雖然學歷在某些情況下可能會有一定的優勢，但在人工智慧領域，技能、經驗、實踐能力和創新能力更為重要。個人的學歷並不是成功的必要條件，而是需要透過不斷的學習和實踐來提高自己的能力和水平。

以下是一些原因：

1. 技能和經驗：人工智慧領域需要具備豐富的技能和經驗，包括程式設計、數學、統計學、機器學習等等。這些技能和經驗可以透過自學、參加專案、實習等方式獲得，而不一定需要高學歷。

2. 實踐能力：在人工智慧領域，實踐能力非常重要。只有透過實際專案的實踐，才能更好地掌握技能和經驗。因此，實踐能力比學歷更加重要。

3. 創新能力：人工智慧領域需要具備創新能力，能夠提出新的想法和解決方案。創新能力並不是學歷所能決定的，而是需要個人的思維能力和創造力。

另外，人工智慧領域是一個快速發展的領域，新技術和新應用層出不窮。因此，對於人工智慧從業者來說，持續學習和更新知識也非常重要。學歷只是一個起點，需要不斷地學習、掌握新技術和應用，才能在競爭激烈的市場中獲得更好的職業發展機會。

此外，人工智慧領域還需要具備團隊協作能力、溝通能力、解決問題的能力等等，這些能力同樣不受學歷的限制。因此，重要的是發展自己的綜合能力，不僅僅侷限於學歷這一方面

從事人工智慧方向工作的學歷要求通常比較高，一般以研究生為主，本科生除非特別優秀，否則很難進入人工智慧領域。

人工智慧是當今社會的一個熱門話題，也是未來產業發展的一個重要方向。人工智慧技術涉及到數學、計算機、物理、生物等多個學科領域，需要從事者具有紮實的基礎知識和較強的學習能力和研究能力。

人工智慧方向的工作崗位可以大致分為三類：

人工智慧演算法研究員人工智慧演算法工程師人工智慧應用開發工程師人工智慧演算法研究員

主要負責人工智慧前沿演算法的研究，需要有很好的理論和數學基礎，對最新的學術成果能較快理解和吸收，並且有頂級會議或期刊論文的發表要求。這類崗位的學歷基本都是博士起步，一般都是這個領域的頂尖人物，工作不直接和業務掛鉤，企業更在意他們能提高企業的聲望和影響力。

人工智慧演算法工程師

主要負責將人工智慧演算法應用到實際的業務場景中，需要有較強的程式設計能力和框架使用能力，對資料處理和模型最佳化有一定的經驗，並且能夠根據業務需求進行演算法改進和創新。這類崗位的學歷以碩士為主，企業會擇優錄取，競爭非常激烈，經常好幾百個人競爭一個崗位。

人工智慧應用開發工程師

主要負責基於人工智慧平臺來完成行業領域的創新，需要有一定的行業知識和業務理解，對資料分析和視覺化有一定的掌握，並且能夠利用現有的人工智慧模型或介面來實現功能或解決問題。這類崗位的學歷以本科為主，但是也需要有一定的技術儲備和自學能力，隨著人工智慧平臺的逐漸落地應用，這類崗位的需求量會逐漸增加。

綜上所述，從事人工智慧方向工作為什麼學歷非常重要？主要是因為人工智慧技術本身的複雜性和難度，以及行業領域對於高階人才的需求。當然，並不是說學歷就是唯一的標準，還要看個人的實際水平和能力。但是如果有條件有機會，還是建議提升自己的學歷水平，這不僅會增加自己的競爭力，也會為自己帶來更多的發展空間。

非常重要，學歷是獲得人工智慧職位的有力籌碼。無論是學士學位、碩士學位還是博士學位，擁有相關學歷可以豐富你的簡歷，提高你的競爭力，並幫助你脫穎而出。

在人工智慧領域，學歷並不是唯一的衡量標準，但對於個人的職業發展和機會獲取還是有一定的影響。以下是一些具體的觀點：

學歷能夠展示你的知識水平和專業技能。在面試或求職過程中，學歷往往是重要的篩選標準，特別是對於一些知名企業或機構，學歷往往是招聘的硬性條件之一。學歷能夠為你提供更深入的專業知識。人工智慧領域涉及的知識比較廣泛，包括機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺等多個方向。透過學位課程，你可以系統地學習這些方向的知識，獲得更深入的專業技能。學歷可以提供更多的機會和資源。在大學或研究生院裡，你可以獲得更多的機會和資源，例如參與研究專案、實習機會、學術交流等。這些機會可以幫助你積累工作經驗和建立人脈關係。學歷並非一切。人工智慧領域注重實踐能力和創新能力，實際經驗和專案經驗比學歷更重要。許多企業更關注實際的技能和經驗，而不是學位證書。

