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袁艺

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深圳
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    赴美攻读AI专业的准备指南

    • 原创
    发布者：
    袁艺
    分类：
    留学指南
    2025-08-31
    44
    浏览

    人工智能（AI）是美国计算机科学中活力的方向之一，申请竞争也相对激烈。成功的申请者通常需要在以下几个方面做好准备。

    1. 坚实的学术背景

    • 核心课程：必须拥有非常扎实的数学和计算机科学基础。重要的先修课程包括：高等数学（微积分、线性代数）、概率论与数理统计、离散数学。计算机核心课程包括：数据结构与算法、编程语言（Python至关重要）、计算机系统、操作系统、机器学习基础等。

    • GPA：维持一个良好的本科平均成绩（GPA）是证明学术能力的基础。

    2. 突出的编程与研究经验

    • 编程能力：精通Python是基本要求，同时熟悉C++、Java等语言也有帮助。还需要熟练使用TensorFlow, PyTorch等主流机器学习框架。

    • 项目与研究经历：这是申请中的重点。尽可能参与课程设计、科研项目、实习或算法竞赛（如Kaggle）。拥有高质量的技术项目经验、发表的论文或在开源项目中的贡献，能提升申请的竞争力。

    3. 标准化考试与选校

    • GRE：虽然部分学校取消了GRE要求，但一个较高的GRE（尤其是数学部分高分）成绩仍然能为申请项目增添砝码。

    • 英语能力：托福或雅思成绩需满足学校的最低要求，对于国际学生而言，口语分数尤为重要，因为未来可能涉及助教（TA）工作。

    • 选校策略：AI方向不仅存在于CS系，有些学校在信息学院、工程学院下也有相关项目。研究教授的研究方向，选择与自身兴趣匹配的项目至关重要，不应只看综合排名。

    4. 文书材料的精心准备

    • 个人陈述（SOP）：需要清晰阐述你对AI的兴趣来源、已有的技术积累、未来的研究兴趣以及为什么选择该院校的具体教授和项目。

    • 推荐信：三封强有力的推荐信，最好来自对你科研能力和学术表现非常了解的教授或实习导师。

    提前规划，逐步积累，方能在激烈的竞争中脱颖而出。

    袁艺
    袁艺 美国研究生部前期一组组长
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          1. 坚实的学术背景

          • 核心课程：必须拥有非常扎实的数学和计算机科学基础。重要的先修课程包括：高等数学（微积分、线性代数）、概率论与数理统计、离散数学。计算机核心课程包括：数据结构与算法、编程语言（Python至关重要）、计算机系统、操作系统、机器学习基础等。

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