AI 时代留美计算机科学专业择校指南

AI 时代下计算机科学的重要性

2024 年诺贝尔奖在自然科学领域的奖项被 AI 包圆，显然这凸显了计算机科学在 AI 发展中的关键作用。诺贝尔物理学奖授予了在使用人工神经网络的机器学习方面有奠基性发现和发明的科学家，诺贝尔化学奖部分授予了谷歌旗下 DeepMind 公司的 AI 科学家，他们研发出的 “Alpha Fold2” 模型在蛋白质结构预测方面取得了巨大成就。

计算机科学是 AI 发展的基础。AI 的发展不仅需要强大的计算能力，还需要大量的数据处理和算法优化，这些都离不开计算机科学的支持。例如，在蛋白质结构预测中，“Alpha Fold2” 模型就是通过计算机科学中的算法和数据处理技术，在几个小时甚至几分钟内完成了曾经需要几个月甚至几十年的任务。

计算机科学也成为了留学热门专业。随着 AI 技术的快速发展，计算机科学的应用范围和重要性不断扩大。选择就读计算机专业的人越来越多，竞争程度也越来越激烈。美国作为世界上科技发达、教育完善的国家，拥有众多科研实力的原始积累，不仅是计算机的发源地，也是顶尖计算机技术的诞生地。美国的高科技公司遍地开花，为计算机专业的学生提供了丰富的实习和就业机会。

此外，计算机科学专业涵盖了多个领域，如人工智能、数据科学与大数据技术、软件工程等，为学生提供了丰富的知识和技能。在 AI 时代，这些专业的人才需求持续增长，就业前景广阔。因此，计算机科学成为了留学热门专业之一。

权威排名榜单分析

（一）QS 排名解读

在 QS 计算机科学与信息系统排名中，美国高校表现极为突出。全球前 100 所高校中，美国高校占据了众多席位。例如，麻省理工学院、卡内基梅隆大学、斯坦福大学等均名列前茅。

在排名前 10 的高校中，美国高校就有麻省理工学院、卡内基梅隆大学、斯坦福大学、加州大学伯克利分校、哈佛大学、普林斯顿大学、耶鲁大学、宾夕法尼亚大学等多所，占比极高。这充分显示了美国在计算机科学领域的强大实力和领先地位。

（二）U.S. News 排名解读

• 排名依据及方法说明：

  U.S. News 通过向符合标准的 584 所本科计算机科学项目院系的主任及教职员发送问卷调查的方式进行排名。受访者使用 5 分制对同行院校的计算机科学项目进行评价，对于不熟悉的学校可选择 “不了解”。通过去掉最高和最低的两个评分，计算出每个项目的平均得分，并根据得分进行排名。若项目得分低于 2.0，则按字母顺序列出，并依据排名范围显示。

• 美本计算机专业排名变化分析：

  在今年美本计算机专业排名中，前 10 名院校发生了显著变动。斯坦福大学超越麻省理工学院，攀升至榜首，这体现了计算机科学领域竞争的激烈程度。加州大学伯克利分校与麻省理工学院和卡内基梅隆大学并列第 2 名。值得一提的是，CMU 在人工智能、网络安全、软件工程等五个专业领域均排名全美第一，彰显了其在计算机科学教育和研究领域的卓越实力。密歇根大学安娜堡分校和德克萨斯大学奥斯汀分校的名次均较去年上升 1 位，和加州理工学院并列第 10 名。

顶尖计算机科学院校介绍

03、卡内基梅隆大学

Carnegie Mellon University

计算机学院的研究机构介绍

卡内基梅隆大学计算机学院下设七个研究机构，涵盖了计算机科学的各个领域。计算生物学部门致力于将计算机技术应用于生物学研究；计算机科学部门在编程语言、人工智能、系统和理论等方面表现出色；人机交互研究所专注于提升人与计算机的交互体验；软件研究所探索先进的软件开发方法；语言技术研究所致力于语言处理技术的研究；机器学习部门引领人工智能的发展；机器人研究所则在自动驾驶、月球探测步行机器人等领域取得了非凡成就。这些研究机构共同构成了卡内基梅隆大学在计算机科学领域的全面性和专业性。

