美國人工智能AI本科和研究生申請(qǐng)解析

人工智能的熱度是眾所周知的，從學(xué)校科研到企業(yè)研發(fā)到實(shí)際應(yīng)用再到人們的日常話題，Artificial Intelligence (AI)無處不在。而我們留學(xué)咨詢服務(wù)的學(xué)生客戶里，從AI專業(yè)的本科到博士，都有同學(xué)申請(qǐng)。

今天我們就來一起看看美國AI專業(yè)的本科和研究生申請(qǐng)情況。

1. 什么是人工智能？

人工智能簡單來說就與通過某些技術(shù)使機(jī)器能夠模仿人的意識(shí)行為，比如學(xué)習(xí)和解決問題。

最初提出人工智能的是計(jì)算機(jī)之父Allen Turing。在Church-Turing假設(shè)中，表明計(jì)算機(jī)可以模擬任何的推理過程。Turing 提出如果人類不能分辨出一個(gè)回應(yīng)是來自于人還是機(jī)器，那這個(gè)機(jī)器就可以被認(rèn)為是“智能”?(?“intelligent”?)的。（想了解Turing的故事，推薦大家看電影The Imitation Game。）

AI研究領(lǐng)域的誕生于1956年Dartmouth College的一個(gè)學(xué)術(shù)交流會(huì)，參與者中的Allen Newell、Herbert Simon等五位來自CMU、MIT和IBM的學(xué)者成為了AI研究領(lǐng)域的創(chuàng)始人。他們帶領(lǐng)學(xué)生研發(fā)了可以玩國際跳棋（checker）的計(jì)算機(jī)程序，據(jù)報(bào)道到1959年時(shí)，該程序已經(jīng)可以在checker上打敗人了。

雖然最初的這些創(chuàng)始人對(duì)AI非常看好，認(rèn)為這個(gè)領(lǐng)域會(huì)在接下來的20年內(nèi)迅速地發(fā)展，但事與愿違，AI領(lǐng)域的發(fā)展過程經(jīng)歷了很多坎坷，先是受到英美政府科研資金方面的限制，后來又遇到了市場(chǎng)需求的考驗(yàn)。直到上世紀(jì)九十年代，隨著計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的提高，AI在應(yīng)用方面研究的增加，AI才再次蘇醒，開始被應(yīng)用到數(shù)據(jù)挖掘、醫(yī)學(xué)診斷等領(lǐng)域。在1997年，Deep Blue成為打敗世界圍棋冠軍的第一個(gè)計(jì)算機(jī)圍棋系統(tǒng)。

到2012年，由于計(jì)算速度提升、算法改善和大量數(shù)據(jù)的收集和存儲(chǔ)能力提升，AI的發(fā)展開始進(jìn)入狂熱階段，深度學(xué)習(xí)（DeepLearning）開始成為主流的數(shù)據(jù)處理方法。我們開始在生活各個(gè)角落聽到關(guān)于“人工智能”的話題，智能手機(jī)、Alpha Go、自動(dòng)駕駛、面部識(shí)別…

2. 人工智能專業(yè)學(xué)什么？

接下來，我們來看看從本科到碩士再到博士項(xiàng)目，AI專業(yè)的學(xué)生學(xué)什么呢？

1）本科BS in AI

大部分對(duì)AI感興趣的同學(xué)都會(huì)在本科讀計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)，然后在專業(yè)內(nèi)選擇AI方向，比如Stanford的BS in CS with an AI track, CalTech的BS inCS with a Machine Learning & AI track, UIUC的BS in CE with a specialization in AI, Robotics, andCybernetics，等等。

而在美國開設(shè)本科AI專業(yè)的學(xué)校并不多。但也有些學(xué)校，比如CMU在2018年開設(shè)了AI本科專業(yè)。

以CMU的AI專業(yè)為例，我們來看看具體課程有哪些：數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)核心課程（微積分、線性代數(shù)、概率論等）、計(jì)算機(jī)科學(xué)課新課程（計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、函數(shù)式編程、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法等）、AI核心課程（基礎(chǔ)機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺等）、AI選修課（機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器人、認(rèn)知和語言等各選一門），和其他一些非專業(yè)相關(guān)的課程。

計(jì)劃繼續(xù)讀研究生的同學(xué)在大三大四的時(shí)候就可以在AI專業(yè)里選擇自己感興趣的細(xì)分領(lǐng)域，通過研究項(xiàng)目或?qū)嵙?xí)來進(jìn)一步探索。而這些實(shí)踐經(jīng)歷則會(huì)在之后的研究生申請(qǐng)中起到至關(guān)重要的作用。

人工智能領(lǐng)域里有很多細(xì)分領(lǐng)域，主流的有：

1）機(jī)器學(xué)習(xí)

2）自然語言處理

3）語音處理

4）視覺

5）機(jī)器人

6）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

7）進(jìn)化計(jì)算

2）碩士項(xiàng)目MS in AI

AI碩士項(xiàng)目適用于那些想在讀PhD前對(duì)AI領(lǐng)域加深了解或者計(jì)劃進(jìn)入公司從事R&D工作的同學(xué)。

本科為CS或相關(guān)專業(yè)，但沒有上過基礎(chǔ)AI課程也沒有想好具體研究方向的同學(xué)，在選擇碩士項(xiàng)目時(shí)，可以選擇著重AI基礎(chǔ)理論的項(xiàng)目，比如CMU的Master of Science in?Artificial Intelligence and Innovation (MSAII)?項(xiàng)目：

https://msaii.cs.cmu.edu/

這個(gè)項(xiàng)目提供了基礎(chǔ)理論課程（機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、深度學(xué)習(xí)等），和AI應(yīng)用核心課程（AI和未來市場(chǎng)、計(jì)算機(jī)技術(shù)法、AI工程等），和一個(gè)畢業(yè)設(shè)計(jì)科研項(xiàng)目。

