美國人工智能AI本科和研究生申請解析

Category: 申請求職, 美本申請 Date: 2019年9月19日下午5:10

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

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)使機器能夠模仿人的意識行為，比如學習和解決問題。

最初提出人工智能的是計算機之父Allen Turing。在Church-Turing假設中，表明計算機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回應是來自于人還是機器，那這個機器就可以被認為是“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的一個學術(shù)交流會，參與者中的Allen Newell、Herbert Simon等五位來自CMU、MIT和IBM的學者成為了AI研究領(lǐng)域的創(chuàng)始人。他們帶領(lǐng)學生研發(fā)了可以玩國際跳棋（checker）的計算機程序，據(jù)報道到1959年時，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AI非常看好，認為這個領(lǐng)域會在接下來的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，后來又遇到了市場需求的考驗。直到上世紀九十年代，隨著計算機計算能力的提高，AI在應用方面研究的增加，AI才再次蘇醒，開始被應用到數(shù)據(jù)挖掘、醫(yī)學診斷等領(lǐng)域。在1997年，Deep Blue成為打敗世界圍棋冠軍的第一個計算機圍棋系統(tǒng)。

到2012年，由于計算速度提升、算法改善和大量數(shù)據(jù)的收集和存儲能力提升，AI的發(fā)展開始進入狂熱階段，深度學習（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角落聽到關(guān)于“人工智能”的話題，智能手機、Alpha Go、自動駕駛、面部識別…

2. 人工智能專業(yè)學什么？

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

1）本科BS in AI

大部分對AI感興趣的同學都會在本科讀計算機科學專業(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。

而在美國開設本科AI專業(yè)的學校并不多。但也有些學校，比如CMU在2018年開設了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)學和統(tǒng)計核心課程（微積分、線性代數(shù)、概率論等）、計算機科學課新課程（計算機系統(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)機器學習、自然語言處理、計算機視覺等）、AI選修課（機器學習、機器人、認知和語言等各選一門），和其他一些非專業(yè)相關(guān)的課程。

計劃繼續(xù)讀研究生的同學在大三大四的時候就可以在AI專業(yè)里選擇自己感興趣的細分領(lǐng)域，通過研究項目或?qū)嵙晛磉M一步探索。而這些實踐經(jīng)歷則會在之后的研究生申請中起到至關(guān)重要的作用。

人工智能領(lǐng)域里有很多細分領(lǐng)域，主流的有：

1）機器學習

2）自然語言處理

3）語音處理

4）視覺

5）機器人

6）神經(jīng)網(wǎng)絡

7）進化計算

2）碩士項目MS in AI

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

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，在選擇碩士項目時，可以選擇著重AI基礎(chǔ)理論的項目，比如CMU的Master of Science in?Artificial Intelligence and Innovation (MSAII)?項目：

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

這個項目提供了基礎(chǔ)理論課程（機器學習、自然語言處理、深度學習等），和AI應用核心課程（AI和未來市場、計算機技術(shù)法、AI工程等），和一個畢業(yè)設計科研項目。

而對于本科有一定AI基礎(chǔ)，并且有明確研究方向的同學，則可以選擇這個研究方向下的thesis碩士項目，這類項目要求的課程數(shù)減少，研究項目所占的學分增加，比如CMU提供的語言技術(shù)碩士、機器人科學碩士等，UC Berkeley 的MS in CS (AI), Georgia Tech提供的計算感知和機器人科學碩士、機器學習碩士、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) 博士項目in AI

博士項目的重點一般為研究和教學，大部分的學生在讀PhD期間都會有很多的助教經(jīng)歷。被錄取的學生獲得博士學位需要完成一定學分的課程、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)歷的學生都可以申請AI領(lǐng)域的PhD項目。

PhD項目以研究為主，對課程學分數(shù)量的要求較低，以讓學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

在導師選擇上，有些學校的PhD項目要求學生在申請前便通過套瓷找好導師，比如Georgia Tech，也有的學校是有系里決定學生的錄取，第一年在學生上課期間在系里的多個實驗室進行Rotation，最后選擇適合自己的導師，比如UC Berkeley EECS?的PhD項目：

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

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

3. 申請條件有哪些？

1）本科申請

想在本科讀CS或AI的同學，在高中時培養(yǎng)良好的數(shù)學基礎(chǔ)、初級編程能力，有數(shù)學學術(shù)活動或計算機科學相關(guān)的科研項目等都會提高錄取幾率。

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

美本申請 | 申請材料清單

2）碩士項目申請

對于Non-ThesisAI碩士項目，大部分學校要求學生有CS、數(shù)學或工程類專業(yè)背景。如果在本科期間有相關(guān)的研究經(jīng)歷或?qū)嵙?工作經(jīng)歷會很加分。而Thesis AI碩士項目則對申請者的研究經(jīng)歷更看重一些。

3）博士項目申請

博士項目一般要求申請者除了具備CS/AI理論基礎(chǔ)外，對其相關(guān)研究經(jīng)歷的要求也更高。很多碩士項目申請者還處于對AI研究領(lǐng)域的探索階段，而博士項目申請者則應該對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，目標更明確。對于那些不提供rotation 的項目，大家在申請前要通過套瓷找到合適自己的導師。想了解如何套瓷，請參考我們之前的文章：

留學申請｜申美國研究生，該如何套瓷？

除此之外，碩士和博士項目申請所需的材料清單請參考我們之前的文章：

留學申請｜I.那么些步驟

最后，AI是一個發(fā)展迅速，令人興奮的科研領(lǐng)域，無論你是申請的本科還是碩博，良好的數(shù)學基礎(chǔ)、編程能力，和對你感興趣的研究領(lǐng)域的充分探索都會為你的申請增加優(yōu)勢。當然GPA、TOEFL、SAT或GRE、文書等申請材料上也要加倍努力。

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