近日全球计算机科学专业排名榜CSrankings更新了全球计算机科学机构排名。中国高校2019年在AI领域表现出色。其中，清华大学以9.0分排名全球第1。北京大学排名第3，中国科学院排名第4，上海交通大学排名第6。BTV留学生节目导师陈华老师为大家解读一下CS专业排名。

去年清华大学首次取得CSRankings计算机科学机构实力排名第一，引发舆论大哗。今年这个让大家关注的排名终于又更新了！全球院校计算机科学领域实力排名开源项目CSRankings，刷新了2019年的最新数据。结果仍然让人瞠目。

最新排名显示：

• AI（含5项细分领域）排名中，清华大学排名第一，CMU排名第二，北京大学排名第三。AI中的“Artificial intelligence”一项，北京大学排名第一，清华第二，中科院第三。

CSRankings（Computer Science Rankings）：是由马萨诸塞大学安姆斯特分校（University of Massachusetts Amherst）信息与计算机科学学院教授Emery Berger发布的基于研究指标（全球各机构的学者在各顶级学术会议上发表的论文）的全球顶尖计算机科学机构排名。

排名依据：完全基于研究指标，以各大顶会发布的论文数量为主

这份排行榜不同于常见的《美国新闻与世界报道》(US News and World Report)排名，《美国新闻与世界报道》完全以声誉为基础，依赖于向各部门主管和研究生院主任进行调查。

Emery Berger 组织的全球院校计算机科学领域实力排名，完全基于研究指标，能够以绝大多数院校教员在计算机科学领域的各大顶会发布的论文数量为衡量指标，相对来说比较透明和更有意义。

自然语言处理的顶会有ACL、EMNLP、NAACL；计算机视觉领域的顶会含CVPR、ECCV、ICCV；机器学习与数据挖掘会议的论文来自ICML、KDD 、NIPS；人工智能顶会则包含AAAI、IJCAI。

这种方法的目的是既激励教师们在顶会上发表文章，而且是开源项目，因此又能防止灌（造）水（假），非常简单易操作。

排名分为4大类（26项细分），分别为AI、系统、理论和跨学科领域。

区域分为8个，分别为美国、加拿大、美国和加拿大、北美、亚洲、澳大利亚、欧洲、全球。

在AI板块，主要有5个细分领域：1.人工智能（Artificial intelligence）；2.计算机视觉（Computer vision）；3.机器学习与数据采集（Machine learning & datamining）；4.自然语言处理（Natural language processing）；5.网页信息检索（The Web & information retrieval）。

在此，我们重点关注全球领域的排名。

AI全球排名（2019），清华第一，北大第三，国内8所院校进入Top 20

清华大学第1名，北京大学第3名，中国科学院第4名，上海交通大学第6名，南京大学第11名，复旦大学第12名，香港科技大学第13名，浙江大学第14名。

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

北京大学第1名，清华大学第2名，中国科学院第3名，南京大学第3名，复旦大学第6名，电子科技大学第7名，上海交通大学第9名，浙江大学第12名，北京航空航天大学第17名，中国科学技术大学第19名。

计算机视觉（Computer vision）排名（2019）：

中国科学院第1名，北京大学第3名，清华大学第7名，西北工业大学第9名，香港中文大学第13名，浙江大学第20名。

机器学习与数据挖掘（Machine learning & data mining）排名（2019）：

清华大学第2名，上海交通大学第13名，南京大学第18名。

自然语言处理（Natural language processing）排名（2019）：

北京大学第4名，清华大学第6名，复旦大学第9名，中国科学院第15名。

网页信息检索（The Web & information retrieval）排名（2019）：

清华大学第1名，中国科学院第4名，山东大学第6名，浙江大学第7名，香港科技大学第9名，上海交通大学第12名，复旦大学第13名，北京大学第16名。

除了AI板块，CSRankings还包括以下3个板块：1.系统（Systems）：计算机架构（Computer architecture）、计算机网络（Computer networks ）、计算机安全（Computer security）、数据库（Databases）、自动化设计（Design automation）、嵌入式实时系统（Embedded & real-time systems）、高性能计算（High-performance computing）、移动计算（Mobile computing）、测量及性能分析（Measurement & perf. analysis）、操作系统（Operating systems ）、编程语言（Programming languages）、软件工程（Software engineering）；2.理论（Theory）：算法和复杂性（Algorithms& complexity）、密码学（Cryptography）、逻辑和验证（Logic & verification）；3.跨学科领域（Interdisciplinary Areas）：计算生物与生物信息学（Comp.bio & bioinformatics）、计算机图形学（Computer graphics）、经济学与计算（Economics & computation）、人机交互（Human-computerinteraction）、机器人（Robotics）、可视化（Visualization）。

