一、人工智能哪个专业容易考研

1、纯理论性的，以强人工智能或者神经网络为研究方向，本科可以选择神经科学，也可以选修心理学、哲学、计算机科学。

2、从算法层面对人工智能的优化，本科自然要学计算机科学了，但博弈论之类重视逻辑的小类别学科也有选修或者自学的必要。

3、工业应用的方面。主要应该学习自动化和机械控制。

前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3~5年以后的时间。

难度，肯定高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言:C/C++)必须得很好

微电子(数字电路、低频高频模拟电路、最主要的是嵌入式的编程能力)得学得很好，还要有一定的机械设计能力(空间思维能力很重要)。

这样的话，你就是人才，你就是中国未来5年以后急需的人工智能领域的人才。一门深入地钻研下去，你就是这个领域的专家甚至大师。

人工智能可以说是一门高尖端学科，属于社会科学和自然科学的交叉，涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。

研究范畴包括自然语言处理、机器学习、神经网络、模式识别、智能搜索等。应用领域包括机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等。

2、如果是潜心做学术，搞理论研究，那么专业推荐选择“应用数学”。目前的机器学习机器学习本质上是微分方程、概率论、矩阵分析等等数学领域的一个应用场景。而近年来发展蓬勃的深度学习，正是机器学习的一个非常接近人工智能的分支。

不排除现在的自动化、通信、机械

等专业在一定程度上都会往智能靠拢，无论是什么专业都可以在课外学习相关的知识，尤其是在这个优质学习资源随手可得，终身学习的时代，但在整体课程的安排上，这个专业还是会不同于其他的专业，而且这有个优点是在读研复试的时候会有些加分

缺点在于：如果不读研，那么就业平均情况是弱于其他专业的，毕竟这个专业在社会认可度较低，而且本科知识较浅，基本上对于职业化帮助不大。

二、芯片、人工智能、计算机科学专业，哪个好

1、对于这个问题，不能笼统地回答哪个比较好，因为站在不同的视角和提问者自身的情况，会有不同的答案。

2、从发展前景上看，建议选择人工智能

3、人工智能是目前最火爆、也是投资者最看好的方向。

4、人工智能的概念诞生于20世纪50年代，标志性事件是达特矛斯会议。

5、该会议由笔者最喜欢的Lisp编程语言之父约翰·麦卡锡等人于1956年8月31日发起，旨在召集志同道合的人共同讨论“人工智能”（此定义正是在那时提出的）。

6、会议持续了一个月，基本上以大范围的集思广益为主。这催生了后来人所共知的人工智能革命。

7、人工智能的发展经历过两次低潮，直到2016年，再次被世人推向了高潮：

8、谷歌旗下的DeepMind开发出AlphaGo，击败了人类围棋高手李世石，标志着人工智能突破了人们的常规认知：机器智能无法胜任人类的抽象思维和精妙的直觉——围棋是所有棋类运动中规则最简单，但是技巧和取胜难度最高的一个。

9、传统的围棋高手，都需要经过长期的训练和对大局的直觉把控（也就是很多时候讲究的“形状”）。

10、因为棋盘上一共有361个下子点，每一步根据棋盘上的当前形势，可能的落子位置的排列组合呈现“几何爆炸”。

11、自此以后，依托于大数据等算力的革命性进步，人工智能被资本和企业追逐，大量应用于自动驾驶、人脸识别、语音识别、推荐引擎等领域。

12、人工智能现在已经渗透到各行各业，2020年全球人工智能产业规模1565亿美元，增长率是12%，我国的产业规模大概是3100亿元，同比增长了15%。

13、根据国际数据公司（IDC）上个月发布的《IDCFutureScape:全球人工智能（AI）市场2021预测——中国启示》报告：

14、预测1：到2023年，在金融、医疗、政府和其他受监管的公共部门中，超过15%的以消费者为中心的AI决策系统将引入解释其分析和决策过程的相关规定。

15、预测2：到2021年，超过50%的组织将在呼入电话处理环境中增加AI功能。

16、预测3：到2024年，45%的重复工作任务将通过使用由AI、机器人和机器人流程自动化（RPA）提供支持的“数字员工”实现自动化或增强。

17、预测4：到2023年，使用自动机器学习（AutoML）技术封装的、从数据准备到模型部署的端到端机器学习平台的数据分析师和数据科学家的数量将增加2倍。

18、预测5：到2024年，自动化运维（AIOps）将成为IT运营的新常态，至少有50%的大型企业将采用自动化运维解决方案来自动化主要IT系统和服务管理过程。

19、预测6：到2025年，10%的人工智能解决方案将更接近于通用人工智能（AGI）——利用神经符号技术将深度学习与符号方法结合起来，以创造出更可靠的、近乎人类的决策方式。

