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全球人工智慧學科高校排名:CMU居榜首,清華大學第4

新智元編譯

來源:csrankings.org

編譯:熊笑

【新智元導讀】CSRankings.org 的計算機科學高校排名依據的是院校在計算機科學各領域頂級會議發表的論文數量。它將計算機科學分為了 4 個門類:AI、Systems、Theory、Interdisciplinary Areas。在 AI 這一門類下,我們查詢了世界範圍內、亞洲範圍內、美國以及歐洲的高校排名情況。在世界範圍內,清華大學排名第4,CMU 居榜首。在亞洲範圍內,6 所來自中國的高校進入了排名。

排名總是很受歡迎,不過排名也很容易招致批評。排名所依據的數據和標準都是關鍵。如果數據可靠,標準透明,我們甚至真的能給三國武將的武力值做個排名了。

CSRankings.org 的計算機科學高校排名(Computer Science Rankings)就是完全基於量化的,以顯示院校在計算機科學各領域的投入和實力。它所依據的是院校在計算機科學各領域頂級會議發表的論文數量。

這種方式既考慮了「動機」(院校「瞄準」在頂會上發表論文),又反映了「難度」(因為在頂會上發表論文並不容易)。基本上來說,這種方式就是統計數字,但統計的是「該統計的數字」。而且這個標準完全透明公開,一切數據都是可查的。

首先,CSRankings 將計算機科學分為了 4 個門類:AI、Systems、Theory、Interdisciplinary Areas。每個門類下又包括若干領域。

我們今天只關注 AI 領域的高校排名。

在 AI 這一門類下,又分為 5 個方向:人工智慧、計算機視覺、機器學習和數據挖掘、自然語言處理、網頁和信息提取。

這一分類試圖覆蓋大多數計算機科學的學科。幾乎所有類別都是以 ACM SIGs (http://www.acm.org/special-interest-groups)的分類為基礎的。

以下是這 5 個門類所選擇的頂會:

人工智慧:AAAI、IJCAI

計算機視覺:CVPR、ECCV、ICCV

機器學習和數據挖掘:ICML、KDD、NIPS

自然語言處理:ACL、EMNLP、NAACL

網頁和信息提取:SIGIR、WWW

關於排名標準的更多問題,比如頂會的選擇標準、作者的院校歸屬標準等問題,請參考 csrankings.org 做的詳細問答:http://csrankings.org/faq.html

我們把發表論文的時間範圍定為:2006 年—2017 年

根據區域,我們分為以下幾類:世界、亞洲、美國、歐洲

下面就是按區域劃分的 AI 領域高校排名。

世界範圍排名:清華大學排名第 4

世界範圍(Top 25)

可以看到,在世界範圍內,CMU排名第 1,康奈爾大學排名第 2,斯坦福大學排名第 3,清華大學排名第 4,香港科技大學位列第 10。

以清華大學為例,在 AI 的 5 個細分領域中,論文分布如下所示:

在論文作者中,論文數量排名前十的清華學者如下:

分別是朱軍、孫茂松、唐傑、劉知遠、張鈸、馬少平、劉奕群、朱小燕、李涓子、崔鵬

亞洲排名:清華大學排名第 1

亞洲:

其中,Average Count 指的是所選領域(人工智慧、計算機視覺、機器學習和數據挖掘、自然語言處理、網頁和信息提取)發表論文的平均數量;Faculty 指的是該高校在這些領域發表論文的研究人員(包括教職工、在讀學生等,詳見原網站 FAQ)數量。

可以看到,在上表中,清華大學排名第 1 ,香港科技大學排名第 2,上海交大排名第 6,香港中文大學第 7,中國科大排名第 18,上海紐約大學第 29。

美國和歐洲範圍內的排名

美國(Top25)

歐洲(Top25)

請點擊 http://csrankings.org 查看更多排名信息

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