一文弄懂！申请美国AI本科该如何规划？

　　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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