQ、Snap Inc、Quantum Brilliance、Dstl、BAE Systems等多个全球知名企业及研究机构长期合作，帮助毕业生进入世界领先的行业和学术机构。

学校及专业将提供个性化职业指导、行业对接、求职培训、研讨会等全方位支持，助力职业发展，提升行业竞争力。

本专业的特点是跨学科课程，例如Modelling for Advanced Materials与Design and Application of Metamaterials融合了工程学和物理学模块，为在先进材料创新领域取得事业成功而设计。其中， Modelling for Advanced Materials课程的介绍 如下： 本模块将研究复杂复合材料的分析和数值建模。通过使用均质化理论、布洛赫理论和渐近方法求解波方程，您将深入了解周期和准周期系统的数学建模。您还将学习数值方法的基础理论，包括有限元、有限差分和离散偶极模拟。在此基础上，您将通过一系列基于实验室的建模课程，熟练使用功能强大的有限元法商用软件。 先修模块：先进材料物理学、超材料设计与应用、超材料（ENGM016） 。