斯坦福大学人工智能研究生

【新智元导读】US News 的大学排行榜是全球最具影响力的大学排行榜之一，一直有着非常大的影响力。3月20日，US News发布2019美国最佳研究生院排名，本文重点介绍该排名的计算机科学部门，以及其中“人工智能”这一分支的排名。新智元报道来源：US NewsUS News 的大学排行榜是全球最具影响力的大学排行榜之一，一直有着非常大的影响力。3月20日，US News发布2019美国最佳研究生院排名（2019 Best Grad Schools Rankings），跟往年一样，今年的研究院排名依然分商科、教育、法律、工程、医学和护理六大类，每个大类下细分为多个专业排名。本文重点介绍该排名的计算机科学部门，以及其中“人工智能”这一分支的排名。研究生院排名——人工智能专业研究生院排名——人工智能专业Top 201. 卡内基梅隆大学CMU计算机科学学院下属部门包括：机器人学院、软件工程学院、人机交互学院、语言技术学院等。2017年6月，CMU推出一项一项名为 CMU AI 的新计划，联合学校各个院系和学科的人工智能研究，形成了世界上规模最大、经验最丰富的 AI 研究团体之一。CMU的著名AI大牛包括（不完全整理，排名不分先后，下同）：Andrew Moore：计算机学院院长Geoffrey J. Gordon：机器学习教授、微软蒙特利尔研究院研究总监Tuomas Sandholm：教授、德州扑克AI“冷扑大师”发明人Ruslan Salakhutdinov：机器学习系副教授、苹果AI主管邢波（Eric P. Xing）：教授，研究方向为机器学习、计算生物学、统计方法等Christos Faloutsos：教授、数据挖掘领域大师Manuela Veloso：机器学习系负责人、自主机器人领域专家Tai-Sing Lee：计算机科学学院和认知神经基础中心教授马坚：计算机科学学院副教授，计算生物和机器学习领域…………2. 麻省理工学院MIT 的人工智能实验室全称叫 CSAIL (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory)，是 MIT 最大的实验室，也是世界上最重要的信息技术研发中心。包括波士顿动力创始人Marc Raibert、iRobot的创始人Colin Angle等都出身于CSAIL。MIT的著名AI大牛有：Daniela Rus：CSAIL负责人Frédo Durand：电气工程与计算机科学系教授、微观影像专家William T. Freeman：研究兴趣为计算摄影、视觉学习等Antonio Torralba：MIT-IBM Watson AI 实验室负责人、计算机视觉和机器学习专家Regina Barzilay：NLP领域大牛…………3. 斯坦福大学斯坦福大学同样是北美计算机强校，是一所私立研究型大学。斯坦福大学在机器学习、人工智能等领域实力深厚，著名的斯坦福人工智能实验室（SAIL）成立于 1962 年，是全球最顶级的人工智能研究机构之一。目前 SAIL 聚集了多个领域专家，覆盖计算机视觉、机器学习、图像处理、传感器网络、自然语言处理、机器人技术等多个领域。斯坦福大学的著名AI大牛有：Sebastian Thrun：斯坦福大学终身教授、Udacity创始人、Google X 实验室创始人Andrew Ng：斯坦福大学副教授、人工智能实验室主任、Coursera 联合创始人Daphne Koller：斯坦福大学教授、Coursera 联合创始人Fei-Fei Li （李飞飞）：斯坦福大学计算机系终身教授，斯坦福人工智能实验室和斯坦福视觉实验室主任、谷歌云首席科学家Christopher Manning：斯坦福大学计算机科学和语言学教授Dan Jurafsky：斯坦福大学计算机科学系和语言学系教授、语言学系主任Richard Socher：斯坦福大学副教授、Salesforce 首席科学家…………4. 加州大学伯克利分校UC Berkeley的著名AI大牛有：Michael I. Jordan：电机工程与计算机系和统计学系教授、机器学习奠基者Stuart Russell：人工智能系统中心创始人、计算机系教授Pieter Abbeel：教授、机器人与强化学习领域大牛Peter L. Bartlett：研究方向为机器学习、学习理论Jitendra Malik：教授、研究方向为计算机视觉Trevor Darrell：机器学习教授、计算机视觉领域大牛Alexei Efros：副教授、研究方向为计算机视觉…………5. 华盛顿大学6. 康奈尔大学7. 佐治亚理工学院8. 伊利诺伊大学香槟分校8. 德克萨斯大学奥斯汀分校10. 密歇根大学安娜堡分校11. 马萨诸塞大学安姆斯特分校12. 哥伦比亚大学13. 宾夕法尼亚大学14. 加州大学洛杉矶分校15. 南加州大学16. 马里兰大学帕克分校17. 普林斯顿大学18. 