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2023USNews全美人工智能专业本科排名:卡梅稳定输出,夺冠!纽大黑马突围!

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  美国的人工智能专业也是非常受到留学生喜爱,就在前不久美国人工智能专业本科排名发布,那么下面由出国留学网小编带大家详细了解2023USNews全美人工智能专业本科排名。

  2023USNews全美人工智能专业本科排名:卡梅夺冠,纽大爆冷逆袭!

  2023USNews全美人工智能专业本科排名!

  人工智能是近年来的大热话题,不断发展的人工智能领域已经对医疗保健、零售和娱乐等广泛的行业产生了影响。

  人工智能专业细分领域

  Artificial Intelligence 是一门包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学的综合学科,就是从计算机应用系统的角度出发,研究如何制造智能机器和系统、模拟人类智能活动的技术。该专业共分为4个领域:

  ①机器人领域:顾名思义就是人工智能机器人,例如PET机器人,它能够与人类对话,并通过特定传感器分析的外界情况调整自己的动作。

  ②语言识别领域:把语言和声音转换成可处理的信息,例如语音开锁、语音输入等

  ③图像识别领域:利用计算机进行图像处理、分析和理解,以识别各种不同模式下的目标和对象,常见应用有人脸识别、汽车牌号识别等

  ④专家系统:具有专门知识和经验的计算机智能程序系统,后台采用的数据库相当于人脑,具有丰富的知识储备,用来模拟专家解决复杂问题。

  人工智能课程可能涵盖机器学习、机器人、伦理和自然语言处理等主题,评选出了人工智能本科专业方向的美国大学排名,一起来看下吧!

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  因为本科阶段的人工智能专业创立的时间并不长,且在本科A阶段就开始专业的美国大学也不是很多,所以上榜的大学并不多,但均在AI\CS领域拥有极高建树,非常值得一看!

  卡梅稳定输出,纽大黑马突围

  本次排名出炉,有不少值得一看的亮点:

  卡梅力压麻省理工,一举夺冠

  卡内基梅隆可谓是CS与AI本科专业的先驱者,也是这两大领域当之无愧的老大哥。

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  CMU的人工智能专业设置在计算机科学学院内,学习内容包括CS、软件研究、奇迹学习、人机交互,且师资力量十分强大。CMU致力将学生培养成能利用所学知识学知解决交通、医疗、教育等领域问题的新型人才。

  藤校实力不俗,黑马院校出圈

  6所藤校AI排进Top 20:康奈尔大学、普林斯顿大学、宾夕法尼亚大学、哥伦比亚大学、哈佛大学、布朗大学;

  3所进步神速的“黑马校”

  华盛顿大学西雅图分校,AI排名进步3名至第5;

  加州大学圣地亚哥分校,AI排名进步6名至第10;

  纽约大学,AI排名去年30开外,今年进入Top 20。

  AI强校不容忽视

  除上述院校外,还有7所综排一般,但不容忽视的AI强校:佐治亚理工学院、伊利诺伊大学香槟分校、德州大学奥斯汀分校、马里兰大学帕克分校、普渡大学西拉法叶分校、马萨诸塞大学阿莫斯特分校、威斯康星大学麦迪逊分校

  全美本科人工智能排名TOP20

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  人工智能,未来一大热门专业

  CS专业被U.S News评为就业最佳的TOP100职业第一名、最佳STEM职业第一名、最佳技术类职业第一名,一直是留学申请的大热门之一。

  而作为CS专业的顶流:AI人工智能,更是备受准留学家庭关注,也是发展速度最快、潜力最高的部分

  “深度学习”、“神经网络”等是新一代人工智能的重要代表,如今在面部识别、语音输入、基因医疗等重要领域被广泛应用。计算机专家Krizhevsky曾说过,“人工智能是关于自动化一切。人工智能是计算机科学的最终目标。”

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  图 | 加州大学圣地亚哥官网

  加州大学圣地亚哥分校曾对AI专业的就业方向、学位要求及平均薪资进行统计,其中数据显示人工智能及相关专业本科毕业生年薪均达到10万美元以上,属于是妥妥的高薪行业了!

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  图 | 加州大学圣地亚哥官网

  人工智能专业就业方向

  人工智能专业领域十分宽泛,不同的专业也有不同的发展优势。近几年,如果想要赶上这波人工智能热潮,不妨参考即将上线的人工智能产品,并选择与以下产品相关的就业方向。

  搜索方向:包括智能搜索、语音搜索、图片搜索、视频搜索等。

  医学图像处理:医疗设备、医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像。

  计算机视觉和模式识别方向:指纹识别、人脸识别、虹膜识别等。

  机器人开发方向:

  在未来,我们会在越来越多的地方(例如营业厅)看到专业型机器人的身影。该方向的就业热点将逐步从专业型机器人向通用型机器人转变。

  云服务方向:

  云服务是目前主流的一种人工智能平台的服务方式,具体来说,AI平台会把几类常见的AI服务进行拆分,并在云端提供独立或者打包。

  辅助驾驶方向:

  无人驾驶一直是人工智能领域大热的应用,但是Tesla无人驾驶频频造成致命事故,让我们看到实现完全的自动驾驶还需要很长一段时间的研究开发。

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