AI正在重塑科技行业，也成为越来越多学生选择大学和专业时关注的热门方向。美国哪些大学的本科AI教育最强？从斯坦福、MIT到卡内基梅隆，顶尖高校不仅在课程设置上各有特色，还在科研资源、产业合作和实习机会方面展开竞争。今天，我们就来看看US News本科AI专业排名Top 10，了解这些学校究竟强在哪里！

作者｜行舟

From TD北美留学进化论

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US News全国大学排名答复后，各学科的排行也纷纷更新啦！AI作为眼下最炙手可热的领域，自然是值得一篇单独推文的牌面的！今天，我们就来看看US News本科AI专业Top10吧！

图片来源：学校官网

UCSD有独立的B.S. in Artificial Intelligence本科项目，从programming、data structures、algorithms一路学到AI、machine learning和data ethics，再通过上层课程继续往不同方向深入。

本科AI专业的选修尤其丰富。想做视觉，可以上Introduction to Computer Vision I、II；想做NLP，可以学习Statistical Natural Language Processing；喜欢推荐算法，可以研究Recommender Systems & Web Mining；对机器学习感兴趣，则有Supervised Machine Learning Algorithms、Introduction to Machine Learning II等课程。

而且UCSD非常强调AI的跨学科应用。AI本科课程可以和Data Science、Cognitive Science、Mathematics、Philosophy等领域连接起来。甚至还有Data Science in Practice、Start-up Studio这样的课程，对于想把AI真正做成产品的人来说很有意思。

学校所在的地理位置本身也适合AI学生，不仅有科技公司，还有生物医药、国防、医疗和机器人相关产业，所以AI的应用场景非常广。

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华盛顿大学Allen School的AI课程体系完整，除了经典的CSE 473 Introduction to Artificial Intelligence之外，还有Machine Learning、computer vision、natural language processing等不同方向的课程。CSE 473会覆盖search、knowledge representation、reasoning、uncertainty、machine learning、NLP等内容，同时还会涉及reinforcement learning和generative AI。

更重要的是西雅图的实习机会，这里有大型云计算、软件、AI和互联网企业，本科期间寻找software engineering、data science、ML相关实习相对方便。对于希望毕业直接进入科技行业的人来说，UW最大的优势不只是课堂，而是学校和整个西雅图科技生态圈之间的紧密连接。

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UIUC的计算机科学本科体系很强，特别对AI感兴趣的学生可以围绕machine learning、computer vision、NLP、robotics等方向选课，同时依托Grainger Engineering庞大的工程体系，把AI和芯片、机器人、电子工程、材料甚至生物技术结合起来。

本科阶段也有非常成熟的科研机会，很多学生会加入教授实验室、做independent study或者参与课程项目。UIUC和科技产业联系也非常紧密，学生毕业后进入Google、Microsoft、Amazon、Meta、Apple以及各种AI创业公司的情况都很常见。

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在Georgia Tech计算机科学本科的Theory & Artificial Intelligence方向里，学生可以学习Introduction to Artificial Intelligence、Machine Learning、Deep Learning、Computer Vision、Natural Language Understanding、Game AI、Robot Intelligence Planning等课程。

如果喜欢机器人，Georgia Tech还有非常强的Institute for Robotics and Intelligent Machines。这里研究的不是单纯的软件AI，而是让机器能够在真实世界里感知、学习、行动。学校把deep reinforcement learning、computer vision、generative AI和传统控制系统结合起来，应用场景甚至包括医疗、先进制造、太空探索等。

2026年，Industrial Engineering推出Artificial Intelligence and Operations Research in Decision-Making本科concentration，把machine learning、optimization、online decision-making和responsible AI放在一起。

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Berkeley EECS的AI研究覆盖machine learning、computer vision、robotics、NLP等大量方向，相关课程包括CS 188 Introduction to Artificial Intelligence、CS 189 Introduction to Machine Learning、Computer Vision、Statistical Learning Theory以及Advanced Robotics。

而且，伯克利和整个湾区科技生态不分家，周围就是大量AI公司、创业公司和研究机构。对于本科生而言，实习、创业、科研可以一手抓。

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斯坦福大学CS本科的Artificial Intelligence track要求学生围绕AI基础进行深入学习，内容覆盖knowledge representation、logical reasoning、robotics、machine learning、probabilistic modeling、NLP、speech、computer vision以及computational biology。

更关键的是Stanford的位置，学校就在硅谷核心区域，学生和创业公司、科技公司、研究机构之间的距离极短。而且学校本科规模相对小，CS学生可以根据自己的兴趣自由设计课程路线。如果你喜欢大模型，可以重点走NLP和ML；喜欢机器人，就把robotics、vision和AI结合；如果对生物感兴趣，还可以往computational biology走。

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MIT的Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory是全球最重要的计算机和AI研究中心之一，研究方向从machine learning、NLP、computer vision一直延伸到robotics、computational biology、medical informatics等。

对于本科生来说，最重要的资源之一就是UROP（Undergraduate Research Opportunities Program），MIT明确提供本科生参与研究的机会，学生可以直接跟着教授做科研，不用等到研究生以后才第一次进入实验室。学校的AI与Decision-Making研究同时覆盖理论、算法、系统以及人与机器交互等问题。EECS下面还有CSAIL、LIDS、MTL、RLE等大型研究实验室，很多AI项目本身就是跨学科进行的。

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CMU是真的把Artificial Intelligence当成一个完整的本科专业来培养，有正式的B.S. in Artificial Intelligence，课程从数学和统计、计算机科学一路进入AI，再延伸到science and engineering以及humanities and arts。

它的培养路线非常硬核，典型学生大二就会接触Artificial Intelligence and Machine Learning I，同时还要学习Data Structures and Algorithms、Probability Theory等基础课程。学校更大的优势还在于它的AI生态，School of Computer Science本身就是AI研究重镇，NLP、computer vision、robotics、machine learning、human-computer interaction等方向全部非常强。学生在本科阶段就能接触大量教授研究、实验室项目和实际工程。

这篇排行就到此为止啦！希望可以帮助到大家~