苏黎世联邦理工学院-机械与工艺工程系硕士开设专业和申请要求

苏黎世联邦理工学院（简称: ETH Zurich），位于瑞士苏黎世，成立于1855年。 学校初建时名为联邦理工学院（Federal Polytechnic School），1911年更名为瑞士联邦理工学院（Eidgenössische Technische Hochschule）。在随后的几十年里，ETH Zurich与国家和工业界建立了稳固的合作关系，并在应用研究和基础研究方面投入了越来越多的资金。大学稳步发展，并于1961年开始在苏黎世郊区的亨格堡（Hönggerberg）建造第二校区。

从一开始，苏黎世联邦理工学院就是一个具有国际吸引力的国家教育中心，吸引着来自世界各地的人才。ETH Zurich将国际视野与民族根基的成功结合，使这所年轻的教育机构成为瑞士工业化的推动力之一，它为瑞士带来了必要的专业知识，培养了技术专家，并帮助建立了开创性的国家基础设施。

近代以来，计算机辅助数据处理等全球发展和全球化的深远影响对大学提出了越来越高的要求，拓展科学专业知识并将其传授给下一代是苏黎世联邦理工学院的重要使命。ETH Zurich通过建立灵活的组织结构来应对这些新挑战，新的研究单位和项目不断涌现，研究本身也变得越来越综合和跨学科。

苏黎世联邦理工学院的悠久传统及其不断适应新要求的能力为学校带来了巨大的成功。如今，ETH Zurich已跻身世界一流科技大学之列。

苏黎世联邦理工学院的地理位置优越，公共交通四通八达。 学校拥有现代化的教学、科研和休闲基础设施，并向游客开放。充满活力的广场和街道，餐厅、咖啡馆、商店和展览，以及花园和广阔的绿地，都是在ETH Zurich学生生活体验的一部分。

苏黎世联邦理工学院主要位于苏黎世，一个校区位于霍恩格贝格（Hönggerberg），另一个校区位于市中心（Zentrum）。 两个校区都提供教学、研究、知识传播以及休闲服务等全方位服务，ETH Zurich在苏黎世地区的大部分校区都有便捷的公共交通。此外，ETH Zurich还在苏黎世州、瑞士和新加坡战略性地选择建设了“外部校区”，以完善主校区的教学任务。

霍恩格贝格（Hönggerberg）和中心（Zentrum）这两个校区，为多个院系提供了集中的教学空间（中心校区9个学院，霍恩格贝格校区7个学院）。 由于街区的历史性和城市结构限制了中心校区（Zentrum）在周围苏黎世市中心的发展机会，因此，ETH Zurich未来的大部分空间需求都集中在霍恩格贝格（Hönggerberg）校区。ETH Zurich积极开展与苏黎世大学医院（University Hospital Zurich）、苏黎世大学（University of Zurich）合作，将苏黎世这座城市进一步发展成为集中的大学教育中心。

根据苏黎世联邦理工学院2022年统计，学校共有来自120多个国家的学生25,022人，其中本科生10,665人，硕士生8,737人，博士生4,561人，全职工作人员10,584人，教授567人，科研人员6,743人。ETH Zurich有超过35,000名校友，作为学校校友的一员，可以从这个活跃的全球网络中获益，与商界、科学界、政界和社会各界的其他毕业生保持联系。迄今为止，已有22位诺贝尔奖获得者与ETH Zurich有合作关系。

苏黎世联邦理工学院注重实现男女教育平等和权利平等，早在1855年，ETH Zurich开学时，就明确规定女性有资格入学。 1871年ETH Zurich招收的第一位女学生，是来自俄罗斯的Nadezda Smeckaja，她在这里学习机械工程。1877年迎来了第一位女毕业生，也是来自俄罗斯的Marie Kowalik，她在ETH Zurich完成了农林专业的学业。