哈佛大学19. 加州理工学院20. 威斯康星大学麦迪逊分校研究生院排名——计算机科学专业研究生院排名——计算机专业Top 25计算机科学专业的研究生院排名中，强校分数十分接近（评分为1~5分），四大名校CMU、MIT、斯坦福和UC Berkeley排名并列第一。前面AI专业Top 20学校也全都出现在计算机Top 25的榜单里。研究生院排名——计算机专业Top 25：1. 卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）1. 麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology）1. 斯坦福大学（Stanford University）1. 加州大学伯克利分校（University of California— Berkeley）5. 伊利诺伊大学香槟分校（University of Illinois— Urbana- Champaign）6. 康奈尔大学（Cornell University）6. 华盛顿大学（University of Washington）8. 佐治亚理工学院（Georgia Institute of Technology）8. 普林斯顿大学（Princeton University）10. 德克萨斯大学奥斯汀分校（University of Texas— Austin）11. 加州理工学院（California Institute of Technology）11. 密歇根大学安娜堡分校（University of Michigan— Ann Arbor ）13. 哥伦比亚大学（Columbia University）13. 加州大学洛杉矶分校（University of California— Los Angeles ）13. 威斯康星大学麦迪逊分校（University of Wisconsin— Madison）16. 哈佛大学（Harvard University）16. 加州大学圣地亚哥分校（University of California— San Diego）16. 马里兰大学帕克分校（University of Maryland— College Park）19. 宾夕法尼亚大学（University of Pennsylvania）20. 普渡大学西拉法叶分校（Pure University— West Lafayette）20. 莱斯大学（Rice University）20. 马萨诸塞大学安姆斯特分校（University of Massachusetts— Amherst）20. 南加州大学（University of Southern California）20. 耶鲁大学（Yale University）25. 布朗大学（Brown University ）以下是Computer Engineering Programs的研究生院总排名，除得分外，US News 还统计了各校的学费、招生总人数，甚至所要求的GRE分数等信息（需登录查看），非常值得作为申请学校的参考。研究生院——计算机工程部门总排名今年US News研究生院排名的计算机科学部门细分为人工智能、编程语言、系统、理论四个子专业，前面介绍了人工智能专业，下面是编程语言、系统、理论这三个方向的排名。研究生院排名——编程语言Top 20研究生院排名——计算机系统强校Top 20研究生院排名——计算机理论强校Top 20排名方法根据US News网站的说明，研究生院排名的一个重要依据是专家对于该学校及专业实力的意见。调查采用问卷的形式，由第三方机构向学术界人士发送调查问卷及回收调查结果。个人对每个大学的评分范围是1分（边缘）至5分（杰出），并要求不熟悉特定学校专业的人选择“不知道”。在计算机专业，共有1 81所学校接受了调查，回复率为35%。计算机专业之下细分为人工智能、编程语言、系统、理论四个子领域。具体的排名方法请在这里查看：https://www.usnews.com/ecation/best-graate-schools/articles/science-schools-methodologyUS News 2019最佳研究生院排名官网：https://www.usnews.com/best-graate-schools

