1.先决条件：

　　卡内基梅隆大学ML硕士课程欢迎来自不同背景的申请人，不需要计算机科学本科学位。

　　要求新生必须具有强大的计算机科学背景，包括对复杂性理论和良好编程技能的扎实理解，以及良好的数学背景。具体来说，第一年的课程假设至少一年的大学水平的概率和统计，以及矩阵代数和多元微积分。

　　一般来说，需要具备一些合理的编程技能，Matlab、R、scipy-numpy方面的经验特别有帮助，Java和Python比C更有用，并且有扎实的数学背景，特别是在概率、统计、线性代数、矩阵和定量微积分方面。

　　2.标化条件：

　　申请卡内基梅隆大学ML硕士课程需要GRE普通测试，但是不要求或期望申请人参加GRE科目考试。根据历年被录取申请人的平均分数如下：

　　GRE定量：169

　　GRE语言：161

　　GRE分析写作：4.4

　　3.GPA条件：

　　本科总绩点：3.9/4.0或9.6/10.0，TOPS老师在这里建议各位申请者尽可能的提升自己的成绩。

　　4.语言条件：

　　强烈建议所有申请人提供托福或雅思成绩，在某些情况下，申请人可能无法参加托福或雅思考试。如果您的母语不是英语，并且尽管您尽了最大努力仍无法参加托福或雅思考试，那么，可以参加Duolingo英语水平测试作为替代。

　　托福：111

　　雅思：7

　　Duolingo：120

　　5.其他材料：

　　简历，需要注意的是，如果已经申请了机器人学院的硕士课程，则在提交申请后，您将无法对其进行修改。

　　推荐信需要三封推荐信。

　　综上所述：卡耐基梅陇大学作为一所计算机牛校，要想申请这所学校的ML硕士，必然会很激烈。因此建议申请的同学们一定要及早准备，如果想要了解更多，可以添加V信Tops6868，托普仕相关的老师会为您解疑答惑。

　　以上是对于卡内基梅隆大学ML硕士课程申请条件的解读，如果您对美国留学感兴趣，欢迎您在线咨询托普仕留学老师，托普仕留学专注美国前30高校申请，帮助很多学子顺利获得美国藤校的入读资格。希望您可以尽早规划和递交申请，这样对您未来的留学申请会更有帮助！