在人工智能（AI）的发展历程中，2024年是具有特殊意义的一年，这一年，被誉为“AI之父”的杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）荣获诺贝尔物理学奖。辛顿是多伦多大学计算机科学系名誉教授，与普林斯顿大学的约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）一同因在人工神经网络方面的发现和发明，为机器学习的实现奠定基础而获此殊荣，也成为史上首位兼得图灵奖与诺贝尔物理学奖的获奖者。
辛顿对AI的贡献是奠基性的。上世纪80年代，他参与开发反向传播算法，这一算法成为现代深度学习系统的基石；1985年，他和同事提出“玻尔兹曼机”网络模型，通过统计物理学中的玻尔兹曼分布识别数据特征，成为现代深度学习网络的基础。2012年，他与其他研究者共同发表的《Deep Neural Networks for Acoustic Modelling in Speech Recognition》，为后续神经网络及机器学习研究提供了开创性理论基础，支撑起从大型语言模型如ChatGPT到自动驾驶汽车等一系列应用的发展。辛顿长期在多伦多大学任教，其成就不仅是个人的荣耀，也极大提升了多伦多大学在AI领域的学术地位，让该校成为全球AI学术研究的重镇，吸引着无数怀揣AI梦想的学子投身其中 。
在辛顿等学术巨擘的引领下，加拿大大学的AI专业在全球AI教育版图中占据了举足轻重的地位。接下来，让我们依据最新大学AI专业排名，深入探索加拿大各高校AI专业的独特魅力与优势。
多伦多大学：AI学术与产业对接的领航者
在2024年QS世界大学学科排名里，多伦多大学的数据科学与人工智能专业位居全球第9，加拿大国内第1，北美地区第5 ，这无疑彰显了其在AI领域的卓越地位。
多伦多大学的AI专业之所以成绩斐然，离不开顶尖的师资团队与雄厚的科研资源。除了辛顿，学校还汇聚了众多AI领域的知名学者。学校与加拿大旗舰级人工智能研究中心Vector Institute紧密合作，这不仅为学生提供了参与前沿研究项目的机会，还让学生能及时了解行业动态。
在课程设置方面，多伦多大学覆盖了人工智能、神经网络、机器学习等多个关键领域。研究生课程更是注重理论与实践的结合，要求学生参加8个月的应用实习。这种“学用结合”的模式，让学生在毕业后能迅速融入职场，就业方向广泛，涵盖软件工程、人工智能、机器学习等热门领域。
阿尔伯塔大学：强化学习领域的翘楚
在全球顶级计算机科学机构排名CSRankings中，阿尔伯塔大学在人工智能领域位列全加拿大第1，全球排名第32 ，在强化学习和博弈AI方面优势显著。
阿尔伯塔大学与DeepMind的合作堪称佳话，双方共同开发出AlphaGo Zero前身技术，在该领域积累了深厚的研究底蕴。学校开设了加拿大首个AI课程，课程内容丰富全面，除计算机科学基础课程外，还涉及机器学习、强化学习、机器人、视觉识别等应用课程，致力于全方位培养学生的AI技能。
学校投资3000万美元用于培养20名顶尖AI研究人员，强大的科研投入营造出浓厚的学术氛围。对于渴望在强化学习、AI博弈策略、多智能体系统方向深入钻研的学生而言，阿尔伯塔大学无疑是不二之选。
滑铁卢大学：AI产业融合的先锋
滑铁卢大学以其强大的工程与计算机科学实力，在AI教育领域占据重要位置，在2024QS世界大学学科排名中，计算机科学与信息系统专业排名第24位。
