人工智能---AI(Artificial Intelligence)，它是一门包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等综合学科。该概念第一次在达茅斯顿学术会议上提出：人工智能是从计算机应用系统角度出发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以及延生人类智能科学(ps：注意包括2个部分：模拟人类以及延伸人类智能)。如果你选择留学美国人工智能专业，有哪些大学可以选择呢？和南昌立思辰留学云的小编一起看看吧！
麻省大学
B.S. in Computer Science: Artificial Intelligence
这里提供了非常非常多的研究小组，他们包括：Autonomous Learning Laboratory; Biologically Inspired Neural & Dynamical Systems Laboratory; Computer Vision Research Laboratory; Information Extraction & Synthesis Laboratory; Knowledge Discovery Laboratory; Laboratory for Perceptual Robotics; Machine Learning for Data Science; Multi-Agent Systems Laboratory; Resource Bounded Reasoning Lab
伊利诺伊大学香槟分校
B.S. in Computer Engineering: Artificial Intelligence, Robotics, & Cybernetics
在这里，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。
斯坦福大学
BS in Computer Science: Artificial Intelligence;
MS in Computer Science: Artificial Intelligence or Human-Computer Interaction
斯坦福大学在人工智能方面的本科学位涵盖的课程非常全面，几乎已经和很多研究生的课程相差无几，其中包括：computational biology, speech recognition, cognition和machine learning。
加州大学圣地亚哥分校
B.S. in Computer Science: Artificial Intelligence Cluster
在UCSD，所有CS专业的学生都有机会能够将人工智能作为他们的一个专业方向。在课程方面，UCSD提供包括搜索和推理，计算机视觉和图像处理等独立课程。
佐治亚州立大学
B.S. in Computer Science: Concentration in Graphics and Human-Computer Interaction;
M.S. in Computer Science: Coursework in Database & Artificial Intelligence
很少有大学能像乔治亚州立大学一样，提供本科和硕士学位的人工智能课程。在这里，研究生们可以选择数据库与人工智能课程，拓展自己对于人工智能的知识储备。
普渡大学
B.S. in Computer Science: Machine Intelligence Track
在普渡，CS专业的本科生都可以选择人工智能，数据挖掘，机器学习，机器人以及一系列类似的课程。尽管人工智能方面的课程在美国大学中并不罕见，但是很少有学校能够像普渡一样为本科生也提供这么多的课程选择。
哥伦比亚大学
B.S. in Computer Science: Artificial Intelligence Track
哥伦比亚大学的优势在于它提供了东海岸几乎最好的研究设施。比如机器人实验室，自然语言处理(NLP)实验室和计算机视觉实验室。在这些实验室里，你可以看到IBM的机械臂，3D工作台，可穿戴电脑的原型机等很酷的东西。
哈佛大学
A.B. in Computer Science: Mind, Brain, & Behavior
这所大学无论是教师还是学生，都拥有人工智能未来发展的无限可能。在这里，所有CS的学生可以学习计算机图形，计算机视觉以及UI方面的相关课程。
俄亥俄州立大学
B.S. in Computer Science：Engineering/Computer Information Systems: Artificial Intelligence
OSU为人工智能的学生，提供传统的神经网络，计算机视觉之类的课程，而且OSU还拥有着非常强大的研究团队，开设了不同的研究小组，比如：Applied Machine Learning; Auditory, Speech, and Language Processing; Machine Learning and Learning Theory; Cognitive Systems
