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UIUC的人工智能包括几个关键领域：计算机视觉、机器聆听、自然语言处理和机器学习。计算机视觉系统可以理解图像和视频，例如，从视频中构建广泛的城市几何和物理模型，或警告建筑工人注意附近的危险。自然语言处理系统理解书面和口头语言，可能性包括将文本从一种语言自动翻译成另一种语言，或者理解维基百科上的文本以产生关于世界的知识。机器收听系统可以理解音频信号，其应用包括收听交通信号灯处的碰撞声或自动转录和弦音乐。机器学习对现代人工智能至关重要，它利用示例来调整系统以尽可能有效地工作。
UIUC的人工智能和机器学习相关课程包括：
CS 543 / ECE 549 – Computer VisionCS 445 – Computational PhotographyCS 446 – Machine LearningCS 598 – Machine Learning TheoryCS 440 – Artificial IntelligenceCS598PS – Machine Learning for Signal ProcessingIE 534 – Deep Learning
No.5University of Washington
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华盛顿大学的人工智能组研究智能行为背后的计算机制，活跃于广泛的研究领域，包括机器学习、自然语言处理、概率推理、自动规划、机器阅读和智能用户界面，是世界领先的 AI 研究中心之一，在该领域顶级会议上的成绩、学生和教师的个人荣誉以及备受瞩目的研究合作（例如与艾伦研究所的合作）都证明了这一点。
华盛顿大学的人工智能相关本科课程包括：
CSE 415: Introduction to Artificial IntelligenceCSE 427: Computational BiologyCSE 428: Computational Biology CapstoneCSE 446: Machine LearningCSE 455: Computer VisionCSE 473: Introduction to Artificial Intelligence Principal
No.5Georgia Institute of Technology
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在佐治亚理工学院，人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 是大量的教师和研究兴趣，主要关心的是构建人类智能的自上而下和自下而上的模型；构建可以提供智能辅导的系统；创建自适应和智能娱乐系统；制作能够理解自己行为的系统；加深对如何构建能够适应涉及众多其他智能代理的动态环境的自主代理的理解；建模和预测人类行为；自动化创造力；以及解决其他各种问题。
在本科阶段，AI 和 ML 主要存在于两个线程中：Intelligence 和 Devices，课程包括人工智能概论、机器学习、自然语言理解、基于知识的人工智能、游戏人工智能和模式识别。机器人学和计算感知方面的一些课程也有人工智能或机器学习方面的内容，这些课程的版本也适用于研究生级别。
No.5Cornell University
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自 1990 年代初以来，康奈尔计算机科学系已发展成为世界领先的人工智能团队之一，从他们的获奖记录、新闻报道和其他认可中可以看出这一点。
同时，相对较小的规模造就了一个协作和合作的环境，在这个环境中，广泛的研究小组蓬勃发展。一些研究小组如下：
AI, ethics, and policyCombinatorial search, connections to operations research and statistical physicsComputational sustainability
No.4University of California, Berkeley