20、预测7：到2021年，至少有65%的中国1000强企业将利用自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）和深度学习（DL）等AI工具，赋能60%在客户体验、安全、运营管理和采购等业务领域的用例。

21、预测8：到2024年，超过30%的中国1000强企业会将AI工作负载更均匀地部署在端侧，边缘侧以及云端，这些工作负载将由人工智能软件平台提供商统一管理，使AI基础设施“隐形化”。

22、预测9：到2023年，30%的企业将在边缘侧运行不同的分析和AI模型。其中30%的边缘AI应用将由异构加速方案加速。

23、预测10：到2022年，80%的中国1000强企业将投资内部学习平台和第三方培训服务，以满足AI采用带来的新技能需求和工作方式转变。

24、面向未来，投资自身的话，人工智能将是你的优质选择之一——因为汹涌的产业潜力和市场空间将带给你巨大的机会。

25、从打基础角度看，建议选择计算机科学技术

26、尽管上述人工智的前景非常美妙，但是其数字底座仍然脱离不了计算机技术。无论是人工智能用到的大数据系统，还是联接与计算使用的芯片、网络技术，其核心都是信息技术，也就是广义的计算机科学技术。

27、计算机科学与技术包括了硬件（计算机组成原理、微机接口、IC设计与制造等）、软件（操作系统、编译器、数据库、应用软件、互联网App等）、算法、体系结构的方方面面。

28、我们国家现在亟需大量的芯片人才和系统软件人才，如果做一名有抱负的年轻人，完全可以投身这个充满挑战和满满荣誉感的行业。

29、从就业选择面角度看，建议选择软件工程

30、专业课程涵盖：程序设计语言、数据结构、离散数学、操作系统、编译技术、软件工程概论、统一建模语言、软件体系结构、软件需求、软件项目管理。

31、该专业除了学习公共基础课外，还将系统学习离散数学、数据结构、算法分析、面向对象程序设计、现代操作系统、数据库原理与实现技术、编译原理、软件工程、软件项目管理、计算机安全等课程，根据学生的兴趣还可以选修一些其它选修课。

32、软件工程相对于计算机科学与技术，更加聚焦软件方面，并且对标企业的工业化、商用需求。所以它天然对就业有优势。

33、根据上个月智联招聘发布关于《2020新基建产业发展报告》显示，新基建核心技术人才缺口预计达417万人，其中软件开发人才缺口最大。从岗位来看，系统架构设计师月薪高达24277元，整体平均月薪10299元。学历方面，高素质人才成为将来企业招聘的重点对象。

34、对于一些互联网和高科技大厂，薪酬更高。

35、从差异化竞争优势看，建议选择网络安全

36、随着互联网与传统行业的结合，数字化转型已经成为正在发生着的历史必然。井喷的互联需求，将导致大量的潜在信息安全隐患。

37、除此之外，5G、区块链、新基建、物联网等场景的兴起，对实时性的数据安全要求更为苛刻。在这样的产业趋势下，网络安全的就业岗位势必会迎来下一轮增长。

38、大量学生与求职者的第一选择都是人工智能、大数据和软件开发，所以这些岗位对求职者的门槛要求也水涨船高。在这样的情形下，网络安全其实是一个可以发挥自身差异化竞争优势的选择。

39、从专业课安排上讲，就总体上而言，信息安全和其他计算机学院的专业没什么区别，不过在一些课程的必修限制上不同。而且从课程内容上而言，那些课程也和一般人了解的"黑客"这方面相去甚远。"黑客"技术不在大学的教授范围之内，不过老师在讲计算机网络、网络对抗与防御这两门课的时候会涉及到一些攻击技术的原理。实际想获取这方面的知识，自己需要上专业论坛、融入圈子。

三、人工智能专业的特点

1、人工智能专业特点包括以下几点：

2、人工智能专业是近几年才开始发展起来的，是一门综合性多学科交叉的专业，开设这一专业的高校都在加强人工智能与相关学科的交叉融合。人工智能涉及的学科非常多，不仅包括计算机科学、控制科学、数学等理工学科，而且还有社会学、心理学、经济学等人文学科。由此可见，人工智能专业的学习难度非常大，如果考生想要报考人工智能专业，就要充分考虑自己能不能承受相关学习的高强度。

3、人工智能是一个非常烧脑的专业。人工智能面临的问题千变万化，解决问题涉及到多种数学工具，高水平人才必须有良好的数学基础。

四、东南大学人工智能考研难度

1、每年考研数据不太一样，人工智能学校的统考名额相对不多，大多给保研了，具体你可以参考这两年的招生情况。

2、智能院19第一次招生，今年的话是第四年了，学术名额不太多，专硕名额相对还可以吧，具体可以查看学校发布的最近几年的招生名额。

3、好不好考都是相对的，如果报考的人不多，你自己实力又强，那自然是不太难考。如果招生的人少，自己又考的不行，那多半对你来说不简单。