如果您想学习人工智能(AI)并进行研究，我们已经列出了一些世界一流大学的清单，这些大学既提供本科学位又提供研究生学位，也提供人工智能(AI)的研究机会。1. 美国麻省理工学院在麻省理工学院有一个脑与认知科学(BCS)部门，其目的是反向通过研究大脑各级，从分子到突触，神经元，到电路，以算法工程师人的心，人的行为和认知。该系设有研究生，本科，学士后，博士后甚至夏季研究计划。如果您想成为深入研究神经网络并测试非侵入性措施，以战胜诸如阿尔茨海默氏症这样的记忆退化性疾病，那么这就是您的理想环境。毕竟，在MIT AI实验室中，开发了第一个情感AI – Kismet。除CS的其他研究领域外，还有MIT计算机科学与人工智能实验室致力于AI研究。实验室下的AI和ML研究区域本身包含21个研究小组，其中一些小组包括–临床决策小组，计算知觉和认知，创世纪小组等。主要研究人员，研究生，研究人员和同事等是该实验室的一部分。2. 卡内基梅隆大学(CMU)卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)，简称CMU，坐落在美国宾夕法尼亚州的匹兹堡，是一所拥有13,600名在校学生和1,423名教职及科研人员的世界著名学府，美国25所新常春藤盟校之一。卡内基梅隆大学(CMU)以高度重视研究而闻名，是著名的研究机构之一。CMU于1989年负责使用神经网络制造出第一款自动驾驶汽车。它们拥有最先进的研究设施和财力，可以创造出能够使世界变得更好的技术。他们的目标是通过AI使地球更安全，更健康。CMU是第一个建立AI本科学位的人。他们还成立了一个称为AI堆栈委员会的组织–因为他们认为AI不仅是一回事，它是由多个技术模块构建而成的。每个区块都有指定的作业进行研究和研究。CMU拥有博士，硕士，本科及外展计划，您可以根据自己的需要尝试这些计划。在CMU理学院，他们有单独的研究部门，涉及人机交互，机器学习和机器人技术。3. 斯坦福大学自1962年以来，斯坦福大学一直在研究人工智能。斯坦福大学的AI实验室汇集了跨部门的教职员工和学生。例如，计算机科学和航空学系的学生共同努力，为无人飞机建立了分布式避免冲突系统。在斯坦福大学人工智能实验室提供个别课程- AI，ML，NLP与深度学习，实验机器人，等他们有讨论下AI科技论文一切每周的阅读群体。对于CS的本科专业，学生可以选择一个称为“轨道”的集中领域。人工智能和人机交互很少。斯坦福大学拥有AI硕士学位，同时还提供AI研究生证书。4. 加利福尼亚大学伯克利分校2016年，加利福尼亚大学伯克利分校(UCB)成立了人类兼容AI中心。它是阳光明媚的加利福尼亚州最古老的高等教育机构之一。UCB拥有著名的伯克利人工智能研究实验室-BAIR Lab，该实验室汇集了计算机视觉，NLP，机器人技术和机器学习领域的研究人员。BAIR正在努力将AI与其他科学学科和人文学科联系起来。UCB提供AI，ML，机器人操纵与交互，深度学习甚至神经计算等本科课程。一些研究生课程涉及高级机器人技术，人机交互算法和统计学习理论。您还可以从Berkeley EECS的许多与AI相关的课程中进行选择–电气工程与计算机科学。UCB在AI研究下运行着大大小小的项目。当前的项目包括建筑物内部自动3D建模，儿童问答软件等。5. 南洋理工大学南洋理工大学（NTU）是新加坡的一所自治大学。2018年1月，NTU校长Subra Suresh教授宣布了他的计划，旨在通过技术支持的解决方案将NTU转变为智能校园，以提供更好的学习/生活体验。对于亚洲学生来说，新加坡的NTU绝对是离家学习更可行的选择。NTU正在其智能园区的研究实验室中推动AI的前沿发展。南大提供数据科学与人工智能的本科学士学位。6. 哈佛大学哈佛大学的约翰·保尔森工程与应用科学学院(SEAS)和应用计算科学研究所拥有一系列专注于AI CS的研究生课程。SEAS成员与大学的同事合作，在多个领域进行研究。最近，哈佛大学建造了一种蟑螂启发的机器人。该HAMR -哈佛门诊微机器人-是一个多功能的机器人，可以实现高速奔跑，跳跃，攀爬，急转弯，远距离输送物资等操作。7. 爱丁堡大学爱丁堡大学一直在专注于人工智能。它提供了非常多的课程选择。他们旨在为您提供智能系统设计和构建方面的实践知识，以便您可以将自己的技能应用到各种职业环境中。AI的本科课程包括– AI的BSc和AI + CS的BSc。AI的研究生学位-AI的硕士学位 -属于计算与信息学的主题。您可以选择AI的MSc作为全日制1年制课程或非全日制2至3年制课程。他们甚至拥有博士学位。ML和计算神经科学课程。在爱丁堡，您可以选择全日制的5年制本科硕士课程(MInf)，该课程的重点是为CS，AI，认知科学以及语言学，神经科学，心理学和生物学方面的高级研究奠定坚实的基础。

