卡耐基梅隆大学的机器人研究很有名，引导nasa的火星探测器软件和凯迪拉克的防碰撞系统都是在这里完成的。
今天为大家系统地介绍一下卡内基梅陇大学著名的机器人专业和申请条件。
carnegie mellon university，cmu）是一所位于美国宾夕法尼亚州匹兹堡的研究型私立大学。
2019年u.s.news.综合排名第25名，计算机专业排名第一，是全世界建立最早的计算机学院之一，学校拥有世界顶尖的机器人研究所。
机器人研究所（ri）是cmu计算机科学学院下设立的一个部门，位于宾夕法尼亚州的匹兹堡地区。ri占据了卡内基梅隆主校区以及匹兹堡劳伦斯维尔和黑兹尔伍德社区的设施，总面积近200,000平方英尺的室内空间和40英亩的户外测试设施。
机器人研究所（ri）致力于将机器人技术融入日常活动中，进行机器人技术相关产业的基础研究和应用研究。其教职员工和研究生涉及各种领域，在智能制造，自动驾驶汽车，太空相关机器人，医疗机器人，纳米机器，计算机视觉和图形以及拟人机器人方面取得了研究成果。ri在机器人科学领域有了多样化发展，但是他们仍不忘最初的目标：
成为全球研究机器人的最佳场所~
美国“robotics business review （机器人商业评论）”杂志在2014年6月的一篇文章称其为“the worl‘s best robotics research facility（世界上最好的机器人研究设施）”和“pacesetter in robotics research an eucation（机器人研究和教育的先导者）”。
1979年，carnegie mellon教授raj rey和angel joran以及westinghouse electric corp.总裁tom murrin同意开设机器人研究所，ri成为美国第一个机器人系，到了1988年，cmu成为世界上第一所提供机器人学博士学位的大学。
到了2012年，研究所的教职员工，学生和博士后人数超过500人，ri年度预算超过6500万美元，使ri成为世界上最大的机器人研究机构之一。
美国国家机器人工程中心﹙nrec﹚成立于1996年，是国际机器人研究所的商业机构，旨在将机器人技术应用于商业和国防应用。它与通用汽车，通用电气风险投资公司，谷歌，苹果公司和美国军方等300多家公司建立了合作关系。
2015年9月，nrec从汽车运输公司uber获得了550万美元的礼物，以支持三项机器人奖学金和旨在开发安全自动驾驶汽车的研究。这笔捐款是在优步挖掘了40名nrec科学家，包括其主任tony stenz和其他主要项目负责人之后大约七个月，而这两个组织在无人驾驶技术方面进行了密切合作。
fiel robotics center（frc）已经开发了显著的机器人，包括sanstorm和h1ghlaner。获得过2005年 和2007年arpa gran challenge。
﹙1﹚ 社区，教育和娱乐： 大数据可视化、cgi电影和模拟、社区赋权、智能教师、技术流畅和教育；
﹙2﹚ 现场机器人：空中机器人、农业、灾害清理、基础设施、检查和修复、空间探索、监视和安全、城市搜索和救援；
﹙3﹚ 制造业：计算机辅助制造、数据驱动分析、模块化制造、纺织品制造；
﹙4﹚ 医疗机器人：增强现实医疗机器人、生物医学成像、康复机器人、机器人手术；
﹙5﹚ 个人和辅助机器人：companion robotics exoskeletons、personal agents、家庭、软机器人中的、个人移动和嵌入式计算、机器人；
﹙6﹚ 运输：自动驾驶汽车和车辆、智能城市。
1. 机器人博士课程（博士）
机器人博士课程致力于让学生成为世界级的研究人员，创造可以影响我们社会的知识和文物。该计划的毕业生将在未来几代集成机器人技术和系统的研究和开发中发挥主导作用。
