人工智能（Artificial Intelligence，缩写为AI）亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现。同时，通过医学、神经科学、机器人学及统计学等的进步，常态预测则认为人类的很多职业也逐渐被其取代。
AI的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超卓的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移物、使用工具和操控机械的能力等。人工智能目前仍然是该领域的长远目标。目前弱人工智能已经有初步成果，甚至在一些影像识别、语言分析、棋类游戏等等单方面的能力达到了超越人类的水平，而且人工智能的通用性代表着，能解决上述的问题的是一样的AI程序，无须重新开发算法就可以直接使用现有的AI完成任务，与人类的处理能力相同，但达到具备思考能力的统合强人工智能还需要时间研究，比较流行的方法包括统计方法，计算智能和传统意义的AI。目前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学，以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。
人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”即由人设计，为人创造、制造。
关于什么是“智能”，较有争议性。这涉及到其它诸如意识、自我、心灵，包括无意识的精神等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能必要元素的了解也很有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”。因此人工智能的研究往往涉及对人智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。
人工智能目前在电脑领域内，得到了愈加广泛的发挥。并在机器人、经济政治决策、控制系统、仿真系统中得到应用。
人工智能是从计算机应用系统角度出发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以及延生人类智能科学。显然AI大势不可阻挡！那么，美国留学人工智能专业该怎么解读？人工智能专业又该怎么选呢？常见分支：
模式识别：是指对表征事物或者现象的各种形式(数值的文字的逻辑关系的等)信息进行处理分析，以及对事物或现象进行描述分析分类解释的过程，例如汽车车牌号的辨识 涉及到图像处理分析等技术。
机器学习：研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构是指不断完善自身的性能，或者达到操作者的特定要求。
数据挖掘：知识库的知识发现，通过算法搜索挖掘出有用的信息，应用于市场分析、科学探索、疾病预测等。
智能算法：解决某类问题的一些特定模式算法;例如，我们最熟悉的最短路径问题，以及工程预算问题等。
在国外高校都有其偏重，了解各个分支能够很好地指导选择自己感兴趣的方向，在申请学校的时候也可以做到有的放矢
接下来看一下Rochester的M.S. in Computer Science: Artificial Intelligence & Machine Learning项目。
硕士课程为学生提供了高度的灵活性。学生可以专注于计算机科学的一个领域，或者学习该领域广泛的课程。该学位可以全日制或兼读制完成。对于拥有计算机科学或密切相关领域本科学位的学生，通常可以在三个学期内完成要求。该课程面向打算在罗彻斯特大学完成学业并获得硕士学位的学生。希望在罗彻斯特获得计算机科学博士学位的本科学位学生应直接申请博士课程。
学生必须完成至少 30 个学分。
其中人工智能与机器学习的课程包括：数据挖掘、人工智能的逻辑基础、机器学习、统计语音和语言处理、计算机视觉、高级算法、优化和机器学习、独立研究。
申请材料：
最后看看CMU的Master of Human-Computer Interaction项目。
MHCI项目是一个三学期的项目，为期一年。课程核心是跨学科的。每年的学生群都是由各种各样的学生组成，他们在设计、社会科学、商业和计算机科学等领域有着不同程度的行业经验和背景。汇集了计算机科学、认知心理学、行为科学、设计等领域的专业知识，其中许多是直接来自工业界的专家。多元化的师资力量促进了HCII的跨学科文化。
国际生英语要求：托福每部分不低于25，雅思8.5。
学费：每学期 $24,000
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