PingWest品玩12月12日讯，斯坦福大学发布了2019人工智能索引报告（2019 AI Index Report）。这是斯坦福大学第三年发布该报告。以下是报告亮点：从1998年到2018年，同行评议的人工智能论文数量增长了300%以上，占同行评议期刊出版物的3%，占已发表会议论文的9%。中国现在每年出版的人工智能期刊和会议论文与欧洲一样多，早在2006年就已经超过美国。但美国出版物的领域加权引用影响仍比中国高出约50%。新加坡、瑞士、澳大利亚、以色列、荷兰和卢森堡人均在arXiv上发表的深度学习论文数量相对较高。超过32%的世界人工智能期刊引文来自东亚。超过40%的世界人工智能会议论文引文来自北美。2014-2018年间，北美占全球人工智能专利引用活动的60%以上。许多西欧国家，特别是荷兰和丹麦，以及阿根廷、加拿大和伊朗，研究人工智能研究的女性比例相对较高。出席人工智能会议的人数继续大幅增加。2019年，最大的NeurIPS预计有13500人参加，比2018年增长41%，比2012年增长800%。即使是像AAAI和CVPR这样的会议每年的出席率也增长了30%左右。WiML研讨会的参与者人数是2014年的8倍，AI4的校友人数也是2015年的20倍。这些增加反映出继续努力将妇女和代表性不足的群体纳入人工智能领域。在一年半的时间里，在云基础设施上训练大型图像分类系统所需的时间从2017年10月的约3小时减少到2019年7月的约88秒。同时，训练这样一个系统的费用也同样下降。在SuperGLUE和SQuAD2.0基准测试中获得的一些广泛的自然语言处理分类任务方面的进展非常迅速；在一些需要推理的NLP任务（如AI2推理挑战）或人类级别的概念学习任务（如Omniglot挑战）上的性能仍然较低。在2012年之前，人工智能的结果紧跟摩尔定律，每两年计算翻番。2012年后，计算每3.4个月翻一番。2015年至2019年，新加坡、巴西、澳大利亚、加拿大和印度的人工智能招聘增长最快。2019年，全球私人人工智能投资超过700亿美元，与人工智能相关的初创企业投资超过370亿美元，并购340亿美元，IPO 50亿美元，少数股权价值约20亿美元。在全球范围内，对人工智能初创企业的投资继续稳步上升。融资总额从2010年的13亿美元增至2018年的404亿美元（截至11月4日，2019年为374亿美元），年均增长率超过48%。去年，自动驾驶以77亿美元（占全球总投资的9.9%）获得了全球投资的最大份额，其次是药物、癌症和治疗（47亿美元，6.1%）、面部识别（47亿美元，6.0%）、视频内容（36亿美元，4.5%）和欺诈检测和财务（31亿美元，3.9%）。58%的受访大公司表示，2019年至少有一个职能或业务部门采用人工智能，高于2018年的47%。只有19%的受访大公司表示，他们的组织正在采取措施降低与算法可解释性相关的风险，13%的公司正在降低对公平和公正的风险，如算法偏见和歧视。全球范围内，人工智能和相关学科以及在线课程的招生人数都继续快速增长。在研究生教育阶段，人工智能迅速成为北美计算机科学博士生中最受欢迎的专业，其学生数量是第二受欢迎专业（安全/信息保证）的两倍多。2018年，超过21%的计算机科学博士毕业生专攻人工智能/机器学习。在美国和加拿大，在人工智能领域毕业的国际博士生数量继续增长，目前超过60%的博士生来自这些项目（2010年不到40%）。到目前为止，工业已经成为人工智能人才的最大消费群体。2018年，超过60%的人工智能博士毕业生进入了工业领域，高于2004年的20%。2018年，在美国，从事工业的人工智能博士毕业生人数是从事学术工作的两倍多。在美国，人工智能教师离开学术界从事工业的速度继续加快，2018年有40多人离开，高于2012年的15人，2004年则没有。按照性别划分，人工智能教师的多样化并没有显示出很大的进展，2018年，女性在新聘教师中所占比例不到20%。同样，自2010年以来，美国女性人工智能博士学位获得者的比例几乎保持在20%不变。2015-2018年间，加利福尼亚州测试自动驾驶的总行驶里程数和公司总数增长了7倍以上。2018年，加利福尼亚州为50多家公司和500多辆AVs公司颁发了测试许可证，行驶里程超过200万英里。全球央行通讯显示出对人工智能的浓厚兴趣，特别是来自英国央行、日本央行和美联储的兴趣。全世界国会记录、委员会报告和立法记录中与人工智能相关的立法显著增加。公平性、可解释性和可解释性被认为是59份人工智能伦理原则文件中最常提及的伦理挑战。在2018年年中至2019年年中确定的3600多篇关于道德和人工智能的全球新闻文章中，主要议题是人工智能道德使用、数据隐私、人脸识别的使用、算法偏差和大技术的作用的框架和指南。人工智能可以通过迄今为止确定的用例为17个联合国可持续发展目标（SDG）中的每一个做出贡献，这些用例涉及169个联合国可持续发展目标中的大约一半，但要大规模部署人工智能促进可持续发展，仍需克服瓶颈。

