重磅！全球AI頂尖大學百強榜揭曉！

AI不僅深刻改變著我們的生活，對於計劃留學的理工科學生而言，AI方向幾乎是“兵家必爭之地”。

放眼全球，哪些大學才是AI領域的真正王者？

權威科學期刊《自然》（Nature）旗下的“Nature Index Supplements 2024 AI”重磅釋出了全球AI研究領域領先的TOP100高校榜單！這份榜單聚焦於2019年至2023年這五年間，各大學在頂級期刊上發表的AI相關高質量論文數量與影響力，可以說是衡量高校AI前沿科研實力的硬核指標。

美國高校強勢霸榜，佔據半壁江山

毫無疑問，美國在AI領域的領導地位再次得到印證。在這份Top 100榜單中，美國大學獨佔46席，幾乎佔據半壁江山，其實力和廣度遠超其他國家。

更令人矚目的是，全球前十名幾乎被美國高校“壟斷”！

哈佛大學 (Harvard University)
斯坦福大學 (Stanford University)
麻省理工學院 (MIT)

這三所世界頂級學府穩坐前三甲，彰顯了其在AI研究領域的絕對統治力。緊隨其後的還有哥倫比亞大學、加州大學系統（包括聖地亞哥分校UCSD、伯克利分校UCB、洛杉磯分校UCLA）等一眾頂尖名校，共同構成了美國AI研究的強大矩陣。

美國AI頂尖名校推薦

卡內基梅隆大學 (Carnegie Mellon University, CMU): 全球計算機科學與AI領域的泰山北斗，早在2018年就開設了全美首個人工智慧本科專業。其計算機科學學院（SCS）更是連續多年在權威CS Rankings榜單中霸榜第一，是無數AI大牛的搖籃。如果你夢想在CS領域登峰造極，CMU絕對是需要仰望的存在。
斯坦福大學 (Stanford University): 矽谷的心臟，AI研究的重鎮。2019年成立的人工智慧研究所（HAI – Institute for Human-Centered Artificial Intelligence）進一步鞏固了其領先地位。斯坦福的AI課程覆蓋機器學習、自然語言處理、計算機視覺等前沿方向，學術氛圍濃厚，創新思想碰撞。
麻省理工學院 (MIT): 以“硬核”著稱的MIT，透過施瓦茨曼計算學院（Schwarzman College of Computing）豪擲10億美元，大力推進AI、計算機科學及資料科學的研究。其開設的“AI+決策”（AI+D）專業，融合了電氣工程、計算機科學等多學科知識，強調跨學科應用與實踐，培養面向未來的複合型AI人才。
賓夕法尼亞大學 (University of Pennsylvania, UPenn): 作為首個開設AI本科學位的常春藤盟校，賓大在2024年推出了人工智慧工程學士學位（BSE in Artificial Intelligence）。該專案巧妙結合了電氣與系統工程系（ESE）和計算機與資訊科學系（CIS）的優勢，旨在培養學生在醫療、交通、金融等多個領域設計和應用AI系統的能力。
南加州大學 (University of Southern California, USC): 位於洛杉磯的USC，其維特比工程學院實力強勁。特別值得關注的是其開設的人工智慧商業理學學士學位 (BS in Artificial Intelligence for Business)，該專業創新性地融合了計算機科學核心課程與馬歇爾商學院的商業課程，培養既懂技術又懂商業的跨界AI人才，就業前景廣闊。

英國AI強校實力不容小覷

雖然美國高校表現搶眼，但英國在AI領域的實力同樣不容忽視。共有7所英國大學躋身全球AI研究百強，展現了其深厚的學術底蘊和創新能力。

其中，帝國理工學院的表現尤為突出，在英國高校中排名領先。帝國理工的計算機科學系享譽全球，尤其在人工智慧、機器學習和機器人技術方面的研究處於世界前沿。

此外，愛丁堡大學、倫敦國王學院（KCL）、格拉斯哥大學等也憑藉其在AI領域的卓越表現，為全球學子提供了優質的學習和研究平臺。

英國AI名校推薦

帝國理工學院 (Imperial College London, IC): 作為G5超級精英大學之一，IC的計算機系擁有超過30個活躍的研究小組，研究範圍覆蓋從基礎AI理論到複雜智慧系統的廣泛領域。
愛丁堡大學 (University of Edinburgh): 愛丁堡大學在人工智慧領域的歷史可以追溯到上世紀60年代，是歐洲乃至全球最早開展AI研究的中心之一。其資訊學院 (School of Informatics) 是歐洲最大的計算機科學和資訊學研究機構之一，在機器學習、自然語言處理、計算機視覺和機器人學等領域擁有世界一流的研究實力。愛大的AI相關課程，特別是選修課範圍極廣，甚至允許學生深入探索神經科學、認知科學與AI的交叉前沿。
倫敦國王學院 (King's College London, KCL): 地處倫敦市中心的KCL，其計算機科學實力同樣強勁。得益於其優越的地理位置，KCL與倫敦蓬勃發展的科技產業聯絡緊密，為學生提供了豐富的實習、就業和產學研合作機會。

