1樓：微硬
其實，作為學生，要想最快的進入人工智慧這個行業，考研是我們最快的途徑。但如果想在其中挑乙個的話，我個人覺得還是物聯網還是比較有前途，這項技術更實用，也會更快的得到回報。
作為乙個普通人，我覺得現在的醫藥行業的藥物實在是太多了，有時候買藥的時候醫生也會頭疼，但是目前來說人工智慧如果在醫藥行業普及的話，我覺得對於如何分配患者吃藥，或者是機器來輔助醫生給我們開藥會方便很多，畢竟人工智慧只是工具，最終的乙個確定還是需要醫生來診斷，不過藥物的精準性就可以讓機器來操作了，相對來說比人力要好
如果把AI看作一種新的生產力，而資料、演算法、晶元、平台這些就是生產資料。誰掌握生產資料，誰就能掌控生產關係，所以也就能理解為什麼高通這樣的晶元大廠也在發力構建自己的AI生態了——如果僅是掌控晶元，那麼未來很可能被OTT掉，也能理解BAT為什麼要去做晶元、做演算法、做平台了——如果只掌握一兩種AI的生產資料，是沒有把握應對AI時代眾多變數的。
2樓：還沒醒21
難道乙個時期都會有一票人抱著同樣的夢想要拼一拼嗎，也是有想法。18年報考，剛聽說北航的大資料，在校生覺得一般就看看什麼學校合適，國外本科畢業，由於簽證回國考不了研，回來工作，3年，沒錢出去研了，哈哈，所以想開始著手18年的全國聯考....好迷茫哇
3樓：龍三少
說實話，這錢有點貴。要是就要個文憑，可以花少點錢買個差一點學校的。剩下來的錢其實可以報個培訓機構速成足夠了，假如題主真的想做這方面的話，況且5年工作經驗，自學問題都不大。
多一句嘴，目標導向去思考這件事的價值，能讓你更清楚怎麼做划算。
4樓：
雲計算IAAS技術含量極高
要頂級專家牛人才能搞
應用誰都能搞 aws azure的autoscaling autobalance nosql在影響運維架構師 DBA的職位
大資料引擎也一樣要頂級專家才能搞
不過大資料業務演算法誰都能搞這個涉及商業智慧型機器學習雖說也講出身但個人也能搞
yahoo中國那些人被連鍋端是因為本來要他們寫大資料引擎他們卻搞業務邏輯應付
物聯網就簡單了最簡單restful實現對等http通訊其實就夠用了
5樓：Geek Yang
物聯網有點虛；
大資料和雲計算已經有點成熟度了，特別是大資料；
賣弄一下Coursera，建議你搜搜想學的專業在那裡，可以用來參考和自學，然後再考慮在職研吧，6.8W夠貴的，俺當初軟體工程才4W。。。。
研究生畢業工作5年，考在職博士可行嗎？
協進免聯考MBA 可行。在職博士有2種途徑比較合適 一種是考國內在職博士，現在叫非全日制博士 一種是報讀國際在職博士。報考在職博士的條件是碩士研究生畢業或已獲碩士學位的人員 獲得學士學位6年以上並達到與碩士畢業生同等學力的人員 身體和心理健康狀況符合招生單位規定 以同等學力身份報考的人員,還須達到招...
年過30工作7年，想考個在職研究生是否靠譜？
KARA 作為乙個研究生，這個問題相當靠譜啊，重點是你自己想上。根據自己的情況，選擇目標學校和目標專業，跟前輩們要考試資料 一定要真題真題真題，對於太久沒有學習相關專業知識的你來說，真題範圍很重要。我們周圍有30 的人讀全日制呢，所以加油啊 我有佳人 MBA主要是企業中高層去讀有用，一年學費最低最低...
工作5年了，想考個全日制的研究生，什麼專業比較好考一點？
考研人 其實現在考研都不容易啦。因為就業壓力，好多應屆畢業生都要考研，所以，如果你要考乙個容易一點的，建議選學校和專業，比如 考好大學的弱勢科目，比如理工大學的文科專業。或者普通大學。 盧奧 考研並不容易啊！想想高考有多難，考研就有多難。除了需要智力 勤奮，還需要足夠的毅力。十年前我考研時候，有許多...