关于人工智能硕士项目，很多人可能会有一个误解，以为人工智能作为一个热门方向，美国顶尖大学应该都有专门的硕士项目。但事实上，专门的AI 硕士项目并不多，大部分和AI相关的项目还是开设在计算机科学（CS）硕士项目下的AI 方向。
如果想申请专门的人工智能硕士（也就是专业名称带有人工智能字眼），首先要搞清楚这个专业的性质，哪些项目更适合自己的职业规划，而不是简单地看排名和专业名称。
我认为，目前美国为数不多的人工智能硕士可以简单分为两类：一类是既可以就业也可以继续读博的学术导向型项目，以波士顿大学（BU）和东北大学（Northeastern）为代表；另一类则是完全就业导向型，毕业后直接进入工业界，比如卡内基梅隆大学（CMU）、杜克大学、西北大学和UCLA 的 AI硕士项目。
学术vs. 就业
两类AI 硕士的区别
第一类是既可以选择就业，也可以继续攻读博士的硕士项目，通常由计算机系提供，项目时长为两年。
如果学生有意愿继续读博士，一般会提供thesis（研究论文）选项，帮助学生积累科研经历。
BU和 Northeastern这类项目的特点是课程扎实，理论基础强，适合希望在AI 领域深入研究的同学。第二类是完全就业导向的硕士项目，不适合想继续读博的学生。这类项目的时长一般为1 - 1.5年，比学术导向的硕士短，重点是培养学生人工智能技术的应用技能，让他们尽快进入职场。除了技术课程之外，这类项目通常还会加入一些管理内容，比如AI 产业管理、AI法律与伦理、产品开发等。
有些项目还会安排工业界合作项目（Project or Practicum），甚至提供实习机会，让学生在毕业前就能接触真实的行业问题。
代表性的就业导向AI 硕士项目包括CMU 的 AI and Innovation、杜克大学、西北大学、UCLA的 AI硕士，这些项目的毕业生主要进入工业界，从事机器学习工程师（Machine Learning Engineer）、数据科学家（Data Scientist）、AI工程师（AI Engineer）、软件工程师（Software Engineer）等岗位。
不同项目之间的课程设置、教授团队和申请要求有所不同，但核心目标都是培养学生进入行业。值得一提的是CMU 的 AI Engineering 项目，它虽然带有人工智能的标签，但和上面提到的两类项目有所不同，属于跨学科应用型项目。
这个项目把AI 作为工具，结合 生物医学工程、化学工程、土木工程、电子和计算机工程、材料工程、机械工程、信息安全 等 7 个不同的工程方向。相比其他AI 硕士，它更适合有工程背景的学生，希望将AI 应用到具体行业，而不是单纯做AI 研究或算法开发。
AI 硕士vs. CS 硕士，哪个更适合？
如果你发现很多名校都没有专门的AI硕士，不要惊讶。大多数美国大学将更深入的AI研究放在博士阶段，而非硕士阶段。如果你未来希望从事前沿的AI研究或研发，成为研究员或科学家，那么攻读博士学位是必经之路。
如果你目前没有足够的竞争力直接申请博士学位，那么首先攻读一个计算机科学硕士学位将是一个合适的过渡。
比如，斯坦福（Stanford）MSCS、加州伯克利（Berkeley）EECS、杜克（Duke）MSCS、南加大（USC）MSCS，这些项目虽然不是AI 专硕，但都可以选AI 方向的课程，甚至在研究生阶段参与AI 相关的研究。如果目标是 成为运用AI技术的工程师，CS硕士和 AI硕士的选择没有本质上的优劣之分，关键是看课程设置和项目资源。
CS硕士通常会有更扎实的计算机基础课程，而AI 硕士则更强调AI 相关技术的应用。如果本科是 电子信息工程 或其他非 CS 相关专业，申请AI 硕士的难度可能会比申请CS硕士稍低，但也需要证明自己具备足够的计算机基础，包括数据结构、算法、编程语言、计算机组成原理、操作系统、线性代数、统计学等核心课程。
杜克vs. 西北，谁的AI 硕士更“硬核”？
很多人喜欢用“硬核”来形容AI硕士，但“硬核”其实是个很模糊的概念。一般来说，可以从两个角度去理解：一是技术层面的“硬核”，比如课程设置、教授背景、学生背景，有些人甚至简单地认为“更偏CS 的 AI硕士”就更硬核；二是就业导向的“硬核”，也就是这个项目是否能帮助学生顺利找到好工作。从技术角度来看，西北大学的AI 硕士比杜克更偏CS。
西北的AI 项目设在 工程学院的计算机系，采用 quarter（四学期）制，共15 个月，需要完成16 门课程，其中9 门是核心技术课，1门商科课程，6门选修课可以选择计算机系的课程。教师团队主要由CS 系的教授组成，录取要求需要有计算机背景和扎实的编程能力。
杜克的AI 硕士则设立在 工程学院下的企业工程研究所（Institute for Enterprise Engineering），更偏应用和产业结合，项目时长16 个月，采用 学期制（四学期）。学生需要修 10 门课程，其中4 门是核心技术课程，3门商科课程，3门选修课可以从 AI相关课程和工程院系课程中选择。
杜克的AI 硕士在培养目标上更强调工业界应用，教师团队主要由兼职教授（Adjunct Professors）组成，很多人有丰富的行业经验，申请门槛相对更宽松，不一定要求计算机背景，更适合来自不同工程领域的学生。
从技术角度看，西北的AI 项目更偏CS，更硬核，选修课范围更广，教授团队更学术导向，适合想往技术方向发展的学生。杜克的AI 项目更偏应用，课程设置和就业市场的匹配度高，适合想进入工业界的学生。
如果你想做更底层的AI 研究或者算法开发，西北的项目可能更适合；如果你想结合AI 进行产业应用，杜克的项目会更有针对性。
结论
如何选择AI 硕士？
选择AI 硕士，最重要的不是学校排名，而是项目和你的职业规划是否匹配。
如果你想在AI 领域继续读博，选择BU、Northeastern这种带有 thesis选项的硕士，或者直接申请带有研究属性的CS 硕士，选AI 方向的课程，同时积累相关科研经验。
如果你想快速进入工业界，选择CMU、杜克、西北、UCLA这类就业导向的 AI硕士，尤其是有实习和企业合作项目的项目，会更有帮助。
最终，选校的核心逻辑永远是围绕职业目标来做匹配，以及深入了解项目特点，而不是单纯看排名和项目名称。
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