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人工智能(AI)是推动各行业创新的重要力量,从自动驾驶、自然语言处理到医疗影像识别,AI技术为全球发展带来突破性进展。

美国作为人工智能强国,其AI类硕士项目每年都吸引了大批国际学生前往深造。通常来说,AI硕士项目分为两种,一种是分支方向,如康奈尔大学计算机科学硕士的人工智能方向。另一种是人工智能作为单独项目,如卡内基梅隆大学的人工智能与革新硕士项目。

这些AI类硕士课程主要分布在计算机科学(CS)和电气工程(EE)等学科下,有些院校则会设立独立的AI系或机器学习中心。这些项目往往聚焦前沿研究领域,并注重实践能力培养。

CSRankings (AI) 排名

CSRankings 是一个专注于计算机科学领域的学术排名网站2025项目怎么选,主要依据学术发表成果来衡量全球各大学在计算机科学各子领域的研究实力。它由马萨诸塞大学阿默斯特分校(UMass Amherst)计算机科学教授 Emery Berger 开发,旨在提供一个客观的、基于数据的排名系统,以帮助学生和研究人员了解各大学在不同计算机科学领域的研究表现。

CSRankings排名分为四大领域:人工智能、系统、理论、跨学科。以下为美国院校在人工智能领域的排名情况:

CSRanking(AI)美国院校Top100,向下滑动显示更多

卡内基梅隆大学以91.6分在CSRankings(AI领域)排名钟位列全美第一,其次是伊利诺伊大学香槟分校(全美第二)和康奈尔大学(全美第三)。

Top10中还有加州大学圣地亚哥分校、马里兰大学帕克分校、斯坦福大学、密歇根大学、加州大学伯克利分校、乔治亚理工学院和马萨诸塞大学阿默斯特分校。

小编根据最新的CSRankins(AI领域)排名以及各院校世界排名情况,整理了一些campus授课的美国名校25Fall人工智能类硕士项目及申请信息,供大家参考。

美国名校25Fall

人工智能硕士推荐

01

卡内基梅隆大学

2025U.S.News全美最佳大学排名第21

2025Times世界大学排名第24

CSRankings(AI)排名-全美第1

Master of Sciencein

Artificial Intelligence and Innovation

人工智能与革新 理学硕士

项目简介

卡内基梅隆大学的人工智能与革新理学硕士(Master of Science in Artificial Intelligence and Innovation)项目时长2年,包含一个毕业设计项目,旨在培养学生识别潜在人工智能应用,并针对大型实际问题开发和部署人工智能解决方案的能力。

该硕士项目将人工智能和机器学习课程与团队实际经验相结合,学生有机会与外部利益相关者合作开发响应型产品。

申请信息

申请时间:2025秋季入学,早轮2024年11月20日截止,普通2024年12月11日截止。

申请要求:

●大学本科, 计算机科学或相关专业背景,GPA 3.0+/4.0。

●GRE成绩:需要提交

● 建议托福不低于100或雅思不低于7.0

MS in AI Engineering

人工智能工程 理学硕士

项目简介

人工智能工程理学硕士(Master of Science in Artificial Intelligence Engineering)开设在卡内基梅隆大学工程学院电气与计算机工程系下,项目时长3个学期。该硕士课程将人工智能嵌入工程框架,包括工程表示、工程系统中的应用以及对系统结果的特定学科解释。在这些框架内,学生将学习为工程系统发明、调整和专业化人工智能算法和工具。

申请信息

申请时间:2025秋季入学,2024年12月15日截止

申请要求:

● 大学本科, 理工科背景(计算机科学/工程、生物/医学科学、物理学、化学、数学等专业),GPA 3.0+/4.0。

●GRE成绩:2025秋季-2026春季申请选择提交

● 托福不低于86或雅思不低于7.0或多邻国不低于115,有小分要求

02

康奈尔大学

2025U.S.News全美最佳大学排名第11

2025QS世界大学排名第16

CSRankings(AI)排名-全美第3

M.Eng.inComputer Science

计算机科学工程硕士

项目简介

康奈尔大学的计算机科学工程硕士(Master of Engineering in Computer science)项目时长2个学期。该硕士课程提供6个学科方向:

-人工智能

-计算机科学

-程序设计语言与逻辑

-科学计算与应用

-系统

-计算理论

该硕士课程不仅适合计算机科学(CS)背景的学生,也适合想要进修计算机科学领域的化学、土木工程、社会学等背景的学生。非CS背景的学生在申请前需满足前置课程要求,包括微积分和线性代数、离散结构、计算机系统、计算机编程等。

