美国哪几个洲人工智能学校？
AI专业留学选校，除了看综合排名，还要注意这个大学在某专业上的排名。例如，在2019US News中，宾夕法尼亚大学（Upenn）的综合排名第8位，计算机科学专业的排名也是第8名。 这样看来，Upenn的AI专业似乎不是很强势，但事实却并非如此。
因为Upenn拥有两位NLP方向的权威专家——Peter Brown 和Tom Mitchell。其中，Peter是语音识别领域的元老级人物，而Tom则是机器学习、统计分析领域的牛人。这两位教授不仅是在学术界非常有名气，而且在行业界也是具有不可撼动的地位。虽然Upenn的AI项目没有排在第一第二的位置，但是跟着这样的大牛学习，不出成绩才奇怪呢！ 除了Upenn，下面几位老师的推荐也是值得参考的~
推荐一：CMU-CS 634 课程大纲： Introduction to Natural Language Processing (NLP) in Computer Science 开设学院：计算机科学学院 授课老师：Ted Briscoe 课程简介：本课程介绍自然语言处理（NLP）的基本概念和当前的研究话题。我们将研究NLP的问题和问题领域。我们还将了解如何提出有效的解决方案以及这些技术如何在实际应用中加以利用。 该项目的毕业生能够从事以下职业：·软件工程师·机器学习工程师·数据科学家·开发测试人员·商业智能分析师·营销研究分析人员
推荐二：CMU-INI 761 课程大纲： Machine Learning in Robotics 开设学院：机器人研究所 授课老师：Richard Sutton 课程简介：这门机器学习方法的课程将介绍如何运用算法来解决复杂问题的概念和技术。通过这个项目，你将会学习到如何用机器学习的理论来指导设计和实现机器人系统，以及用实验和数据来评估这些系统的性能。 完成该项目的学习后，学生应掌握以下知识和技能：·基础知识：统计推理，优化方法，概率和随机过程的基本知识。·概念和方法：分类，聚类，回归，降维等基本概念和方法的总结。·工具和算法：支持上述概念和方法的数学基础，包括向量空间模型，梯度下降，期望最大化算法等。·编程技能和软件：熟练掌握R和Python，熟练运用matlab进行建模和分析，熟悉开源代码和框架，如OpenCV和Tensorflow。·个人实践项目：利用所学知识，独立完成一个基于机器学习的应用实践项目。
推荐三：UIUC CS/IS 573（2020新开设的专业！！！） 课程大纲： Advanced Machine Learning 开设学院：信息科学与工程学院 授课老师：Hao Zhou 周昊 课程简介：本研究生学位课程旨在提供关于先进机器学习理论，方法和应用的深入培训。学生将从一系列核心课程和选修课程中选择，以完成对特定主题的深度了解并构建广泛的知识基础。 完成该项目的学习后，学生应达到：·在机器学习，数据分析和算法方面有扎实的基础；·在机器学习，大数据分析和人工智能等领域有广泛的领域知识；·具备使用现代计算基础设施，平台和技术的能力，以达到高效的程序开发，测试和控制；·深入了解机器学习，统计学习和数据挖掘方面的理论和应用；·获得有效地设计，分析和解释实验，研究和分析的数据集的方法；·能够写出高水平的技术文件，报告和论文。