【编者按】随着AI技术的成熟与发展，对AI人才的需求越来越大，很多学生也选择从事与人工智能相关的专业。美国各大高校是较早研究人工智能的，在全美排名前100的高校里，有近30所高校开设了计算机科学研究生专业，对于想要出国学习人工智能相关专业的“小虎斑”来说是很好的选择。智能观从中整理了2017年美国人工智能相关专业最好的20所大学（恰领英日前发布的《全球AI领域人才报告》中列出了中美排名前20的高校名单，我们根据其排名，将高校顺序做了调整），并附加地理位置与网址，以供同学们了解与选择。1.斯坦福大学（Stanford）位于：美国西部加州斯坦福网站：www.stanford.e斯坦福大学位于旧金山南部约30英里处的加利福尼亚湾区，学校有一半以上的学生进行研究生阶段学习，90％以上的本科生要住校。斯坦福大学保证新研究生的第一年住房，超过60％的研究生住在校园。斯坦福大学在计算机理论、硬件、软件、数据库和人工智能等各个领域都居于美国乃至世界领先地位。该大学人工智能方面的本科学位涵盖的课程非常全面，也非常前沿，包括计算生物学、语音识别、认知和机器学习等。学校提供计算机科学理学学士学位，内置人工智能课程;提供计算机科学理学硕士学位，内置人工智能或人机交互课程。斯坦福大学的人工智能实验室成立于1962年，一直致力于推动机器人教育。并且，该校在网上公开了许多他们有关机器人和深度学习的课程。在全球知名的IT公司中，由四位Stanford校友所创立的SUN公司名称实际上就是Stanford University Network的首字母缩写，而Yahoo公司的创始人杨致远也曾在Stanford大学就读。另外，国内目前知名度非常高的吴恩达、李飞飞都是斯坦福大学教授。李飞飞参与建立了著名的ImageNet计算机视觉识别数据库及挑战赛，其每年都会吸引各大公司的图像识别程序的参加，极大促进了图像识别领域的技术发展。2.加利福尼亚大学伯克利分校（University of California-Berkeley）位于：美国西部加州阿拉梅达县伯克利市网址：www.berkeley.e/因是加利福尼亚大学的创始学校，又常称为Cal，简称伯克利加大或伯克利加州大学，是一所美国公立研究型大学。该校与斯坦福大学、麻省理工学院等一同被誉为美国工程科技界的学术领袖。该校的机器人和智能机器实验室，致力于用机器人复制动物的行为。它的自动化科学和工程实验室从事更广泛的机器人功能的研究，如机器人辅助外科手术和自动化制造。还有计算机可视化小组，学生可以学到如何帮助机器人“看见”。伯克利提供计算机科学理学硕士学位，内置认知科学技术选修课。尽管伯克利提供了一大堆与人工智能相关的课程，但可惜的是他们并没有提供一个人工智能的学位。3. 佐治亚理工学院（University of Georgia）位于：美国东南部佐治亚州亚特兰大市网址：www.gatech.e佐治亚理工学院与麻省理工学院（MIT）和加州理工学院（Caltech）并称为美国三大理工学院。佐治亚理工学院提供认知科学方向的艺术学学士学位和人工智能方向的理学硕士学位。佐治亚理工学院的整个人工智能研究院都隶属于该校的富兰克林艺术与科学学院。在这里，本科生可以选择认知科学以及第二个专业方向——人工智能。4. 卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）美国东北部宾夕法尼亚州匹兹堡市网址：www.cmu.e/卡内基梅隆大学是美国著名的私立研究型大学，拥有全美顶级计算机学院。卡内基梅隆大学拥有世界领先的机器人技术。该校在1979年成立了Robotics Institute（机器人学院），专门在机器人科技领域进行实践和研究，这个学院还是全世界第一个推出机器人PHD项目的大学。在该学院下面还设有National Robotics Engineering Centre （NREC），与政府及商业机构合作，进行高端项目研究。5.华盛顿大学（University of Washington）位于：美国西北部华盛顿州西雅图市网址：https://wustl.e/华盛顿大学是一所公立大学，是美国西海岸甚至整个西北地区最好的大学。华盛顿大学提供计算机科学工程理学学士学位，内置用户界面与人机交互课程。在这里超过30位研究AI的学者常年都在发表行业中的重磅文章，并且在AI领域屡获嘉奖。6. 南加州大学（University of Southern California）位于：美国西部加州洛杉矶市网址：https://www.usc.e南加利福尼亚大学位于洛杉矶市，由于洛杉矶在加州的南部，所以取名为南加州大学，简称南加大，是美国西海岸最古老的私立研究型大学。南加州计算机科学系研究生学院内置人工智能、代理、自然语言与数据、机器人学等课程。该校的机器人研究实验室，鼓励本科生在教师指导下亲手参与机器人研究。毕业生会被邀请参与机器人的制造。该校的人工智能技术在多个领域不断创新，如去年，其研究人员开发出了一种叫做Sim Sensei的工具，该工具能够利用Kinect读懂人类的肢体语言，并诊断出检测对象是否出现有神经紧张、焦虑等抑郁症现象。7.麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology）位于：美国东北部马萨诸塞州剑桥市网站：web.mit.e麻省理工学院是世界著名私立研究型大学。约有11000名学生，其中大约60％是研究生。一年级的本科生是唯一需要在校园内生活的学生，但是许多学生在学习期间可以进一步选择在校园内居住。