苏黎世联邦理工学院在世界大学排行榜中分别位列：

●2024年QS世界大学排行榜，位列第11位；

●2023年ARWU世界大学排行榜，位列第20位；

●2024年TIMES世界大学排行榜，位列第11位；

●2023年U.S. News世界大学排行榜，位列第29位。

苏黎世联邦理工学院划分为5个专业领域，开设16个专业系，具体为：

◇建筑与土木工程Architecture and Civil Engineering

●建筑系Department of Architecture

●土木、环境和地质工程系Department of Civil, Environmental and Geomatic Engineering

◇工程科学Engineering Sciences

●生物系统科学与工程系Department of Biosystems Science and Engineering

●计算机科学系Department of Computer Science

●信息技术与电子工程系Department of Information Technology and Electrical Engineering

●机械与工艺工程系Department of Mechanical and Process Engineering

●材料系Department of Materials

◇自然科学与数学Natural Sciences and Mathematics

●生物系Department of Biology

●化学与应用生物科学系Department of Chemistry and Applied Biosciences

●数学系Department of Mathematics

●物理系Department of Physics

◇系统自然科学System-oriented Natural Sciences

●地球科学系Department of Earth Sciences

●环境系统科学系Department of Environmental Systems Science

●健康科学与技术系Department of Health Sciences and Technology

◇管理与社会科学Management and Social Sciences

●管理、技术和经济系Department of Management, Technology, and Economics

●人文、社会和政治科学系Department of Humanities, Social and Political Sciences

机械与工艺工程系Department of Mechanical and Process Engineering（简称D-MAVT）是苏黎世联邦理工学院16个系中最大的一个，约有50名教授在八个研究所工作，另有三名独立教授。 D-MAVT将机械工程学科与工艺和相关的化学工程领域相结合，在这种协同背景下，研究活动跨越了学科界限，从生物医学技术到材料科学，从物理学到化学和化学工程，从数学到土木工程，以及机械工程都有所融合。市场营销、金融、法律、管理和在国际团队中工作的社会能力等创业技能也是必不可少的。在这方面，系内也将根据社会和技术的变化调整课程，为学生的职业生涯做好准备。

机械与工艺工程系成立于1999年，主要由原来的机械工程系（大学开学时成立）及其附属研究所组成。 目前，有3000多名学生在系内学习，每年约有60名学生在这里完成博士学位。D-MAVT开设学士、5个硕士、博士课程，有超过15%的本科生和超过44%的硕士生来自瑞士以外的国家，系内拥有国际化多元的学生群体。

机械与工艺工程系Department of Mechanical and Process Engineering具体开设全日制硕士学位项目如下：

机械工程硕士Master of Science in Mechanical Engineering

机械工程硕士课程强调基础科学和工程科学，旨在培养学生应对研究和工业发展前沿的挑战。课程将深入学习机械工程的核心领域，如力学、热力学、流体力学、材料与制造科学、控制系统和产品开发。

学生还将学习能源、流动与过程、力学、材料与结构、微系统与纳米系统、机器人、系统与控制、生物工程、设计、产品开发与制造。

工艺工程硕士Master of Science in Process Engineering

工艺工程硕士课程将生物技术、颗粒技术、分离、传输和反应过程等工艺工程核心领域的深入知识，与数学、计算机科学、物理学、化学和生物学融为一体。课程培养学生在新材料、可持续能源系统、减缓气候变化和减少污染的技术以及食品和制药行业过程的开发中发挥关键作用。

学生将学习先进材料、微纳米系统与工艺、粒子技术、分离工艺、可持续能源系统、传输过程与反应等专业课程知识。

微纳米系统硕士Master of Science in Micro and Nanosystems

产品和系统正变得越来越复杂，涉及多个工程学科的关键技术。微纳米系统硕士课程提供跨学科教育，包括机械和电气工程、材料科学以及物理、化学和计算科学等课程。该联合硕士课程由机械与过程工程系（D-MAVT）与信息技术与电气工程系（D-ITET）合作开设。

学生将学习设备与系统、能量转换与量子现象、材料表面与特性、建模与仿真等专业课程知识。

机器人、系统与控制硕士Master of Science in Robotics, Systems and Control

机器人、系统与控制硕士课程主要包含创建智能机器人和系统需要广泛的学科技能。提出了复杂和高度交互系统的设计、物理建模和控制等基本问题。该专业为学生提供多学科教育，使学生能够开发创新的智能产品和系统，以应对当今的挑战：能源供应、环境、健康和流动性。该专业由机械与过程工程系（D-MAVT）、信息技术与电气工程系（D-ITET）和计算机科学系（D-INFK）合作开设。

