说到人工智能专业这个时下最热的话题，听着就觉得相当高大上！人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程进行模拟，它不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

那么人工智能会涉及到哪些学科呢？除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科， 是多门学科的综合。

英国大学不仅仅有商科，人工智能专业也是世界领先的。如果想去英国读书，应该怎么来选我的AI专业呢？下面我就来聊聊英国哪些专业适合你。

帝国理工大学（Imperial College London）

专业名称：MSc Computing (Artificial Intelligence)

语言要求：雅思6.5，单项不低于6.0

学术要求：211大学毕业, 平均分大于80或更高；科学、工程、计算机专业背景IC的研究生

课程针对那些可能没有专门研究过计算机，但已经学过大量计算的学生。课程着重于人工智能和知识工程，以及复杂认知和社会行为的计算和工程模型的开发。培养方向是成为特定计算领域的专家。该专业侧重于人工智能和知识工程，以及复杂认知和社会行为的计算和工程模型的发展。研究领域包括：认知机器人技术，复杂性，复杂系统，计算金融，计算机网络和分布式系统。

爱丁堡大学（The University of Edinburgh）

专业名称：MSc Artificial Intelligence

语言要求：雅思6.5以上，单项6.0以上

学术要求：接受信息学、人工智能、认知科学、计算机科学、电子工程、语言学、数学、哲学、物理或心理相关专业背景，特别是数学和信息学背景必须足够。一般要求均分85以上；985/211院校适当放宽要求

爱丁堡的人工智能中心是在英国建立时间最长的，世界上最好的人工智能中心之一。这个课程研究借鉴了神经科学、认知科学、语言学、计算机科学、数学、统计学和心理学，以扩展知识推理大脑过程和人工学习系统，计算机视觉、移动和装配机器人、音乐感知和可视化的研究。培养方向是为您提供有关智能系统设计和建造方面的实践知识，以便您可以在各种职业环境中应用您的技能。

曼彻斯特大学（The University of Manchester）

专业名称：MSc ACS: Artificial Intelligence

语言要求：雅思6.5，单项6.0；托福100，单项23

学术要求：电脑科学相关专业或同等相关专业背景；均分85以上；985/211院校适当放宽

曼大的人工智能以计算机科学为基础，除了可以学习到计算机科学的核心知识，还可以学到一些跨学科间的研究，比如医学和健康科学、生命科学和人文等。课程重点：计算机思维、设计工程、物理科学、商业和社会知识等

圣安德鲁斯大学（University of St Andrews）

专业名称：MSc Artificial Intelligence

语言要求：雅思7.0，托福总分100以上，也接受PTE、CAE等语言成绩

学术要求：UK2:1学位；CS相关专业；有较强的编程能力；均分85；985/211院校适当放宽要求

圣安德鲁斯大学的人工智能硕士是研究人工智能的先进研究课程，培养学生在逻辑、约束编程、语言处理、机器学习和神经网络方面的技能。

埃塞克斯大学（University of Essex）

专业名称： MSc in Artificial Intelligence

语言要求：雅思6.0-7.0

学术要求：一本院校：均分75；二本院校：均分80；二级院校及三本：均分85

埃塞克斯大学的人工智能涉及生物学、社会和语言动机的计算范式的理论、设计、应用和发展。培养方向是将人工智能技术与实际应用和项目相关联，包括商业和金融应用中的人工智能，游戏中的人工智能，生物科学和医学中的人工智能以及工业控制中的人工智能应用和实践方面。课程重点：遗传算法、进化规划、模糊系统、神经网络、联结系统、混合智能系统等。

南安普顿大学（University of Southampton）

专业名称： MSc Artificial Intelligence

语言要求：雅思6.5，单项6.0

学术要求：数学、工程或计算机相关专业背景；UK2:1学位；均分85；985/211院校适当放宽要求

南安的人工智能研究领域涵盖了传统象征和次象征的基本方面。研究方向包括智能代理、复杂性科学、计算机视觉、机器人和机器学习技术，并帮助开发适合进一步学习或应用开发的广泛技能。

（来源：柳橙网，有删改）