该计划本质上是跨学科的，将研究领域汇集在一起，否则这些领域将分散在不同的部门或不同的大学。
学位要求：包括课程作业，研究资格，以及提交描述原创独立研究的论文。
博士生通常会在五到六年内完成课程。在该计划的前两年，学生需要分配时间在研究和课程之间。
完成课程作业和其他基本要求（如展示写作和口语技巧，以及ta‘ing）后，学生将完全专注于研究，学习独立和协作。
博士课程的学生只要在研究中有良好的表现，将获得年度研究生奖学金，其中包括学费，活动费和津贴。
下表显示了就读博士学位中适当分配工作量的估计值。它是基于过去几年的学生实际表现; 它也对应于教师对程序的各个组成部分所需时间的实际估计的判断。
这是估计得可能时间，不是规定性的，以方便同学和教师计划安排。
申请条件：
先决条件
每个学生的个人责任是在以下领域获得基本理解（在入门本科课程层面）：
- 数学：微积分，线性代数，数值分析，概率和统计
- 计算机科学：编程，数据结构，算法
- 物理与工程：力学，动力学，电学和磁学，光学基本条件
基本条件
- gre - （必要）
- 托福/雅思（仅限外国学生，不低于100分/7分） - （必要）
- 简历
- 目的陈述（1-2页）
- 本科/研究生（适用时）成绩单
- 推荐信（要求3封）
2. 机器人科学硕士（msr）
机器人科学硕士（msr）计划同样汇集了很多机器人研究领域，它致力于培养学生在未来几代综合机器人技术和系统的研究和开发中发挥主导作用。
学位要求：包括课程作业，四门核心课程和三门选修课，以及研究论文和公开演讲的研究。msr课程旨在模仿博士课程的前两年，让对博士感兴趣的学生能够收集经验并轻松过渡。
学生通常在两个完整的学年中完成课程，在第二年夏天的八月毕业。在整个课程中，学生分配时间在研究和课程作业之间。
学生参与研究的各个方面 - 从最初的问题制定到最终的结果公布。
研究在机器人研究所的实验室进行，在教师顾问的监督下与学生同事合作进行。 在他们的研究顾问和他们的msr论文委员会的支持下，msr学生撰写论文并主持公开论文讲座。
msr计划是研究生涯的门户，为博士学位课程以及nasa，mitsubishi和google等公司和政府机构的研究人员职位做好准备。
该学位平等地强调课程和研究资格，确保学生在机器人学中获得广泛的理解，并在学生和教师顾问特别感兴趣的领域获得专业的深度知识。
深度区域完全根据学生和教师的共同兴趣定制，包括人机交互，触觉，现场机器人，机器人视觉，机器学习等等。
申请条件：
先决条件
每个学生的个人责任是在以下领域获得基本理解（在入门本科课程层面）
- 数学：微积分，线性代数，数值分析，概率和统计
- 计算机科学：编程，数据结构，算法
- 物理与工程：力学，动力学，电学和磁学，光学
基本条件
- gre - （必要）
- 托福/雅思（仅限外国学生，不低于100分/7分） - （必要）
- 简历
- 目的陈述（1-2页）
- 本科/研究生（适用时）成绩单
- 推荐信（要求3封）
3. 机器人系统开发（mrs）理学硕士
机器人系统开发（mrs）的理学硕士（ms）是一个高级研究生学位，专注于技术和商业技能。该计划是为最近的大学毕业生或希望进入机器人和自动化领域的专业人士而设计的，他们是商业领域的从业者。mrs旨在教授在工业中取得成功所需的多学科技能。
mrs课程提供机器人科学和技术的广泛教育，通过实践实验室项目强化理论，并使学生接触实际的商业原则和技能。独特的课程使学生能够团队合作，实现实用的系统级机器人开发和集成项目。课程中的主要业务概念和实践包括技术规划，产品概念化和开发，团队管理，项目管理，原型设计，生产，营销和销售。
最先进的教学，实践经验和对关键业务概念的接触