滑铁卢大学AI专业的最大亮点在于与产业界的紧密合作。它与谷歌、Facebook、Nvidia等科技巨头都有合作项目，众多初创AI公司也在此诞生，校园内学生创业氛围浓厚。
课程设置注重理论与实践的融合，计算机科学（AI track）、软件工程（含机器学习课程）、数学硕士（AI方向）等专业，让学生在学习过程中就有机会进入大厂实习，积累丰富的实践经验。毕业后，无论是投身科技企业还是自主创业，都具备强大的竞争力。
蒙特利尔大学：AI基础理论研究的先锋
蒙特利尔大学与世界知名AI研究中心Mila（蒙特利尔学习算法研究所）深度合作，深度学习三巨头之一的Yoshua Bengio为Mila创始人并长期执教于此，这使得蒙特利尔大学在AI基础理论研究方面独树一帜。在2024QS世界大学学科排名中，其计算机科学与信息系统专业排名第61位。
学校的研究方向广泛，涵盖基础AI理论、生成模型（如GANs）、伦理AI、NLP、健康数据AI等。专业课程设置丰富多样，像计算机科学专业、人工智能高等专业研究文凭课程（DESS en IA）、机器学习硕士课程（与Mila合作），满足了不同学生的学习需求。对于对基础AI理论、生成模型、伦理AI等方向感兴趣，且能适应法语授课环境的学生来说，蒙特利尔大学是绝佳选择。
英属哥伦比亚大学：AI多学科应用的探索者
英属哥伦比亚大学在AI和数据科学结合以及多学科应用方面表现卓越，在2024QS世界大学学科排名中，计算机科学与信息系统专业排名第25位。学校十分重视AI在生态、医疗、城市数据等多领域的应用，强调可持续发展与AI的结合。
课程设置上，数据科学硕士（含机器学习组件）、计算机科学（AI专业方向）等专业课程，让学生在学习AI技术的同时，深入了解不同领域的应用场景。学校积极开展科研项目，鼓励学生参与实际应用研究，提升学生解决实际问题的能力。如果学生希望AI技术能在医疗、环境等实际场景中发挥作用，英属哥伦比亚大学的AI专业将是理想之选。
麦吉尔大学：AI交叉领域的开拓者
麦吉尔大学位于蒙特利尔，与Mila也有合作，重点偏向计算机理论、机器人、生物信息等交叉领域，工程和医学的AI应用研究十分活跃。在AI专业的研究方向上，人工智能与机器人、医疗AI、神经网络可解释性、语言与感知交叉领域是其重点研究内容。
计算机科学（侧重AI方向）、机器人与AI（通过智能机器中心开设）等专业课程，为学生提供了跨学科学习的平台。对于对AI交叉领域感兴趣，希望在计算机理论与机器人、生物信息等领域探索的学生，麦吉尔大学能提供丰富的学术资源和研究机会。
综合对比与择校建议
从排名和专业实力来看，多伦多大学和阿尔伯塔大学在AI领域整体实力强劲，在学术研究和专业排名上占据前列；滑铁卢大学、英属哥伦比亚大学紧随其后，在产业合作和多学科应用方面优势突出；蒙特利尔大学和麦吉尔大学在特定研究方向和交叉领域有着独特优势。
在择校时，学生应结合自身兴趣和职业规划。立志成为AI科学家，专注于研究的学生，多伦多大学、蒙特利尔大学、阿尔伯塔大学是理想的选择；喜欢AI在医疗、环境等实际场景应用的学生，可考虑英属哥伦比亚大学、麦吉尔大学；希望在科技公司或创业方向发展的学生，滑铁卢大学、多伦多大学能提供更多机遇；若适应法语授课环境且考虑移民魁省，蒙特利尔大学是首选；对AI博弈和强化学习感兴趣的学生，阿尔伯塔大学最为合适。
加拿大大学的AI专业各有千秋，每所学校都能为学生提供优质的教育资源和广阔的发展空间。在做出选择前，学生应充分了解各高校专业特色，结合自身情况，做出最适合自己的决定，在加拿大这片充满机遇的土地上，追逐AI梦想，开启精彩的学术与职业发展之旅。