文生视频、自动驾驶、智能家居、智慧工厂……随着技术的不断进步，人工智能新的应用领域也在不断涌现。
于是，人工智能、AI+，变成了大家热议和关注的焦点，各行各业加大了在人工智能领域的投入。
尤其是在全球顶级投资银行——摩根士丹利任命了首位AI主管后，揭开了华尔街一场暗流涌动的AI人才争夺战。
在全球顶尖金融精英云集的华尔街，掌握AI核心技术的专业人才成为了各大机构竞相争抢的稀缺资源。这场“人才大战”正在重新定义金融业的竞争格局，将决定未来金融市场的创新方向和行业领导者。
从银行、对冲基金，到私募股权公司都纷纷豪掷千金，为了就是争夺高精尖的AI专家，直言：用AI技术，要么实现降本增效，要么在市场多分一杯羹。
比如机器学习工程师最高年薪30万美元，AI产品经理最高年薪65万美元，AI运营高管最高年薪可达200万美元……
从长期趋势看，各行各业对掌握人工智能基本技能人才的需求正急剧增长，以国内生成式人工智能的实际技术水平来看，在顶尖人工智能人才储备方面还存在明显不足，人工智能复合型人才更加短缺。
在CS趋于饱和的情况下，转投更细分的AI赛道成了不少留学家庭的选择。
那么，在这种AI大爆发的时代背景之下，留学该如何选专业？或者说，想要不被人工智能取代，在选择专业时应该考虑哪些专业？
在世界经济论坛（World Economic Forum, WEF）发布的《2023未来就业报告》中指出，在2023年的热门岗位排行中，人工智能与机器学习专业人员排名第一，其次商业智能分析和数据科学等大数据领域密切相关的职位也占据了主导地位。
由此可以看出，未来五年内职业增长最迅猛的是人工智能，商业智能分析和数据分析等大数据相关职位，且未来职业发展的趋势是与人工智能结合的，鼓励学生跨学科学习。
比如结合人工智能与心理学、生物技术、环境科学等，以便能在未来的职业生涯中跨界工作。

为方面大家对开设「人工智能」及相关本科学位的大学有印象，小编做了一个深耕AI的大学名单整理，如下：
美国
宾夕法尼亚大学（25Fall可直接申请）
卡内基梅隆大学（CMU）
麻省理工学院
斯坦福大学
华盛顿大学（UW）
加州大学圣地亚哥分校（UCSD）
纽约大学
佐治亚理工学院 

马萨诸塞大学阿默斯特分校
英国
帝国理工学院（IC）
伦敦大学学院（UCL）
伦敦国王学院（KCL）
爱丁堡大学
曼彻斯特大学
伯明翰大学
南安普顿大学
谢菲尔德大学
埃塞克斯大学
伦敦大学玛丽女王学院
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除了学校的直观参考，还有专业的选择也不容忽视。小编也整理了两个大类方向以供参考：
人工智能领域推荐相关（交叉）专业
计算机科学与技术
人工智能
数据科学
统计学
应用数学
语言学
自然语言处理（NLP）是自然语言处理中与语言学密切相关的领域
心理学
人机交互（HCI）方面的应用研究和机器学习算法的研究
生物学
生物信息学和计算神经科学方面的研究
经济学
机器学习和算法在金融和市场预测方面的应用
机器人技术领域推荐相关（交叉）专业
机械工程
控制科学与工程
计算机科学与技术
电气工程
材料科学与工程
（机器人的设计和制造需要使用多种材料和工艺，如高强度合金、高分子材料、表面涂层技术等）
人工智能
（机器人的自主学习和决策需要依靠人工智能技术，如机器学习、深度学习和自然语言处理等）
生物医学工程
（机器人在医疗行业的应用越来越广泛，如手术机器人、康复机器人等）
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计
算
机
录
取
申请人工智能专业又该如何选课
对于有志于深入研究人工智能的同学，在A-Level阶段，有几门科目是通常需要或者被强烈推荐的：

1.数学：数学是人工智能和计算机科学领域的核心，对于掌握算法、统计学和机器学习等关键内容至关重要。
2.进阶数学：如果条件允许，选择进阶数学是明智的，因为它涉及到一些在人工智能和计算机科学中经常使用的高级数学概念。
3.物理：虽然不是强制性的，但物理能帮助学生更好地理解计算机科学中的一些概念，如电路和信号处理。
4.计算机科学：许多顶级大学非常看重A-level的计算机科学课程。它涉及基本的编程和理论技能，这些技能在大学阶段可以进一步发展。
如果是AP体系，根据College Board资料显示，申请美本计算机相关专业建议选择的AP科目有微积分AB、微积分BC、计算机科学A、物理1or2、物理C、统计学，都属于“理科”类型。
另外，给你一组数据：2023年AP5分率最高，同时跟计算机专业相关有微积分BC、物理C电磁学、计算机科学A、化学。
对于IB体系的学生，IB数学HL课程是申请英美大学计算机专业的必修科目。但IB计算机科学课程不是必须的，许多大学未对IB计算机科学作出要求，或仅仅提到“学习计算机及科学类课程有利于该专业的申请”。
另外，IB计算机科学HL课程的建模及编程等内容难度还蛮大的，专业术语也多，除非有很高的兴趣，否则上课很容易云里雾里，个人认为没必要让计算机科学占据一门HL名额。
如果是数理能力较强的小伙伴们，其实可以选择IB物理，认可度更高更广，也能转学分，可以最大化保证大家申请大学和专业的开放性的。
除了科学选课、提高成绩，还有许多软性背景需要我们注意，比如：
参与与AI相关的课外活动和项目。可以加入机器人俱乐部、编程竞赛、科技实验室等，这些活动将帮助你建立实践经验和提升技能。
参加数学、科学和计算机相关的竞赛，如数学建模竞赛、机器学习竞赛等。这些竞赛可以展示你的才华和激发你的研究热情。
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在AI如日中天的当下，计算机类专业可以说是众望所归。对于想要攻读英美AI学位的同学，在申请前应做好哪些规划，才有助于你的申请结果？
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