而對(duì)于本科有一定AI基礎(chǔ)，并且有明確研究方向的同學(xué)，則可以選擇這個(gè)研究方向下的thesis碩士項(xiàng)目，這類項(xiàng)目要求的課程數(shù)減少，研究項(xiàng)目所占的學(xué)分增加，比如CMU提供的語言技術(shù)碩士、機(jī)器人科學(xué)碩士等，UC Berkeley 的MS in CS (AI), Georgia Tech提供的計(jì)算感知和機(jī)器人科學(xué)碩士、機(jī)器學(xué)習(xí)碩士、交互智能碩士等：

https://www.cs.cmu.edu/masters-programs

https://www.cc.gatech.edu/academics/degree-programs/masters/computer-science/specializations

https://eecs.berkeley.edu/academics/graduate/research-programs/admissions

3) 博士項(xiàng)目in AI

博士項(xiàng)目的重點(diǎn)一般為研究和教學(xué)，大部分的學(xué)生在讀PhD期間都會(huì)有很多的助教經(jīng)歷。被錄取的學(xué)生獲得博士學(xué)位需要完成一定學(xué)分的課程、通過qualifying exam和完成博士論文。

有AI碩士研究經(jīng)歷或本科研究經(jīng)歷的學(xué)生都可以申請(qǐng)AI領(lǐng)域的PhD項(xiàng)目。

PhD項(xiàng)目以研究為主，對(duì)課程學(xué)分?jǐn)?shù)量的要求較低，以讓學(xué)生把更多的精力投入到科研上。課程一般為中等或高等水平，比如CMU的PhD in Machine Learning項(xiàng)目的核心課程包括Advanced Machine Learning, Intermediate Statistics,Deep Reinforcement Learning 等：

https://www.ml.cmu.edu/academics/ml-phd.html

在導(dǎo)師選擇上，有些學(xué)校的PhD項(xiàng)目要求學(xué)生在申請(qǐng)前便通過套瓷找好導(dǎo)師，比如Georgia Tech，也有的學(xué)校是有系里決定學(xué)生的錄取，第一年在學(xué)生上課期間在系里的多個(gè)實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行Rotation，最后選擇適合自己的導(dǎo)師，比如UC Berkeley EECS?的PhD項(xiàng)目：

https://ic.gatech.edu/academics/phd-programs

https://eecs.berkeley.edu/resources/grads/phd

3. 申請(qǐng)條件有哪些？

1）本科申請(qǐng)

想在本科讀CS或AI的同學(xué)，在高中時(shí)培養(yǎng)良好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、初級(jí)編程能力，有數(shù)學(xué)學(xué)術(shù)活動(dòng)或計(jì)算機(jī)科學(xué)相關(guān)的科研項(xiàng)目等都會(huì)提高錄取幾率。

除此之外，AI專業(yè)的申請(qǐng)跟大部分其他專業(yè)類似，申請(qǐng)材料清單請(qǐng)參考我們之前的文章：

美本申請(qǐng) | 申請(qǐng)材料清單

2）碩士項(xiàng)目申請(qǐng)

對(duì)于Non-ThesisAI碩士項(xiàng)目，大部分學(xué)校要求學(xué)生有CS、數(shù)學(xué)或工程類專業(yè)背景。如果在本科期間有相關(guān)的研究經(jīng)歷或?qū)嵙?xí)/工作經(jīng)歷會(huì)很加分。而Thesis AI碩士項(xiàng)目則對(duì)申請(qǐng)者的研究經(jīng)歷更看重一些。

3）博士項(xiàng)目申請(qǐng)

博士項(xiàng)目一般要求申請(qǐng)者除了具備CS/AI理論基礎(chǔ)外，對(duì)其相關(guān)研究經(jīng)歷的要求也更高。很多碩士項(xiàng)目申請(qǐng)者還處于對(duì)AI研究領(lǐng)域的探索階段，而博士項(xiàng)目申請(qǐng)者則應(yīng)該對(duì)自己感興趣的研究領(lǐng)域已經(jīng)有了一定了解并有相關(guān)研究或工作經(jīng)歷，目標(biāo)更明確。對(duì)于那些不提供rotation 的項(xiàng)目，大家在申請(qǐng)前要通過套瓷找到合適自己的導(dǎo)師。想了解如何套瓷，請(qǐng)參考我們之前的文章：

留學(xué)申請(qǐng)｜申美國研究生，該如何套瓷？

除此之外，碩士和博士項(xiàng)目申請(qǐng)所需的材料清單請(qǐng)參考我們之前的文章：

留學(xué)申請(qǐng)｜I.那么些步驟

最后，AI是一個(gè)發(fā)展迅速，令人興奮的科研領(lǐng)域，無論你是申請(qǐng)的本科還是碩博，良好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、編程能力，和對(duì)你感興趣的研究領(lǐng)域的充分探索都會(huì)為你的申請(qǐng)?jiān)黾觾?yōu)勢(shì)。當(dāng)然GPA、TOEFL、SAT或GRE、文書等申請(qǐng)材料上也要加倍努力。

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