人工智能項目最好的美國大學Top15！未來的大勢所趨！

隨著ChatGPT風靡全球，人工智能也算是狠狠刷了一波存在感。雖然人工智能其實已經不是新概念了，但是技術的日漸成熟會不可避免地給各行各業都帶去一定的變革。
有些職業可能直接被人工智能取代，辛辛苦苦學了幾年，畢業后發現機器人比你效率高，比你做得好，公司根本不需要你的存在，完蛋。所以說，與其擔驚受怕，不如直接學人工智能和機器學習（狗頭）。
今天，我們就來看看人工智能項目最好的15所美國大學吧！

No.15 Princeton University 普林斯頓計算機科學系提供計算機科學核心領域以及一系列應用和跨學科領域的本科課程，課程的另一個重要方面是獨立項目，每個學生至少完成一個由教職員工建議的設計或研究項目，這使學生有機會從事前沿研究或創業產品設計。
普林斯頓的機器學習和計算感知研究側重于機器學習的理論基礎、機器學習算法的實驗研究，以及機器學習在生物學和信息檢索等其他領域的跨學科應用，學者正在研究的一些技術包括概率圖形模型和非參數貝葉斯技術。

普林斯頓大學提供的有關人工智能和機器學習的課程如下： COS 302 (Fall, Spring) - Mathematics for Numerical Computing and Machine Learning
COS 324 (Fall, Spring) - Introduction to Machine Learning
COS 424 (Spring) - Fundamentals of Machine Learning
COS 429 (Fall) - Computer Vision
COS 484 (Fall) - Natural Language Processing
COS 485 - Neural Networks: Theory and Applications
COS 511 - Theoretical Machine Learning
COS 529 (Spring) - Advanced Computer Vision
COS 584 (Spring) - Advanced Natural Language Processing

No.14 University of California, Los Angeles 加州大學洛杉磯分校校園內有一個充滿活力的人工智能生態系統，但在 Samueli 工程學院內尤其如此。該領域專注于構建智能行為的算法，能夠做出復雜的預測并解決具有挑戰性的問題。
教師陣容包括來自不同工程背景的世界知名專家，包括電氣和計算機工程領域的計算機視覺和信號處理專家，以及學校計算機科學系從事機器學習、自然語言處理和概率模型的人才，課程側重于構建能夠推理、學習和智能行動的智能機器，以及執行通常需要人類智能才能完成的任務。

No.13 University of Maryland, College Park 人工智能在馬里蘭大學帕克分校的計算機部門有著悠久的歷史，目前支持非常活躍的研究和教育項目，提供范圍廣泛的課程，包括入門 AI、自動規劃、認知建模、常識推理、進化計算、博弈論、機器學習、多代理系統、自然語言處理和神經計算。
學校以前的許多學生都取得了很高的成就，包括 Vipin Kumar（博士，1982 年），美國科學促進會、ACM 和 IEEE 院士；楊強 (博士，1989年)，IEEE 院士；Naresh Gupta（博士，1993 年），Adobe 高級副總裁；Lee Spector（博士，1992 年），ISGEC 院士；Gary Flake（博士，1993 年），Microsoft 杰出工程師和著名的《The Computational Beauty of Nature》一書的作者；以及 Narendra Ahuja（博士，1979 年），IEEE、AAAI、SPIE 和 ACM 院士。

No.12 Columbia University 哥倫比亞大學的人工智能研究側重于機器學習、自然語言和語音處理、計算機視覺、機器人技術和安全性。人工智能研究人員在大學內外廣泛合作，為醫學、公共安全、法律、新聞和其他領域的應用做出貢獻，一些人工智能的教師也是統計系、電氣工程系或數據科學研究所的成員。

No.11 University of California, San Diego UCSD 的人工智能團隊從事廣泛的理論和實驗研究，特別強的領域包括機器學習、不確定性推理和認知建模。在這些領域內，學生和教師還致力于解決自然語言處理、數據挖掘、計算機視覺、機器人技術、語音和音頻處理、生物信息學和計算機安全等問題的實際應用，學校大力支持和鼓勵跨學科合作。

No.10 University of Texas, Austin 得克薩斯大學奧斯汀分校的人工智能研究側重于機器認知的挑戰，機器學習、計算機視覺、NLP和機器人技術等不同子領域的理論和經驗，目前的研究主題包括計算機視覺、進化計算、機器學習、多模態、自然語言處理、神經網絡、強化學習和機器人技術。

No.9 University of Michigan, Ann Arbor 密歇根大學的人工智能研究由一個多學科研究小組組成，他們對智能系統進行理論、實驗和應用研究，目前的項目包括理性決策、多代理分布式系統、機器學習、強化學習、認知建模、博弈論、自然語言處理、機器感知、醫療保健計算和機器人技術的研究。
人工智能的研究往往是高度跨學科的，建立在計算機科學、語言學、心理學、經濟學、生物學、控制學、統計學和哲學的思想之上。在追求這種方法時，教師和學生與整個大學的同事密切合作。

No.8 University of Illinois, Urbana-Champaign UIUC的人工智能包括幾個關鍵領域：計算機視覺、機器聆聽、自然語言處理和機器學習。計算機視覺系統可以理解圖像和視頻，例如，從視頻中構建廣泛的城市幾何和物理模型，或警告建筑工人注意附近的危險。
自然語言處理系統理解書面和口頭語言，可能性包括將文本從一種語言自動翻譯成另一種語言，或者理解維基百科上的文本以產生關于世界的知識。
機器收聽系統可以理解音頻信號，其應用包括收聽交通信號燈處的碰撞聲或自動轉錄和弦音樂。機器學習對現代人工智能至關重要，它利用示例來調整系統以盡可能有效地工作。

