人工智能專業(yè)的讀研方向是非常多的 ， 除了可以選擇機器學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí)）、自然語言處理、視覺、自動推理、知識表示、機器人這些傳統(tǒng)的大方向之外 ， 還可以選擇物聯(lián)網(wǎng)與人工智能相結(jié)合的方向 ， 這也是目前很多同學(xué)關(guān)注的創(chuàng)新熱點領(lǐng)域 。
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在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的推動下 ， 人工智能要想順利落地應(yīng)用 ， 一定要有技術(shù)場景的支撐 ， 而物聯(lián)網(wǎng)就是一個非常重要的支撐場景 ， 包括自動駕駛、數(shù)字孿生、智能裝備、智慧城市等領(lǐng)域 ， 都需要物聯(lián)網(wǎng)與人工智能技術(shù)相結(jié)合 。
讀研期間有明確的創(chuàng)新要求 ， 人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新對于場景的要求是相對比較高的 ， 所以要想創(chuàng)新 ， 除了要有理論知識的積累 ， 還需要有場景的支撐 ， 能否找到適合自己的創(chuàng)新場景 ， 同時能否有一個較好的交流和實踐環(huán)境 ， 對于讀研體驗有非常直接的影響 。
如果說早期人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新更多會集中在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域 ， 那么未來產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域?qū)槿斯ぶ悄茴I(lǐng)域的創(chuàng)新打開一個巨大的創(chuàng)新空間 ， 也可以說這是一個創(chuàng)新的藍(lán)海 ， 不僅創(chuàng)新機會多 ， 也更容易實現(xiàn)落地應(yīng)用 。
如果讀研期間想選擇人工智能方向 ， 那么在本科期間要盡量積累一定的科研經(jīng)驗 ， 積極申請參加老師的課題組 ， 也可以通過參加專業(yè)比賽來給自己營造學(xué)習(xí)和實踐的環(huán)境 。
站在學(xué)習(xí)體驗的角度來看 ， 本科期間可以從機器學(xué)習(xí)開始 ， 一方面機器學(xué)習(xí)是打開人工智能技術(shù)大門的鑰匙 ， 另一方面機器學(xué)習(xí)相關(guān)的資料和案例也比較多 ， 很多復(fù)現(xiàn)對于場景的要求也相對簡單一些 ， 本科生就可以完成 ， 甚至可以獨立完成 。
目前在大數(shù)據(jù)時代背景下 ， 高校的創(chuàng)新團隊在跟互聯(lián)網(wǎng)大廠進(jìn)行競爭時 ， 確實會有一定的劣勢 ， 主要是數(shù)據(jù)和算力上的不足 ， 這一點不僅國內(nèi)是這樣 ， 國外也同樣如此 ， 所以不少導(dǎo)師目前都會跟互聯(lián)網(wǎng)大廠進(jìn)行合作 ， 因此在選擇導(dǎo)師的時候 ， 還需要看一下導(dǎo)師的課題組情況 。
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