去美国学AI到底选什么专业？

Carnegie Mellon University - 卡耐基梅隆

以卡耐基梅隆计算机科学学院为例，学院共开设七个不同部门，包含 23 个硕士项目，其中除了我标灰的 5 个项目，有 18 个项目是我们国际学生可以考虑的。

Ray and Stephanie Lane Computational Biology Department

Master of Science in Automated Science: Biological Experimentation

Master of Science in Computational Biology

Computer Science Department

Fifth Year Master's in Computer Science-本硕连读项目，只针对本校本科生开放

Master of Science in Computer Science

Human-Computer Interaction Institute

Accelerated Master of Human-Computer Interaction-本硕连读项目，只针对本校本科生

Master of Educational Technology and Applied Learning Sciences (METALS)

Master of Human-Computer Interaction

Master of Science in Product Management

Language Technologies Institute

Master of Computational Data Science

Master of Science in Artificial Intelligence and Innovation

Master of Science in Intelligent Information Systems

Master of Science in Language Technologies

Online Graduate Certificate in Machine Learning and Data Science Foundations-纯线上

Machine Learning Department

Fifth Year Master's in Machine Learning-本硕连读项目，只针对本校本科生开放

Master of Science in Machine Learning

Robotics Institute

Master of Science in Computer Vision

Master of Science in Robotics

Master's in Robotic Systems Development

Software and Societal Systems

Master of Science in Information Technology - Privacy Engineering

Master of Software Engineering

Master of Software Engineering - Embedded Systems

Master of Software Engineering - Scalable Systems

Master of Software Engineering Online - 纯线上

从学制来讲从 2 学期（1 年）到 4 学期（2 年）不等；

从教学目的来讲有偏向研究的（phd 导向）和实践的（就业导向）；

录取率从 1%到 83%不等。

MIT - 麻省理工

麻省理工 CSAIL 全称 Massachusetts Institute of Technology. Computer Science & Artificial

Intelligence Laboratory（即计算机科学与人工智能实验室）。

实验室包含 10 个细分方向- 如下图。

但与此同时，实验室并不直接招生，实验室的学生来自 Electrical Engineering & Computer Science（电子工程与计算机科学）, Mathematics（数学）, Aeronautics and Astronautics（航空航天）and Mechanical Engineering（机械工程）

有AI领域排名top2的两所院校专业设置您会发现美国关于人工智能方向专业设置的几个特点：

1.人工智能向上可能服务于不同领域比如：电子计算机，数学，航空航天，机械工程，生物医学工程等；

2. 人工智能向下也会细分为不同的分支比如：机器学习、神经网络、机器人、专家系统、计算机视觉和自然语言处理等；

3. 不同专业之间的课程设置会有重合；

4. 不同专业的侧重点不同，项目时长和申请难度均不同。