麻省理工学院素以世界顶尖的工程学和计算机科学而享誉世界，其计算机科学学科位列世界第一，与斯坦福大学、加州大学伯克利分校一同被称为工程科技界的学术领袖。麻省理工有领先世界的一流的计算机科学及人工智能实验室CSAIL，其成员（以前和现在）已经推出了超过100家公司。8. 伊利诺伊大学香槟分校（University of Illinois atUrbana-Champaign）位于：美国中西部伊利诺伊州厄巴纳-香槟市网址：http://illinois.e/#伊利诺伊大学-厄巴纳-香槟分校是一所享有世界声望的一流研究型大学，与加州大学伯克利分校及密歇根大学并称“美国公立大学三巨头”。伊利诺伊大学 - 厄巴纳 - 香槟分校提供应用计算机工程理学士学位，内置人工智能、机器人学与控制论课程。在香槟，人工智能并不仅仅是一个未来的概念，而更像是一个注重于“解决眼前的问题”的方法。9.德克萨斯大学奥斯汀分校（UniversityofTexasatAustin）位于：美国南部德克萨斯州奥斯汀网站：www.utexas.e德克萨斯大学奥斯汀分校是德克萨斯州境内最顶尖的高等学府之一，坐落于德克萨斯州的首府奥斯汀市区，距离市内的州政府总部约一英里。除奥斯汀主校区外，Pickle研究校区（J.J.PickleResearchCampus）位于奥斯汀北部。在这所学校，有19％的学生可以住在大学经营或附属的住房，81％的学生住在校外。2015年秋，德克萨斯大学奥斯汀分校教授Peter Stone，领导由人工智能学术界、公司实验室、产业界的专家与了解人工智能的法律、政治科学等方面的学者，推出“人工智能百年研究”，每五年评估一次人工智能所处的状态。2017年人工智能顶级会议AAAI-17上，Kristen Grauman（德克萨斯大学奥斯汀分校）的论文《从未标记视频中学习如何移动和看哪里》成为大会亮点。德克萨斯奥斯汀计算机系内置人工智能、数据挖掘、机器学习与自然计算专业。10.宾夕法尼亚大学（University of Pennsylvania）位于：美国东北部宾夕法尼亚州费城市网址：http://www.upenn.e宾夕法尼亚大学位于宾夕法尼亚州的费城，是美国一所著名的私立研究型大学，八所常青藤盟校之一。宾夕法尼亚提供计算机和认知科学方面的应用科学学士学位和工程学学士学位。在宾大，AI方向的学生需要学习计算机与认知科学的双学位。在应用学院、艺术与科学学院，学生也可以选择应用科学学士学位或是工程学学士学位攻读。

美国人工智能最牛的前十所大学！下面是小编盘点出的2016年全美人工智能项目排名前十的学校，希望能够为有意在人工智能领域有所作为的同学提供一些参考。田纳西大学学费：$17,863每年田纳西大学于1794年成立，排名全美前50，是受政府资助的公立大学。如果你真的想专心研究AI的话，那么这所学校肯定是你的目标。从本科阶段开始，这里的学生就可以在biologically inspired computation, pattern recognition和machine learning这三个方向学习最先进的知识。华盛顿大学学费：$10,374每年华盛顿大学创建于1861年，坐落在美国西雅图，是一所世界顶尖的著名大学，2016年路透社世界最具创新力大学排名第5位。在华盛顿大学，CS的学生可以选择多达16个不同的专业方向。最重要的是，在这里超过30位研究AI的学者们常年都在发表行业中的重磅文章，并且在AI领域屡获嘉奖。斯坦福大学学费：$17,952每年斯坦福大学，坐落于美国加利福尼亚州斯坦福市，是一所享誉世界顶尖的私立研究型大学。在斯坦福，人工智能方面的本科学位涵盖的课程非常全面，其全面程度几乎已经和很多研究生的课程差不多了。这里的课程非常前沿，其中包括：computational biology, speech recognition, cognition和machine learning。美国佐治亚大学学费：$13,287每年美国佐治亚大学是全美国第一所四年制公立大学，成立于1785年，位于佐治亚州雅典市阿森斯，同时也是全美历史最悠久的研究型大学和佐治亚州大学系统规模最大的高等院校。你可能不知道，整个人工智能研究院都隶属于该校的Franklin College of Arts and Sciences。在这里，本科生可以选择认知科学以及第二个专业方向，比如人工智能。宾夕法尼亚大学学费：$22,694每年宾夕法尼亚大学建立于1740年的宾夕法尼亚大学是美国第四古老的高等教育机构，在UPenn，AI方向的学生需要学习计算机与认知科学的双学位。在Engineering和Arts and Sciences学院之间学生也可以选择BAS或是BSE。加利福尼亚大学伯克利分校学费：$16,655每年加利福尼亚大学伯克利分校是美国顶尖公立研究型大学，也是世界上最富盛名且最顶尖的公立大学。