美国大学AI专业2026年排行！CMU上大分！

德克萨斯大学奥斯汀分校的机器学习与人工智能方向涵盖计算机视觉、自然语言处理、机器人学、机器学习、深度学习以及知识获取与表示等主题的学习机会。凭借机器学习与人工智能方向所获得的专业知识，学生将为在数据挖掘、机器人学、自然语言处理、计算机视觉等领域找到一份高回报的职业做好准备。

学校提供一系列全面、与时俱进的课程，包括：

密歇根大学的人工智能 (AI) 研究人员致力于开发下一代智能系统，融合基础研究成果和实际应用，教职员工和学生探索机器学习、深度学习、机器人技术、自然语言处理、感知、推理和可信赖人工智能等核心领域。研究项目涵盖自动化决策、自动驾驶汽车、医疗保健人工智能、可解释系统和协作机器人等领域。

人工智能研究具有高度跨学科性，融合了计算机科学、心理学、语言学、经济学和工程学的洞见，研究人员引领理论和算法以及实用系统的开发，推动人工智能技术的发展，校内及与行业伙伴的合作，为应对社会挑战提供了创新解决方案，项目包括：

华盛顿大学艾伦学院的研究人员在人工智能领域处于领先地位，引领机器学习、计算机视觉、自然语言处理、机器人等诸多激动人心的发展，致力于深入理解快速发展的技术（例如大型语言模型和生成式人工智能）的科学原理及其潜在影响，同时开发实用工具，以使其在生物医学研究、灾害响应、自动驾驶汽车和城市规划等各个领域得到合乎伦理且负责任的应用。

此外，跨学科的移动智能实验室致力于构建智能系统和工具，以应对棘手的技术和社会问题，包括无电池计算、医疗诊断、增强人类感知等。

康奈尔大学以好奇心、责任感和协作精神探索人工智能。自 20 世纪 90 年代初以来，计算机科学系一直致力于打造全球最受尊敬的人工智能研究社群之一，其创新性、严谨性和影响力享誉全球。与规模更大的项目不同，康奈尔大学有意营造紧密的社群文化，鼓励合作和多元视角，从而加速发展。

从机器人学和伦理学到计算可持续性，跨越多个学科和领域，其根基在于：人工智能不仅是一种工具，更是一种塑造社会的力量，康奈尔的大家不仅探究人工智能能做什么，更探究它应该做什么——为了人类、为了地球、为了未来。

人工智能辅修课程旨在帮助学生为快速发展的人工智能领域做好准备，将技术精湛与伦理考量相结合。从机器学习和机器人学到自动推理和计算机视觉，学生在探索人工智能社会影响的同时，培养实用的编程技能，从而能够在各自的职业生涯中实施、评估和影响人工智能的整合应用。

在佐治亚理工学院，人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 专注于智能领域的核心研究问题，包括人工智能、机器学习和深度学习的基础性进展，以及计算机视觉、自然语言处理和其他应用领域的挑战，还研究人工智能和机器学习在可解释人工智能、计算创造力和机器学习模型公平性方面的应用。此外，教师致力于人工智能和机器学习与其他领域交叉的研究，例如机器人学、人机交互、认知科学和计算机图形学。

学校通过计算机科学和机器学习的研究生项目指导人工智能/机器学习方向的博士和硕士研究生，并开设丰富的本科和研究生课程。在本科阶段，人工智能和机器学习主要分为三个方向：智能、人以及设备。热门课程包括人工智能导论、机器学习、计算机视觉、自然语言理解、深度学习、基于知识的人工智能、游戏人工智能和认知科学。

这些课程也提供研究生课程，此外还有关于视觉、语言、深度学习、认知及其交叉领域（例如，有限监督机器学习）的专题研讨会。另外，机器人学和人机交互领域的几门课程也探讨了人工智能或机器学习的新方法。

伊利诺伊大学香槟分校的教职员工是智能系统研究领域的公认领军人物，这包括人工智能、计算机视觉、机器聆听、自然语言处理、机器学习和机器人学。伊利诺伊大学的人工智能项目排名全美前五，并在人工智能研究和应用领域拥有数十年的突破性成就，实力雄厚、多元化且不断壮大的人工智能团队正在显著加速研究和产业数字化转型进程。

作为人工智能领域的全球领导者，加州大学伯克利分校一直勇于挑战传统，引领这一蓬勃发展领域走向未来，同时也在探索人工智能对社会的深远影响。

人工智能是校园内诸多领域的重点研究方向，伯克利人工智能研究实验室 (BAIR) 汇聚了加州大学伯克利分校在计算机视觉、机器学习、自然语言处理、规划、控制和机器人等领域的研究人员；伯克利法学院人工智能研究所是一个为期多天的在线高管培训项目，旨在帮助律师了解人工智能技术及其在企业中的应用，以及自主系统带来的风险和伦理问题。

伯克利人工智能政策中心则由加州大学伯克利分校长期网络安全中心 (CLTC) 及其人工智能安全计划与 CITRIS 政策实验室合作成立，是一个跨学科项目，旨在培养具有前瞻性思维的研究生研究人员，以制定有效的治理和政策框架，指导人工智能在当下和未来的发展。

本科阶段，斯坦福大学允许学生通过计算机科学和符号系统专业的方向进行人工智能方向的专攻。对于研究生阶段或职业发展，斯坦福在线提供人工智能及相关领域（如机器学习、自然语言处理和生成式人工智能）的证书课程，其中一些课程改编自校内课程，也是一个可以考虑的高性价比选择。至于课程质量，斯坦福的含金量自然不用多言~

麻省理工学院的人工智能本科专业是人工智能与决策理学学士学位（课程编号 6-4），该学位融合了计算机科学、电子工程、统计学和其他领域，专注于学习、推理和决策算法，该项目的学生将学习机器学习、自然语言处理和计算机视觉等领域。

麻省理工学院人工智能方面的研究涵盖了这一快速发展领域的众多主题，旨在提升机器的学习、预测和控制能力，同时确保其安全性、鲁棒性和可信度。研究内容涵盖机器学习的理论和应用，包括机器学习理论（算法、优化等）；统计学习（推理、图模型、因果分析等）；深度学习；强化学习；符号推理机器学习系统；以及各种机器学习硬件实现。

计算机神校卡内基梅隆大学的计算机科学学院于2018年秋季开设了全美首个人工智能学士学位课程。人工智能学士学位课程（BSAI）将为学生提供所需的深入知识，帮助将海量数据转化为可执行的决策，着重讲解如何利用视觉、语言和大型数据库等复杂输入数据来辅助决策或增强人类能力，涵盖计算机科学、数学、统计学、计算建模、机器学习和符号计算等领域。

由于卡内基梅隆大学致力于人工智能造福社会，学生还将学习伦理和社会责任方面的课程，并有机会参与独立研究项目，在医疗保健、交通和教育等领域为改善世界贡献力量。