新加坡國立大學（NUS）計算機學院作為亞洲頂尖的計算機教育與研究機構，致力於培養具有創新精神和實踐能力的計算機專業人才。
學院提供從本科到博士的多層次教育項目，為學生提供了豐富的學習資源和發展機會。以下是對 NUS 計算機學院本碩博項目的詳細介紹。
NUS教育資源中心 來源：NUS官網
本科項目介紹
新加坡國立大學（NUS）計算機學院的本科項目為學生提供了全面且深入的計算機科學教育，旨在培養學生的科研能力、實踐技能和國際視野。
課程設置
本科項目課程分為基礎課程、專業核心課程和選修課程。基礎課程包括入門編程、數據結構和算法等，這些課程為學生打下堅實的計算機科學基礎。
專業核心課程則涵蓋人工智慧、機器學習、計算機系統、軟體工程等前沿領域。例如，在人工智慧課程中，學生將學習如何設計和實現智能系統，探索機器學習算法和神經網絡的應用。
選修課程則為學生提供了更多選擇，如計算機圖形學、網絡安全、資料庫系統等，幫助學生根據自己的興趣和職業規劃拓展知識面。
實踐項目
實踐項目是本科項目的重要組成部分，旨在幫助學生將理論知識應用於實際問題中。
大學本科生研究計劃（University Undergraduate Research Opportunities Programme，UROP）為學生提供了參與教授研究項目的機會，學生可以與教授及其研究團隊合作，體驗從問題表述到解決方案實施的完整研究過程。
例如，學生可以參與開發智能交通系統的研究項目，通過數據分析和機器學習算法優化交通流量。如Orbital 挑戰賽或Odyssey 挑戰賽。
Orbital 挑戰賽鼓勵學生自主開發軟體項目，培養團隊協作和項目管理能力。學生可以選擇開發一個移動應用或網頁應用，解決實際問題，如為校園活動提供信息管理平台。
NUS本科四年項目課程導向圖 來源：NUS官網
註：
特殊課程或畢業設計（Final Year Project ，FYP）
大學本科生研究計劃（UROP）
UROP、FYP和Computer Science Research Methodology（CS）研究方法統稱為圖靈計劃。
國際化交流
學院為學生提供了豐富的國際化交流機會。通過學生交換項目（ Student Exchange Programme，SEP）和海外學習機會（ NUS Overseas College，NOC），學生可以前往海外合作院校學習，體驗不同的教育體系和文化。
例如，學生可以前往美國、歐洲或亞洲的頂尖大學進行一學期或一年的學習，修讀海外課程並獲得學分。這些交流項目不僅有助於學生提升語言能力，還能增強其跨文化交流和適應能力。
碩士研究生項目介紹
NUS 計算機學院的碩士項目涵蓋了多個專業方向，旨在滿足不同學生的需求和職業規劃。
碩士項目包括以下六個方向：計算機碩士（含專業）、計算機碩士（普通方向）、人工智慧計算碩士、數字金融科技理學碩士、商業分析理學碩士、人工智慧與數字化轉型高級碩士。
計算機碩士（含專業）
計算機碩士（Master of Computing ，MComp)項目課程提供了多個專業方向，學生可以根據自己的興趣選擇以下專業之一：計算機科學專業、信息系統專業、信息通信安全專業、人工智慧專業。
以計算機科學專業為例，該專業旨在培養學生的高級專業技能和研究能力。學生可以選擇以下三種方式之一完成學業：
課程選項：學生需修讀十門課程（40學分），其中至少五門（20學分）來自專業領域，其餘可從計算機學院的4000至6000級課程中選擇，最多包含兩門4000級課程。
計算機科學項目選項：學生需完成八門4000至6000級課程（32學分），至少四門（16學分）來自專業領域，最多兩門4000級課程，通過參與大型計算項目積累實踐和研究經驗。
計算機科學學位論文選項：學生需完成六門4000至6000級課程（24學分），至少三門（12學分）屬於專業領域，最多兩門4000級課程，同時進行獨立研究並完成相當於四門課程（16學分）的學位論文。
人工智慧計算碩士
人工智慧計算機碩士（Master of Computing in Artificial Intelligence）課程是新加坡國立大學計算機學院的旗艦研究生課程，專注於培養人工智慧領域的專業人才。
該項目提供系統性、深入的人工智慧高級原理、算法和應用培訓。學生可以選擇以下兩種方式之一完成學業：
MComp（普通方向）課程作為授課型碩士項目，學生須通過並滿足以下要求：
六門必修計算機課程：涵蓋軟體開發、計算系統、數據結構與算法、企業系統、人工智慧基礎以及數據分析。