尽管UC Berkeley提供了一大推与人工智能相关的课程供选择，但是可惜的是他们并没有提供一个人工智能的学位。密歇根大学学费：$15,850每年密歇根大学，创建于1817年，位于美国密歇根州，是美国历史上最悠久的公立大学之一，在世界范围内享有盛誉。在密歇根大学，与人工智能相关的学位并不是设立在Engineering School下，而是设立在College of Literature, Science, and the Arts下的。因此为CS学生提供了非常多的各式各样的专业方向。伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校学费：$16,249每年伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校，建立于1867年，位于伊利诺伊州幽静的双子城:厄巴纳-香槟市，是一所享有世界声望的一流研究型大学。在香槟，人工智能并不仅仅是一个未来的概念，而更像是一个注重于“解决眼前的问题”的方法。马萨诸塞大学学费：$18,840每年马萨诸塞大学，俗称麻省大学，是美国知名的公立大学系统。另外，麻大的计算机AI(人工智能)方向一直在USNEWS上位居全美前八的排名。2015年U.S.NEWS全美大学综合排名第76位。印第安纳大学学费：$11,573每年印第安纳大学创建于1820年，是美国阿巴拉挈亚山脉西部最古老的大学之一，在全国共有八个分校。在整个学校的人工智能的榜单中，IU是唯一一所将人工智能作为一个项目（而不是CS下的一个专业方向）的学校。作者：JD萤火虫003

AI时代的降临，改变了我们的生活，也势必改变孩子们的生活。AI时代的教育应该如何设计才能帮助孩子们适应未来的生活？美国斯坦福大学的人工智能、机器人和未来教育中心（Stanford AIRE: AI Robotics and Ecation)就是专门研究这个方向的。 Stanford AIRE汇集了各个方面的顶级专家，其中包括研究机器人、人工智能、创新设计、教育、神经学等方面的专家。那么，我们以及我们的孩子到底应该如何应对未来的人工智能时代呢？让我们一起去看看斯坦福大学教授给的三个建议吧~每个人都要具备人工智能思维人工智能思维的核心就是“了解人工智能是如何运作的”，以后不管是谁，都需要了解人工智能是怎么运作的，以便于更好地利用人工智能来帮你“做事”。我们必须承认的是，人有人的创造力，但机器也有机器的创造力。这两种创造力不一样，他们是互补的。因此以后不管你干什么，你都需要知道人工智能是怎么运作的。人工智能以后会像电一样，几乎进入大家生活的每一个部分，你是躲不掉的，你一定得懂它。找到自己的特点，人的智能+人工智能在AI时代，我们要帮助我们的孩子找到自己跟机器、跟其他人的区别，特别是自己跟人工智能有什么区别，也就是找到自己的特点。这就是为什么我说人工智能思维如此重要，因为只有当你具备了人工智能思维的时候，你才能够把自己的能力跟人工智能的能力进行一个比较，你才能够把自己朝着不同于人工智能的方向上面培养。 人的智能加上人工智能，这两者结合才是未来人类的出路。提出问题的能力提出问题的能力也是我们区别与人工智能的一个重大区别。很多时候，提出了好问题也就是找到了好的方向。实际上我们人类在发展的过程中，不管碰到什么样的情况，首先是提出问题，然后是找到方向，最后才是解决问题的事情。而现在以及未来的情况是，“解决问题”这个层面上的很多“执行问题”的部分都可以用人工智能来帮你完成了。那么人就自然而然地被推到更前端去了，也就是被推到“找方向”的阶段中去了。怎么样培养提出问题的能力呢？就要让孩子多提出问题。在这个人工智能发展的时代，我们需要更好的去利用人工智能，让人工智能服务于我们。

这个时代的家长，很少有人不关心自家孩子的教育，而近几年新崛起的人工智能技术，又让教育以及其他各个行业都受到了巨大的挑战与冲击。技术如何改变教育生态？科技发展又给教育带来哪些挑战？12月8号，斯坦福大学人工智能/机器人与未来教育项目主任、里兰学院联合创始人蒋里博士受邀到中国教育三十人论坛做了题为《人工智能——未来教育的机遇与挑战》的主题演讲。国内唯一一份国家级的，面向全国教育界的教育日报，也是迄今为止中国最具权威和最有影响力的教育新闻媒体《中国教育报》对蒋里博士的演讲进行了报道。还有像新华网、环球网、南方都市报、现代教育报、网易新闻、凤凰网、新浪网、腾讯网等国内数家权威媒体也对蒋里博士的演讲进行了多角度的报道。（新华网）（环球网）（凤凰网）（南方都市报）（现代教育报）在中国教育三十人论坛上，论坛成员及数十名专家学者围绕“科技发展与教育变革”的主题展开了一场激烈的思想风暴。在谈到人工智能给未来教育带来的挑战时，蒋里博士的一句话让现场的听众印象深刻：“人工智能思维是未来社会的常识，在中小学阶段人工智能思维教育和数学一样重要。我们有必要让孩子提前10年到15年，接触到世界最前沿的科学技术，包括人工智能、机器人、设计思维。”