毕业生就业情况

卡内基梅隆大学计算机学院的毕业生拥有极高的就业率。他们广泛流向科技巨头企业，如谷歌、微软、Meta 等。毕业生从事的主流岗位包括软件开发工程师、数据科学家、人工智能研究员等。根据数据显示，卡内基梅隆大学计算机科学学院毕业生的年薪区间可达 8w - 19w 美元，十分有 “钱” 途。

斯坦福大学

Stanford University

人工智能领域的卓越研究

斯坦福大学在人工智能和机器学习领域有着卓越的研究成果。该校拥有世界一流的教授团队，如李飞飞等。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，极大促进了图像识别领域的技术发展。斯坦福大学在自然语言处理、计算机视觉等领域也有着深入的研究。学校拥有丰富的研究资源，包括先进的实验室和大量的科研项目资金。

地理优势与实习机会

斯坦福大学位于硅谷附近，地理位置得天独厚。这里有着浓厚的 AI 氛围，众多科技公司汇聚于此。学生可以充分利用地理优势，获得丰富的实习机会。许多学生在学习期间就有机会进入谷歌、苹果、Facebook 等知名科技公司实习，积累实践经验。同时，学校与这些企业也有着紧密的合作关系，为学生提供了更多的就业机会和发展空间。

麻省理工学院

Massachusetts Institute of Technology

顶尖研究机构介绍

麻省理工学院的计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）是世界著名的计算科学和人工智能实验室。CSAIL 成立于 2003 年，由计算机科学研究和人工智能实验室合并而成。它是麻省理工学院最大的实验室，研究领域涉及电气工程、计算机科学、数学、航空航天、脑和认知科学、机械工程、媒体艺术与科学，以及地球、大气和行星科学部门等。CSAIL 在人工智能、系统和理论等方面处于全球领先地位。

跨学科合作

麻省理工学院强调跨学科合作，计算机专业学生可以参与跨学科创新项目。在 AI、机器人和大数据分析方面，学生可以与其他专业的同学合作，共同解决复杂的问题。例如，在医疗领域，计算机专业学生可以与医学专业学生合作，开发智能医疗设备和医疗数据分析系统。这种跨学科合作培养了学生的综合能力和创新思维，使他们在未来的职业发展中更具竞争力。

加州大学伯克利分校

University of California--Berkeley

AI 领域的研究地位

加州大学伯克利分校在 AI 领域处于世界领先地位。学校拥有六个世界级人工智能研究机构，如 UCB 人工智能研究实验室、信息与系统科学实验室、人类兼容人工智能中心等。这些机构致力于推动人工智能的研究和应用，在学术界和工业界都享有很高的声誉。伯克利分校的计算机科学专业课程设置全面，涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个重要领域，注重理论与实践结合。

实习机会与创业环境

伯克利分校位于加州，周边科技企业众多，为学生提供了丰富的实习机会。学生可以在学习期间进入科技公司实习，积累实践经验。同时，伯克利分校有着活跃的创业环境，学校鼓励学生创新创业，为学生提供创业指导和资源支持。许多学生在毕业后选择创业，为科技行业的发展注入了新的活力。

综排一般但专业强的院校

04、普渡大学

Purdue University

国民度与理工科实力介绍

普渡大学在美国人心目中国民度极高，理工科强校的 “刻板印象” 深入人心。普渡大学与麻省理工学院、斯坦福大学等校一同常年包揽美国工科十强榜。工程学院全美排名第四，培养了一众工科人才，登月第一人阿姆斯特朗就是这里毕业的。

