人工智能学校排名

所谓的“人工智能学校排名”，其实是个有点复杂的事。很多人一上来就想找个列表，看看哪个学校排第一，然后就觉得那就是最好的。但事情没这么简单。不同的排名机构，标准完全不一样，最后出来的结果自然也千差万别。

咱们先说说最常见的几个排名。比如《U.S. News & World Report》的排名，它在美国很有影响力。在2023-2024年度的排名里，它把卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）和麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology）并列放在了人工智能专业的第一位。 紧随其后的是斯坦福大学（Stanford University）和加州大学伯克利分校（University of California, Berkeley）。 这个排名主要是基于同行评估，也就是说，它会去问各个大学计算机科学院的院长和教授们，让他们根据学术声誉来打分。 这种方法的好处是，它能反映出学术圈内部的看法。但坏处也很明显，声誉这东西，有时候会有点滞后，而且可能和具体的教学质量、学生体验关系不大。

还有一个很有用的工具，叫CSRankings.org。这个网站不看声誉，它只看数据。具体来说，它统计的是全球顶尖计算机科学会议上发表的论文数量。 你可以根据不同的细分领域来查，比如人工智能、计算机视觉、机器学习或者自然语言处理。 按照这个标准，如果你看从2019年到2024年这个时间段，在人工智能这个大类下，中国的清华大学和北京大学经常处于非常靠前的位置，有时候甚至会超过美国的顶尖名校。美国的卡内基梅隆大学、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（University of Illinois Urbana-Champaign）和加州大学圣迭戈分校（University of California San Diego）也都在这个榜单上表现突出。

CSRankings的好处是它非常客观，完全是数据驱动。对于想读博士、未来想做研究的学生来说，这个排名参考价值很大。因为它直接告诉你，哪个学校的哪个教授在哪方面的研究最活跃、最高产。 你可以直接看到未来导师的名字。但反过来说，如果你只是想读个本科或者硕士，目标是毕业后去工业界找工作，那这个纯看研究论文的排名，可能就没那么重要了。公司的招聘经理，不一定会去查教授们发了多少篇论文。

所以你看，不同的排名，看问题的角度完全不同。U.S. News看的是圈子里的“名气”，而CSRankings看的是学术界的“战绩”。没有哪个是绝对正确的。

那到底该怎么选？

第一步，你要先问问自己，学AI是为了什么。是为了以后做学术研究，发论文，当教授？还是为了去Google、Meta这样的大公司做工程师？或者你是想去创业？目标不同，选择学校的侧重点就完全不一样。

如果你的目标是学术研究，那CSRankings就是你的好朋友。你应该这么用它：

1. 确定你想研究的具体方向。AI是个很大的领域，下面有很多分支。你不能只说“我想学AI”，你要想明白，是对机器人学感兴趣，还是对算法理论着迷。

2. 在CSRankings网站上，选择你感兴趣的细分领域，比如”Natural Language Processing”。

3. 看看排名靠前的学校里，有哪些教授。点开他们的主页，看看他们的论文，了解他们具体在做什么项目。

4. 找那些你觉得有意思的项目和教授，这些学校就是你的重点考虑对象。

因为做研究，跟对一个好导师，比学校本身的排名重要得多。一个活跃在科研前沿的导师，能给你带来的资源和指导，是学校名气本身无法替代的。

如果你的目标是去业界工作，那情况就有点不一样了。公司的招聘官更看重几件事：

学校的整体声誉和校友网络。这一点上，像斯坦福、MIT、伯克利这样的学校优势巨大。它们的计算机科学系毕业生，几乎是各大科技公司争抢的对象。它们的校友网络遍布硅谷，能给你提供很多实习和工作的机会。

课程设置是否实用。你需要看学校的课程表，看看它们有没有提供很多实践性强的项目、课程作业是不是和大公司的实际问题挂钩。

地理位置。这听起来有点俗，但很重要。一个在湾区的学校，天然就比一个在中西部的学校，有更多接触科技公司的机会。各种讲座、招聘会、实习机会都会多很多。这也是为什么斯坦福和伯克利一直这么受欢迎的原因之一。

所以，对于想去工作的同学，U.S. News的排名可能参考价值更大一些，因为它在一定程度上反映了学校在业界的声誉。但你不能只看排名。你应该去LinkedIn上搜一搜，看看你想去的公司的员工，都是从哪些学校毕业的。这是一个很直接的判断方法。

咱们再具体聊聊几个经常被提起的顶尖学校，它们到底强在哪。

卡内基梅隆大学（CMU）：CMU的计算机科学学院是神级的存在。它几乎在所有计算机相关的细分领域，包括人工智能，都能排进前几名。 CMU的特点是项目非常硬核，课程强度大，训练出来的人基本功都特别扎实。它在机器人学、机器学习和人机交互等领域有非常深厚的研究积累。如果你能从CMU的计算机学院毕业，基本上就等于拿到了一张进入顶尖科技公司的门票。

麻省理工学院（MIT）：MIT的名气就不用多说了。它的人工智能研究历史悠久，计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）是全球最顶尖的研究中心之一。 MIT的文化鼓励创新和创业，很多学生在读书期间就开始做自己的项目，或者加入创业公司。这里的资源非常丰富，你能接触到各个领域最聪明的人。

斯坦福大学：斯坦福坐落在硅谷的心脏地带，地理位置优势无可比拟。它和工业界的联系非常紧密。很多教授本身就是公司的创始人或者顾问。这里的学生，很容易就能找到实习和项目合作的机会。斯坦福在计算机视觉、自然语言处理和机器人学等领域都处于世界领先地位。吴恩达（Andrew Ng）等著名AI学者都曾在这里长期任教。

加州大学伯克利分校：作为一所公立大学，伯克利的计算机科学项目能和上面几所顶尖私立大学并驾齐驱，非常了不起。它在人工智能领域的学术声誉极高，特别是在强化学习等方向，做出了很多开创性的工作。伯克利的学生同样深受硅谷公司的欢迎。

除了这“四大”，还有很多非常优秀的学校。比如前面提到的伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC），它的计算机系规模很大，实力也很强劲。还有华盛顿大学（University of Washington），它在西雅图，靠近微软和亚马逊总部，在计算机视觉和图形学等领域很有名。在欧洲，苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）也是计算机科学领域的顶尖学府。亚洲的清华大学、北京大学、新加坡国立大学等，在近年来的AI研究领域也取得了飞速发展。

总而言之，不要被一个简单的排名列表给限制住。排名只是一个起点，一个帮你缩小范围的工具。你需要做的是，基于自己的具体目标，去做更深入的调查。看课程、看教授、看地理位置、看校友去向。这个过程虽然麻烦，但它能帮你找到一个真正适合你的地方，而不是一个只在榜单上看起来很美的学校。