提到計算機相關專業，大部分同學腦海中浮現出的一定是四大校：MIT、斯坦福、卡耐基梅隆、伯克利。
但如果一定要給個排名，想必大部分同學會選擇MIT。畢竟在各大排名裡，MIT始終位列一二，而與之相比，卡耐基梅隆大學在這些榜單之中，似乎總是被低估的那一個。
但在2018年，美國計算機研究協會(CRA)曾對USnews等知名榜單發出的排名提出抗議，並敦促社會各界忽略這樣的排名。那麼在業內，他們是怎麼排名的呢？
其實，CRA自己有一個權威的排名，至少在計算機領域，大都認為這是最權威的。
和USnews排名的區別是，CRA只收錄計算機科學領域最權威的會議和期刊的論文，而且排名按照分數加權，也列出每個大學的相關領域有多少教授，幫助人們更好的瞭解全球各大學在計算機領域的體系與師資方面的實力。
而且排名的計算完全透明，甚至排名的所有算法和程序在GitHub上都是開源（真的很geeky了...）。
所以讓我們來看看，這個計算機領域權威排名近十年來（2009-2019），對各大學校的計算機實力是如何排序的：
世界計算機系總體排名，將所有領域全選，第一位是卡耐基梅隆大學，第二位是MIT
僅選擇機器學習與數據挖掘方向，第一位仍是卡耐基梅隆大學
在嘗試了多次點擊不同地區和不同領域後我們發現，這些評分及排名，
基本上不管如何選擇分類，卡耐基梅隆大學都是第一，甚至以壓倒性優勢，超過二三位很多。所以，這就是為什麼從業界來看，卡耐基梅隆大學的計算機一直都是頂尖中的頂尖。
但是同時，卡耐基梅隆大學又是一所非常低調的大學，人人都知道CMU的計算機，機器人，電子工程厲害。
但卻鮮少有人知道這些年大熱大火的AI就是在卡耐基梅隆大學最先開始的，說它是AI的發源地也完全不為過。
舉個例子，Uber在當時要建立世界上第一個無人駕駛研發中心，當時可供他們選擇的地點有——舊金山，波士頓和匹茲堡。
要知道，Uber總部就在舊金山，那裡有斯坦福，UCB這些知名牛校，計算機系分別排名第二和第四。但最後它們還是選擇了匹茲堡，就是因為卡耐基梅隆大學。
所以其實不難想象，卡耐基梅隆大學的計算機、機器學習、人工智能等領域擁有著最為嚴苛的教學標準，最為權威的師資力量，以及最為前沿的實踐機會，這些所有，都是卡耐基梅隆大學引領著世界技術潮流的保障。
因此，如果想要進入機器學習這個神秘又誘人的領域，如果想要接觸機器學習最前沿的理論知識和實踐機會！選擇CMU總是沒錯的！
當然，無論是CMU還是MIT還是斯坦福還是其他頂尖名校，都需要你付出足夠多的努力才可以哦！
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