人工智能专业的硕士研究生考博容易吗

首先第一点，很少有人去考博士的，大部分都是直接保博、直博或硕博连读。

2017年是人工智能的元年。现在是一个风口过渡期，也就是说，2017年之前搞人工神经网络的人，大部分都是偏理论多一点，未曾真正地应用在工程上。当时大家都不太看好人工神经网络的发展，人数也比较少。正是他们的坚持，让这个行业度过了最艰难的寒冬，现在是他们的春天，是他们应得的回报，因为是他们推动了社会的发展。

随着吴恩达等一帮人持续多年的研究，成功的将卷积神经网络应用于图像处理，将深度神经网络、深度学习算法应用于AlphaGo围棋比赛，人工神经网络步入第三个发展阶段。因此出现了人才断层，也就是说当前能够将人工智能算法应用于工程的人数是很少的，也是工薪动辄百万的原因。

但社会的本质就是资源配置，现在正有大批的从业者进军这个行业。

因此人工智能算法工程化是当前最重要的发展方向。相反，在理论研究上，则步入了发展的瓶颈时期。也就是说能研究的方向已经基本上到了研究的极限，很难再提出根本性的创新。图像识别的准确率已经达到了90%多，除非有体制上的创新，很难再有突破了。

也就是说，理论研究陷入了一个新的发展时期。工程研究却如火如荼。

如果此时你去选择攻读博士，注意是开始读博士，那四五年毕业之后，很有可能和其他行业是一样的，你可能会错过这个行业的黄金发展时期。

因此有一个强烈的建议，不一定准确，如果你研究生是

人工智能方向，恭喜你，赶紧去趟这趟浑水。因为，如果你进入一个好的平台，在四五年的时间里，将会让你成为一个真正的工程领域的专家，你可能年薪百万以上。

如果你这个时候还想读一个博士，回头再读也不迟。

如果你是一个致力于研究的人，对金钱名利没有特别大的欲望，是完全可以选择这个方向去读博士的，因为社会的进步离不开这一类的人。

搞工程的和搞研究的最大的区别就是：

搞工程的，将那些搞研究的成果工程化、批量化、产业化，与金钱有关，与GDP有关。

搞研究的，不允许重复研究，不允许抄袭，只能搞新的方向，终其一生都有可能没有真正的成果。因为你干的是探索创新的工作。社会进步的真正动力来自你们，社会离不开你们。

人工智能专业本科考研难度大吗

难度大。

二本考生靠人工智能的难度大不大与考生选择的院校有关系，并不是说考生考研就一定难度很大。排名靠前的人工智能院校有北京航空航天大学、浙江大学、国防科技大学、中国科学技术大学、哈尔滨工业大学等院校，考生想考这些院校，难度很大。

人工智能技术应用专科难学吗

人工智能当然不好学，因为非常高科技，但是如果学出来以后不但好就业而且还会有非常好的发展前景。

人工智能专业对于数学基础不好的人可能会比较难学的。因为需要学编程，而且学的东西比较繁杂，从认知与神经科学、人工智能伦理到人工智能平台与工具都要学。但学得好，就业前景也不错。

虽然一些中国高校开设了相关课程，但总体上缺乏人工智能的基础教学能力，高校在独自培养具有动手能力的应用型人才上有所欠缺。

人工智能与大数据专业怎么样

接楼上刘老师的回答，这确实是个不错的问题。随着近几年人工智能技术和大数据技术的发展，大数据和人工智能在各行各业的落地应用变多，人才需求也变得越来越大，这两个词也逐渐被大众熟知。作为大数据与人工智能领域的一名从业者，下面我分享下我对这两个专业的一些看法。

人工智能专业和大数据专业分别是什么？

1、人工智能专业：

人工智能专业：以培养掌握人工智能理论与工程技术的专门人才为目标，学习机器学习的理论和方法、深度学习框架、工具与实践平台、自然语言处理技术、语音处理与识别技术、视觉智能处理技术、国际人工智能专业领域最前沿的理论方法，培养人工智能专业技能和素养，构建解决科研和实际工程问题的专业思维、专业方法和专业嗅觉

这里引用百度百科中的解释，个人感觉说的还是比较全面的。其中几个关键词为机器学习，深度学习、自然语言处理、语音处理、视觉智能，这几个关键词大概覆盖了目前人工智能方向的核心理论和核心应用。其实本阶段的人工智能的核心就是基于机器学习和深度学习的理论，研究自然语言（小冰机器人）、语音（讯飞翻译）、视觉（无人价值、人脸识别）三大大类方向的智能应用。