计算机专业排名与科研实力说明

在 CS Rankings 中，普渡大学的计算机专业综合排名挤进全美第 16 名。全校实验室超过 60 个，去年花费的科研经费高达 5.38 亿美元。

实习与就业优势阐述

与其它大规模的学校相比，普渡大学为学生提供了更多的实习，尤其是带薪实习机会来对抗不断上涨的学费。学生可在毕业前完成 12 - 22 个月不等的 Co-op 项目。大约有三分之二的学生在毕业后都接到了 Co-op 雇主递来的橄榄枝，真正实现毕业即就业。

马里兰大学帕克分校

University of Maryland-College Park

CS 专业的排名与合作介绍

马里兰大学的 CS 专业一直名列前茅，与工业界合作紧密。学生可以接受实践和项目课的培训，并有机会与工业界合作，了解技术需求并学习应用。

专业限制与就业前景说明

该校从 2019 年开始限制计算机专业人数，确保教学质量。每年都有大量毕业生加入谷歌、Facebook 等互联网大厂，获得高薪工作。在读学生也有众多实习机会，薪资可观。

亚利桑那州立大学

Arizona State University

强大的师资与研究成果介绍

ASU 的计算机科学系拥有一支由知名教授和研究人员组成的强大团队，在人工智能、机器学习等领域发表了大量高影响力研究论文。例如，计算与增强智能学院的苏巴罗・坎班帕蒂（Subbarao Kambampati），是全球人工智能思想领袖；计算机科学助理教授 YooJung Choi，正在研究概率建模，为人工智能领域做出贡献。

跨学科合作与科研设施阐述

该校计算机科学系与其他学科合作密切，开展了生物信息学和环境信息学等前沿研究。学校也在探索行动语言，如由计算机科学教授齐塔巴拉尔（Chitta Baral）开发的新语言 mA*，为多智能体场景中的行为推理奠定基础。ASU 配备了先进的科研设施和实验室，为学生提供了丰富的实践和实验机会。例如，计算机科学研究生 Kaize Ding 和 Yancheng Wang，与教授刘欢（Huan Liu）和助理教授 Yingzhen Yang 密切合作，开展图形对比学习（GCL）的研究。他们正在开发一个称为结构和语义对比学习的简单神经网络（简称 S3-CL）的框架，以解决无监督 GCL 的局限性，并更好地捕获图形中的全局知识。新框架的性能优于其他无监督 GCL 方法。

留美计算机科学专业的申请建议

（一）提高 GPA 和标化成绩

• GPA 的重要性：

  GPA 是衡量学生学术能力的重要指标，对于申请美国计算机科学专业至关重要。从往年录取数据来看，CS 专业排名 TOP20 的学校，平均录取 GPA 大都在 3.5 以上，部分学校如伯克利、斯坦福、卡耐基梅隆大学需要学生达到 3.7 以上的 GPA。

  保持高的成绩不仅是刚毕业学生简历的一个亮点，而且在美国多数大学里，上好课对未来工作也有帮助。例如，美国的课程设置非常能兼顾学术和工业界的实际需求，尤其是算法课，对面试帮助很大。此外，美国大学很多课程的大作业写在简历上，可以作为项目经验。

• 标化成绩要求：

  托福：美国 TOP50 的学校一般要求在 90 分以上，TOP20 的学校需要学生达到 100 分以上，雅思要求 7 分以上。对于以名校为目标的申请人来说，排名 Top30 的大学建议托福达到 100 以上，单项要求建议不低于 18，最好能上 20；排名靠前的学校建议分数达到 7.0，单项不低于 6.0。

  GRE：GRE 分数最好是达到 320 以上。理工类专业都非常看重学生的数学能力，通常来讲，Q 部分会要求达到 151 以上，V 部分达到 140 以上，写作部分则不是考察重点达到 3 或 3.5 即可。

