\u0e17\u0e32\u0e07\u0e14\u0e48\u0e27\u0e19\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e2d\u0e32\u0e0a\u0e35\u0e1e AI\/ML: \u0e42\u0e17 MAIML \u0e02\u0e2d\u0e07 UC Berkeley \u0e40\u0e19\u0e49\u0e19\u0e17\u0e31\u0e01\u0e29\u0e30\u0e25\u0e36\u0e01 + Silicon Valley Immersion \u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e2a\u0e2d\u0e19 Fall 2027
\n\u0e21\u0e2b\u0e32\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e25\u0e31\u0e22\u0e41\u0e04\u0e25\u0e34\u0e1f\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e19\u0e35\u0e22 \u0e40\u0e1a\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e25\u0e35\u0e22\u0e4c \u0e40\u0e14\u0e34\u0e19\u0e40\u0e01\u0e21\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19 AI \u0e41\u0e25\u0e30 Machine Learning \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23 Master of Artificial Intelligence and Machine Learning (MAIML) \u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23\u0e42\u0e17\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e32\u0e0a\u0e35\u0e1e \u0e23\u0e30\u0e22\u0e30\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32 2 \u0e20\u0e32\u0e04\u0e01\u0e32\u0e23\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 (\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e1b\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32 \u0e2a\u0e34\u0e07\u0e2b\u0e32\u0e04\u0e21\u2013\u0e1e\u0e24\u0e29\u0e20\u0e32\u0e04\u0e21) \u0e40\u0e15\u0e23\u0e35\u0e22\u0e21\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e2a\u0e2d\u0e19 Fall 2027 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e21\u0e31\u0e04\u0e23\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e41\u0e23\u0e01 24 \u0e01\u0e31\u0e19\u0e22\u0e32\u0e22\u0e19 2026 (\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e2a\u0e48\u0e07 11 \u0e21\u0e01\u0e23\u0e32\u0e04\u0e21 2027) \u0e42\u0e14\u0e22\u0e21\u0e38\u0e48\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e0a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e0a\u0e32\u0e0d AI\/ML \u0e23\u0e38\u0e48\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07
\n\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e15\u0e49 College of Computing, Data Science, and Society (CDSS) \u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e42\u0e14\u0e22\u0e04\u0e13\u0e32\u0e08\u0e32\u0e01 Electrical Engineering and Computer Sciences (EECS) \u0e41\u0e25\u0e30 Statistics \u0e40\u0e19\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e2b\u0e32\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e40\u0e02\u0e49\u0e21\u0e02\u0e49\u0e19\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07 data science, probability, statistical inference, machine learning \u0e41\u0e25\u0e30\u0e08\u0e23\u0e34\u0e22\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21 AI \u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e27\u0e34\u0e0a\u0e32\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e17\u0e32\u0e07 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 causal inference, natural language processing (NLP), optimization, deep neural networks \u0e41\u0e25\u0e30 reinforcement learning \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e42\u0e08\u0e17\u0e22\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e41\u0e25\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a AI \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e0a\u0e2d\u0e1a
\n\u0e08\u0e38\u0e14\u0e40\u0e14\u0e48\u0e19\u0e04\u0e37\u0e2d Silicon Valley immersion \u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e42\u0e22\u0e07\u0e19\u0e31\u0e01\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e19\u0e34\u0e40\u0e27\u0e28\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e21\u0e2b\u0e32\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e25\u0e31\u0e22 \u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e30\u0e1e\u0e32\u0e19\u0e08\u0e32\u0e01\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e42\u0e25\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e44\u0e23\u0e49\u0e23\u0e2d\u0e22\u0e15\u0e48\u0e2d Jennifer Chayes \u0e04\u0e13\u0e1a\u0e14\u0e35 CDSS \u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e27\u0e48\u0e32 \u201c\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2a\u0e33\u0e40\u0e23\u0e47\u0e08 MAIML \u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1b\u0e19\u0e34\u0e01\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48 \u0e17\u0e35\u0e48\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15\u201d
