美國人工智慧專業排名前五大學有哪些
大學排名
1、卡內基梅隆大學
開設學院：計算機科學學院
學習地：賓夕法尼亞州匹茲堡
計算機科學學院在人工智慧方面有一個開創性的專案，它是美國一個提供人工智慧學士學位的學校（20xx年開始）。
CMU提供兩個人工智慧學位：
a.人工智慧理學學士（BSAI）
它屬於跨學科專案，授課的導師來自計算機科學系、人機互動研究所、軟體研究所、語言技術研究所、機器學習部門、機器人研究所等地方。
本科人工智慧專業的學生必須學習以下課程：
數學與統計核心（6節課）、計算機科學核心（6節課）、倫理學選修課（1節課）、人工智慧核心（4節課）、人工智慧類選修課（4節課）、人文與藝術（7節課）、科學與工程（4節課）
b.人工智慧與創新理學碩士
由語言技術學院提供。它也是跨學科的，講師來自計算機科學學院、計算機科學系、機器學習部門、軟體研究所。
學生課程學習的內容：
192個合格的學習單位、84單元核心課程（包括36單元的頂點課程）、72單元知識要求、36個單元的核準選修課
CMU的研究團隊開發了這種合作機器人。合作機器人是移動的、智慧的機器人。它們“意識到自己在知覺、身體和推理方面的侷限性，並主動向人類尋求幫助”。
Tuomas Sandholm教授和博士生Noam Brown開發了Libratus程式。這個程式擊敗了專業的無極限德州撲克玩家。許多研究人工智慧的學生參加了美國國防部高階研究計劃局機器人挑戰賽。
2、斯坦福大學
斯坦福大學已成為世界領先的教學和研究機構。斯坦福大學人工智慧實驗室（SAIL）自1962年以來一直在研究和研究人工智慧。SAIL提供課程，舉辦活動，並管理學校外展。
開設人工智慧專案：
a.人工智慧學位：
b.人工智慧研究生證書
其中人工智慧的研究生證書在工程學院。研究生證書有一門必修課和三門必修課。證書為13至15個單位。
必修課程：人工智慧：原理與技術
部分選修課：不確定性下的決策、計算邏輯、介紹機器人、基於深度學習的自然語言處理
斯坦福大學還提供計算機科學學士學位，其中包括人工智慧課程，學生最多有三年的時間來完成證書。
3、麻省理工學院
麻省理工學院成立於1861年，是為了應對美國不斷增長的工業能力和對更多技術人才的需求。因此，麻省理工學院提供的大多數課程都是基於技術的，因此許多課程都與人工智慧的研究有關。
1959年，人工智慧實驗室開始了自己的研究和實驗，1963年，計算機科學實驗室成立。隨著專案之間的聯絡越來越緊密，這兩個實驗室於20xx年合併，成立了麻省理工學院最大、最著名的計算機科學和人工智慧實驗室。
開設專案：人工智慧學位
計算機科學學士學位，具有人工智慧研究和課程工作機會
現有高階研究員和教師100餘人，分別代表8個學術部門，管理50多個研究小組和數百個專案。其他參與者包括40名博士後和副教授，350名研究生和大約50名本科生。計算機科學與人工智慧實驗室共有1000多名成員。所有的研究和實驗都屬於三類：人工智慧、系統和理論。
人工智慧專業相關課程：
人工智慧：對商業戰略的影響（線上自定步調）
麻省理工學院斯隆管理學院和麻省理工學院計算機科學和人工智慧實驗室（CSAIL）提供。這是一個線上協作程式，由三方GetSmarter處理。本課程教授如何利用和管理人工智慧應用程式的商業方面的'知識。這不是一門學習人工智慧技術的課程。
4、加州伯克利分校
作為加州系統中最古老的高等教育學院，伯克利有大量的設施和人員致力於人工智慧的教學和研究。
伯克利人工智慧研究實驗室有二十多名教職員工和一百多名研究生。除了研究機會，人工智慧實驗室還提供研討會和課程，如計算想象和機器人操作與互動。
伯克利機器人與智慧機器實驗室包括：
仿生學Millisystem實驗室、CITRIS人類和機器人計劃、伯克利自動化科學與工程實驗室、機器人學習小組、自動化科學與工程、嵌入式人類專案、伯克利航空機器人（BEAR）專案、計算機視覺組、伯克利醫療機器人。
網路嵌入式系統技術
其他研究中心包括資訊和系統科學實驗室、視覺和學習中心、人類相容人工智慧中心和國際計算機科學研究所。
很多關於人工智慧的研究都隸屬於電氣工程和計算機科學系。
5、哈佛大學
1847年，哈佛大學開設了勞倫斯科學學院，這是它一次正式嘗試提供工程和科學領域的高等教育。隨著時間的推移，這種努力發展成了現在的約翰·a·保爾森工程與應用科學學院，成立於20xx年。
現有教職員工76人，在校學生1300餘人。計算機科學本身的學習可以透過博士候選人提供給本科生。該專案鼓勵註冊的學生參與哈佛學院工程學會的跨學科研究和網路機會。
就業方向
人工智慧專業領域十分寬泛，不同的專業也有不同的發展優勢。近幾年，如果想要趕上這波人工智慧熱潮，不妨參考即將上線的人工智慧產品，並選擇與以下產品相關的就業方向。
搜尋方向：包括智慧搜尋、語音搜尋、圖片搜尋、影片搜尋等。
醫學影象處理：醫療裝置、醫療器械很多都會涉及到影象處理和成像。
計算機視覺和模式識別方向：指紋識別、人臉識別、虹膜識別等。
機器人開發方向：在未來，我們會在越來越多的地方（例如營業廳）看到專業型機器人的身影。該方向的就業熱點將逐步從專業型機器人向通用型機器人轉變。
雲服務方向：雲服務是目前主流的一種人工智慧平臺的服務方式，具體來說，AI平臺會把幾類常見的AI服務進行拆分，並在雲端提供獨立或者打包。
輔助駕駛方向：無人駕駛一直是人工智慧領域大熱的應用，但是Tesla無人駕駛頻頻造成致命事故，讓我們看到實現完全的自動駕駛還需要很長一段時間的研究開發。
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