美国有许多著名的大学和研究机构提供人工智能相关的课程和研究机会。具体可就读的学校有：
1、麻省理工学院（MIT）：MIT在计算机科学、机器学习和人工智能等领域一直处于领先地位其人工智能实验室（Artificial Intelligence Laboratory）是世界上最著名的AI研究中心之一。
2、斯坦福大学（Stanford University）：斯坦福大学的计算机科学系是全球最著名的计算机科学教育和研究机构之一。该校人工智能实验室（Artificial Intelligence Laboratory）和机器学习组（Machine Learning Group）是全球领先的人工智能研究机构之一。
3、华盛顿大学（University of Washington）：华盛顿大学计算机科学和工程系在人工智能和机器学习领域处于领先地位并在该领域开设了多个课程和研究项目。
4、卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）：卡内基梅隆大学在计算机科学、人工智能和机器学习领域享有盛誉其机器学习部门是世界上最著名的人工智能研究机构之一。
5、加州大学伯克利分校（University of California Berkeley）：加州大学伯克利分校计算机科学系在人工智能和机器学习领域也是全球领先的研究机构之一。
这些大学都有一流的教授、研究机构和实验室提供丰富的课程和研究机会是学习和研究人工智能的优秀选择。除此之外还有其他许多大学和研究机构也提供人工智能相关的课程和研究机会具体可以根据自己的兴趣和需求进行选择。
补充材料：
人工智能（Artificial Intelligence简称AI）是一个跨学科领域涉及计算机科学、数学、统计学、神经科学、心理学等多个学科。因此学习人工智能需要具备一些预备知识包括以下几个方面：
1、计算机科学：学习人工智能的第一步是要掌握计算机科学的基本知识包括编程语言、算法、数据结构等。学生应该具备一定的编程基础了解面向对象编程和函数式编程的概念和技术并熟悉至少一种编程语言。
2、数学和统计学：人工智能的核心是建立数学模型和算法因此学生需要掌握高等数学、线性代数、概率论和数理统计等数学和统计学的基本知识。
3、机器学习：机器学习是人工智能的核心部分因此学生需要了解机器学习的基本概念和方法包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等。学生应该学习如何使用机器学习算法解决各种实际问题。
4、自然语言处理：自然语言处理是人工智能的另一个重要领域包括文本分类、机器翻译、语音识别等。学生需要了解自然语言处理的基本概念和技术并熟悉一些流行的自然语言处理工具和库。
5、数据科学：人工智能需要大量的数据支持因此学生需要了解数据科学的基本概念和技术包括数据清洗、数据分析、数据可视化等。
以上是学习人工智能需要具备的一些预备知识但并不是必须全部掌握。学生可以根据自己的兴趣和需求进行选择逐步深入学习。同时学生应该注重实践不断运用所学知识解决实际问题从而提高自己的能力。
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