学生将学习机器人设计、建模与控制、系统工程、物理建模与仿真、优化与控制、感知、图形学、虚拟现实、导航与路径规划、嵌入式与分布式计算、人工智能。

核工程硕士Master of Science in Nuclear Engineering

核技术，尤其是通过核裂变产生能源的技术，是一个高科技领域，涉及到对天然铀原料的极高精炼。整个能源生产链非常复杂，尤其是因为它需要全面的安全技术和安全文化。

苏黎世联邦理工学院机械与过程工程系（D-MAVT）和洛桑联邦理工学院（物理系），与Paul Scherrer Institute强强联合，开设了核工程硕士课程，以应对该行业在21世纪所面临的挑战。该课程于2008年启动，此后不断更新，主要培养学生适应核技术领域研究和工业发展前沿的多样性。

学生还学习核反应堆物理与技术、辐射生物学与辐射防护、核电站安全与退役、从铀矿开采到废物处理的燃料循环、核能与能源系统的整合、受控核聚变原理、医学与工业中的核技术。

苏黎世联邦理工学院机械与工艺工程系硕士学位常规申请要求：

●申请截止时间：

国际生学士学位的申请人需要在11月1日至12月15日（欧洲中部时间上午11:59前），提交申请（包括上传文件、申请费）。

●本科学历和背景要求：

入读苏黎世联邦理工学院硕士学位课程的先决条件是拥有国际知名大学的学士学位或同等学历。被认可的大学是由各自国家机构承认和/或认证的大学。

学士学位基于至少三年的学习成绩（相当于全日制）或180个ECTS（欧洲学分转换系统）学分。在申请阶段，申请人无需出示学士学位证书。如果申请人被录取，最迟必须在学期开始前提交学士学位证明。

●语言成绩要求：

▷雅思：总分7.0分，所有单项6.0分；

▷托福：总分100分。

▷GRE：Quantitative：165分，Verbal：155分，Analytical：3.5分。

●申请文书及材料：

Resume/CV：申请人的简历必须完整、连续地记录以往教育和工作经历（不得出现履历空白）。还请注明是否获得过奖学金。

简历时间应从高中开始，尤其是申请人的学业经历应尽可能详细，并包含所有学位，将最近获得的学位或仍在攻读的学位列在前面。请不要在简历中留下空白，即使有一段时间没有在学校或大学就读，也没有从事有报酬的工作，例如因为长期休假或中断工作。学校对申请人的学习履历和个人发展史都很感兴趣。

Transcripts：正式成绩单必须由大学内的授权和主管机构（如教务处、学生档案处或考试办公室）签发，并显示以下信息：每个学期完成的课程和成绩；每门课程分数或等级、学分；学习课程（辅修/主修）；资格水平；评分系统；成绩单通常还会提供申请人在院校的身份编号、注册状态和当前的GPA。对于已完成的学业，成绩单还可能确认申请人的最终奖项和/或最终 GPA（如荣誉学士/一等），包括学位授予日期。

在线申请中，申请人必须上传就读过的所有大学各年级的最新正式成绩单。这包括预科学位、预备课程、交换生课程和已中止的学业，或与申请的苏黎世联邦理工学院课程无关的学业，或未参加任何考试的学业。

Degree certificate (Diploma)：对于已完成的课程，除正式最终成绩单/学业记录外，请上传学位证书的扫描件。学位证书是成功完成学位课程后颁发的官方最终文件。它注明了所授予的学位和授予日期。如果申请时学位证书尚未颁发，请提供临时学位证书或毕业确认书。

Recommendation letter：2封学术推荐信，推荐信需包含申请人本科阶段的学习成绩和态度，对当前GPA的评论，学生的排名，与同龄人的比较，沟通技巧等信息。

Motivation letter：一页A4纸（英文），说明申请人选择苏黎世联邦理工学院该硕士学位课程的动机以及对导师的选择。

剑桥大学硕博申请（152）——机器学习与机器智能硕士

剑桥大学硕博申请

机器学习与机器智能硕士学位

这是一个为期 11 个月的硕士课程，由我们的信息工程部门负责授课，以机器学习和机器智能为独特的共同重点。该课程分为四个专业方向，这四个方向确定了毕业论文的领域，每个方向都有不同的必修模块和可选模块组合。这四个方向是 (i) 机器学习；(ii) 语音和语言处理；(iii) 计算机视觉和机器人学；(iv) 人机交互。课程旨在传授机器学习和机器智能方面的最新技术；使学生掌握在行业中担任领导角色所需的技能和专业知识；使学生具备攻读博士学位所需的研究技能。

