美国人工智能AI本科和研究生申请解析

Category: 申请求职, 美本申请 Date: 2019年9月19日下午5:10

人工智能的热度是众所周知的，从学校科研到企业研发到实际应用再到人们的日常话题，Artificial Intelligence (AI)无处不在。而我们留学咨询服务的学生客户里，从AI专业的本科到博士，都有同学申请。

今天我们就来一起看看美国AI专业的本科和研究生申请情况。

1. 什么是人工智能？

人工智能简单来说就与通过某些技术使机器能够模仿人的意识行为，比如学习和解决问题。

最初提出人工智能的是计算机之父Allen Turing。在Church-Turing假设中，表明计算机可以模拟任何的推理过程。Turing 提出如果人类不能分辨出一个回应是来自于人还是机器，那这个机器就可以被认为是“智能” ( “intelligent” )的。（想了解Turing的故事，推荐大家看电影The Imitation Game。）

AI研究领域的诞生于1956年Dartmouth College的一个学术交流会，参与者中的Allen Newell、Herbert Simon等五位来自CMU、MIT和IBM的学者成为了AI研究领域的创始人。他们带领学生研发了可以玩国际跳棋（checker）的计算机程序，据报道到1959年时，该程序已经可以在checker上打败人了。

虽然最初的这些创始人对AI非常看好，认为这个领域会在接下来的20年内迅速地发展，但事与愿违，AI领域的发展过程经历了很多坎坷，先是受到英美政府科研资金方面的限制，后来又遇到了市场需求的考验。直到上世纪九十年代，随着计算机计算能力的提高，AI在应用方面研究的增加，AI才再次苏醒，开始被应用到数据挖掘、医学诊断等领域。在1997年，Deep Blue成为打败世界围棋冠军的第一个计算机围棋系统。

到2012年，由于计算速度提升、算法改善和大量数据的收集和存储能力提升，AI的发展开始进入狂热阶段，深度学习（DeepLearning）开始成为主流的数据处理方法。我们开始在生活各个角落听到关于“人工智能”的话题，智能手机、Alpha Go、自动驾驶、面部识别…

2. 人工智能专业学什么？

接下来，我们来看看从本科到硕士再到博士项目，AI专业的学生学什么呢？

1）本科BS in AI

大部分对AI感兴趣的同学都会在本科读计算机科学专业，然后在专业内选择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。

而在美国开设本科AI专业的学校并不多。但也有些学校，比如CMU在2018年开设了AI本科专业。

以CMU的AI专业为例，我们来看看具体课程有哪些：数学和统计核心课程（微积分、线性代数、概率论等）、计算机科学课新课程（计算机系统、函数式编程、数据结构与算法等）、AI核心课程（基础机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）、AI选修课（机器学习、机器人、认知和语言等各选一门），和其他一些非专业相关的课程。

计划继续读研究生的同学在大三大四的时候就可以在AI专业里选择自己感兴趣的细分领域，通过研究项目或实习来进一步探索。而这些实践经历则会在之后的研究生申请中起到至关重要的作用。

人工智能领域里有很多细分领域，主流的有：

1）机器学习

2）自然语言处理

3）语音处理

4）视觉

5）机器人

6）神经网络

7）进化计算

2）硕士项目MS in AI

AI硕士项目适用于那些想在读PhD前对AI领域加深了解或者计划进入公司从事R&D工作的同学。

本科为CS或相关专业，但没有上过基础AI课程也没有想好具体研究方向的同学，在选择硕士项目时，可以选择着重AI基础理论的项目，比如CMU的Master of Science in Artificial Intelligence and Innovation (MSAII) 项目：

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

这个项目提供了基础理论课程（机器学习、自然语言处理、深度学习等），和AI应用核心课程（AI和未来市场、计算机技术法、AI工程等），和一个毕业设计科研项目。

而对于本科有一定AI基础，并且有明确研究方向的同学，则可以选择这个研究方向下的thesis硕士项目，这类项目要求的课程数减少，研究项目所占的学分增加，比如CMU提供的语言技术硕士、机器人科学硕士等，UC Berkeley 的MS in CS (AI), Georgia Tech提供的计算感知和机器人科学硕士、机器学习硕士、交互智能硕士等：

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) 博士项目in AI

博士项目的重点一般为研究和教学，大部分的学生在读PhD期间都会有很多的助教经历。被录取的学生获得博士学位需要完成一定学分的课程、通过qualifying exam和完成博士论文。

有AI硕士研究经历或本科研究经历的学生都可以申请AI领域的PhD项目。

PhD项目以研究为主，对课程学分数量的要求较低，以让学生把更多的精力投入到科研上。课程一般为中等或高等水平，比如CMU的PhD in Machine Learning项目的核心课程包括Advanced Machine Learning, Intermediate Statistics,Deep Reinforcement Learning 等：

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

在导师选择上，有些学校的PhD项目要求学生在申请前便通过套瓷找好导师，比如Georgia Tech，也有的学校是有系里决定学生的录取，第一年在学生上课期间在系里的多个实验室进行Rotation，最后选择适合自己的导师，比如UC Berkeley EECS 的PhD项目：

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

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

3. 申请条件有哪些？

1）本科申请

想在本科读CS或AI的同学，在高中时培养良好的数学基础、初级编程能力，有数学学术活动或计算机科学相关的科研项目等都会提高录取几率。

除此之外，AI专业的申请跟大部分其他专业类似，申请材料清单请参考我们之前的文章：

美本申请 | 申请材料清单

2）硕士项目申请

对于Non-ThesisAI硕士项目，大部分学校要求学生有CS、数学或工程类专业背景。如果在本科期间有相关的研究经历或实习/工作经历会很加分。而Thesis AI硕士项目则对申请者的研究经历更看重一些。

3）博士项目申请

博士项目一般要求申请者除了具备CS/AI理论基础外，对其相关研究经历的要求也更高。很多硕士项目申请者还处于对AI研究领域的探索阶段，而博士项目申请者则应该对自己感兴趣的研究领域已经有了一定了解并有相关研究或工作经历，目标更明确。对于那些不提供rotation 的项目，大家在申请前要通过套瓷找到合适自己的导师。想了解如何套瓷，请参考我们之前的文章：