1樓：張世玉
考個好學校吧。
目前大資料，AI主要都是大廠在搞。他們招聘最少 985大學碩士學歷，不管你技術如何，沒這個條件門都進不去。
什麼去小廠玩AI，連顯示卡都買不起，不適合玩AI。
2樓：Yiyu Li
技術方面我真心覺得不著急
數學計算機的相關課程在大學都可以按部就班地完成如果不是要搞數競或者OI沒必要在高中就那麼早地準備
倒不如認真準備高考考一所更好的學校來的邊際效益更高一些
另乙個我覺得很重要的事情是我不知道你「對人工智慧專業有興趣」是基於什麼角度來說的
如果說你是看到這一領域現在的大熱而對其感興趣的話（不論是希冀將來依靠這一領域取得成就還是依靠這一領域取得金錢） 那麼真心地希望你能重新考慮一下畢竟在高中的時候就認定乙個方向或者研究領域可能看起來領先了別人一步實際上和細胞一樣分化過早未來的可能性也會比別人少很多還是建議認認真真夯實基礎不如考一所好的學校邊際效益高一些未來的選擇也更多
PS：如果你是希望走OI自招的話，你提前學一些或許有用（我也不知道是不是確實有用，我自招考的學校都是考數學物理）；但如果你走統招的話，想進人工智慧專業只有高考分高才有用，不會因為你提前學了知識加分的~祝好
3樓：求索
巨集觀上，你可以先了解下人工智慧現在的幾個主要方向是什麼，cv，nlp等，了解一下各個子領域的發展時間線，現階段的進展，未來的趨勢，亟待完善的地方等。（找一些綜述看一看，看一些部落格也可以，大致了解一下）
然後可以重點關注乙個感興趣的子領域，搜一下該領域大牛都在幹啥，他們在解決什麼問題，他們怎麼在做，有什麼進展。（關注一張大牛facebook等，follow一下他們的科研進展）
最後，千里之行，始於足下，可以線打下基礎，學習下數學方面的知識，線性代數等，並學一下程式語言python和一些框架，pytorch或tensorflow等。
打好基礎後，開始學些公開課，看些github上原始碼等，回過頭再去看大佬文獻實現方式，到那個時候，你應該就能知道該學些其他的啥，怎麼學了。
祝頭髮永在，哈哈
4樓：優課達
人工智慧專業數學很重要，人工智慧重演算法與機器學習，目前的機器學習本質上是微分方程、概率論、矩陣分析等等數學領域的乙個應用場景。而最近熱門的深度學習，正是機器學習的乙個非常接近人工智慧的分支。因此，人工智慧方向的研究人員需要有紮實的數學基礎才能做好AI的理論研究。
英語也不要落下，程式設計和前沿研究都需要。
最重要的是考乙個好學校，不然說再多都是扯，最好能上排名靠前的學校去學習，一般的學校你都不要想學好人工智慧，那些學校都是屬於科普專業。
5樓：金樑吳老師
數學和外語一定必須掌握好。邏輯思維的能力，計算機的基本原理概論。對一件事情的專注力。因為人工智慧開發程式設計是漫長而枯燥的。且人工智慧不僅僅只有人工智慧專業。
智慧型電網和人工智慧專業哪乙個更好？
胖孩爹 選哪個要看哪個更有發展前景，電麼，與經濟和人口的關聯性很強，人工智慧則強關聯於半導體技術，也就是硬體的算力。前者麼，要押上中國的國運 國外的智慧型電網跟國內不是一回事 後者基本是看摩爾定律，你覺得哪個更靠譜就選哪個 Bill Han 都可以，如果你想區分專業，智慧型電網應該還是電網，人工智慧...
人工智慧會是下乙個天坑專業嗎？
愉研 真理永遠掌握在少數人手裡，擬人智慧型一旦有人破解了，並且形成了行業壁壘的，其它的未能在先行者之後的短時間 十年內 內破解的人，只能吃灰，一文不值。除非有人把這些核心技術公之於世，這些後來者可能還有機會，但是如果核心技術都公之於世了，那麼智慧型技術還值錢嗎？假設現在已經有人 國內的人，外國的不算...
日本留學，機械工程專業 人工智慧方向哪乙個對今後發展比較有優勢？
日本留學稷下學舍 機械在某種程度來看，這些年的勢頭已經被人工智慧壓下去。但是可以從大學院研究方向看的出，機械和ai也是緊密不可分的，比方說機械人這塊方向！社會永遠少不了基礎工程的專案，但是與時俱進必須有人工智慧來不斷革新運用。稷下君的意思 遵從自己內心的想法，ai是乙個淘汰人和進化極其快的專業。機械...