mrs计划通过结合机器人科学和技术方面的最新指导，实践实践经验，关键业务概念的接触以及高科技产品开发公司运营所必需的实践，使其与其他学位课程脱颖而出; 此外，还有机会与公认的机器人公司完成实习。该课程由180个单元组成，旨在连续21个月全日制完成。它包括在卡内基梅隆大学的四个学期的全日制课程，以及可选的12周暑期实习与机器人领域的附属工业合作伙伴。
关键技能
mrs致力于教授技术公司对员工重视的关键技能。完成课程后，学生应该了解创新产品开发，团队管理，生产准备，营销，销售和支持以及战略技术规划，预算和整体领导。
预计mrs的毕业生将具备高水平的技术和管理能力，使他们成为非常理想的就业候选人。毕业生将具备从一开始就在公司内部以更高的技术/管理水平运作的技能，从而大大减少公司通常投资于员工的在职培训。
申请条件：
- 工程，计算机科学，物理科学或应用数学的本科（理学士或同等学历） - （必修课）
- 在工业，政府或研究实验室工作1至3年 - （优先考虑）
- gre - （必需）
- 托福/雅思（仅限外国学生，不低于100分/7分） - （必需）
- 简历 - （必需）
- 个人陈述（1〜2页） - （必需）
- 本科/研究生（适用时）成绩单 - （必需）
- 推荐信（要求3封）
4. 计算机视觉科学硕士（mscv）
不断增长的需求，社会价值
机器人研究所是计算机视觉领域最大的学术团体之一，拥有各种相关子领域的专业知识。该领域正在迅速发展，其应用在社会价值巨大的领域继续扩大。
计算机视觉是获取和解释视觉图像的研究。随着相机捕获的数字图像和视频的指数增长，对我们视觉世界的自动理解从未如此重要。
为期16个月的课程
随着计算机视觉从研究转向开发，对于具有该领域专业知识的开发人员来说，迫切需要。为了满足不断增长的需求，机器人研究所开发了一个为期16个月（三个学期加夏季）的计算机视觉（mscv）专业硕士课程。
参加mscv计划的学生可以使用世界一流的计算机视觉研究设施和教师提供的综合课程清单。
mscv计划的目标
mscv计划努力做到以下几点：
提供一系列强大的课程，涵盖当前和新兴的计算机视觉主题，为学生在该领域的职业生涯做好准备。
促进解决当前计算机视觉应用的实际研究和开发项目的实践经验。学生将通过最终项目报告，演示和演示进行评估。
快速进步
该领域正在迅速发展，其应用在社会价值巨大的领域继续扩大。近年来，计算机视觉改变了我们对世界的看法。计算机视觉应用的一些示例包括基于图像的互联网搜索，街景相关应用，机器人，社交网络的面部识别，车辆上的安全系统，视觉产品识别和搜索，用于视觉通信和游戏的人机界面，疾病诊断使用医学成像，机器零件目视检查，视觉作物质量评估等 。
为了支持这些应用的快速发展，包括aobe，亚马逊，苹果，佳能，facebook，通用电气，谷歌，ibm，微软，nviia，高通，三星和西门子等大公司以及众多初创公司正在组建计算机视觉组。
mscv学习成果
成功完成mscv课程后，学生应精通：
阅读和理解当前关于最先进的计算机视觉技术的研究出版物。
使用常用于开发计算机视觉应用程序的基本开发工具。
基于最先进的算法实现计算机视觉应用。
以简洁明了的方式呈现最先进的计算机视觉技术的背景和实现细节。
进行与计算机视觉中的当前实践一致的实验分析和测试，包括标准度量和基准数据集。
将数学和机器学习工具（例如几何，优化和统计学）应用于计算机视觉应用。
申请条件：
- 本科（bs或等同物）在工程，计算机科学或应用数学领域（要求）
- gre - （必要）
- 托福/雅思（仅限外国学生，不低于100分/7分） - （必要）
- 简历
- 目的陈述（1-2页）
- 本科/研究生（适用时）成绩单
- 推荐信（要求3封）
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