申请美国AI本科该如何规划？美国绝大多数大学本科阶段不设“人工智能”独立专业，而是通过计算机科学（CS）或数据科学（Data Science）实现AI方向培养。因此，规划核心是：以CS为载体，聚焦AI相关课程与项目。

一、学术准备：数理与编程是基石

申请美国AI本科该如何规划?学术是第一关：

高中课程：

必修：AP Calculus BC、AP Physics C、AP Computer Science A;

强烈建议：AP Statistics、线性代数(通过社区大学或MOOC);

GPA目标：3.8+(未加权)，数学与科学课程需A;

标化考试：

SAT 1500+ 或 ACT 34+(2025年多数Top 50已恢复标化要求);

数学部分必须接近满分。

招生官通过这些课程判断你是否具备学习AI的底层逻辑能力。

　二、项目与竞赛：用代码证明AI潜力

仅有课程不够，需可验证的AI实践：

高质量项目：

用Python + TensorFlow/PyTorch训练图像分类模型;

开发聊天机器人并部署到网站;

用机器学习预测本地空气质量或股票趋势;

竞赛参与：

Kaggle Junior、AI4ALL Open Learning、Regeneron ISEF(AI赛道);

全国青少年信息学奥林匹克(NOI)等编程竞赛;

避免：仅参加短期AI夏令营而无自主产出。

示例：一位学生通过“用CNN识别校园植物病害”项目，成功录取CMU CS。

三、课外活动：展现AI伦理与社会关怀

顶尖大学不仅看技术，更看重AI的人文思考：

组织AI伦理辩论社，探讨算法偏见;

为视障同学开发语音导航小程序;

在乡村学校开设AI科普工作坊。

这类活动体现你理解“技术应服务人类”，而非炫技。

四、选校策略：瞄准CS强校，关注AI资源

申请美国AI本科该如何规划?选校需聚焦：

Tier 1(AI研究顶尖)：

Stanford、MIT、CMU、UC Berkeley —— 拥有专属AI实验室(如Stanford AI Lab、CMU Robotics Institute);

Tier 2(课程与就业强)：

University of Washington、UIUC、Georgia Tech —— 提供AI/ML专业方向，实习资源丰富;

转专业友好校：

Columbia、JHU、宾大MCIT(本科可申CS，研究生有转码路径)。

申请时需在文书说明：“为何该校AI资源匹配我的兴趣”(如“希望加入Prof. X的NLP实验室”)。

五、文书与推荐信：讲好“AI初心”故事

主文书：

不罗列项目，而聚焦一个触发点(如“奶奶因误诊去世，促使我研究医疗AI”);

展现技术热情与人文反思;

补充文书(Why School)：

具体到课程(如“Berkeley的CS 188: Intro to AI”)、教授、实验室;

推荐信：

优先选择指导过你AI项目的计算机老师或科研导师。

六、时间线规划

9–10年级：完成AP CSA，开始Python自学;

11年级：

考SAT/ACT，启动AI项目;

参加Kaggle或科研;

12年级上：

10月定稿文书，11月提交EA/ED申请

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