爱丁堡大学数据与人工智能伦理理学硕士课程由来自不同学科领域的学术专家教授，旨在培养学生创造性、批判性和基于数据的思维，跨越传统学科界限。学生将有空间深入思考与自己的热情和职业目标相关的问题，并将根据自己关心的问题开发一个项目。
除了特定于学生的学习领域的知识外，爱丁堡大学数据与人工智能伦理理学硕士项目将提供使学生在快速变化的世界中成为一个有创造力、自信和批判性的公民所需的技能和理解，其中包括:
-核心数据技能
-数据伦理
-对全球性问题的思考能力
-对建设更美好的未来至关重要的创造性和分析性的知识方法
具有英国2:1荣誉学位或同等学历，不限专业背景
学校也会考虑具备其他专业资格或经验的申请者（需要在申请前联系学校确认），学校特别欢迎具有设计或实施旨在减少不平等的项目、计划或政策经验的专业人士（例如在公司、政府或第三部门组织工作）的申请
| 类型 | 总分要求 | 小分要求 |
| 雅思 | 7 | L:6.5 | R:6.5 | W:6.5 | S:6.5 |
| 托福 | 100 | L:23 | R:23 | W:23 | S:23 |
| PTE | 70 | L:62 | R:62 | W:62 | S:62 |
| 序号 | 课程介绍 | Curriculum |
| 1 | 数据伦理实践 | Data Ethics as a Practice |
| 2 | 数据和人工智能伦理、法律和治理 | Data and AI Ethics, Law and Governance |
| 3 | 跨学科的未来 | Interdisciplinary Futures |
| 4 | 通过数据或文本重组的见解 | Insights through Data or Text Remix |
| 5 | 数据伦理未来 | Ethical Data Futures |
| 6 | 表示数据或构建近期未来 | Representing Data or Building Near Futures |
| 7 | 数据驱动社会中的民主、权利和法治 | Democracy, Rights and the Rule of Law in the Data-Driven Society |
| 8 | 转化人工智能和数据伦理 | Translational AI and Data Ethics |
| 9 | 算法偏差、公平与正义 | Algorithmic Bias, Fairness and Justice |
| 10 | 机器人和自治系统的伦理 | Ethics of Robotics and Autonomous Systems |
