27Fall美研申请季，AI赛道迎来新一轮项目上新潮！

不是简单给CS项目加两门AI课。

从JHU、UC Berkeley、UChicago，到Penn、Michigan、Duke，越来越多名校直接把AI“单独拎出来”，甚至针对 Generative AI、AI Agent、AI Engineering、Multimodal AI、AI Governance等新方向“重新设计&升级”的硕士项目。

今天小德就把目前已经官宣的《27Fall AI相关新硕士》，一次给大家盘清楚！

注：部分项目已开启申请！首届新开项目往往有更宽容的录取门槛、更丰厚的资源倾斜，是“捡漏”的好机会。

01

芝加哥大学

首个AI专属硕士

MS in Applied Artificial Intelligence 应用人工智能硕士

• 方向：应用AI/数据科学/机器学习；
• 学制：9 个月（3 个 quarter/9 门课）；
• 截止日期：2026.11.9、2026.12.7、2027.1.26（无需GRE）*如果名额已满，申请通道可能会提前关闭；

芝加哥大学发布首个纯AI的独立硕士学位！由物理科学学部和数据科学研究所联合打造。

项目定位非常明确：培养已经具备技术基础、希望从“懂AI”进一步走向“用AI解决真实问题”的学生。

而且它只有9个月！

是一个全日制、线下、9个月完成的职业型硕士。首届学生将于2027年秋季入学，学校目前已经开放申请。

最值得关注的，是它学的东西真的很“新”：

项目一共设置4门核心课程，覆盖：AI基础与原理、高级AI架构与应用、AI Security/Safety/Governance、AI与价值创造、领导力；

在此基础上，学生还需要选择5门选修课，而且必须覆盖三个方向：

• AI in Practice：更偏AI落地和真实应用。
• Frontier AI：更偏前沿技术，包括Generative AI、Agent、Multimodal AI等。
• Performance AI：更关注AI系统的性能、计算和工程实现。

学校目前公布的选修方向里，还公布了Multimodal Agents、Production AI、AI Practicum、Quantum Computing、Biomedicine、Asset Management等。

从项目的名字中也能看出，芝大这个项目并不是重新教一遍“什么是机器学习”，它更想解决的问题是：当你已经懂AI之后，如何把AI真正做出来、部署出去，并且解决现实世界的问题？

这也是为什么学校特别强调，学生从项目开始就会参与真实问题和项目实践，并通过课程逐步建立自己的professional portfolio（作品集）。

所以这个项目比较适合已经有较强技术基础的学生。

学校在招生材料中明确强调，项目面向technically experienced students，希望学生已经具备扎实的技术基础，再进一步进入Applied AI和前沿AI领域。

无需GRE成绩。

申请要求：

拥有STEM（科学、技术、工程和数学）背景，其中拥有人工智能或数据科学学位并修读过机器学习课程的申请者最符合课程要求。

拥有其他领域的STEM学位，并具备机器学习和神经网络方面的能力，也能为申请者奠定强大的竞争力。

02

宾夕法尼亚大学

AI数据科学“合体”

MSE in Data Science & Artificial Intelligence (DSAI) 数据科学与人工智能硕士

• 方向：数据科学/人工智能，两个concentration（AI方向含NLP/CV/多模态）；
• 学制：1.5-2 年（10门课）；
• 截止日期：2026.9.15开放申请；