綜上所述，學歷並非人工智慧領域中唯一的評價標準。雖然學歷對於職業發展和機會獲取有一定影響，但實際的經驗和實踐能力同樣重要。無論您有沒有學歷，只要您有熱情、勤奮和才華，並且不斷學習和更新知識，您仍然可以在人工智慧領域中獲得成功。

人工智慧是一門高度技術化和學科交叉的領域，對於從事人工智慧相關工作的人來說，學歷的重要性相對較高，但並不是唯一的衡量標準。以下是一些關於人工智慧方向學歷重要性的說明：

學歷可以體現專業素養和學術造詣。人工智慧需要掌握的知識涉及數學、計算機科學、統計學等多個學科領域，學歷可以反映個人對於這些領域的掌握程度和學術背景，能夠證明個人具備相關領域的專業素養。學歷可以提高求職競爭力。在招聘人工智慧相關職位時，僱主通常會考慮求職者的學歷背景，較高的學歷可以幫助求職者脫穎而出，提高競爭力。學歷並不是必要條件。在人工智慧領域，實踐經驗和技能同樣重要，擁有實踐經驗和技能的人員也會受到行業的認可和追捧。此外，人工智慧領域中的新技術和新應用不斷湧現，對於擁有創新思維和創新能力的人員來說，學歷並不是決定因素。

因此，雖然學歷對於從事人工智慧方向的工作來說是有一定的重要性的，但它並不是唯一的評價標準，實踐經驗、技能和創新能力同樣重要。

在當今的人工智慧領域，學歷對於求職者來說是一個重要的因素，但不是唯一的關鍵因素。尤其是隨著人工智慧技術不斷髮展和演進，許多行業都已經開始採用人工智慧技術來提高工作效率和產品質量，這也意味著越來越多的人工智慧工作崗位開始出現。

對於求職者來說，學歷可以提供一個入門的機會，因為學歷證明了他們的專業知識和理論基礎。具有相關學歷的人更容易得到面試機會，因為他們的學歷可能表明他們對人工智慧領域有一定的瞭解和專業技能。此外，一些公司對招聘人員的學歷有特定的要求，尤其是在一些大型公司或研究機構中，學歷往往是必須滿足的條件之一。

然而，學歷不是人工智慧領域的唯一衡量標準。在實際工作中，人工智慧領域更注重求職者的實際技能和經驗。實踐能力和專案經驗可以表明一個人的實際技能和應用能力，這也是僱主更注重的方面。在人工智慧領域，僅有理論知識而缺乏實踐能力的人不太可能成為理想的候選人。因此，除了學歷，人工智慧領域還需要求職者積累實踐經驗和技能，這包括參與開源專案、開發和除錯程式碼、參與競賽等。

此外，人工智慧領域也非常注重求職者的自我學習和自我提升能力。人工智慧領域發展迅速，要不斷學習新的技術和方法，才能不斷更新知識體系並提升自己的競爭力。因此，求職者的主動性和積極性對於求職成功也是至關重要的。

總之，學歷對於人工智慧領域的求職者來說仍然是一個重要的因素，但不是唯一的關鍵因素。實踐能力和經驗同樣重要，自我學習和自我提升能力也很關鍵。在求職過程中，求職者應該全面展示自己的優勢和特長，以便讓僱主看到自己的價值和潛力。

相當重要！

人工智慧領域是一個充滿活力和機會的領域。隨著技術的不斷提高和普及，人工智慧的應用正在越來越廣泛，並且帶來了巨大的經濟價值和社會影響！

我先列舉一下人工智慧領域用到的一些技術：

機器學習：包括監督學習、非監督學習、強化學習等。深度學習：包括卷積神經網路（CNN）、迴圈神經網路（RNN）、自動編碼器（AE）等。自然語言處理：包括詞法分析、句法分析、語義分析、文字分類、情感分析等。機器視覺：包括影象分類、物體檢測、目標跟蹤、影象語義分割等。強化學習：透過不斷試錯來提高智慧體的表現。影象識別：包括影象分類、物體識別、人臉識別等。

