近日全球計算機科學專業(yè)排名榜CSrankings更新了全球計算機科學機構排名。中國高校2019年在AI領域表現(xiàn)出色。其中，清華大學以9.0分排名全球第1。北京大學排名第3，中國科學院排名第4，上海交通大學排名第6。BTV留學生節(jié)目導師陳華老師為大家解讀一下CS專業(yè)排名。

去年清華大學首次取得CSRankings計算機科學機構實力排名第一，引發(fā)輿論大嘩。今年這個讓大家關注的排名終于又更新了！全球院校計算機科學領域實力排名開源項目CSRankings，刷新了2019年的最新數(shù)據(jù)。結果仍然讓人瞠目。

最新排名顯示：

• AI（含5項細分領域）排名中，清華大學排名第一，CMU排名第二，北京大學排名第三。AI中的“Artificial intelligence”一項，北京大學排名第一，清華第二，中科院第三。

CSRankings（Computer Science Rankings）：是由馬薩諸塞大學安姆斯特分校（University of Massachusetts Amherst）信息與計算機科學學院教授Emery Berger發(fā)布的基于研究指標（全球各機構的學者在各頂級學術會議上發(fā)表的論文）的全球頂尖計算機科學機構排名。

排名依據(jù)：完全基于研究指標，以各大頂會發(fā)布的論文數(shù)量為主

這份排行榜不同于常見的《美國新聞與世界報道》(US News and World Report)排名，《美國新聞與世界報道》完全以聲譽為基礎，依賴于向各部門主管和研究生院主任進行調查。

Emery Berger 組織的全球院校計算機科學領域實力排名，完全基于研究指標，能夠以絕大多數(shù)院校教員在計算機科學領域的各大頂會發(fā)布的論文數(shù)量為衡量指標，相對來說比較透明和更有意義。

自然語言處理的頂會有ACL、EMNLP、NAACL；計算機視覺領域的頂會含CVPR、ECCV、ICCV；機器學習與數(shù)據(jù)挖掘會議的論文來自ICML、KDD 、NIPS；人工智能頂會則包含AAAI、IJCAI。

這種方法的目的是既激勵教師們在頂會上發(fā)表文章，而且是開源項目，因此又能防止灌（造）水（假），非常簡單易操作。

排名分為4大類（26項細分），分別為AI、系統(tǒng)、理論和跨學科領域。

區(qū)域分為8個，分別為美國、加拿大、美國和加拿大、北美、亞洲、澳大利亞、歐洲、全球。

在AI板塊，主要有5個細分領域：1.人工智能（Artificial intelligence）；2.計算機視覺（Computer vision）；3.機器學習與數(shù)據(jù)采集（Machine learning & datamining）；4.自然語言處理（Natural language processing）；5.網(wǎng)頁信息檢索（The Web & information retrieval）。

在此，我們重點關注全球領域的排名。

AI全球排名（2019），清華第一，北大第三，國內8所院校進入Top 20

清華大學第1名，北京大學第3名，中國科學院第4名，上海交通大學第6名，南京大學第11名，復旦大學第12名，香港科技大學第13名，浙江大學第14名。

人工智能（Artificial intelligence）排名（2019）：

北京大學第1名，清華大學第2名，中國科學院第3名，南京大學第3名，復旦大學第6名，電子科技大學第7名，上海交通大學第9名，浙江大學第12名，北京航空航天大學第17名，中國科學技術大學第19名。

計算機視覺（Computer vision）排名（2019）：

中國科學院第1名，北京大學第3名，清華大學第7名，西北工業(yè)大學第9名，香港中文大學第13名，浙江大學第20名。

機器學習與數(shù)據(jù)挖掘（Machine learning & data mining）排名（2019）：

清華大學第2名，上海交通大學第13名，南京大學第18名。

自然語言處理（Natural language processing）排名（2019）：

北京大學第4名，清華大學第6名，復旦大學第9名，中國科學院第15名。

網(wǎng)頁信息檢索（The Web & information retrieval）排名（2019）：

清華大學第1名，中國科學院第4名，山東大學第6名，浙江大學第7名，香港科技大學第9名，上海交通大學第12名，復旦大學第13名，北京大學第16名。

除了AI板塊，CSRankings還包括以下3個板塊：1.系統(tǒng)（Systems）：計算機架構（Computer architecture）、計算機網(wǎng)絡（Computer networks ）、計算機安全（Computer security）、數(shù)據(jù)庫（Databases）、自動化設計（Design automation）、嵌入式實時系統(tǒng)（Embedded & real-time systems）、高性能計算（High-performance computing）、移動計算（Mobile computing）、測量及性能分析（Measurement & perf. analysis）、操作系統(tǒng)（Operating systems ）、編程語言（Programming languages）、軟件工程（Software engineering）；2.理論（Theory）：算法和復雜性（Algorithms& complexity）、密碼學（Cryptography）、邏輯和驗證（Logic & verification）；3.跨學科領域（Interdisciplinary Areas）：計算生物與生物信息學（Comp.bio & bioinformatics）、計算機圖形學（Computer graphics）、經(jīng)濟學與計算（Economics & computation）、人機交互（Human-computerinteraction）、機器人（Robotics）、可視化（Visualization）。

