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随着ChatGPT、Sora等技术的爆火,人工智能(AI)已成为全球最炙手可热的领域。各大高校也纷纷开设“人工智能”专业,成为众多学霸心目中的“梦中情专”。但这个专业到底学什么?毕业了真的能拿百万年薪吗?如何在本科阶段开始布局AI思维?今天,就带大家彻底拆解一下“AI本科专业”的神秘面纱。
如果你对AI专业申请还有疑问,新航道的专家顾问可以为你一对一定制解析,帮你找到最合适的方向。
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专业介绍

Al本科专业通常基于计算机科学(ComputerScience)、数学(Mathematics)、数据科学(DataScience)等基础,并加入人工智能核心课程,例如:
机器学习(Machine Learning): 教计算机自动从数据中学习模式
自然语言处理(NLP9): 让计算机理解和生成自然语言
计算机视觉(Computer Vision): 让机器“看懂”图像和视频
机器人学(Robotics): 设计能感知、决策、行动的机器
AI伦理与政策(AlEthics&Policy): 探讨 AI对社会、法律与道德的影响
有些大学开设独立的 Al学位(如 BS in Al、BSE inAI),也有一些将 AI融入计算机科学专业,通过A1方向(specialization)来修读。
新航道不仅能帮你解读课程内容,还能根据不同学校的AI项目差异,提供针对性的申请方案。
1.坚实的学科基石
该专业首先要求学生打下广泛而扎实的基础,主要包括:
计算机科学: 提供编程能力、算法设计、软件工程和系统思维。
数学: 提供描述和构建智能模型的“语言”,核心包括线性代数、概率统计、微积分和离散数学。
数据科学: 提供数据获取、清洗、分析和可视化的方法论,为AI模型提供“燃料”。

2.专业的核心支柱
在基础之上,学生将深入学习的AI核心领域通常包括:
机器学习(理科): 领域的基石,研究计算机如何利用数据自动学习和改进,而无需显式编程。
自然语言处理(理科,设计): 专注于让机器能够理解、解释和生成人类语言,实现人机自然交流。
计算机视觉(理科,艺术): 致力于让机器能够“看懂”并理解图像和视频中的内容。
机器人学(理科,设计): 一个综合性的应用领域,结合感知、认知(决策)和行动,设计能够与环境交互的智能体。
AI伦理与政策(文科): 日益重要的必修课,审视AI技术发展带来的公平性、隐私、问责制和社会影响等关键问题。

3.多样的学位设置模式
各高校根据自身资源和对AI的理解,提供了两种主流的修读模式:
独立的AI学位: 如 Bachelor of Science in AI (BS in AI) 或 Bachelor of Science in Engineering in AI (BSE in AI)。这类项目提供一套从基础到核心完全为AI定制的、体系化的课程。
计算机科学下的AI方向: 更为常见。学生攻读计算机科学学士学位,并通过选择一系列AI领域的高级选修课来实现专业化。

方向选择
在选择人工智能本科院校时,不应仅看重大学综合排名,而应深入考察以下五个与学习体验和未来发展息息相关的关键因素:
1. 课程深度:理论与实战的平衡
理论课程: 数学(线代、概率、统计)和核心算法(机器学习、深度学习)的课程是否足够深入?
实践环节: 是否有丰富的项目制学习(Project-based Learning) 课程?课程作业是否涉及使用真实数据集和主流框架(如TensorFlow, PyTorch)?
高级课程: 是否提供前沿领域的选修课,如强化学习、生成式AI、机器人学等?
顶石项目: 毕业前是否有大型的Capstone Project,让学生综合运用所学知识解决复杂问题?

2. 科研机会:本科生的研究门槛
实验室数量: 学校是否有众多知名的AI相关实验室(如计算机视觉、NLP、机器人实验室)?
教授开放性: 教授是否乐于招收本科生参与他们的研究项目?(可通过查看教授个人主页或联系在校生了解)
URAP项目: 学校是否有正式的本科生研究援助计划(Undergraduate Research Apprentice Program),系统性地匹配学生与实验室?
会议与出版: 是否有本科生作为作者在顶级会议(如NeurIPS, ICML, CVPR)上发表论文的例子?

3. 行业联系:通往职业的桥梁
地理位置: 学校是否位于或靠近科技中心/创新走廊(如硅谷、波士顿、北京、上海、深圳)?这直接影响实习的便利性和就业机会。
Career Fair:学校的招聘会是否有大量顶级科技公司(如Google, Meta, OpenAI, 华为, 腾讯, 阿里)和AI初创企业前来招聘?
产业合作: 学院是否有与工业界合作的联合实验室或赞助研究项目?这 often translates to 最新的行业洞察和实习名额。

4. 师资力量:谁在教你?
教授知名度: 院系里是否有IEEE Fellow, ACM Fellow 等级别的学术大牛?他们的研究方向是否与你兴趣相符?
研究活跃度: 教授们近期是否在顶级会议和期刊上持续发表论文?(这代表着他们处于领域前沿)
教学可及性: 知名教授是只给研究生上课,还是会亲自教授本科核心课程?课后是否容易接触到?

5. 灵活度:跨学科发展的可能性
双学位/辅修: 学校政策是否允许并方便学生攻读双学位或辅修?常见的组合包括:AI + 商业(金融科技)、AI + 神经科学(类脑计算)、AI + 心理学(认知科学)、AI + 法律(AI伦理与政策)等。
交叉课程: 能否方便地选修其他学院的顶级课程?(例如,沃顿商学院的课程对于想创业或进入金融科技领域的学生极具价值)
个性化路径: 专业内的选修课自由度有多大?能否根据自己的兴趣定制学习路径?

项目介绍
麻省理工学院(MIT)

学位:BS in Al and Decision Making
学制:4 年全日制本科
申请要求:极高的学术成绩(GPA)、SAT/ACT高分、强数学与编程能力
特色:融合计算机科学、统计学与决策理论,培养能设计复杂智能系统的人才;
学生有机会参与医疗、气候等全球挑战项目。
宾夕法尼亚大学(Penn)

学位:BSE in Artificial Intelligence
学制:4年全日制本科
申请要求:托福/雅思、SAT/ACT(可选)、数学及编程
背景特色:融合计算机科学、机器学习、机器人学与认知科学,可参与 GRASP Lab 机器人实验室以及 AI伦理研究项目。
南加州大学(USC)

学位:BS in Artificial Intelligence
学制:4年
申请要求:托福/雅思、SAT/ACT(可选)、数学与科学背景
特色:涵盖深度学习、自然语言处理、机器人学等课程,并有机会将 AI 应用于媒体、游戏与娱乐产业,受益于好莱坞资源。
新航道定期解读麻省理工、宾大、南加大等顶尖学府的AI项目,让学生在申请之前就能清晰了解目标专业的培养方向和录取要求。责任编辑:韩璐(EN053)
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快照生成时间:2025-09-13 05:45:12
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