這僅僅是人工智慧領域的一部分技術，除此之外還有很多其他的技術，如計算機視覺、語音識別、機器翻譯等。

我列舉人工智慧領域使用的一些技術，是想告訴你，人工智慧領域的門檻相對較高，涉及技術範圍較廣。如果想從事人工智慧實際應用方面的工作，需要相關專業（計算機科學，數學，統計學）的高學歷才行！還要不斷學習和實踐來提高自己的技能和競爭力！

學歷重要嗎？它只是一個敲門磚，我覺得你要問的是，人工智慧值得學嗎？人工智慧是未來很長一段時間非常重要的一個研究方向和社會驅動力。所以，毋庸置疑，人工智慧是值得學的。但是，前提是你也喜歡這個領域和方向。如果興趣不在此，也不建議選人工智慧。

如果是特別優秀的人，可以不考慮學歷，比如某個公司的駭客帶頭人，他是沒有學歷的，但是這個公司離不開他，他就厲害的很，但是如果能力沒有達到出眾的水平，也就是老百姓說的水平一般的人，那就非常看重學歷了，沒有學歷可能連這個門都進不了。

是的，學習人工智慧方向的課程需要一定的學歷，比如大學本科畢業，最好是碩士研究生。學習人工智慧需要深度的基礎知識，如果只有高中學歷，學習起來可能比較艱難。另外，獲得特定學歷，也可以獲取一些書面認證，為以後申請人工智慧相關工作，提供重要的參考。

學歷肯定重要，原因如下：

1、能證明你過去取得的成績不錯。

2、在常規業務處理上大家差不多，但是遇到高難度的問題，基本上還得看學歷。這就是差異。

現在我們人工智慧方向的同學們，面臨著很多問題： 1、工作壓力大，很多同學都選擇考研、出國深造等方式來提高學歷； 2、人工智慧技術在社會中普及程度高，需要的人才數量也多，對於非科班的同學來說，找工作和薪資待遇都是比較困難； 3、AI是一門交叉學科，涉及到物理、數學、計算機技術等學科； 4、目前國內的人工智慧專業並不是很熱門。 因此我認為在 AI方向研究生學歷重要，但是非科班同學也可以透過其他方式提高學歷。

1、首先我們需要明確一點，雖然有很多人都說學歷對於找工作和薪資待遇沒有太大的影響，但是這個說法是不正確的。我們可以透過其他途徑來提升自己的學歷，例如我們可以透過考研，出國留學等方式來提高自己的學歷。 但是現在國內的人工智慧技術並不是很熱門，也沒有非常多的企業需要 AI人才； 因此這就導致了在國內學習 AI技術的人才數量不少，但是真正能從事 AI工作的人數卻是非常少。 現在社會中從事人工智慧技術崗位的人員數量遠遠少於市場中能夠達到這個數量標準並且薪資待遇比較高的崗位人數。 因此在這樣一個情況下，就會導致有很多人想要透過其他途徑來提高自己學歷，以增加自己求職成功時可能獲得的薪資待遇。在這樣一個背景下，我認為考研是最好的方式； 因為學歷越高，你所能夠獲取到的資源也就越多；2、首先如果你是本科非科班學生，可以選擇考研。如果你是大專或者高中畢業生，可以選擇考研。考研可以給你帶來更高的學歷，在人工智慧方向研究生畢業後，將獲得博士學位。如果你想要更高的學歷，但是又想繼續深造（例如去國外攻讀博士）那最好是報考人工智慧方向研究生。目前來說，中國對人工智慧的相關專業人才需求量很大，研究生招生指標基本都給到了博士。國內目前很多高校都設有人工智慧專業，例如北京航空航天大學、華中科技大學等。而人工智慧方向就業也非常廣泛，如計算機視覺、機器學習、自然語言處理等，都是 AI方向的熱門方向；因此如果你想要繼續深造的話：研究生學歷是非常重要的！3、其次我們再來說一下 AI碩士這個學位。我們國內的人工智慧碩士，這個人工智慧碩士目前在國內開設有兩個課程模組： 第一單元人工智慧課程：重點培養學生對人工智慧與數學方面的基本概念、方法和技術問題，主要培養學生在人工智慧領域及相關學科具有紮實的基礎理論知識，同時掌握系統的數學分析方法及軟體設計技能； 第二單元機器人課程：重點培養學生掌握人工智慧領域相關理論知識、計算機科學與技術、資訊保安等方面基礎理論知識與技能。

