加州大学洛杉矶分校（UCLA）是一所位于加利福尼亚州洛杉矶韦斯特伍德社区的公立赠地研究型大学。其学术渊源可追溯至1881年成立的加州州立师范学校南部分校，并于1919年成为加州大学南部分校，是加州大学系统中历史第二悠久的校区。UCLA在人工智能领域的工作跨越多个系和研究中心，涵盖机器学习、深度学习及相关方向的研究与教学。该校在工程学、数学和认知科学方面的广泛优势为其人工智能活动奠定了基础，这些活动既包括理论进展，也涉及应用项目。
UCLA提供337个本科和研究生学位项目，每年招收约31,600名本科生和14,300名研究生及专业学位学生。人工智能相关教学主要设在塞缪尔工程与应用科学学院和文理学院，尤其是计算机科学系。计算机科学研究生项目涵盖神经网络、大语言模型和生成式人工智能等主题，而本科课程则包括算法、统计学和机器学习的基础课程。该校还支持跨学科计划，将人工智能与神经科学、语言学和公共政策等领域联系起来。
研究中心与计划
UCLA设有多个致力于人工智能和数据科学的研究团队与中心。视觉、认知、学习与自主中心（VCLA）由阿尼玛·阿南德库马尔等学者领导，专注于深度学习、Transformer架构和科学机器学习。阿南德库马尔是计算与数学科学系教授，以张量方法和大规模人工智能系统研究闻名，并曾在英伟达和加州理工学院任职。其他机构如UCLA数据科学与计算中心为全校的人工智能研究提供基础设施，支持计算机视觉、自然语言处理和机器人学等项目。
相关领域的教师也为人工智能研究做出了贡献。迈克尔·乔丹是加州大学伯克利分校教授，曾与UCLA研究人员合作开展统计机器学习研究，尽管其主要隶属关系在伯克利。在UCLA内部，统计学系和数学系的研究人员致力于概率模型和优化方法，这些构成了现代人工智能的基础。该校还参与多机构合作项目，例如美国国家科学基金会资助的纯数学与应用数学研究所，该所曾举办深度学习和数据科学相关项目。
学术项目与教育
UCLA计算机科学系提供人工智能方向的硕士和博士学位项目。博士项目注重研究，学生研究主题包括强化学习、计算机视觉和自然语言处理。硕士生可选择机器学习、深度学习和数据挖掘等课程，并常与行业伙伴合作完成顶点项目。该校还提供数据科学工程硕士项目，涵盖大语言模型和云计算等实用技能。
本科生可攻读计算机科学或计算机科学与工程理学学士学位，选修课程包括人工智能、机器人学和智能系统。课程体系涵盖神经网络、优化和概率论，为学生进入研究生阶段或行业工作做好准备。UCLA还为专业人士开设暑期项目和训练营，例如人工智能与机器学习训练营，教授深度学习和生成式人工智能的应用技能。
知名教师与校友
UCLA多位教师对人工智能做出了重大贡献。阿尼玛·阿南德库马尔是深度学习和高维统计学领域的知名研究者，曾获斯隆研究奖和ACM博士论文奖（作为导师）。其他教师包括顾全全，研究深度学习理论和优化方法；谢俊辉，研究可扩展机器学习算法。在相关领域，亚历克斯·艾特肯和宋春分别对计算机视觉和认知人工智能做出了贡献。
UCLA校友在人工智能领域担任重要角色。雅各布·乌兹科赖特在谷歌大脑共同发明了Transformer架构，他本科毕业于UCLA。卢卡什·凯泽也曾就读于UCLA，之后共同撰写了开创性论文《Attention Is All You Need》。其他校友就职于OpenAI、Anthropic和谷歌DeepMind等主要科技公司，以及学术界。该校校友网络还包括人工智能初创企业的创始人和国家实验室的研究人员。
产业合作与应用
UCLA与产业界合作开展人工智能研发。该校与亚马逊云服务等公司建立了合作伙伴关系，为研究项目提供云计算资源；与英伟达合作推进GPU计算计划。教师和学生常与超威半导体和英特尔合作，开展人工智能工作负载的软硬件协同设计。这些合作促成了实际应用，例如UCLA健康系统利用机器学习进行医学影像和诊断，以及自动驾驶技术相关项目。
该校还通过更广泛的人工智能生态系统开展合作，例如举办UCLA人工智能研讨会，汇聚研究人员、行业领袖和政策制定者。UCLA技术转移办公室已为人工智能创新申请多项专利，包括模型剪枝方法和高效Transformer推理技术。此外，该校参与人工智能伦理与监管的公共政策讨论，教师为算法公平性和人工智能安全相关报告提供专业意见。
影响与认可
UCLA的人工智能研究在学术界产生了显著影响。该校研究人员在NeurIPS、ICML和CVPR等顶级会议上发表大量论文，UCLA在人工智能研究产出方面位居全球顶尖机构之列。阿尼玛·阿南德库马尔在张量方法方面的研究影响了深度学习理论，而雅各布·乌兹科赖特等校友推动了大语言模型的发展。UCLA在计算机视觉和机器人学领域的贡献被广泛引用。
该校更广泛的学术成就包括19位诺贝尔奖得主、3位图灵奖得主和2位菲尔兹奖得主。截至2025年10月，有61位UCLA教师当选为美国国家科学院院士。UCLA的人工智能项目持续吸引顶尖师生，使该校在全球人工智能领域保持重要地位。
未来方向
展望未来，UCLA计划通过新教师招聘和跨学科中心建设扩大其人工智能计划。该校已宣布投资生成式人工智能研究，重点关注科学发现和社会影响。学校正在推动将人工智能教育融入法学院、医学院和公共政策学院等所有院系。UCLA还在探索与国家实验室和国际机构的合作，以应对人工智能安全和可解释人工智能方面的挑战。
随着人工智能在社会中日益重要，UCLA在培养下一代研究人员和实践者方面的作用预计将进一步增强。该校位于洛杉矶，能够接触多元化的科技生态系统，其坚实的基础科学支撑着长期创新。在持续投资和合作下，UCLA人工智能有望继续保持前沿研究和教育的中心地位。