格拉斯哥大学Robotics & AI选课如何规划？

格拉斯哥大学的Robotics & AI 硕士课程属于技术与应用结合紧密的交叉领域，不仅涵盖机器人学基础与控制，而且深入到人工智能、机器学习、深度学习、嵌入式系统、传感与导航等多个方向。对于硕士阶段的学习而言，选课不仅仅是“完成学分要求”这么简单，还会直接影响：

- 你的研究方向定位（未来做机器人算法、硬件控制还是AI应用）；

- 你的就业竞争力（偏硬件/控制 vs 偏AI/数据科学的技能组合）；

- 你的项目与论文方向（提前为MSc Project打基础）；

- 你的课业负担与成绩表现（有些课编程量大，有些数学推导多）。

因此，一个科学的选课规划应该考虑：个人背景 → 研究/就业目标 → 必修搭配 → 选修补充 → 时间精力分配。

一、格拉斯哥大学Robotics & AI课程结构

Robotics & AI理学硕士课程将为你介绍机器人和智能系统开发的核心技术，包括机器学习和人工智能（AI），这些技术能够感知并与物理环境互动。课程旨在通过核心课程为你打下坚实的基础，同时提供灵活的选择，使你能够根据个人兴趣选择选修课程，专注于特定的专业领域。Robotics & AI项目的核心优势在于团队与个人项目实践，这将使你在实际机器人应用场景中获得实施算法与设计概念的必要经验。

• Core 必修课程

1. Robotics M 或 Robotics Foundations (H)

- Robotics M：适合已经有一定控制/机器人基础的学生，更偏向深入探讨与应用；

- Robotics Foundations (H)：适合机器人入门学生，打基础为主。

2. Machine Learning & AI for Data Scientists (M) 或 Intro to AI & ML 4 + Advanced AI & ML 5

- 前者是一个相对紧凑的AI/ML课程，偏工程应用；

- 后者是两个连续的AI课程，涵盖更深入的算法和理论。

3. Control M

- 核心控制理论课程，是机器人运动控制、自动化系统必备。

4. Robotics Team Design Project M

- 团队实践项目，锻炼硬件+软件协作能力。

5. MSc Project / MSc Project for Computing Science+

- 硕士论文或综合项目。

• Optional 选修课程

- Digital Signal Processing 数字信号处理

- Navigation Systems M 导航系统 M

- Power Electronics and Drives M 电力电子与驱动 M

- Human Computer Interaction Design and Evaluation (M) 人机交互设计与评估（M）

- Deep Learning for MSc (M) 深度学习硕士课程（M）

- Advanced Control 5 高级控制 5

- Autonomous Vehicle Guidance Systems M 自主车辆引导系统 M

- Dynamics 5 动力学 5

- Fault Detection, Isolation And Recovery 故障检测、隔离与恢复

- Real Time Embedded Programming 实时嵌入式编程

- Conversational Interfaces (M) 对话界面（M）

- CyberSecurity Fundamentals for MSc (M) 网络安全基础硕士课程（M）

二、格拉斯哥大学Robotics & AI选课规划建议

下面将按不同背景与职业目标分成三类方案，你可以对照自己的情况选择或混合参考。

1、方案A：偏机器人硬件与控制方向

• 目标：进入机器人制造、自动化设备、嵌入式系统公司，做控制、集成、测试工程师。

• 核心策略：强化硬件、电控与嵌入式知识，补足AI应用。

√ 必修：

- Robotics M（如果有基础）

- Machine Learning & AI for Data Scientists (M)（简化AI学习）

- Control M

√ 选修：

- Navigation Systems M（导航是机器人落地必备）

- Power Electronics and Drives M（硬件控制）

- Real Time Embedded Programming（嵌入式）

- Advanced Control 5（进阶控制）

2、方案B：偏AI算法与数据科学方向

• 目标：进入AI研究院、计算机视觉/深度学习公司、自动驾驶感知组等。

• 核心策略：强化深度学习、感知、导航与数据处理，控制适度保留。

√ 必修：

- Robotics Foundations (H)（打控制与机器人基础）

- Intro to AI & ML 4 + Advanced AI & ML 5（算法覆盖全面）

- Control M

√ 选修：

- Deep Learning for MSc (M)（视觉+感知核心）

- Digital Signal Processing（感知数据预处理）

- Autonomous Vehicle Guidance Systems M（自动驾驶AI）

- Navigation Systems M（路径规划/SLAM）

3、方案C：跨界综合型（硬件+AI平衡）

• 目标：进入需要软硬件一体化能力的公司（

例如波士顿动力、特斯拉、软银机器人）。

• 核心策略：机器人硬件控制与AI视觉/感知兼顾，课程覆盖面广。

√ 必修：

- Robotics M

- Machine Learning & AI for Data Scientists (M)

- Control M

√ 选修：

- Deep Learning for MSc (M)

- Navigation Systems M

- Real Time Embedded Programming

- Advanced Control 5

三、选课注意事项

- 课业强度预估：AI/ML类课程往往编程作业+数学推导并存，硬件类课程则实验课和报告占比大，避免全选高负荷课程。

- 先修知识匹配：部分课程（如Advanced Control、Deep Learning）对数学、编程要求较高，需提前补基础。

- 项目导向选课：提前想好MSc Project方向，选择相关选修课为论文做准备。

- 时间分配：建议选1-2门理论性较强的课+1-2门项目/实践性较强的课，避免单一类型。

- 跨学科资源：可关注Computing Science、Electrical Engineering其他学院的可选课程，部分允许跨选。

格拉斯哥大学的Robotics & AI硕士课程设置灵活，既可以走偏硬件的控制系统路线，也能深入AI算法与感知领域，甚至在软硬件结合方向形成差异化竞争力。选课规划的核心逻辑是：目标 → 能力差距 → 必修优先 → 选修补强 → 项目衔接 → 平衡负担。

如果你没有明确的选课方案，希望在专业学术导师的一对一指导下规划学习路径并完成选课操作，可以立即与新航道的课程顾问联系。新航道能够及时为你安排有针对性的格拉斯哥大学选课指导，帮助你明确选课要求、制定选课方案、熟悉选课流程，从而顺利完成选课，更好地开启硕士阶段的学习。

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