人工智慧可以說是一門高尖端學科，屬於社會科學和自然科學的交叉，涉及了數學、心理學、神經生理學、資訊理論、計算機科學、哲學和認知科學、不定性論以及控制論。研究範疇包括自然語言處理、機器學習、神經網路、模式識別、智慧搜尋等。應用領域包括機器翻譯、語言和影象理解、自動程式設計、專家系統等。
學習人工智慧的話，建議系統學習，推薦去北京尚學堂學習，線下有人工智慧週末班，線上有百戰程式設計師專業品牌，同樣開設人工智慧課程，線上線下的學習內容都是一樣的，具體的學習模式看個人適合哪種，有倆個碼農同學就是他家畢業的，現在薪資都好幾個w啦。
對於本科並沒有專門、深入的AI、ML專業，因為畢竟這些方向屬於高層次的知識，需要一定的基礎。但由於現在AI熱還有工業界對於這方面人才的強烈需求，所以已經有些大學專門開設了資料科學專業，更甚者是資料科學學院。所以如果有意向從事AI相關的工作，在本科專業上可以嘗試以下選擇：
1、如果是暫時沒有太大傾向，既有可能做科學研究，也有可能做工程開發，可以選計算機方向，例如“計算機科學”（Computer Science），軟體工程（Software Engineering），目前情況來看，最對口從事AI方向的的確是CS，AI具體的裡面的子領域如Machine Learning，Computer Vision， Natural Language Processing，Data Mining等，在CS的高年級和研究生階段都有對應的課程和研究方向。AI工作既需要非常紮實和廣泛的數學基礎同時也要求很高的實做能力，而CS正好在這兩方面都有著重培養。
2、如果是潛心做學術，搞理論研究，那麼專業推薦選擇“應用數學”。目前的機器學習機器學習本質上是微分方程、機率論、矩陣分析等等數學領域的一個應用場景。而近年來發展蓬勃的深度學習，正是機器學習的一個非常接近人工智慧的分支。
不排除現在的自動化、通訊、機械 等專業在一定程度上都會往智慧靠攏，無論是什麼專業都可以在課外學習相關的知識，尤其是在這個優質學習資源隨手可得，終身學習的時代，但在整體課程的安排上，這個專業還是會不同於其他的專業，而且這有個優點是在讀研複試的時候會有些加分，缺點在於：如果不讀研，那麼就業平均情況是弱於其他專業的，畢竟這個專業在社會認可度較低，而且本科知識較淺，基本上對於職業化幫助不大。
人工智慧可以說是一門高尖端學科，屬於社會科學和自然科學的交叉，涉及了數學、心理學、神經生理學、資訊理論、計算機科學、哲學和認知科學、不定性論以及控制論。研究範疇包括自然語言處理、機器學習、神經網路、模式識別、智慧搜尋等。應用領域包括機器翻譯、語言和影象理解、自動程式設計、專家系統等。
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1、如果是暫時沒有太大傾向，既有可能做科學研究，也有可能做工程開發，可以選計算機方向，例如“計算機科學”（Computer Science），軟體工程（Software Engineering），目前情況來看，最對口從事AI方向的的確是CS，AI具體的裡面的子領域如Machine Learning，Computer Vision， Natural Language Processing，Data Mining等，在CS的高年級和研究生階段都有對應的課程和研究方向。AI工作既需要非常紮實和廣泛的數學基礎同時也要求很高的實做能力，而CS正好在這兩方面都有著重培養。
2、如果是潛心做學術，搞理論研究，那麼專業推薦選擇“應用數學”。目前的機器學習機器學習本質上是微分方程、機率論、矩陣分析等等數學領域的一個應用場景。而近年來發展蓬勃的深度學習，正是機器學習的一個非常接近人工智慧的分支。
不排除現在的自動化、通訊、機械 等專業在一定程度上都會往智慧靠攏，無論是什麼專業都可以在課外學習相關的知識，尤其是在這個優質學習資源隨手可得，終身學習的時代，但在整體課程的安排上，這個專業還是會不同於其他的專業，而且這有個優點是在讀研複試的時候會有些加分，缺點在於：如果不讀研，那麼就業平均情況是弱於其他專業的，畢竟這個專業在社會認可度較低，而且本科知識較淺，基本上對於職業化幫助不大。