（二）做好选择

• 选匹配而非 Top 的大学：

  有 CS 的 Top20 大学里，不同的学校侧重点不同。例如，Stanford 的 CS 在多个领域实力强劲，但想学 System 不一定是最佳选择，UC Berkeley 可能更合适；UIUC 是 EECS 界传统巨牛，计算机硬件特别强；MIT 的数据流计算机、AI 方面有突出成就；CMU 的 CS 是一个学院，规模之大远非一般院校所能及，师资力量雄厚，不少 faculty 获得过多个图灵奖。

  当选择申请的学校时，首先要考虑的因素不是学校的排名，而是专业是否与自己所感兴趣的领域有所吻合。因为不吻合的学校就没有办法带给你想要的东西，投资回报（资金或时间成本）就会小很多。

• 考虑申请路径：

  硬刚直接申：适合各方面都强的大神或务实的同学，但要做好申差的心理准备。以 UCI 为例，其计算机专业录取率是 5.8%，专业申录难度排所有专业的第二位，仅次于护理学。国际生的录取一般会偏难，国际生中的亚裔理工男更是最不被待见。

  申一个其他专业再考虑转：比直接申请要容易些，但选 offer 时要注意，有些大学已经明文规定不能转，有些官网写着能转但字里行间都在表达不容易这层意思，当然也有学校概率很大。即便是概率大的学校也会有诸多条件和门槛，所以该路径存在不确定性。

  本科读数学、物理或工程等相关专业，硕士申请计算机：申请美国计算机硕士，一般有三种项目。其中转码项目，排名好的大学开设并不多。但第一第二种情况，还是蛮多大学和项目供选择。虽说美研申请计算机竞争也大，但一方面美本选课比较宽松，同时美本申美研竞争力最高。

（三）提高个人申请实力

• 科研实习：

  对于申请美国计算机科学项目的学生来说，大多数都会去参加相关的科研和实习，来增加自己的竞争力。比如在学校跟着导师做相关的项目，或者去科技公司比如谷歌、微软、IBM 等公司实习，都非常好。

  参加开源项目或各种编程竞赛也能提升个人实力。例如，参加 Google 的开源项目，经历适应期后可能会获得报酬；参加编程竞赛，一般两三人组队，获得名次不难，一两次就好了，面子和里子都有。

• 申请助教或助研：

  成绩好了可以和教授搭话，申请成为他的助教或者助研。尽管工资很微薄，但一般学校会帮你减免部分或者全部的学费。而且，这是不错的机会来练习英文。作为一个硕士生，助教或者助研写在简历上，也算一种资本。另外，助研还有机会发表论文，这些东西都会让自己更强。如果是助教，建议优先选择编程类算法类的助教，对编程能力有帮助。如果是助研，主要还是看教授，找那种桃李满天下的。

（四）合理规划申请策略

• 了解学校要求：

  不同学校的申请要求不同，要提前了解学校是否有先修课的要求，然后适当的补充相关课程学习或者相关实习与科研。例如，美国计算机科学硕士一般都是招收有计算机、软件或者理工科背景的学生。如果是跨专业申请的同学，要提前了解学校是否有先修课的要求，然后适当的补充相关课程学习或者相关实习与科研。

• 选校和选专业的策略：

  此前全球计算机科学专业排名榜 CS Rankings 已发布了计算机科学机构排名。不同于 U.S. News 等排名的方法 (仅仅基于调查)，该排名完全基于研究指标，度量了绝大多数院校教员在计算机科学领域各大顶会所发布的论文数量，是业内较为权威的计算机科学学术机构排行榜。

  计算机涉及的领域非常广泛，其分支学科也是非常多。在美国将主要的专业方向分为人工智能 (Artificial Intelligence)，程序应用 (Programming Language)，计算机系统 (Systems) 以及计算机理论 (theory) 这四个部分。而每个部分又有很多的研究方向，在选校和选专业时要根据自己的兴趣和实力进行选择。