宾大这次押注的，是另一个非常重要的方向：数据+AI。

Penn Engineering工程学院官宣27Fall新增数据科学与人工智能硕士，目标是培养能够构建、分析并负责任地应用智能系统的人才。

这个项目并不是凭空出现的，而是把原来的DATS直接扩展成了DSAI。

它早在2017年秋季就正式启动了，当年首届只招收了33名学生。

依托Penn Engineering在应用数学、机器学习、算法等领域的优势，DATS一路快速发展，到2026年，项目学生规模已经超过了280人。

到了AI快速发展的今天，企业对人才的要求开始进一步升级：不仅要“懂数据”，还要“懂AI”。

于是，宾大做了一个非常自然的动作：把DATS扩展成DSAI。

所以宾大直接把：Data Science + Artificial Intelligence放进了同一个硕士学位里。

它学什么课程？

项目包含四门核心课程和两个方向：数据科学或人工智能（每个方向各6门课程），学生必须要一个方向。

重点围绕：数据科学、人工智能、机器学习、统计方法、智能系统 展开。

最终目标不是单纯培养“AI算法工程师”，而是培养能够从数据、模型到智能系统完成完整链条的人。

这对于很多本科不是纯CS、但量化基础比较强的学生，可能会比较友好。例如：数学、统计、数据科学、计算机、工程、经济金融等量化背景，都可以关注一下关注。

申请要求：

拥有任何学科的本科学位，并修读过相当于计算机科学辅修课程（编程、离散数学、数据结构和算法）的课程，且展现出较强的数学和统计学能力。

03

约翰霍普金斯大学

不要申请费，不要GRE

Master's in Artificial Intelligence 人工智能硕士（华盛顿特区全日制）

• 方向：AI/ML/生成式AI/机器人；
  
• 学制：16个月；
  
• 截止日期：2027.1.15、2027.2.15；

近日，JHU正式宣布：怀汀工程学院将在2027年秋季首次推出“全日制线下版”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（专为学生打造的学习、生活中心）。

更重要的是，项目对申请者相当友好：无需申请费！无需GRE！

• 项目学制约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，这个项目一出场就是“纯正的工程与算法技术”项目！

一大优势还有地点：Washington DC本身就是美国联邦政府、国防、政策、Healthcare、Cybersecurity和AI产业高度集中的区域。

JHU官方特别强调学生可以接触：Federal AI ecosystem + Fortune 500 + National Labs + Defense/Cybersecurity + Healthcare + Startups。

也就是说：学生不仅可以系统学习AI技术，还能依托DC这一美国政府、政策、医疗、国防和科技资源高度集中的城市，探索AI在真实产业场景中的应用！

先修课要求：

单变量和多元微积分（有时称为微积分I、II和III）；

一个学期的线性代数、概率与统计学；

两个学期的Python、Java、C++（优先选Python）。必须是中级课程，比如EN.605.256《现代软件概念》中的Python或同等课程。第一学期/学期的要求可能会考虑非学分课程。

04

加州大学伯克利分校

两学期，直接读AI+ML

Master of Artificial Intelligence and Machine Learning 人工智能与机器学习硕士

• 方向：AI/ML/数据科学/统计推断/AI伦理；
  
• 学制：2学期（1年）；
  
• 截止日期：2026.9.24开放申请2027.1.11截止；

UCB这次的“上新”可以说相当有分量！

伯克利作为全球AI科研重镇，BAIR实验室（伯克利人工智能研究所）享誉全球！

UCB将在2027年秋季首次推出全新的人工智能与机器学习硕士项目，由计算机,数据科学与社会学院（CDSS）联手顶尖EECS和统计学教授联合打造。

直接瞄准了工业界对高端ML Engineer和AI Researcher的爆发式需求。

项目只要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。

对于想冲刺顶级AI+硅谷就业的申请者来说，这个项目很可能会成为27Fall的热门“黑马”！

项目9月24日开放申请，申请截止日期为：2027.1.11

GRE选交，但是学校建议交，作为定量能力的证明。

先修课要求：编程、数据结构与算法、线性代数、统计学、概率论、软件工程和多元微积分方面。

05

密歇根大学安娜堡分校

“AI+工程”、“AI城市科技”

MEng in Artificial Intelligence Engineering 人工智能工程硕士（AI+X 跨学科）

• 方向：AI+工程（7大方向：航空航天/生医/机械/土木环境/电气计算机/工业运筹/核与放射）；
• 学制：30学分（3-4学期）；
• 截止日期：国际生2027.1.15；

