美国人工智能硕士几年？
美国大部分开设人工智能的硕士项目都是一年制的，比如 CMU 的 INI， UMich 的人工智能与机器人类别下的 MS， USC 的 AIMS， BU 的 Master of Science in Artificial Intelligence 等。这些项目的共同特点是，偏工程，强调应用，课程以计算机为核心。
但是，也有一些项目是以人机交互、智能系统为目标的，比如 UIUC 的人机交互下的两个硕士项目。还有以机器人（Robotics）为核心的，比如 UT-Dallas 的 Robotics 和 RMIT 的 Master of Engineering with specialization in Intelligent Systems. 这种项目一般要求有一定的 CS 基础或编程能力。
有一些学校有人工智能方向的 EECS 学位提供，比如 Stanford 的 CS + AI， CMU 的 INI， UW-Madison 的 EECS (Concentration in Machine Learning and Knowledge Discovery). 这样的项目一般对申请者的背景要求比较高，通常需要申请者拥有良好的数学基础和计算机能力，同时有较深的 CS 理论知识。因为 EECS 本身就比较偏向理论，而且这些学校的这个项目也倾向于让非机器学习方向的学生做研究，因此如果学生没有很好的理论基础，可能跟不上项目的学习节奏和深度。
除了这几个大类，还有一些学校设有人工智能方向的专业，但属于纯理论范畴。这些项目的设置往往基于学校的强势学科，因此对申请者的专业背景要求较高。比如 Princeton 的 Operations Research and Financial Engineering， CMU 的 Data Analytics， UCSD 的 Computational and Quantitative Genomics。