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加拿大是世界上公认的教育体系完备，教育水准高的国家。优质的北美教育体系、严谨的教学态度，使得加拿大的学术文凭得到全球赞誉。加拿大在U.S.News全球教育国家（Best Countries for Education）评选中稳居第四。
加拿大在人工智能、虚拟现实、电子芯片、生物技术和机械航天技术方面的研发成果尤其突出，著名的人工智能三大奠基人都在加拿大。
杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）生于1947年，加拿大英裔，他是多伦多大学计算机科学系教授，也是Google的一名工程师，被称为“AI教父”。今天在谷歌中通过语音识别进行图片检索、在手机上把语音转化为文字的技术的实现，大部分功劳要归于Hinton博士的研究。他的研究，彻底改变了人工智能，开启了今天的深度学习和AI热潮。
雅恩·乐昆（Yann LeCun）出生于1960年。1987年，27岁的LeCun在Hinton的指导下开启了多伦多大学的博士后研究生涯，LeCun提出“人工神经网络”，他的导师Hinton曾评价说：“LeCun高举着火炬，冲过了最黑暗的时代。” LeCun帮助建立了 Facebook 人工智能研究实验室 FAIR（现 Meta AI），与其老师杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）一样，LeCun在当今世界人工智能领域被奉为“神一样的人物”。
约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio）生于1964年，于 1991 年获加拿大麦吉尔大学计算机科学博士学位。自 1993 年加入蒙特利尔大学（Université de Montréal）至今，担任计算机科学和运筹学系教授，他是加拿大高等研究院（CIFAR）神经计算和自适应感知项目的联席主任，是统计学习算法领域的加拿大科学家。他的研究工作主要聚焦在高级机器学习方面，致力于用其解决人工智能问题。2016年年末，Bengio 启动了一个名为 Element AI 的创业孵化器，为企业提供 AI 解决方案。2017年，腾讯曾投资这家公司。
2019年，Yann LeCun、Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton共同获得了2018年度图灵奖（Turing Award）。（图灵奖是计算机领域的国际奖项，被誉为“计算机界的诺贝尔奖”。）
加拿大大学计算机科学专业研究生课程包括研究型和授课型两大类。研究涉及的领域比较广泛，包括理论（算法、组合优化、计算几何、密码学、图论、逻辑和计算、编程语言、量子计算、计算理论和科学计算），系统（编译器、计算机游戏、分布式系统、嵌入式和实时系统、建模和仿真、网络和软件工程）和应用（生物信息学、机器学习、机器人学、计算机动画、图形和视觉）三个方向。
申请人需要获得计算机科学专业或者计算机相关专业的本科学士学位，通常本科GPA不低于3.0+/4.0，且本科最后一年两个学期的GPA至少是B+以上。关于绩点的要求，以英属哥伦比亚大学（University of British Columbia）为例：UBC要求大多数中国大学评分系统的85%，如果申请人来自211大学，最低成绩要求是B(=80%)或更高。GPA是留学生们的紧箍咒，是敲门砖，是王道。（GPA英语全称是Grade Point Average，意思就是平均成绩点数。）
对招生官来说，申请人的综合竞争力主要由硬件背景（GPA和标化成绩）和软件背景两大部分组成，软背景也是最能展现学生竞争力的必要条件，特别是在分数相同的情况下，就需要通过更全面和更具有说服力的申请材料来向招生官展示你是一个怎样的人，从而获得招生官的青睐。比如本科是计算机科学与技术专业的学生，如果你的高等数学、线性代数定量相关课程或物理课程的分数不够优秀，我们会根据你的情况制定科研规划，在软性背景上强化你在计算机+数学/物理的运用及科研产出方面的优势，以补足你的专业闭环。如果你的学术成绩优秀，但缺少专业领域内的亮点，我们会根据你的学术背景推荐具有针对性的科研项目，助力你在获得科研技能的同时还能有实质性的产出。
因此，想要申请加拿大硕博的同学们，一定要从大一开始就认真学习，尽早规划，在保证良好学术成绩的情况下，多多参与为申请加分的实习、科研等。
