想做 AI4Science，很容易先去搜名字里带 “AI for Science” 的 MSc。但把 2026 几个英国项目横着看，我反而觉得：专业名只能看第一眼。

King's 的 AI for Science MSc 接受 Physics、Chemistry、CS、Biology、Medicine 等背景，甚至明确不要求 programming，必修再从 Programming、AI Foundations、ML 补起来。

UCL 的 AI for Biomedicine and Healthcare 同样跨学科，但入学前已经要求 linear algebra、calculus 和 procedural programming，core 又明显更偏 AI、probabilistic modelling、deep representation learning。

Cambridge 的 programme 根本不叫 AI，叫 Computational Biology，却专门欢迎 Maths/CS 学生转进 quantitative biology：所有人先补 Molecular Biology，再学 R、deep learning、genomics，最后做 research project。

Imperial 的 Bioinformatics MRes 也没有把 AI 写在名字里，却根据不同背景补 Biology 或 calculus，再进入 Python、modelling、ML 和长期 lab research。

所以现在看 MSc，我会先问：它默认我已经会什么？这一年准备补我哪一道 gap？project 占多大？毕业时我能拿什么证明自己真的做过 research / engineering？

课程名称是入口，不是路线本身。

05 先把 MSc 这层拆开。06 接着处理一个我们前面一直随口说、其实特别难的问题：“补一点 domain knowledge”，到底要补到什么程度？

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