根據(jù)1月份美國白宮發(fā)布2025年AI人才報告，AI人才中大部分從業(yè)者仍舊來自其他美國傳統(tǒng)STEM學(xué)科(如計算機(jī)科學(xué)、電子工程、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計、工程、生物科學(xué)等)。所以適合從事AI工作的美研專業(yè)也涵蓋這些，下面托普仕留學(xué)老師整理四大適合未來轉(zhuǎn)型走AI的專業(yè)，趕緊來看看吧！
一、美國計算機(jī)科學(xué)專業(yè)
推薦理由：AI是美國計算機(jī)科學(xué)主要分支，有知識底蘊(yùn)，與AI行業(yè)無縫對接。
計算機(jī)科學(xué)是研究計算機(jī)及其周圍各種現(xiàn)象和規(guī)律的科學(xué)，即研究計算機(jī)系統(tǒng)機(jī)構(gòu)，程序系統(tǒng)，人工智能以及計算本身的性質(zhì)和問題的學(xué)科。
其中最傳統(tǒng)的計算機(jī)專業(yè)，涵蓋算法、編程、系統(tǒng)設(shè)計等基礎(chǔ)課程，適合想全面打牢計算機(jī)基礎(chǔ)的學(xué)生。
其中計算機(jī)科學(xué)中涵蓋AI分支，主要研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。
未來美國研計算機(jī)科學(xué)專業(yè)畢業(yè)生可以的應(yīng)用領(lǐng)域包含生物信息學(xué)，人腦與電腦交互，股票/外匯預(yù)測，時間序列預(yù)測，數(shù)據(jù)挖掘，機(jī)器人相關(guān)的制造，控制理論與調(diào)度，語言與聲音處理，信息檢索等。
二、美國電氣工程專業(yè)
推薦理由：電氣工程與人工智能(AI)的交叉融合日益緊密，美國電氣工程研究生完全具備轉(zhuǎn)向AI行業(yè)的職業(yè)能力。
電子工程是研究電路與系統(tǒng)、通信、電磁場與微波技術(shù)以及數(shù)字信號處理等領(lǐng)域的一門學(xué)科，工程學(xué)電氣工程的應(yīng)用形式涵蓋了電動設(shè)備以及運(yùn)用了控制技術(shù)、測量技術(shù)、調(diào)整技術(shù)、計算機(jī)技術(shù)，直至信息技術(shù)的各種電動開關(guān)
美國所有學(xué)校都將自己的電子工程專業(yè)稱為Electical Engineering,但其為廣義的含義，即同時包含強(qiáng)電Electrical Engineering和弱電Electronic Engineering，這里涵蓋11大分支，包括通訊與網(wǎng)絡(luò)、信號處理、計算機(jī)科工程、系統(tǒng)與控制、電子學(xué)與集成電路、電子學(xué)與集成電路、電力技術(shù)、電磁學(xué)等領(lǐng)域。
其中電氣工程的核心領(lǐng)域(如信號處理、控制系統(tǒng)、嵌入式系統(tǒng)、電力電子)與AI技術(shù)(機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺)高度契合：
信號處理：音頻/視頻信號分析與AI的語音識別、圖像處理技術(shù)直接相關(guān)。
控制系統(tǒng)：工業(yè)自動化中的機(jī)器人技術(shù)、智能電網(wǎng)優(yōu)化均依賴AI算法實現(xiàn)自適應(yīng)調(diào)節(jié)。
硬件基礎(chǔ)：芯片設(shè)計(如GPU、AI加速器)需要EE背景知識，支撐AI算法的硬件實現(xiàn)。
而且，頂尖院校如賓夕法尼亞大學(xué)、UC Berkeley等均在EE項目中開設(shè)AI相關(guān)課程，所以為未來AI行業(yè)經(jīng)驗積累奠定基礎(chǔ)。
三、美國數(shù)學(xué)統(tǒng)計專業(yè)
推薦理由：美國數(shù)學(xué)統(tǒng)計專業(yè)的研究生完全具備從事AI崗位的能力，且數(shù)學(xué)統(tǒng)計背景在AI領(lǐng)域具有顯著優(yōu)勢。
據(jù)悉，數(shù)學(xué)統(tǒng)計專業(yè)專業(yè)的目標(biāo)是為個人在利用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計技術(shù)的領(lǐng)域的職業(yè)生涯做好準(zhǔn)備。將特別強(qiáng)調(diào)那些將數(shù)學(xué)分析與統(tǒng)計或概率相結(jié)合的領(lǐng)域。一些典型的領(lǐng)域是隨機(jī)過程、金融數(shù)學(xué)、計算科學(xué)、生物統(tǒng)計學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘。
而數(shù)學(xué)統(tǒng)計專業(yè)與AI有著高度適配性：
概率與統(tǒng)計：AI中的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法(如貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、隱馬爾可夫模型)依賴概率模型和統(tǒng)計推斷。
優(yōu)化理論：梯度下降、凸優(yōu)化等算法訓(xùn)練的核心需微積分和線性代數(shù)基礎(chǔ)。
數(shù)據(jù)分析能力：統(tǒng)計專業(yè)的數(shù)據(jù)清洗、特征工程技能可直接應(yīng)用于AI模型開發(fā)。
其中，統(tǒng)計學(xué)是“現(xiàn)代AI的支撐性基礎(chǔ)學(xué)科”，尤其在生成式AI時代，統(tǒng)計思維對數(shù)據(jù)規(guī)律挖掘至關(guān)重要。白宮報告顯示，美國AI相關(guān)學(xué)位中13.7%來自數(shù)學(xué)統(tǒng)計領(lǐng)域。
四、美國工程專業(yè)
推薦理由：美國工程專業(yè)研究生完全具備轉(zhuǎn)向AI崗位的能力，尤其在當(dāng)前AI與傳統(tǒng)工程領(lǐng)域加速融合的趨勢下，工程背景反而成為跨領(lǐng)域競爭的優(yōu)勢。
美國工程專業(yè)劃分很多細(xì)分類型，包括計算機(jī)工程、土木工程和材料工程及機(jī)械工程等，這些工程分支與當(dāng)今AI發(fā)展領(lǐng)域密切相關(guān)，例如：
硬件與算法結(jié)合：電子工程(EE)、計算機(jī)工程(CE)等專業(yè)在嵌入式系統(tǒng)、芯片設(shè)計等領(lǐng)域與AI硬件加速(如GPU架構(gòu)、邊緣計算)直接相關(guān)。
控制系統(tǒng)與自動化：機(jī)械工程(ME)、電氣工程的智能控制理論與機(jī)器人技術(shù)，是工業(yè)AI(如自動駕駛、智能制造)的核心基礎(chǔ)。
數(shù)據(jù)驅(qū)動建模：化工、生物醫(yī)學(xué)工程等專業(yè)的數(shù)據(jù)分析能力，可遷移至AI的預(yù)測性維護(hù)、醫(yī)療影像診斷等場景。
根據(jù)2025年白宮人才報告，工程相關(guān)背景美研人群與計算機(jī)不相上下，未來都有機(jī)會成為AI領(lǐng)域的人才。
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