“用最前沿的科技去点燃孩子学习的内在动力，培养他们成为引领未来的人才。”蒋里博士这样说，也是这样做的。为了能够让更多的孩子学习到全世界最前沿的科学技术知识，蒋里博士在美国硅谷创立了里兰学院——全球第一个跨国青少年在线精英教育平台。到现在为止，蒋里博士已经带领里兰学院的团队在国内外进行了多次实践和尝试：在美国硅谷设立混龄班，将小学、初中、高中的孩子放在一个班级，讲解斯坦福研究生的人工智能课程。在摒弃了繁杂的数学公式后，小学三年级以上的孩子也能较好地理解各项知识点；受邀到中国最顶级的公立和私立学校给学生们讲授人工智能/机器人的知识，还去到中国最偏远、海拔3000多米的贫困地区，给当地小学的孩子们讲授最前沿的人工智能/机器人知识。毫无学科基础的孩子们，在浅显易懂的教学方式下，也都听懂了这些全世界最前沿的科学技术知识。科技发展日新月异，未来将是人类与人工智能/机器人并存的时代，我们很有必要让孩子提前15-20年学习全世界最前沿的科学技术、人工智能/机器人、设计思维等知识。最后，分享蒋里博士在中国教育三十人论坛上再次强调的“人工智能思维的三点核心”：第一，了解、掌握人工智能的基本原理，人工智能是如何运作的。只有懂得人工智能工作的原理，才能更好地利用人工智能技术帮人类做事。第二，拥有能够区分人的智能和人工智能的能力。比如想象力、创造力、共情力以及解决问题的能力等。第三，能与人工智能协作的能力。未来孩子的出路不是与人工智能/机器人竞争，而是要学会与人工智能/机器人进行协作，让科技为我们所用。

近日举行的中国教育三十人论坛第六届年会上，斯坦福大学人工智能、机器人与未来教育中心主任蒋里透露，斯坦福大学开设了一种人工智能混龄科目，让小学一年级至高三学生一同听研究生课程。这样做的目的在于让学生提前10到15年接触到世界最前沿的科学技术，包括人工智能、机器人、设计思维，以点燃他们学习的内在动力，从而具备人工智能思维。根据牛津大学的调查报告，美国现在47%的工作未来会被人工智能代替。美国劳工部的报告也显示，现在在小学阶段学习的孩子，以后要从事的工作65%目前还不存在。这些数据给教育行业提出了巨大的挑战。专家认为，为了适应未来，人们应该了解人工智能的运作方式，把自己和人工智能区别开来，并且知道自己和人工智能如何协作，这就需要一个新的教育系统，把新知识引入到中小学。为此，斯坦福大学重新设计了研究生阶段的人工智能科目，让中小学生坐在一个教室里听斯坦福研究生的课程，结果发现，小学三年级以上的学生都能听懂。斯坦福大学还成立了里兰学院，专门推进该项目。目前，老师们把最前沿的人工智能课程带到很多中小学，颇受欢迎。(筱叶)

近日，斯坦福大学人工智能研究所发布了 2019 年 AI 指数报告。该报告涵盖范围较广，以下是一些从报告中提取的主要部分：对人工智能的研究越来越多，在 1998 年至 2018 年之间，经过同行评审的 AI 论文数量增长了 300％ 以上。中国现在每年出版的 AI 期刊和会议论文数量与欧洲一样多，也超过了美国。不过，美国出版物的“加权引文影响”仍比中国出版物高 50％。参加 AI 会议的人数继续大幅增加。在一年半的时间里，在云基础架构上训练大型图像分类系统所需的时间从 2017 年 10 月的约三个小时减少到 2019 年 7 月的约 88 秒；在同一时期，训练这种系统的成本也类似地下降了。在 SuperGLUE 和 SQuAD2.0 基准测试中，一些广泛的自然语言处理（NLP）分类任务的进展非常迅速；在某些需要推理的 NLP 任务（例如 AI2 推理挑战）或人类水平的概念学习任务（例如 Omniglot 挑战）上，性能仍然较低。在美国，人工智能工作的比例从 2012 年的 0.3％ 增长到了 2019 年的 0.8％。人工智能的劳动力需求正在增长，尤其是在高科技服务和制造业领域。在全球范围内，对 AI 初创公司的投资持续稳定增长。从 2010 年筹集的 $1.3B 至 2018 年的 $40.4B（截至 11 月4 日为 $37.4B），资金以超过 48％ 的年均增长率增长。自动驾驶汽车（AVs）在过去一年中获得了全球投资的最大份额，为 $7.7B（占总金额的 9.9％），其次是药物、癌症和治疗（$4.7B，6.1％），面部识别（$4.7B，6.0％），视频内容（$3.6B，4.5％）和诈骗检测及财务（$3.1B，3.9％）。58％ 的受访大公司表示，2019 年至少在一个职能或业务部门采用了 AI，高于 2018 年的 47％。在研究生级别，人工智能已迅速成为北美计算机科学博士学位学生中最受欢迎的专业，其学生人数是第二大最受欢迎的专业（安全性/信息保证）的两倍。在 2018 年，超过 21％ 的计算机科学博士专注于人工智能/机器学习。公平和可解释性被认为是 59 项道德规范 AI 原则中最常提及的道德挑战，AI 的监管、安全性等也是多数人所关心的。所有原始数据和图表等均可在 Google 云盘 中找到。