1樓：楊小白不白
轉專業首先要過三道「門檻」，這個轉專業的機會也不是那麼好獲得的哦！
並不是每乙個有轉專業意向的學生都能獲得成功，各高校轉專專業都有一定的屬條件和限制，學生要提出申請、通過相關測試與面試，即使考核合格也還要受到名額限制等。
第一，轉專業要得到雙方院系的同意，特別是院系和專業之間差異大的專業轉起來難度大。一般而言，轉入的學院要組織基礎學科和專業知識的考試；在本學院內轉專業，或者轉入冷門專業，相對容易一些；一些比較熱門的院系對轉入學生的成績要求很高，名額也少；對於文科學生轉到理科或者工科專業難度會更大，反之亦然。
第二，各高校對轉專業的名額都是有規定的，一般控制在全年級總人數的10%—20%，有的更低。即使考核合格，也還要面臨名額的競爭。
第三，是對學生成績的限制。很多有轉專業經歷的學生都感嘆：成績好的轉專業就順利，成績不好的一般沒有機會，除非有一定的耐心和毅力，因為大多數高校對轉專業的學生都要求成績優秀。
其次，你應該對你想要轉入的專業做乙個系統的了解。
計算機和人工智慧專業並不是相同的專業，雖然二者在就業領域都屬於IT，但是發展方向是不一樣的。
關於人工智慧，你可以看看這篇文章
楊小白不白：人工智慧發展如何，未來有哪些就業方向？
仔細了解、謹慎選擇才能少走彎路哦~
2樓：可以使用的名字
計算機吧
人工智慧不如計算機，一句兩句說不清，這是我和我們系那個清華博士後青椒交流後的結果，我覺得他見的也多，分析的也很有道理
3樓：Harrytsz
就目前而言，更建議你去計科。人工智慧現階段仍處於初級階段，相應的商業模式還不完善，尤其是全球都進入了"資本寒冬"，人工智慧"落地難"的魔咒始終沒有解除，企業在這方面的投入顯然沒有前幾年積極。當然，人工智慧的前景肯定是一片光明，只是現在處於技術變革的交接點。
反觀計科倒是相對成熟很多，市場需求量很大，在可以預見的未來，計科會一直火爆。
人工智慧其實可以簡單粗暴的看成是數學和計科的交叉學科，所以選擇計科並不意味著放棄人工智慧，只是當前階段計科市場更穩定成熟，人工智慧潛力巨大。選擇現在還是選擇未來要看個人情況，其實這兩個選擇都挺好的，沒有哪乙個選擇優勢更大。
選擇計科的出發點在於:打牢 CS 專業基礎，培訓計算機底層思維，深入理解作業系統、資料結構與演算法、計算機網路、編譯原理。人工智慧強大的演算法能力最終還是需要依託這些計科底層技術來實現，所以，兩手都要抓，兩手都要硬。
4樓：
哪個專業在學校呆的久就選哪個
既然是二本學校我盲猜你們的人工智慧是近幾年新出的專業舉個例子：我大資料的同學是我們學校大資料第一批小白鼠她本人的話：感覺這一級的大資料被放棄了老師第一次教不知道教啥就照本宣讀但是專業知識這種東西很虛內容高深卻沒有落實到每一步知道大致原理卻不知道怎麼實現想虛心向學長學姐請教卻發現自己頭上沒人看部落格又看不懂就連該專業對應的實驗室都沒建好（此時已經開學將近一年了）專業課老師都換了乙個教下一屆去了
我猜人工智慧用到的演算法應該和大資料差不多的吧？可惜我們學校大資料各個都是調參俠考研必考的演算法不學
該選擇遊戲開發還是人工智慧？
白河江流 題主說的遊戲開發和人工智慧範圍都太廣了，它們各自都有很多分支。建議題主先花一些時間，調查一下這兩個領域都有哪些分支，每個分支的具體工作內容或研究物件是什麼，再結合自己的興趣，選擇其中乙個分支，進行深入的學習。 建議都不選。人工智慧對數學要求比較高，你如果大學數學學的很好很輕鬆可以考慮。遊戲...
人工智慧和大資料該如何選擇？
小二 大資料接地氣的講就是一大堆的資料，不過這個是名詞。我們從技術角度講通常所說的大資料是乙個動詞，是指如何分析提取大資料中的資訊，並加以使用。人工智慧接地氣的講就是使用計算機來模擬人的思考方式 神經元 的程式，從而來解決一些傳統程式比較難解決的問題。例如影象識別。人工智慧本質還是演算法和程式。本質...
大一分專業，有通訊工程和人工智慧，人工智慧我們是第一屆，學校之前沒有開設這個課程，我該選什麼？
圓臉香香 巧了，我是某師範大學裡第一屆人工智慧專業學生。由於是新開的專業，班裡只有45個人，乙個學期過後，學校分配了五個轉專業名額，結果我們班轉出去五個。乙個也沒有轉過來。不得不說，第一次開這個專業的學校，真的師資力量不夠，學校也沒有經驗。再說了，本科本來也學不了多少專業知識，我們現在的課和計科的是...