人工智能专业来到 CMU

CMU 的计算机学院名气之盛、影响力之大，以至于调侃科技企业去学校挖人挖的太狠的时候，都首当其中地说「CMU 的计算机学院都要被挖空了」。(对此，CMU 计算机科学学院机器学习系主任 Tom Mitchell 在 AI 科技评论的采访中表示：如果企业招走了很多人，我们就培养更多人)

CMU人工智能专业本科生的课表

详细的专业课课表也已经发布在了 CMU 计算机系官网上，四年中需要学习包括数学和统计核心课程、计算机科学核心课程、人工智能核心课程、道德、AI 细分方向、人类学和艺术、一般科学和工程学等大类的至少 30 门课程。四年中的固定课程如下。

大一

命令式计算原理;功能式编程原理;

微积分;矩阵与线性变换;积分与逼近;

计算机科学的数学基础 / 数学的概念，二选一;

解释与声明;

计算学;计算机科学中的重要理论思想;

大二

人工智能：表征与解决问题简介;

计算机系统简介;并行与串行数据结构与算法;

计算机科学的概率论 / 概率与计算，二选一;

机器学习简介;

道德选修课一门;

大三

计算机视觉简介 / 自然语言处理简介，二选一;

现代回归理论;

固定的课程当然只是一小部分，从大二开始有一般科学和工程学选修课(选修四门)、人类学和艺术选修课(选修七门)，从大三开始有 AI 细分方向可选课程(包含决策和机器人、机器学习、感知和语言、人类与人工智能交互四个方向，每个方向选修一门)。除此之外还需要学习 5 门自由选修课程。

人类学和艺术选修课包括：认知心理学;人类信息处理与人工智能;感知;人类记忆;视觉认知;认知建模;语言与思维;人类和机器的学习;

道德选修课包括：新生研讨会：人工智能与人性;计算中的道德和政策问题;AI、社会与人性;

决策和机器人方向的 AI 选修课程包括：神经计算;事实、正义与算法;认知机器人;AI 的策略推理;机器人的规划技巧;移动机器人编程实验室;机器人运动学和动态学;规划、执行和学习;

机器学习方向的 AI 选修课程包括：深度强化学习和控制;机器学习文本挖掘;高级数据分析;深度学习简介;

感知和语言方向的 AI 选修课程包括：搜索引擎;语音处理;计算性感知;计算性图像;视觉传感器;

人类与人工智能交互方向的 AI 选修课程包括：设计人类为中心的系统;人类-机器人交互;从人群中学习;智能产品和服务设计工作室;

可以看到，课程设置中除了正常地涵盖了数学、计算机和人工智能的基础课程之外，不仅有单独的道德课程，甚至还要学习多达 7 门的人类学和艺术课程。这一方面符合了「CMU 的强项是计算机和艺术」的传闻，另一面似乎也反衬出国内的理工科教育缺少对于人类自己、技术与人类的关系的辨析和反思。另外， 作为本科生的课程设置，广阔的知识面、多学科交叉内容的安排也对本科阶段的思维锻炼和未来的继续深造大有裨益。

根据 CMU 计算机学院的公告，现阶段人工智能专业的招生规模计划为 30~50 名学生每年(整个计算机学院为 735 名新生每年)。专业成立后，一部分已经学习了足够数量相关课程的大二大三学生就可以申请转向人工智能专业了。

对于申请机器学习相关硕士和博士的同学，建议是掌握扎实的数学和编程能力。而现在对于本科生，我们相信数学仍然是不可以放松的，只不过，数学对于我们中国人来说，并不是什么大问题，对吧?

关于美国大学CS专业申请问题可以添加北京台留学生节目留学规划师美嘉留学陈华老师（微信：chenhua2013）