人工智能專業(yè)受追捧，已經(jīng)有不少學(xué)生會申請?jiān)搶I(yè)， 美國有哪些好的大學(xué)呢?這估計(jì)是不少人士感興趣的話題，和出國留學(xué)網(wǎng)一起來看看2018美國人工智能專業(yè)院校推薦，歡迎閱讀。
2018美國人工智能專業(yè)院校推薦
首先，小編給大家整理了一些美國人工智能專業(yè)比較優(yōu)秀的院校及申請要求，僅供參考。
1、麻省理工學(xué)院Massachusetts Institute of Technology
要求：3封推薦信;不需要GRE成績;托福600/250，iBT計(jì)算機(jī)專業(yè)78，電子工程66;建議學(xué)生使用系里單獨(dú)的在線申請。
2、斯坦福大學(xué)Stanford University
要求：GRE成績，申請博士課程建議有GRE計(jì)算機(jī)?？瓶荚?不要求本科為計(jì)算機(jī)，但要有足夠的數(shù)學(xué)、邏輯分析能力;3封推薦信;托福成績。
3、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)Carnegie Mellon University
要求：GRE成績，建議有專科成績;托福250，雅思7.0;簡歷;3封推薦信。
4、加州大學(xué)伯克利分校University of California, Berkeley
要求：GPA3.0，如學(xué)校不使用4.0制，不需要折算;3封推薦信;托福570/230/68，或雅思7.0;GRE成績。
5、華盛頓大學(xué)University of Washington
要求：GPA平均3.7;06年入學(xué)GRE平均623+790+5.15(排名82%+89%+73%)，計(jì)算機(jī)?？瓶荚?21(83%)，不要求有?？瞥煽?GPA最低3.0;建議有相關(guān)學(xué)術(shù)背景;3封推薦信;托福iBT100(口語28)，筆考、CBT600/250，必須同時(shí)提交TSE，最低55.
6、得克薩斯大學(xué)奧斯汀分校University of Texas at Austin
要求：博士課程：近期GRE平均V644+Q787+A5.0，計(jì)算機(jī)?？?23;托福平均651/280;GPA平均：3.9.碩士課程：近期GRE平均V639+Q781+A5.2，計(jì)算機(jī)?？?57;托福平均654/280;GPA平均：3.68.建議有?？艷RE;托福最低要求550/213;3 封推薦信;需要計(jì)算機(jī)背景或?qū)W習(xí)過相關(guān)課程，計(jì)算機(jī)工作經(jīng)驗(yàn)不可代替專業(yè)背景。
7、賓夕法尼亞大學(xué)University of Pennsylvania
要求：需要計(jì)算機(jī)學(xué)術(shù)背景;GRE成績;托福600/250/100;3封推薦信。
8、伊利諾伊大學(xué)厄巴納-香檳分校University of Illinois at Urbana-Champaign
要求：GRE成績，博士申請人建議有計(jì)算機(jī)?？瞥煽?托福600/250/100，610/253/102以下的學(xué)生可能需要ESL課程的學(xué)習(xí);需要TSE成績，申請助教TSE50/60;GPA3.0，近年入學(xué)平均3.7;3封推薦信。
9、馬里蘭大學(xué)帕克分校University of Maryland, College Park
要求：GRE成績，建議有?？瞥煽?托福575/233(單項(xiàng)不低于50)/84(寫作25)，或雅思6.5(單項(xiàng)6)，達(dá)不到在入學(xué)時(shí)會要求參加英語水平考試;3封推薦信。
10、康奈爾大學(xué)Cornell University
要求：GRE成績，建議有計(jì)算機(jī)專科成績，只接受3年以內(nèi)的GRE;3封推薦信;托福550/213。
最后，我們來了解一下什么是人工智能專業(yè)?
