1樓：位元組頻道
作為一名資料&智慧型化方向的產品經理，我也來說說我的建議。
人工智慧是個大產業，也很熱門，但是具體到職業，肯定有很多細分方向，比如研發類有：資料探勘，機器學習，語音語義，影象識別等，偏產品運營類有：資料標註，產品經理，模型訓練等，大學裡提的人工智慧一般是研發方向，這個就像剛剛說的，具體看細分方向，每種方向的難度和專業知識不同。
總之，不是說所有的人工智慧專業或職業都一定很賺錢，因為人工智慧的基礎還是物聯網，網際網路，資料系統等，所以在這些行業有一定的技術實力同樣吃香和賺錢。
最後，方向沒錯，想清楚自身能力以及進入職場後的匹配度，做一名人工智慧行業的非技術人員其實一樣賺錢，比如諮詢，方案，專案，產品，運營等方向。
2樓：
先想一想，你為什麼選計算機專業呢？如果你是真的喜歡計算機的執行原理，或者喜歡程式設計，衝著這方面的愛好來的，我的建議，遠離AI，否則你就和你的理想徹底背道而馳了。如果是別的原因，那我的回答可能幫不到你。
我就屬於比較喜歡計算機執行原理層面的，對體系結構、資料結構比較感興趣。（還有乙個比較感興趣的是代數結構）
AI看起來真的不是很像計算機專業。
3樓：
方向的確很火，但是適不適合還是要看你自己。
先掰扯一下向錢看的問題。現在想做AI崗的人非常多，甚至可以說，什麼人都想奔著AI崗來，直接導致的結果是AI崗收到的簡歷非常多，篩選成本又非常大。而從候選人的角度上來說，只能說以A為就業導向的人，搭積木佔了大多數，其實這些人真的就不適合就業AI口，因為最終也只是用用工具，搭搭積木，而不是純粹的演算法崗，或者說就不算是做AI的。
同時，因為大批人上趕著往AI奔，就會導致其他方向的人才是緊缺的，所以感覺未來幾年，可能其他方向就業會有較大回暖。
不過這些年AI工具越來越易用可能是乙個趨勢，吳恩達老師的全民AI也比較火熱，可能工程口的AI以後也會是乙個比較大的需求口，這些可能就真的沒有必要是研究生或者phd了，也沒有必要學得那麼深入了，以上資訊給題主作為參考。
接下來是我對演算法崗的一些理解，其實上面其他答主說的保研或讀到phd方向，面向的或許都是AI演算法工程師。大體分為那麼兩種，一種是真的能改演算法或創造演算法的，一種是能解決問題的。這兩種的確需要對機器學習演算法有足夠深入的理解，個人認為，排除掉那些大牛，就普通人來講，讀博士是必須的，而且真的需要靜下心來深耕乙個方向。
研究生那兩三年的時間是不夠的。畢竟兩三年的時間，大概也只有一年的時間給你用來深入研究課題了。
這類人到了工業上，如果能和工業思維好好結合，會發揮非常大的力量，因為人家對演算法有非常深入的理解，同時有成熟的思維，來了新演算法人家學的也比別人快。
其實計算機專業轉向機器學習，在機器學習演算法學習階段基本相當於從頭開始，難度是肯定比較大的，機器學習相關演算法和數學相關比較大，和計算機相關沒有那麼大。但是計算機基礎知識足夠紮實的情況下，如果具備了機器學習的知識，在機器學習相關的專案上的表現也會是很強的。如果題主是想成為這樣的人，那麼強烈建議讀博士，能去國外深造個phd自然是更好。
順便一提，我也是本科計算機畢業轉向AI（NLP&KG）崗位，思路完全轉變清楚大概是用了一兩年的時間吧，也經歷過急功近利然後開始瘋狂搭積木的浮躁時期（當然專案是做不好的），也帶過或面試過很多調參搭積木的研究生（確實是浮躁），理解題主的心情，只是想說，題主轉行的話其實避免成為調參工程師或者積木工程師就好，比如我對我自己的定位是資料工程師。加油！
4樓：指間沙
這個方向基本要讀到phd，而且是靠硬實力說話的。想好自己是不是走象牙塔的人。
另外，我覺得ds比ai好，屬於退可守進可攻的方向。
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