AI 領域「寶藏大學」速查表——研究方向 × 產(chan) 業(ye) 資源 × 申請提示
| 學校 | 王牌實驗室 / 係別 | 重點 AI 方向 | 產業零距離 | 申請小抄 |
|---|---|---|---|---|
| CMU | 機器學習係（全球首個） | 機器學習、機器人、CV、NLP、自動駕駛 | • Uber ATG、Google、Facebook 合作項目 | 研究經曆 > GPA；提前聯係教授；項目開源代碼加分 |
| MIT | CSAIL | 深度學習、強化學習、AI 倫理、機器人、CV、NLP | • 與 Amazon、IBM、豐田研究院聯合項目 | 強調跨學科背景；科研推薦信需硬核 |
| Stanford | AI Lab (SAIL) + HAI | NLP、CV、強化學習、AI 倫理、AI+醫療 | • 步行到 Google、Meta、NVIDIA | 創業/實習經曆權重高；項目落地故事 > 論文數量 |
| UW | Paul G. Allen CSE | 機器學習、大規模數據係統、CV、NLP | • 亞馬遜總部 10 分鍾車程 | 西雅圖地理優勢，簡曆裏突出本地實習 |
| Georgia Tech | 機器人智能係統實驗室 | 自動駕駛、智能交通、機器人、AI+IoT | • 與豐田、通用、UPS 聯合測試場 | 項目重應用，作品集展示 demo/競賽名次 |
快速選校 3 步
看方向：
想做純算法 / 理論 → CMU、MIT
想做AI+醫療 / 倫(lun) 理 → Stanford、MIT
想做機器人 / 自動駕駛落地 → CMU、Georgia Tech
想邊讀書(shu) 邊在西雅圖大廠實習(xi) → UW
看資源：
有無校企聯合實驗室（CMU-Uber、Stanford-Google）
教授是否同時任公司首席科學家（Stanford 最多）
看錄取策略：
CMU/MIT：科研深度 + 頂會(hui) 論文/開源項目
Stanford：創業(ye) 或產(chan) 品級項目 + 業(ye) 界強推
UW/Georgia Tech：高匹配度實習(xi) + 本地公司推薦信
一句話總結想發頂會(hui) → CMU / MIT；想創業(ye) 進矽穀 → Stanford；想一邊讀書(shu) 一邊拿 Amazon 實習(xi) → UW；想讓自動駕駛項目真正跑在路上 → Georgia Tech。
【競賽報名/項目谘詢+微信：mollywei007】
評論已經被關(guan) 閉。