学习成果

课程结束时，学生将掌握

掌握机器学习的基本技术，以及如何将这些技术应用于一系列实际问题；

深入了解机器智能领域的基本问题，包括语音和语言处理、计算机视觉，以及构成当前技术水平的技术；

全面了解适用于所选研究课题领域的技术和文献知识；

通过介绍自己的研究进展，掌握演讲技巧；

在所选领域开展研究所需的方法和其他技术技能；

批判性评估机器学习和机器智能及相关主题的技术文献的能力；

计算机、机器智能、机器学习和数据科学方面的直接市场化技能；

通过在实践练习中与其他学生合作，以及在开展研究项目时与博士生和研究助理合作，培养协作能力；

机器学习和机器智能方面的大规模计算经验；以及

了解如何定义和开展研究项目。

续读

希望申请继续攻读博士学位的学生，总成绩通常应达到 70%。

教学

学生将在弥迦勒学期和斋月期间学习授课课程模块。学生将学习相当于八个完整模块的课程（其中可能包括一些半模块），必修模块和允许的选修模块组合取决于学生攻读的四个方向中的哪一个。所有方向都有一个共同的核心必修模块，然后每个方向规定不同的必修模块和选修模块组合。最后一个模块可以从课程中的任何模块中自由选择。

从四月学期结束到课程结束，学生将开展一个实质性的研究项目，并撰写一篇毕业论文。

授课模块的形式多种多样：传统的讲座课程、带有相关实践课程的讲座课程、读书俱乐部以及研讨会式模块。该课程将在几个授课模块中强调课程作业。旨在实现算法和建模方法的软件项目将是实践模块和研究项目的核心。

一对一指导

每年 16 小时

剑桥大学每年都会发布《实践守则》，其中规定了剑桥大学对督导的要求。

研讨会和课程

每年 12 小时

讲座

每年 144 小时

实践

每年 16 小时

文献综述

在导师的指导下，论文将涉及与课题相关的文献综述。

海报和演讲

学生将就其毕业论文研究发表演讲，并需要参加海报日活动。作为课程作业的一部分，学生还将获得准备演讲的经验。

反馈

学生将至少每学期收到一次课程主任（或其代表）的报告。他们将收到对课程作业项目的评论，并可与大学导师联系论文事宜。所有学生还可以与课程主任和其他授课人员进行个人联系。

评估论文

学生将撰写一篇不超过 15,000 字的论文。论文的广泛主题领域将由学生所攻读的专业决定。

论文

有几门核心课程全部或主要通过课程作业进行考核。一些选修模块也将通过课程作业进行考试。

笔试

部分核心课程全部或主要通过笔试进行考试。部分选修模块也将通过笔试进行考试。

其他

根据主考官的决定，考生可能需要就课程期间提交的作品及其所属的一般知识领域进行口试。

入学要求

预期学术标准

申请本课程者应获得英国一级荣誉学位。

如果您的学位不是来自英国，请查看国际资格证书，了解您所在国家的同等学历。

学生应具备工程学或相关技术领域、数学和计算机方面的良好技术技能。

语言要求

雅思（学术）考试总分7.0

听力 7.0

写作 7.0

阅读 6.5

口语 7.0

托福考试网络成绩总分 100

听力 25

写作 25

阅读 25

口语 25

来自中国学生申请要求

如果申请的专业只要求大学综合均分

985/211的学士学位，总成绩85%或GPA3.5/4.0 或者，双非一本的学士学位，总成绩88%或GPA3.7/4.0 或者，其他院校的学士学位，总成绩90%或GPA3.9/4.0

如果申请的专业要求专业均分：

985/211的学士学位，总成绩为90%或GPA 3.8/4.0 或者，双非一本的学士学位，总成绩为92%或GPA 3.9/4.0 或者，其他公认机构的学士学位，总成绩为95%或GPA 4.0/4.0

学杂费：58767英镑/年

此文章摘自学校官方网站：MPhil in Machine Learning and Machine Intelligence | Postgraduate Study (cam.ac.uk)

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