申请信息

申请时间:2025秋季入学,2025年2月1日截止

申请要求:

● 大学本科,具备面向对象编程、函数式编程、离散结构、数据结构和体系结构方面的扎实背景。

● GRE成绩:不要求

● 雅思不低7.0;或者托福口语22分,阅读20分,听力15分,写作20分

03

斯坦福大学

2025U.S.News全美最佳大学排名第4

2025QS世界大学排名第6

CSRankings(AI)排名-全美第6

MS in Computer Science

(Artificial Intelligence specialization)

计算机科学理学硕士(人工智能方向)

项目简介

斯坦福大学计算机科学理学硕士(Master of Science in Computer Science)项目时长全日制约1.5年,有9个方向可选:人工智能 |计算生物学 |计算机和网络安全 |人机交互 |信息管理与分析 |软件理论 |系统 |理论计算机科学 |视觉计算。

人工智能方向的主题包括知识展示和逻辑推理、机器人学、机器学习、概率建模和推理、自然语言处理、认知以及在生物学和文本处理等领域的应用。

申请信息

申请时间:2025秋季入学,2024年12月3日截止

申请要求:

● 大学本科2025项目怎么选,具备较强的量化分析技能;计算机科学专业非必须。

●GRE成绩:不要求

● 建议托福总分110

04

加州大学洛杉矶分校

2025U.S.News全美最佳大学排名第15

2025Times世界大学排名第18

CSRankings(AI)排名-全美第12

Master of Engineering

(AI concentration)

工程硕士(人工智能专业)

项目简介

加州大学洛杉矶分校Samueli工程学院的工程硕士(Master of Engineering)项目时长1年,为希望攻读以就业为导向的学生量身定制,同时强调技术知识和领导技能。

该硕士项目共有8个专业方向:人工智能 |自主系统 |数据科学|数字健康技术 |绿色能源系统|集成电路设计 |物联网系统 |转化医学。

人工智能方向:专注构建能够进行复杂预测和解决挑战性问题的智能算法。以下为该专业方向的课程设置Sample:

申请信息

申请时间:2025秋季入学,2024年12月1日截止

申请要求:

● 大学本科,工科专业(如计算机科学、数学、物理、化学)

●GRE成绩:2025-2026申请不要求

● 雅思不低于7.0或托福不低于87(写作25,口语24,阅读21,听力17)

05

南加州大学

2025U.S.News全美最佳大学排名第27

2025Times世界大学排名第72

CSRankings(AI)排名-全美第13

MS in Computer Science

- Artificial Intelligence

计算机科学 理学硕士 -人工智能

项目介绍

南加州大学Viterbi工程学院的计算机科学理学硕士-人工智能(MS in Computer Science - Artificial Intelligence)项目时长约1.5年。

该硕士专业为学生提供深度学习和人工智能理论与应用方面的严格培训,如机器学习、统计学、计算机视觉、自然语言处理和机器人学。

申请信息

申请时间:2025秋季入学,2024年12月15日截止

申请要求:

● 大学本科,计算机科学或相关专业

●GRE成绩:2025申请不要求

● 托福不低于90(20)或雅思不低于6.5(6.0)

06

宾夕法尼亚大学

2025U.S.News全美最佳大学排名第10

2025QS世界大学排名第11

CSRankings(AI)排名-全美第16

MSE in Robotics -

Artificial Intelligenceand

Machine Learning specialization

机器人工程理学硕士-

人工智能与机器学习方向

项目介绍

机器人工程理学硕士(Robotics Master of Science In Engineering)由宾夕法尼亚大学的计算机与信息科学系、电气与系统工程系、机械工程与应用力学系联合主办,项目时长1-2年,为学生提供机器人、视觉、感知、控制、自动化和机器学习方面的科学和技术教育。

人工智能和机器学习方向:核心课程包括机器学习 | 视觉与学习 | 机器人综合智能 |人工智能高级专题 | 机器人学习 | 深度学习原理。

申请信息

申请时间:2025秋季入学,2025年2月3日截止

申请要求:

● 大学本科,计算机科学或相关专业

●GRE成绩:不要求,但建议提交

●建议托福不低于100或雅思不低于7.5或多邻国不低于135

往期回顾

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