衝擊頂尖AI名校

Python成香餑餑

瞭解了哪些學校是AI領域的佼佼者，下一步自然是如何成功“上岸”。對於申請計算機科學（CS）及相關AI專業的學生來說，尤其是目標鎖定牛津、劍橋、帝國理工、UCL、LSE這五所G5大學，以及美國頂尖藤校和CMU、斯坦福、MIT等名校，一個日益凸顯的趨勢是：程式設計能力，特別是Python的熟練掌握，正變得越來越重要。

這不僅僅因為Python是人工智慧、機器學習、資料科學等前沿領域的“御用語言”，更深層次的原因在於：

① 系統性培養核心能力: 學習和應用Python的過程，能夠系統性地培養學生的邏輯思維能力、演算法設計能力、問題解決能力和計算思維。這些抽象能力，遠比記憶知識點本身，更能體現一個學生的學術潛力和發展空間，而這正是頂尖大學在選拔時最為看重的核心競爭力。

② 跨學科應用的“粘合劑”: Python簡潔、易讀、庫豐富的特性，使其能夠輕鬆與其他學科結合，無論是物理建模、生物資訊分析，還是金融資料處理，Python都能發揮巨大作用。這種跨學科應用能力和創新素養，也是頂尖名校尤其看重的。

③ 應對“降維打擊”的武器: 頂尖大學的筆試和麵試，早已不是簡單考察課本知識。它們更傾向於透過具有挑戰性的問題，來篩選真正具備潛力的學生。Python作為一種強大的工具，能幫助學生更有效地應對這些挑戰。

從IGCSE/A-Level到牛劍筆面試

Python的存在感太強了

讓我們從課程和實際選拔過程來看看Python的重要性是如何體現的。

1. IGCSE & A-Level 計算機科學（CS）考綱要求

A-Level CS: 課程內容通常包括計算機系統基礎理論（如網路、硬體、軟體、數字邏輯、彙編、資料庫等）和演算法程式設計兩大部分。值得注意的是，2024年的新考綱中，明確增加了人工智慧、監視與控制系統等內容，進一步向AI靠攏。在程式語言方面，雖然可能涉及Java、Visual Basic等，但Python因其簡潔性和在AI領域的廣泛應用，已成為越來越多學校教學和學生學習的首選。

IGCSE CS: 無論是CIE還是愛德思（Edexcel）的IGCSE計算機科學，都旨在聚焦計算思維、演算法設計與基本程式設計技能的培養，為後續學習打下堅實基礎。例如，CIE IGCSE CS強調計算思維和演算法設計；愛德思IGCSE CS則側重基礎理論和程式設計技能，包括演算法、資料結構、系統和網路等。

2. 牛劍G5筆面試“降維打擊”現場：Python實戰驗真金

頂尖大學的選拔過程，尤其是針對CS這類競爭激烈的專業，早已將程式設計能力，特別是Python的應用，融入到了筆試和麵試環節中，其難度和深度往往遠超A-Level課程本身。

牛津大學物理能力測試 (PAT) / 計算機科學入學考試: 近年來，牛津的入學測試中已出現要求將Python虛擬碼轉換為真實可執行程式的題型。這不僅考察學生對Python語法的掌握，更考驗其程式碼的嚴謹性、邏輯性和對細節的關注。

帝國理工學院CS面試: 帝國理工的面試以其高難度和實戰性著稱。根據我們學生反饋的2024年面試真題，面試官甚至會要求學生現場使用Python解決NP難問題（如旅行商問題 – Traveling Salesperson Problem, TSP）的近似解。這不僅需要紮實的Python程式設計功底，還需要優秀的演算法思維和問題分解能力。

這些真實的案例表明，對於志在衝擊頂尖名校CS/AI專業的學生來說，僅僅滿足於A-Level/IGCSE課程內的要求是遠遠不夠的。提前、深入地學習和實踐Python，將其內化為解決問題的工具和思維方式，才是贏得競爭優勢的關鍵。

如何規劃Python學習

如果同學們已經明確了申請計算機或AI相關專業的方向，或者對這個領域充滿興趣，那麼系統性地規劃Python學習就顯得尤為重要。

然而對於很多剛接觸程式設計，尤其是目標A-Level CS但目前基礎尚淺的同學來說，可能會感到有些迷茫，不知從何開始。

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課程目標: 幫助零基礎或基礎薄弱的學員快速掌握Python核心語法與程式設計思維，理解計算機科學關鍵概念，為A-Level CS學習（或更高難度的挑戰）打下堅實基礎，甚至提前接觸AI入門知識。
適合人群: 即將升讀A-Level並選擇/考慮選擇CS科目的學生；IGCSE階段希望強化程式設計能力的學生；對計算機科學和AI充滿興趣，希望系統入門的學生。
課程亮點: 資深導師授課，小班教學，注重實戰演練，無縫銜接A-Level考綱，助你贏在起跑線！

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《父與子的程式設計之旅》：

以簡單易學的Python語言為例，透過可愛的漫畫、有趣的示例，生動地介紹了變數、迴圈、輸入和輸出、資料結構以及圖形使用者介面等基本的程式設計概念。
《Python程式設計快速上手》：本書是一本面向實踐的Python程式設計實用指南，不僅是介紹Python語言基礎知識，而且還透過專案實踐教會讀者如何應用這些知識和技能。
《Mathematics and Computation》，圖靈獎獲得者維格森教授著作，介紹了計算複雜性理論，與數學的聯絡和相互作用，以及該理論在自然科學和社會科學、技術和哲學中的核心作用。