ทางด่วนสู่อาชีพ AI/ML: โท MAIML ของ UC Berkeley เน้นทักษะลึก + Silicon Valley Immersion เริ่มสอน Fall 2027
มหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย เบิร์กลีย์ เดินเกมใหญ่ด้าน AI และ Machine Learning ด้วยการเปิดหลักสูตร Master of Artificial Intelligence and Machine Learning (MAIML) หลักสูตรโทแบบมืออาชีพ ระยะเวลา 2 ภาคการศึกษาต่อเนื่อง (หนึ่งปีการศึกษา สิงหาคม–พฤษภาคม) เตรียมเริ่มสอน Fall 2027 และเปิดรับสมัครรอบแรก 24 กันยายน 2026 (กำหนดส่ง 11 มกราคม 2027) โดยมุ่งสร้างผู้เชี่ยวชาญ AI/ML รุ่นใหม่ที่พร้อมใช้งานได้จริง
หลักสูตรตั้งอยู่ภายใต้ College of Computing, Data Science, and Society (CDSS) สอนโดยคณาจาก Electrical Engineering and Computer Sciences (EECS) และ Statistics เนื้อหาหลักเข้มข้นทั้ง data science, probability, statistical inference, machine learning และจริยธรรม AI พร้อมวิชาเลือกเฉพาะทาง เช่น causal inference, natural language processing (NLP), optimization, deep neural networks และ reinforcement learning เพื่อตอบโจทย์การพัฒนาและใช้งานระบบ AI ขั้นสูงอย่างรับผิดชอบ
จุดเด่นคือ Silicon Valley immersion ที่เชื่อมโยงนักศึกษาเข้ากับระบบนิเวศเทคโนโลยีรอบมหาวิทยาลัย สร้างสะพานจากชั้นเรียนสู่โลกการทำงานแบบไร้รอยต่อ Jennifer Chayes คณบดี CDSS ระบุว่า “ผู้สำเร็จ MAIML จะเป็นสถาปนิกเทคโนโลยีใหม่ ที่ร่วมกำหนดอนาคต”
ผู้อยู่เบื้องหลังยุทธศาสตร์การศึกษามืออาชีพของ Berkeley คือ Jacob Gallice กรรมการที่ปรึกษา Rebellion Research และผู้บริหารอาวุโสด้านการศึกษา ปัจจุบันเป็น Executive Director of Educational Programs and New Initiatives แห่ง CDSS โดยก่อนหน้านี้เคยกำกับหลักสูตร Master of Financial Engineering (MFE) ของ Berkeley Haas ที่บูรณาการ ML และ NLP สะท้อนวิถีบรรจบระหว่างการเงินเชิงปริมาณ เทคโนโลยี และการศึกษาระดับบัณฑิต
โครงสร้าง MAIML กำหนด 24 หน่วยกิต พร้อมการสอบครอบคลุม รับผู้สมัครที่มีพื้นฐานแข็งแรงด้าน programming, algorithms, linear algebra, statistics, probability, software engineering และ multivariate calculus คุณสมบัติขั้นต่ำ: วุฒิตรีสาขา CS/Data Science/Statistics/Applied Math หรือสาขาใกล้เคียง เกรดเฉลี่ยขั้นต่ำ 3.0 แนบจดหมายรับรอง 3 ฉบับ SOP, personal history statement และเรซูเม่ โดยไม่บังคับส่ง GRE
สำหรับสายเทค หลักสูตรนี้ลดข้อจำกัดการเข้าถึงการเรียนรู้ AI/ML ด้วยเส้นทางระยะสั้นที่ชัดเจน เนื้อหาเข้มลึก และการสัมผัสอุตสาหกรรมจริง ช่วยให้นักศึกษาสาย STEM ยกระดับทักษะเชิงคำนวณและสถิติ สู่การสร้าง ปรับปรุง และนำระบบ AI ไปใช้ได้อย่างรับผิดชอบ
A fast lane to AI and ML careers: UC Berkeley’s MAIML pairs rigorous foundations with Silicon Valley immersion, starting Fall 2027
UC Berkeley has announced the Master of Artificial Intelligence and Machine Learning (MAIML), a two-semester, full-time professional degree designed to prepare the next wave of AI/ML talent. The inaugural cohort starts in Fall 2027, with applications opening on September 24, 2026 and a current deadline of January 11, 2027.
Housed in the College of Computing, Data Science, and Society (CDSS) and taught by faculty from Electrical Engineering and Computer Sciences (EECS) and Statistics, the program delivers intensive training in data science, probability, statistical inference, machine learning, and AI ethics. Specialized electives include causal inference, natural language processing, optimization, deep neural networks, and reinforcement learning—equipping graduates to build, refine, and responsibly deploy advanced AI systems.
A Silicon Valley immersion anchors the program’s industry connection, linking classroom learning to the region’s technology ecosystem. “With the introduction of the Master’s in Artificial Intelligence and Machine Learning degree, UC Berkeley is creating a unique opportunity for students to receive rigorous AI training in an ecosystem that champions transformation,” said Jennifer Chayes, dean of CDSS. “Our graduates will be the architects of new technologies that help define the future.”
A key architect of Berkeley’s professional education expansion is Jacob Gallice, Executive Director of Educational Programs and New Initiatives at CDSS and a Rebellion Research advisory board member. Gallice previously led Berkeley Haas’s Master of Financial Engineering program, which integrated ML and NLP—experience that naturally feeds into a dedicated professional master’s at the AI/ML frontier.
The MAIML requires 24 units of coursework and a comprehensive examination. Applicants are expected to have strong preparation in programming, algorithms, linear algebra, statistics, probability, software engineering, and multivariate calculus, with a bachelor’s degree in CS, data science, statistics, applied mathematics or a closely related field (minimum 3.0 GPA). GRE scores are optional; three recommendation letters, a statement of purpose, a personal history statement, and a résumé are required.
For a tech audience, the takeaway is clear: Berkeley is lowering barriers to advanced AI/ML learning by offering a tightly structured, one-academic-year pathway that combines deep computational foundations with direct industry exposure.
SDG 4: Quality Education