UIUC的人工智能和機器學習相關課程包括： CS 543 / ECE 549 – Computer Vision
CS 445 – Computational Photography
CS 446 – Machine Learning
CS 598 – Machine Learning Theory
CS 440 – Artificial Intelligence
CS598PS – Machine Learning for Signal Processing
IE 534 – Deep Learning

No.5 University of Washington 華盛頓大學的人工智能組研究智能行為背后的計算機制，活躍于廣泛的研究領域，包括機器學習、自然語言處理、概率推理、自動規劃、機器閱讀和智能用戶界面，是世界領先的 AI 研究中心之一，在該領域頂級會議上的成績、學生和教師的個人榮譽以及備受矚目的研究合作（例如與艾倫研究所的合作）都證明了這一點。

華盛頓大學的人工智能相關本科課程包括： CSE 415: Introduction to Artificial Intelligence
CSE 427: Computational Biology
CSE 428: Computational Biology Capstone
CSE 446: Machine Learning
CSE 455: Computer Vision
CSE 473: Introduction to Artificial Intelligence Principal

No.5 Georgia Institute of Technology 在佐治亞理工學院，人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 是大量的教師和研究興趣，主要關心的是構建人類智能的自上而下和自下而上的模型；
構建可以提供智能輔導的系統；創建自適應和智能娛樂系統；制作能夠理解自己行為的系統；加深對如何構建能夠適應涉及眾多其他智能代理的動態環境的自主代理的理解；
建模和預測人類行為；自動化創造力；以及解決其他各種問題。
在本科階段，AI 和 ML 主要存在于兩個線程中：Intelligence 和 Devices，課程包括人工智能概論、機器學習、自然語言理解、基于知識的人工智能、游戲人工智能和模式識別。機器人學和計算感知方面的一些課程也有人工智能或機器學習方面的內容，這些課程的版本也適用于研究生級別。

No.5 Cornell University 學校官網自 1990 年代初以來，康奈爾計算機科學系已發展成為世界領先的人工智能團隊之一，從他們的獲獎記錄、新聞報道和其他認可中可以看出這一點。
同時，相對較小的規模造就了一個協作和合作的環境，在這個環境中，廣泛的研究小組蓬勃發展。一些研究小組如下：
AI, ethics, and policy
Combinatorial search, connections to operations research and statistical physics
Computational sustainability

No.4 University of California, Berkeley 伯克利人工智能研究 (BAIR) 實驗室匯集了加州大學伯克利分校計算機視覺、機器學習、自然語言處理、規劃、控制和機器人領域的研究人員，包括 50 多名教職員工和 300 多名研究生和博士后研究人員，他們從事上述領域的基礎性進展研究，以及跨領域主題，包括多模態深度學習、人類兼容的 AI 以及將 AI 與其他科學學科聯系起來。
在加州大學伯克利分校，本科 AI 相關課程往往有課程編號 CS18_、EE12_，研究生 AI 相關課程往往有課程編號 CS28_、EE22_，以及專題課程CS294-xxx。

No.3 Stanford University 斯坦福人工智能實驗室 (SAIL) 由John McCarthy 教授于 1963 年創立，至今仍是一個豐富、充滿智慧和激發靈感的學術環境。通過多學科和多院系合作，SAIL 促進新發現并探索通過 AI 增強人機交互的新方法，同時培養下一代研究人員。
SAIL 工作人員的支持幫助研究人員、訪問學者和學生推進新發現和創新，這些團隊的合作增加了前沿研究的深度和廣度。

斯坦福大學的人工智能相關課程包括： CS139 Human-Centered AI
CS157 Computational Logic
CS221 Artificial Intelligence: Principles and Techniques
CS223A Introduction to Robotics
CS225A Experimental Robotics
CS228 Probabilistic Graphical Models
CS229 Machine Learning

No.2 Massachusetts Institute of Technology 計算機科學與人工智能實驗室 (CSAIL) 是麻省理工學院的一個研究所，由 2003 年計算機科學實驗室 (LCS) 和人工智能實驗室 (AI Lab) 合并而成，位于 Ray 和 Maria Stata 中心內，按研究范圍和成員資格衡量，是最大的校內實驗室。
CSAIL 的研究活動圍繞著許多半自治的研究小組組織，每個研究小組由一名或多名教授或研究科學家領導，這些小組的研究領域包括：
人工智能
計算生物學
圖形和視覺
語言與學習
計算理論
機器人技術
系統（包括計算機體系結構、數據庫、分布式系統、網絡和聯網系統、操作系統、編程方法和軟件工程等）
值得一提的是，CSAIL 主持萬維網聯盟 (W3C)。

No.1 Carnegie Mellon University

自該領域創立以來，卡內基梅隆大學在人工智能教育和創新方面一直處于世界領先地位，計算機科學學院在 2018 年秋季開始提供美國第一個人工智能學士學位。
人工智能本科項目為學生提供將大量數據轉化為可操作決策所需的深入知識，該項目及其課程側重于如何使用復雜的輸入——例如視覺、語言和龐大的數據庫——來做出決策或增強人類能力，包括計算機科學、數學、統計學、計算建模、機器學習和符號計算方面的課程。
由于卡內基梅隆大學致力于人工智能造福社會，學生還將學習道德和社會責任課程，并可選擇參與獨立的研究項目，這些項目將在醫療保健、交通和教育等領域改善世界。
正如 AI 將機器學習和自然語言處理等學科結合起來一樣，人工智能項目的教職員工廣泛來自學校計算機科學系、人機交互研究所、軟件研究所、語言技術研究所、機器學習系和機器人研究所。
寫在最后
人工智能項目最好的美國大學排行就到此為止啦！想必大家不難發現，這一排行和計算機科學項目最好的排行重疊還是較大的~