人工智能專業(yè)來到 CMU

CMU 的計算機學院名氣之盛、影響力之大，以至于調侃科技企業(yè)去學校挖人挖的太狠的時候，都首當其中地說「CMU 的計算機學院都要被挖空了」。(對此，CMU 計算機科學學院機器學習系主任 Tom Mitchell 在 AI 科技評論的采訪中表示：如果企業(yè)招走了很多人，我們就培養(yǎng)更多人)

CMU人工智能專業(yè)本科生的課表

詳細的專業(yè)課課表也已經(jīng)發(fā)布在了 CMU 計算機系官網(wǎng)上，四年中需要學習包括數(shù)學和統(tǒng)計核心課程、計算機科學核心課程、人工智能核心課程、道德、AI 細分方向、人類學和藝術、一般科學和工程學等大類的至少 30 門課程。四年中的固定課程如下。

大一

命令式計算原理;功能式編程原理;

微積分;矩陣與線性變換;積分與逼近;

計算機科學的數(shù)學基礎 / 數(shù)學的概念，二選一;

解釋與聲明;

計算學;計算機科學中的重要理論思想;

大二

人工智能：表征與解決問題簡介;

計算機系統(tǒng)簡介;并行與串行數(shù)據(jù)結構與算法;

計算機科學的概率論 / 概率與計算，二選一;

機器學習簡介;

道德選修課一門;

大三

計算機視覺簡介 / 自然語言處理簡介，二選一;

現(xiàn)代回歸理論;

固定的課程當然只是一小部分，從大二開始有一般科學和工程學選修課(選修四門)、人類學和藝術選修課(選修七門)，從大三開始有 AI 細分方向可選課程(包含決策和機器人、機器學習、感知和語言、人類與人工智能交互四個方向，每個方向選修一門)。除此之外還需要學習 5 門自由選修課程。

人類學和藝術選修課包括：認知心理學;人類信息處理與人工智能;感知;人類記憶;視覺認知;認知建模;語言與思維;人類和機器的學習;

道德選修課包括：新生研討會：人工智能與人性;計算中的道德和政策問題;AI、社會與人性;

決策和機器人方向的 AI 選修課程包括：神經(jīng)計算;事實、正義與算法;認知機器人;AI 的策略推理;機器人的規(guī)劃技巧;移動機器人編程實驗室;機器人運動學和動態(tài)學;規(guī)劃、執(zhí)行和學習;

機器學習方向的 AI 選修課程包括：深度強化學習和控制;機器學習文本挖掘;高級數(shù)據(jù)分析;深度學習簡介;

感知和語言方向的 AI 選修課程包括：搜索引擎;語音處理;計算性感知;計算性圖像;視覺傳感器;

人類與人工智能交互方向的 AI 選修課程包括：設計人類為中心的系統(tǒng);人類-機器人交互;從人群中學習;智能產(chǎn)品和服務設計工作室;

可以看到，課程設置中除了正常地涵蓋了數(shù)學、計算機和人工智能的基礎課程之外，不僅有單獨的道德課程，甚至還要學習多達 7 門的人類學和藝術課程。這一方面符合了「CMU 的強項是計算機和藝術」的傳聞，另一面似乎也反襯出國內的理工科教育缺少對于人類自己、技術與人類的關系的辨析和反思。另外， 作為本科生的課程設置，廣闊的知識面、多學科交叉內容的安排也對本科階段的思維鍛煉和未來的繼續(xù)深造大有裨益。

根據(jù) CMU 計算機學院的公告，現(xiàn)階段人工智能專業(yè)的招生規(guī)模計劃為 30~50 名學生每年(整個計算機學院為 735 名新生每年)。專業(yè)成立后，一部分已經(jīng)學習了足夠數(shù)量相關課程的大二大三學生就可以申請轉向人工智能專業(yè)了。

對于申請機器學習相關碩士和博士的同學，建議是掌握扎實的數(shù)學和編程能力。而現(xiàn)在對于本科生，我們相信數(shù)學仍然是不可以放松的，只不過，數(shù)學對于我們中國人來說，并不是什么大問題，對吧?

關于美國大學CS專業(yè)申請問題可以添加北京臺留學生節(jié)目留學規(guī)劃師美嘉留學陳華老師（微信：chenhua2013）