這種高技術活能不要求學歷嗎？當然，自學能力強的可以自學，什麼專業都能自學成大師！

重要。人工智慧屬於很流行、應用面很廣的專業，容易找到好工作。

人工智慧玩的就是資料和數學模型，然後是模型的部署和最佳化，這些都是在計算機裡實施的抽象知識，因此，搞人工智慧是離不開數學和計算機能力的。而這些能力的訓練要花相當多的時間進行系統學習，只有脫產才能具備這樣的條件。脫產讀書不就意味著學歷嗎？

搞人工智慧要靠團隊，別人怎麼認識你，接納你？學歷是重要的指標之一。從宏觀的角度看，學歷實際上代表著一個人學習能力、思考能力（方法）、研究能力，真的是敲門磚。一位怎麼努力都考不上大學的朋友是很難有能力和耐心去搞人工智慧的。

要想在人工智慧方面取得成果，門檻是很高的，很多方向都有很多團隊在研究，不要被媒體忽悠了，感覺自己跑個模型就能取得重大發現，難道他們都是傻子？

在這個世界上，容易得到的基本也沒有什麼價值。

學歷是敲門磚，你沒有學歷人家連門都不給你進。你說重不重要？社會上經常有讀書無用論的聲音。說什麼大學生爛大街。有些大學生之所以爛大街是因為他們讀大學的時候沒有把專業技術學好！有了敲門磚還要看能力，現在的社會是能者上。敲門磚沒有能力也沒有爛大街很正常。

學歷當然重要 是找工作的敲門磚

人工智慧專業這兩年火的一塌糊塗，受到了整個社會的關注，代表了第四次工業革命的機會，但人工智慧的發展還處於初級階段，離大規模應用還差得很遠很遠。

本科生不推薦直接報考人工智慧專業，人工智慧是一個高度交叉的學科，它的整個基礎還是來自於數學和計算機（演算法），所以有興趣的高中生可以報考應用數學和計算機這兩個專業，在讀研究生時選擇搞人工智慧方向的導師就好了。

人工智慧目前多數的應用還處於實驗室階段，能夠大規模應用的場景很有限，並未進入大規模推廣階段，畢業生主要從事研發或者教學工作，學歷至少碩士起，一些行業領先的機構可能需要有海外院校背景的博士才行，所以對學歷的要求非常重要，國內目前也就頭部的10來所985理工科院校再加上兩電一郵的水準還不錯，推薦報考………

人工智慧沒有高學歷，還真不好搞，得把數學和演算法搞明白。

這是不少同學都比較關心的問題，我結合當前人工智慧領域的科研和就業情況來說說個人建議。

首先，人工智慧領域的學習門檻是相對比較高的，很多實驗對於場景的要求也比較高，而且學習週期和實踐週期還相對比較長，這就對科研資源提出了更高的要求，因此長期以來，人工智慧領域的人才培養主要在研究生階段來進行。

人工智慧領域的科研往往需要大塊且連續的時間，所以很多本科生同學即使有機會進入到人工智慧課題組，往往也只能從事一些基礎的科研任務，比如做資料採集、預處理和互動實現等內容，當有了一定的積累之後，才能逐漸開展演算法模型的設計、訓練和驗證等任務。

以我的課題組為例，通常移動互聯和大資料組會招募本科生，人工智慧組幾乎不招募本科生，因為大部分本科生同學的基礎都達不到科研的基礎門檻要求，而能夠達到要求的同學往往也都在大三之後，此時更多同學需要把精力放在保研、考研或者申研上，很難把更多精力放在科研上。

從這個角度來看，如果未來要往人工智慧方向發展，研究生學歷還是比較重要的。雖然學歷並不能完全代表能力，但是至少在讀研的過程中能夠掌握基本的科研方法，在遇到比較棘手的問題時，能夠找到解決問題的切入點。

在讀研目標學校的選擇上，應該儘量選擇學科實力更強的大學，畢竟學科實力更強的大學會有更多的科研資源和行業產業資源，這些對於人工智慧領域的科研都有非常直接的影響，對於後續的就業也會產生直接的影響。

目前很多傳統強校的導師都會跟大廠開展合作，如果讀研期間能夠進入這些課題組，那麼基本上一隻腳已經踏入了大廠的大門，而如果能夠在讀研期間做出一定的成果，同時能夠應用在大廠的產品當中，那麼在就業時就會有更大的選擇空間，也大機率會拿到高附加值崗位。

學習人工智慧要重視給自己營造一個比較好的交流和實踐場景，目前我聯合多名大陸外知名大學的導師和網際網路大廠的企業導師，共同打造了一個技術論壇，在持續開展人工智慧、大資料、物聯網相關的科研實踐和成果分享活動，感興趣的同學可以聯絡我申請參與。