人工智能，即AI(Artificial Intelligence)，是一門包含計(jì)算機(jī)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等綜合學(xué)科。人工智能是從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)角度出發(fā)，研究如何制造出人造的智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，來模擬人類智能活動的能力，以及延生人類智能科學(xué)。
AI需要非常廣泛的知識面和訓(xùn)練，學(xué)AI的學(xué)生要做好思想準(zhǔn)備的是，你們不僅需要CS的雄厚的基礎(chǔ)知識，還需要了解一些認(rèn)知心理學(xué)、語言學(xué)、哲學(xué)和工程學(xué)的知識才能在未來的發(fā)展更順利。除此之外，還需要掌握一些技能和工具，例如統(tǒng)計(jì)學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、控制、優(yōu)化和運(yùn)籌學(xué)。所以AI的申請者不是以單純地成為IT人為目的的，而是要擁有豐富的知識量和技能的，未來多是沖著做researcher而去的。
其次，我們要對人工智能的研究領(lǐng)域有一個(gè)大概的了解。
AI的研究領(lǐng)域通常包括知識表示和推理(knowledge representation and reasoning)、機(jī)器學(xué)習(xí)(learning)、規(guī)劃(planning)、決策(decision-making)、視覺(vision)、機(jī)器人(robotics)、語音和語言處理(speech and language processing)，在這些主要的研究領(lǐng)域里，通常包括的研究課題如下：
機(jī)器學(xué)習(xí)：圖形模型(Graphical models)、核方法(Kernel methods)、非參數(shù)貝葉斯方法(Nonparametric Bayesian methods)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Reinforcement learning)、問題解決(Problem solving)、決策(decisions)和游戲程序(games)。
知識表示和推理：一階概率邏輯(First order probabilistic logics)、符號代數(shù)(Symbolic algebra)。
搜索和信息檢索：協(xié)同過濾(Collaborative filtering)、信息提取(Information extraction)、圖像和視頻搜索(Image and video search)、智能信息系統(tǒng)(Intelligent information systems
語音和語言：從語法上分析(Parsing)、機(jī)器翻譯(Machine translation)、語音識別(Speech Recognition)、情境建模(Context Modeling)、對話系統(tǒng)(Dialog Systems)
視覺：分組和圖形/背景原則(Grouping and Figure-Ground)、目標(biāo)識別(Object Recognition)、人類活動識別(Human Activity Recognition)、主動視覺(Active Vision)
機(jī)器人：路徑規(guī)劃(Motion Planning )、計(jì)算幾何學(xué)(Computational Geometry)、計(jì)算機(jī)輔助外殼和醫(yī)學(xué)分析、規(guī)劃和監(jiān)測(Computer assisted surgical and medical analysis, planning, and monitoring)、無人飛行器(Unmanned Air Vehicles)
專家系統(tǒng)：具有專門知識和經(jīng)驗(yàn)的計(jì)算機(jī)智能程序系統(tǒng)，后臺采用的數(shù)據(jù)庫相當(dāng)于人腦，具有豐富的知識儲備，采用數(shù)據(jù)庫中的知識數(shù)據(jù)和知識推理技術(shù)來模擬專家解決復(fù)雜問題。
接下來，我們看一下人工智能的簡單歷史以及到目前為止的應(yīng)用實(shí)例或者科研成就吧。
AI從誕生到現(xiàn)在的發(fā)展很少有突飛猛進(jìn)的時(shí)候，但是都在穩(wěn)步發(fā)展的過程中，中間有經(jīng)歷過低谷。但在最近的幾十年里，人工智能似乎開始呈現(xiàn)出井噴式發(fā)展。1997年5月，IBM公司研制的深藍(lán)(DEEP BLUE)計(jì)算機(jī)戰(zhàn)勝了國際象棋大師卡斯帕洛夫(KASPAROV)，人工智能的這個(gè)完美表現(xiàn)開始引起了所有研究者的注意。在最近五十年里，從手機(jī)上的計(jì)算器到無人駕駛汽車，再到今天Master 59連勝人類頂尖圍棋選手，再到未來可能改變世界的重大變革，人類慢慢領(lǐng)悟到——人工智能的時(shí)代正在來臨。
它從誕生開始發(fā)展到現(xiàn)在，已經(jīng)實(shí)際應(yīng)用到了很多的領(lǐng)域，例如生物信息學(xué)(bioinformatics)、網(wǎng)絡(luò)和系統(tǒng)(networking and systems)、搜索(search)和信息檢索(information retrieval)，說得通俗一點(diǎn)，例如指紋識別、人臉識別、視網(wǎng)膜識別、虹膜識別、專家系統(tǒng)、智能搜索、博弈、掌紋識別等都是AI工作者的功勞。
既然人工智能應(yīng)用領(lǐng)域如此廣泛，那么它的就業(yè)方向都有哪些呢?
AI的就業(yè)方向主要有，科研機(jī)構(gòu)(機(jī)器人研究所等)，軟硬件開發(fā)人員，高校講師等。當(dāng)然了，鑒于一些高科技公司開辟出了新的研究領(lǐng)域，比如谷歌的無人駕駛汽車，在國內(nèi)的話就業(yè)前景是比較好的，國內(nèi)產(chǎn)業(yè)升級，IT行業(yè)的轉(zhuǎn)型工業(yè)和機(jī)器人和智能機(jī)器人以及可穿戴設(shè)備的研發(fā)將來都是強(qiáng)烈的熱點(diǎn)正好都是3-5年后的時(shí)間，正好是同學(xué)們學(xué)成歸來的時(shí)候!
1) 搜索方向：百度、谷歌、微軟、yahoo等(包括智能搜索、語音搜索、圖片搜索、視頻搜索等都是未來的方向)。
2) 醫(yī)學(xué)圖像處理：醫(yī)療設(shè)備、醫(yī)療器械很多都會涉及到圖像處理和成像，大型的公司有西門子、GE、飛利浦等。
3) 計(jì)算機(jī)視覺和模式識別方向：前面說過的指紋識別、人臉識別、虹膜識別等。還有一個(gè)大的方向是車牌識別。目前鑒于視頻監(jiān)控是一個(gè)熱點(diǎn)問題，做跟蹤和識別也不錯(cuò)。
4) 還有一些圖像處理方面的人才需求的公司如威盛、松下、索尼、三星等。
以上是小編整理的美國人工智能專業(yè)申請須知，謝謝瀏覽。