四門選修課：涵蓋計算系統、網絡安全、數據分析、企業IT、金融科技、機器人技術和軟體方法論等領域。
一個畢業項目：為期兩個學期的畢業設計培養學生在信息通信領域的實用軟體工程和系統設計技能，包含實習環節，提供行業工作經驗，促進實踐技能和自主學習能力的提升。
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{nextpage}學生可以修讀包括機器學習、深度學習、自然語言處理等在內的核心課程。
例如，在深度學習課程中，學生將學習卷積神經網絡（ Convolutional Neural Network，CNN）和循環神經網絡（ Recurrent Neural Network，RNN）的原理和應用，通過實際數據集進行模型訓練和優化。
人工智慧計算碩士課程結構 來源：NUS官網
數字金融科技理學碩士
數字金融科技理學碩士項目（Master of Science in Digital Financial Technology，DFinTech ）旨在培養具備紮實計算和金融基礎的高素質金融科技人才。
該項目結合了計算機科學和金融學的知識，課程涵蓋人工智慧、區塊鏈、數據分析等金融科技核心領域。學生需修滿 40 個學分的課程，另需修讀 12 個學分的銜接課程，以滿足 52 個學分的課程要求。
核心課程包括區塊鏈技術、金融數據分析、人工智慧在金融中的應用等。例如，在區塊鏈技術課程中，學生將學習區塊鏈的基本原理和應用，通過實際案例了解其在金融領域的創新應用。
選修課程則涵蓋網絡安全、量化交易、風險管理等領域。頂點項目為學生提供了在學術研究或金融科技實習中選擇的機會，幫助學生將理論知識應用於實際工作中。
數字金融科技理學碩士課程結構 來源：NUS官網
人工智慧與數字化轉型高級碩士
人工智慧與數字化轉型高級碩士（ Executive Master in AI and Digital Transformation）項目旨在培養能夠引領數字化轉型的高級管理人員。
該項目結合了人工智慧、數據分析和商業管理的知識，課程涵蓋人工智慧技術、數字化轉型策略、領導力溝通等核心領域。
核心課程包括人工智慧基礎、數字化轉型戰略、領導力與溝通等。例如，在數字化轉型戰略課程中，學生將學習如何制定和實施企業的數字化轉型戰略，提升企業的競爭力。
選修課程則涵蓋大數據分析、雲計算、物聯網等領域。頂點項目為學生提供了在學術研究或企業實習中選擇的機會，幫助學生將理論知識應用於實際工作中。
博士研究生項目介紹
NUS 計算機學院的博士項目致力於培養具有獨立研究能力和創新精神的計算機科學領域的頂尖人才。
計算機科學博士
計算機科學博士（Doctor of Philosophy in Computer Science ）項目要求學生完成一定的課程學習並通過博士資格考試（Qualifying Examination，QE）。
學生需修滿 24 個學分的課程，課程內容涵蓋計算機科學的多個核心領域，如算法與理論、計算機系統、知識系統、媒體技術、程式語言和軟體工程等。
例如，在算法與理論課程中，學生將深入研究算法的複雜性和優化方法，為解決複雜計算問題提供理論支持。博士資格考試通常在入學後 18 個月內進行，學生最多有兩次機會通過考試。
通過考試後，學生將進入博士論文研究階段，完成開題報告、論文撰寫和論文答辯等環節。開題報告要求學生明確研究課題的意義、目標、採用的方法以及需要完成的工作，確保研究方向的可行性和創新性。
計算機科學博士課程結構 來源：NUS官網
信息系統博士
信息系統博士（Doctor of Philosophy in Information Systems ）項目同樣要求學生完成課程學習並通過博士資格考試。
學生需修滿 40 個學分的課程，包括四門基礎課程和若干選修課程。選修課程中至少 16 個學分需來自 6000 級課程，且至少 8 個學分來自計算機學院。
基礎課程包括信息系統經濟學、設計科學、數據挖掘等。例如，在信息系統經濟學課程中，學生將學習如何評估信息系統的經濟價值，為企業的信息化決策提供支持。
博士資格考試基於學生在第一年完成的研究生研究論文，評估學生的研究能力和創新思維。通過考試後，學生需完成博士論文開題報告、論文撰寫和論文答辯等環節。
信息系統博士課程結構 來源：NUS官網
NUS 計算機學院的本碩博項目各具特色，為學生提供了豐富的學習資源和發展機會。
本科項目注重基礎和實踐能力的培養，碩士項目提供多樣化的專業方向和研究機會，博士項目則致力於培養頂尖的科研人才，希望大家能夠把握每一次機會，在這裡有所收穫和成長。