2、大数据专业

大数据专业在某些学校开设的可能叫数据科学与大数据技术专业，其培养目标为：

旨在培养社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。具体包括：掌握计算机科学、大数据科学与信息技术的基本理论、方法和技能，受到系统的科学研究训练，具备一定的大数据科学研究能力与数据工程实施的基本能力，掌握大数据工程项目的规划、应用、管理及决策方法，具有大数据工程项目设计、研发和实施能力的复合型、应用型卓越人才。

目前的大数据专业大概可能氛围三个大的方向：

大数据开发方向;所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等；数据挖掘、数据分析和机器学习方向;所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等；大数据运维和云计算方向；对应岗位：大数据运维工程师；

大数据开发可能涉及到如各种云平台（阿里云、腾讯云、华为云）、大数据系统（大数据中台）等的开发；数据挖掘、分析和机器学习方向，主要对大数据进行分析，如广告推荐、视频推荐等等；大数据运维主要是保障大数据平台的稳定和可靠。

这两个专业的前景是怎样的？

两个专业作为近年来的热门专业，肯定是有一定理由的。国家推广、商业应用前景大可能是这两个专业比较火爆的原因之一。

1、“新基建”浪潮，大数据中心、人工智能

最近国家提出“新基建”的七大领域：特高压、新能源汽车充电桩、5G基站建设、大数据中心、人工智能、工业互联网、城际高速铁路和城际轨道交通。其中人工智能和大数据中心都名列其中，可见国家对这两个方向的重视程度。

另外像人工智能技术，早就被国家定义为全民都应该掌握的技术，也是未来有可能超过美国的一个点。

所以从国家层面，这两个专业都是国家未来要着重发展的方向。

2、高实用性、各行业信息化、智能化转变的需要

数据是数字经济的命脉

随着移动互联网和智能终端的普及，基于信息技术的人类日常生产生活繁衍出诸多数据。这些数据成为社会生产者和消费者的行为分析最有效的依据。从信息经济向数字经济转变的过程，就是从人工知识到大数据驱动学习迈进的过程。

数据爆炸时代，将数据科学简单定义就是“从数据中提取有用知识的一系列技能和技术”。为“浩如烟海”的数据提供全强大的计算方式，进行数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘、实现数据价值的“精纯度”，正是大数据专业所要培养的技术核心所在。

我感觉在未来，大数据技术可能是每个行业必备的。而数据也将成为未来企业的巨大的竞争力，谁掌握了数据，谁就更具备优势。

两个专业的关系和关于专业选择的一些建议

大数据智能是人工智能最基础的方向之一，必将推动新一代人工智能的发展。数据科学和大数据，通过建立驱动数据和知识引导的智能计算平台和方法，从数据样本中提取知识构建模型。形成从数据到知识，从知识到智慧的人工智能的进阶之路。因此数据是实现智能的基础，两个专业有所交叉，又各有特色。

一些建议：

从目前各高校开设这两个专业的情况来看，这两个专业还是属于计算机专业的分支，即使成立的单独的学院，师资力量也不一定雄厚。所以，如果国内牛校的计算机专业也不影响具体内容的学习，而计算机专业可能师资和培养计划会更加完善。目前计算机相关的各专业其实都在往这两个专业方向靠近，比如数据库、计算机软件、操作系统等等，都会有大数据-人工智能在本方向的一个更细分的应用作为结合，所以不是说只有读这两个专业才会进这两个专业对应的岗位，夯实基础、学好技能才是最重要的。

回答终于回归到专业领域，哈哈！如果有其他问题也可以关注我或者想我提问！

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对于人工智能，你有什么看法

人工智能首先是人为可控，没有自主意识的非生物类人体，它能通过程序触发式操控。(比如声控，触摸控，手势控，甚至以后还可以用人的生物电流进行意念控。)它可以替人做大部分的工作，它在有些领域会超过人类。(比如云计算，红外成像，超声波探测等等。)但人工智在现代物理学没有划时代的突破，不知道时间是何物的时候是不可打造自主意识的人工智能。我相信宇宙是一个自然循环往复的生命体。我们会凭借我们的自主意识和人工智能融合，突破结界，向更高维度的宇宙进发。说个题外话，宇宙最极致的状态也许是让一切归零。