\n\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e40\u0e1a\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07\u0e22\u0e38\u0e17\u0e18\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e32\u0e0a\u0e35\u0e1e\u0e02\u0e2d\u0e07 Berkeley \u0e04\u0e37\u0e2d Jacob Gallice \u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1b\u0e23\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32 Rebellion Research \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e2b\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e32\u0e27\u0e38\u0e42\u0e2a\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32 \u0e1b\u0e31\u0e08\u0e08\u0e38\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 Executive Director of Educational Programs and New Initiatives \u0e41\u0e2b\u0e48\u0e07 CDSS \u0e42\u0e14\u0e22\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e04\u0e22\u0e01\u0e33\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23 Master of Financial Engineering (MFE) \u0e02\u0e2d\u0e07 Berkeley Haas \u0e17\u0e35\u0e48\u0e1a\u0e39\u0e23\u0e13\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23 ML \u0e41\u0e25\u0e30 NLP \u0e2a\u0e30\u0e17\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e27\u0e34\u0e16\u0e35\u0e1a\u0e23\u0e23\u0e08\u0e1a\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e07\u0e34\u0e19\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e34\u0e21\u0e32\u0e13 \u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e1a\u0e31\u0e13\u0e11\u0e34\u0e15
\n\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 MAIML \u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14 24 \u0e2b\u0e19\u0e48\u0e27\u0e22\u0e01\u0e34\u0e15 \u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e25\u0e38\u0e21 \u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2a\u0e21\u0e31\u0e04\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e41\u0e02\u0e47\u0e07\u0e41\u0e23\u0e07\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19 programming, algorithms, linear algebra, statistics, probability, software engineering \u0e41\u0e25\u0e30 multivariate calculus \u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e48\u0e33: \u0e27\u0e38\u0e12\u0e34\u0e15\u0e23\u0e35\u0e2a\u0e32\u0e02\u0e32 CS\/Data Science\/Statistics\/Applied Math \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e2a\u0e32\u0e02\u0e32\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e40\u0e04\u0e35\u0e22\u0e07 \u0e40\u0e01\u0e23\u0e14\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e48\u0e33 3.0 \u0e41\u0e19\u0e1a\u0e08\u0e14\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e2d\u0e07 3 \u0e09\u0e1a\u0e31\u0e1a SOP, personal history statement \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e23\u0e0b\u0e39\u0e40\u0e21\u0e48 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e1a\u0e31\u0e07\u0e04\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e48\u0e07 GRE
\n\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e32\u0e22\u0e40\u0e17\u0e04 \u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23\u0e19\u0e35\u0e49\u0e25\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49 AI\/ML \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e22\u0e30\u0e2a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0a\u0e31\u0e14\u0e40\u0e08\u0e19 \u0e40\u0e19\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e2b\u0e32\u0e40\u0e02\u0e49\u0e21\u0e25\u0e36\u0e01 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1c\u0e31\u0e2a\u0e2d\u0e38\u0e15\u0e2a\u0e32\u0e2b\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e19\u0e31\u0e01\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e22 STEM \u0e22\u0e01\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e17\u0e31\u0e01\u0e29\u0e30\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34 \u0e2a\u0e39\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 \u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e19\u0e33\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a AI \u0e44\u0e1b\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e0a\u0e2d\u0e1a <\/p>\n
A fast lane to AI and ML careers: UC Berkeley\u2019s MAIML pairs rigorous foundations with Silicon Valley immersion, starting Fall 2027
\nUC 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.
\nHoused 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\u2014equipping graduates to build, refine, and responsibly deploy advanced AI systems.
\nA Silicon Valley immersion anchors the program\u2019s industry connection, linking classroom learning to the region\u2019s technology ecosystem. \u201cWith the introduction of the Master\u2019s 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,\u201d said Jennifer Chayes, dean of CDSS. \u201cOur graduates will be the architects of new technologies that help define the future.\u201d
\nA key architect of Berkeley\u2019s 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\u2019s Master of Financial Engineering program, which integrated ML and NLP\u2014experience that naturally feeds into a dedicated professional master\u2019s at the AI\/ML frontier.
\nThe 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\u2019s 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 r\u00e9sum\u00e9 are required.
\nFor 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. <\/p>\n
SDG 4: Quality Education <\/p>\n