Master of Urban Technology 城市科技硕士

• 方向：城市+科技+AI+数据+创业；
• 学制：3学期（12个月）；
• 截止日期：2026.12.15、2027.2.15、2027.4.15；

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）：

这套新项目的核心思路非常清晰：不是再培养一批“纯AI人才”，而是培养“AI+具体工程领域”的复合型人才。

全日制学生可在三到四个学期内完成学位。

学校官方也明确强调，这是一个偏实践型、职业导向的M.Eng.项目，而不是以科研、PhD准备为主要目的。

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。

申请截止日期为：2027.1.15

不需要提交GRE。不同方向对先修课要求不同，具体可查官网。

城市科技硕士

不学传统城市规划，直接冲“AI时代城市科技”！

UMich在27Fall推出了一个非常特别的新项目：Master of Urban Technology（城市科技硕士）。

由建筑与城市规划学院开设，2027迎来首届学生。

不是传统Urban Planning，而是“城市+科技+商业+创新”的跨学科项目！

项目为期12个月、3个学期，全部在底特律的密歇根大学创新中心完成。

课程将围绕城市可持续发展、数据科学、创新、商业模式等展开，学生会直接面对住房、交通、水资源、基础设施等真实城市问题，探索如何利用新技术让城市运行得更高效。

申请者不需要来自单一专业背景，学校欢迎不同学科的学生申请，但建议具备：

Design Process+Statistics+Finance相关知识。

• 中国学生注意：目前该项目还没有获得向F-1国际学生签发I-20的批准。因此，需要F-1签证的国际生目前暂时无法申请，学校表示后续获批后会更新相关信息。

申请截止日期为：12月15日、2月15日、4月15日

无需GRE。

07

圣路易斯华盛顿大学

学会真正“造AI系统”

MS in Artificial Intelligence Engineering 人工智能工程硕士

• 方向：AI+工程+AI系统（CSE系，18核心+12选修）；
• 学制：30学分；
• 截止日期：2026.9.1 开放申请，2026.12.31、2027.3.1。放榜 3.31/回复 5.1。

圣路易斯华盛顿大学在2027年秋季推出全新的人工智能工程硕士（Master's in Artificial Intelligence Engineering）。

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。

培养能独立设计、调优、重构AI系统的工程型人才。项目要求至少30学分，包括18学分核心课程+12学分选修课程。

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。

项目将于2026年9月1日开始接受申请，2026.12.31、2027.3.1两轮截止，放榜 时间2026.3.31。

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。

...

08

普渡大学

AI+领导力，招“有经验的人”

Executive MS in AI Engineering Leadership AI工程领导力高级硕士

• 方向：AI Tech Stack/Physical AI；
• 学制：36学分；
• 截止日期：滚动招生。

Purdue这个项目虽然非常新，也很有话题性，但它和前面几个面向应届生的AI硕士，不是一类项目。

而是给已经在行业里的工程师和科技从业者读的AI硕士。

Purdue官方明确表示，这个项目主要面向：experienced engineers、technology professionals，也就是已经有一定工作经验的人。

项目将于2027年秋季在硅谷启动，采用Online + Silicon Valley的模式，即大部分学习在线完成，同时会在Palo Alto提供可选的线下学习和行业体验。

但是项目目前处于规划阶段，尚需提交高等教育委员会审批，目前为滚动申请模式。

而且课程不只是AI，它把四件事情放到了一起“人工智能+高级计算+工程学+领导力”。

09

南加州大学

AI+法律

LLM in AI and Technology Law 人工智能与技术法法学硕士

• 方向：法律+AI；
• 学制：24学分；
• 截止日期：2026.12.15、2027.2.1，国际生最终: 2027.5.1。

从项目定位来看，它主要关注的不是“怎么训练AI模型”，而是：AI技术+法律+政策+商业应用。

重点研究“AI进入现实世界以后，法律该怎么管、企业该怎么用”。

学生学习的重点会围绕AI发展带来的法律问题展开，例如：

• 人工智能监管与治理；
• 数据隐私与数据保护；
• 知识产权与AI生成内容；
• AI与商业/科技交易；
• AI风险与合规；
• 新兴科技法律问题；

因此，它更适合法学本科、JD/LLB背景，或者已经具备法律职业基础，希望进入AI监管、科技法、数据隐私、AI合规等领域的学生。

官网明确：在优先轮截止前提交，学院都将自动被纳入奖学金和住房津贴的评选范围，更容易拿奖！

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