哪一個專業都有人學得好，有人學得不好，有一些專業和人的天分有聯絡的。你選這個專業，有眼光，是一個有前途的專業。

現在計算機人工智慧是熱門行業，國內有很多這方面的初創公司，比較大的像科大訊飛。很多優秀的學生也都在選擇這個專業，面對的壓力還是有的，但目前國內還是比較缺這方面的人才，所以就業應該沒什麼問題。

人工智慧技術對數學要求很高，高等數學，數理統計，機率論，凸最佳化，線性規劃，動態規劃，矩陣論，變分學，場論，博弈論，邏輯理論。。。只要看著很興奮才可以，否則會很痛苦。

除數學外還有語音處理的一些理論，語言學。。。

都準備好了就可以選，雖然現在是熱門專業，等你學完之後怎麼樣，實在是很難說，因為大平臺容易把這些基礎的內容都做了，實際應用中會比較簡單，導致技術含量不高，自己又無法突破。

現在搞人工智慧的基本上都是做深度學習，而深度學習領域用到的深度神經網路其實原理上非常簡單，其實就是簡單地線性方程組合，而想實現網路的非線性學習能力，就透過啟用函式來實現，其實就是你每次的輸入引數先經過一個非線性的啟用函式運算，然後在輸入到線性方程中，這個很難嗎？

想要實現一個非常好的效果，那麼你首先要做的是準備大量的資料和一臺效能超強的計算機，然後從github上下載一份大佬們寫好的原始碼，按照教程一步一步配置好，然後用自己的資料進行訓練，修改修改引數，你會發現經過長時間的訓練後，你得到的模型也能跑出一個非常好的效果，而這就是當代很多年輕的演算法工程師的現狀，俗稱“煉丹師”，如果你發現你煉丹練得不好，這時候你需要沉下心，不是程式碼有問題，而是你的資料量有問題，再去多找點資料來，越多越好，在重複上面的步驟進行“煉丹”，你會發現你煉丹的效果會越來越好。請問，這很難嗎？嗯，很難，因為在網上爬資料太難了！

學會了“煉丹”術，還怕煉不出來一爐好丹嗎？現在的深度學習為什麼能如此有效，大佬們尚且無法解釋清楚，我們又何必深究其中的原因，人生苦短，我用python，學好煉丹術，走遍天下都不怕！