塔夫茨大学人工智能硕士作为新兴专业，对申请者的硬件背景有明确指向：
专业匹配度：推荐数学、计算机或物理等理工科背景的本科毕业生申请，跨专业申请者需在成绩单中体现编程（如 Python/C++）、数学建模等相关课程基础。
GPA 要求：官网未设最低分数限制，但建议 GPA 不低于 3.2（约 85/100），部分录取者 GPA 可达 3.5+，需通过成绩单体现数理课程（如线性代数、概率统计）的优异表现。
标化考试：GRE 要求可免，但建议理工科背景者提交 310 + 的成绩作为竞争力补充；语言成绩接受托福（建议 100+）、雅思（7.0+）或多领国（120+），其中托福口语单项不低于 23 分，以证明学术沟通能力。
数量要求：多数项目需 3 封推荐信，塔夫茨在读学生、工程管理申请者或证书课程申请者可提交 2 封，证书课程仅需 1 封。
内容重点：推荐人需来自学术导师或职场上司，能具体描述申请者在科研项目（如机器学习课程设计）或实习中的技术能力（如数据建模、算法优化），避免泛泛而谈。
申请者需提交不超过 5 页（2500 字）的个人陈述
详述本科阶段的编程实践（如 Kaggle 竞赛经历）、科研项目（如自然语言处理课程作业）或实习（如 AI 公司算法岗）如何引发对 AI 的兴趣；
明确申请动机，例如希望通过塔夫茨的机器人实验室资源深化计算机视觉研究，或借助医学院合作项目探索医疗 AI 应用；
需包含以下要素：
教育背景：列出核心课程（如神经网络、数据结构）及成绩排名；
科研 / 实习：量化成果（如 “开发图像分类模型，准确率达 92%”），标注使用的框架（TensorFlow/PyTorch）；
荣誉奖项：如数学建模竞赛获奖、AI 相关奖学金，或开源项目贡献。
塔夫茨大学人工智能硕士因专业新设，2026 年申请竞争相对温和，但随着项目知名度提升，未来录取标准可能提高。建议申请者尽早规划硬件背景与文书材料，突出技术实践与院校资源的匹配度，以抢占录取先机。
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