自2023年起，AI领域呈现爆发式增长，ChatGPT的横空出世点燃了新一轮的技术革新。

紧随其后，OpenAI的GPT-4，微软的Copilot、百度的文心一言、谷歌的Bard纷纷加入战局，AI赛道变得空前热闹，立志于投身这一前沿领域的学子也越来越多！

在此背景下，作为全球著名科学期刊之一的《Nature》，通过其增刊Nature Index Supplements，特别推出了针对AI领域的深入分析与讨论。

前不久，“Nature Index Supplements 2024 AI”发布了全球AI领域领先的TOP100高校榜单，揭示了当前全球AI研究的最前沿趋势，也为想要深入了解该领域的学生提供了参考。

✦阅读提示：

◆美国高校占半壁江山，46所院校上榜TOP100；
◆计算机神校卡梅失宠，仅列全球#62；
◆中国院校势头很猛，19所上榜；
◆AI名校/行业必备技能：编程、数据、机器学习与云平台计算

接下来，让我们一起详细解析这份最新榜单！！

01、美国46所高校碾压式领先，中国19所高校上榜，全球AI研究竞争白热化

2019至2023年间，美国在AI研究产出方面遥遥领先，共有46所相关机构跻身全球百强，占据了近半壁江山。

哈佛大学、斯坦福大学和麻省理工学院分别位列前三甲，展示了美国在AI领域的绝对优势。

尤其值得一提的是，美国不仅在数量上遥遥领先，在“研究质量”上同样出类拔萃。

激烈的校际竞争推动了AI研究的飞速进步，以TOP1哈佛大学为例，其AI研究产出从2015-2021年的1975篇激增至2019-2023年的2666篇，增幅显著。

不过，中国也不逊色，以19所学术机构上榜的成绩稳居全球第二，其中9所更是进入了全球前50强，充分展现了中国在AI研究方面的强劲实力和快速崛起之势。

此外，英国、德国、瑞士等国家也有不俗表现，多所高校成功上榜，体现了这些国家在AI研究领域的深厚积淀和持续创新能力。

例如，英国有7所学校上榜，德国有5所，瑞士则有4所，这些学校的研究成果同样值得称赞。

02、哈佛登顶，卡梅跌落神坛，5所黑马院校崭露锋芒！

为了更深入地了解美国高校在这一领域的具体表现，我们接下来将重点剖析美国高校的排名情况。

01、哈佛、斯坦福、MIT，AI领域的“三大巨头”

在“Nature Index Supplements 2024AI”中，美国院校再次开大，全球Top100大学里占了46所，可谓是半壁江山了！

更令人瞩目的是，在前十强中，就有7所来自美国，这波操作简直不要太秀！

这7所院校分别是哈佛大学#1、斯坦福大学#2，麻省理工学院#3、哥伦比亚大学#6，加州大学圣地亚哥分校#7、加州大学伯克利分校#8，加州大学洛杉矶分校#10！

或许，很多人看到该榜单的冠军是哈佛，感到有些震惊！

但其实，哈佛在AI领域的研究成果也是多点开花，尤其在AI与医疗健康的结合上，更是走在了世界的前沿。

前不久，哈佛医学院联手多家机构推出了一款名为CHIEF的AI癌症诊断神器，该模型在临床组织病理学成像评估方面表现卓越，并成功登上了《Nature》，让全世界看到了哈佛在AI医疗应用方面的强大实力。

论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07894-z

02、5所深藏功与名的，AI黑马院校

在TOP11-50名中，展现出了美国高校在AI研究领域的多元面貌。

不仅有宾大、耶鲁、JHU、普林、康奈尔、芝加哥和杜克等传统名校的身影；

也能发现一些综排相对低调但AI研究实力突出的黑马学校，如：

综排#46的华盛顿大学，位列AI领域全球#13；

综排#30的纽约大学，位列AI领域全球#15；

综排#21的Umich，位列AI领域全球#16；

综排#63的宾夕法尼亚州立大学，位列AI领域全球#38；

综排#70的匹兹堡大学，位列AI领域全球#47；

这5所院校甚至比一些TOP30院校的排名还要高！！

03、计算机神校跌落神坛，仅排全球62

在TOP50-100的排名中，最令人震惊的莫过于卡梅了！

被誉为“计算机神校”的CMU，在Nature AI研究产出排名中仅位列第62名，这一结果引发了广泛讨论，也让很多人对Nature的排名方法产生了疑问。

通过对比CS Rankings和Nature Index Supplements的评价标准，我们可以发现——

CS Rankings的评价方法，专注于计算机科学领域的顶级学术会议论文发表。

Nature Index Supplements更侧重于追踪发表在高质量自然科学和卫生科学期刊上的研究文章。

这意味着，CMU的研究方向可能与Nature Index Supplements所关注的领域不完全重合，从而导致其在本次排名中未能占据优势位置。

这一现象也从侧面反映了不同评价体系下，高校研究实力的多样性和复杂性。

所以，选校还是要根据个人目标来参考排名！

小德为大家整理了21所同时在四大排名中均位于TOP100，且在AI领域排名百强的院校。

如果你希望在AI领域获得良好的就业前景，下表的学校就闭眼冲吧！！

03、冲AI顶校四大核心技能，编程、数据、机器学习与云平台计算

对于有志于未来投身AI行业的学子而言，了解院校排名只是一步；

更重要的是，需要深入了解行业对人才的具体要求。

今天，小德就从就业的角度出发，帮助大家更好地规划留学申请。

以下是小德基于信息整理的一些AI相关岗位的招聘要求概览：

01、AI工程师

• 教育背景：计算机科学、人工智能、数学或相关领域硕士及以上学位
• 技能要求——
  熟悉Python、Java、C++或其他编程语言；
  深入理解机器学习和深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras等；
  有数据结构和算法的扎实基础，能够处理大数据，熟悉SQL和NoSQL数据库；
  熟悉云计算平台如AWS、Azure或Google Cloud

02、AI算法工程师

• 教育背景：通常要求硕士或博士学位，特别是在高度专业化的领域。
• 技能要求——
  拥有丰富的AI项目开发经验，扎实的计算机基础知识，精通算法设计和优化；
  熟悉机器学习和深度学习的高级概念；
  熟悉多种AI技术和工具，能够解决复杂的问题；
  对计算效率和模型精度有深入理解；
  有团队领导经验或参与过大型项目者优先；
  强大的问题解决能力和创新思维，了解前沿趋势

03、AI测试工程师

• 教育背景：计算机科学或相关领域的背景
• 技能要求：
  熟悉AI系统测试流程和测试策略；
  能够设计和执行测试用例，识别并报告软件缺陷；
  熟悉自动化测试工具和框架；
  良好的文档编写和沟通技巧

04、AI高级研究员

• 教育背景：多数情况下要求有计算机科学、电子工程、数学、统计学、物理学或相关领域的硕士或博士学位
• 技能要求：
  深入理解机器学习和深度学习的基本原理；
  熟练掌握至少一种编程语言，如Python、C++、Java等，用于算法实现和数据分析；
  熟悉机器学习和深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras等；
  具备强大的数学和统计学基础，能够进行复杂的数据分析和模型构建；
  能够独立完成算法优化和算法实现，有能力撰写科研论文和报告；
  有专利申请或成功的项目案例的优先

05、AI产品经理

• 教育背景：商业、计算机科学或相关领域的学士或硕士学位
• 技能要求：
  理解AI技术及其潜在的商业应用；
  能够制定产品路线图和管理产品生命周期；
  擅长以下一个或多个领域：生成式人工智能、人工智能应用程序框架和 SDK、ML/人工智能可观察性和评估等；
  具备市场分析和竞争情报收集的能力；
  能够将客户用例与技术解决方案联系起来，并全面思考端到端体验；
  良好的跨部门协调和项目管理技能

由此来看，AI行业必备技能主要有四点：

1）编程能力

• 熟练掌握Python、Java、C++等至少一种主流编程语言；
• 了解和使用机器学习和深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras等。

2）数据处理与分析

• 具备处理大规模数据集的能力，熟悉SQL和NoSQL数据库；
• 拥有扎实的数据结构和算法基础，能够高效地处理和分析数据。

3）机器学习与深度学习

• 深入理解机器学习和深度学习的基本原理和高级概念；
• 能够独立完成算法的设计、优化和实现。

4）熟悉主要的云计算平台

• 如AWS、Azure、Google Cloud，能够利用这些平台进行数据存储和计算。

此外，对于一些高级职位，还会考虑候选人的过往工作经历和成就，以及在专业领域内的影响力（如发表的研究论文或贡献的开源项目）

那么，对于立志于未来投身AI行业的学子而言，现在就可以对照这些名企招聘要求，审视并精进自身技能；

通过有目的性地学习与实践，不仅对申请顶尖高校有帮助，还会为步入职场的那一刻做好充足准备~

希望以上内容，对大家有所帮助！

不论是在选校选项目以及做背景提升时，都要考虑到自己申请的专业以及未来的目标，再结合自己的资源、兴趣爱好做出最终的选择，这样才可以使目标最大化的实现。

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