人工智能專業的讀研方向是非常多的，除了可以選擇機器學習（深度學習）、自然語言處理、視覺、自動推理、知識表示、機器人這些傳統的大方向之外，還可以選擇物聯網與人工智能相結合的方向，這也是目前很多同學關注的創新熱點領域。
在産業互聯網的推動下，人工智能要想順利落地應用，一定要有技術場景的支撐，而物聯網就是一個非常重要的支撐場景，包括自動駕駛、數字孿生、智能裝備、智慧城市等領域，都需要物聯網與人工智能技術相結合。
讀研期間有明确的創新要求，人工智能領域的創新對于場景的要求是相對比較高的，所以要想創新，除了要有理論知識的積累，還需要有場景的支撐，能否找到适合自己的創新場景，同時能否有一個較好的交流和實踐環境，對于讀研體驗有非常直接的影響。
如果說早期人工智能領域的創新更多會集中在互聯網領域，那麼未來産業領域将為人工智能領域的創新打開一個巨大的創新空間，也可以說這是一個創新的藍海，不僅創新機會多，也更容易實現落地應用。
如果讀研期間想選擇人工智能方向，那麼在本科期間要盡量積累一定的科研經驗，積極申請參加老師的課題組，也可以通過參加專業比賽來給自己營造學習和實踐的環境。
站在學習體驗的角度來看，本科期間可以從機器學習開始，一方面機器學習是打開人工智能技術大門的鑰匙，另一方面機器學習相關的資料和案例也比較多，很多複現對于場景的要求也相對簡單一些，本科生就可以完成，甚至可以獨立完成。
目前在大數據時代背景下，高校的創新團隊在跟互聯網大廠進行競争時，确實會有一定的劣勢，主要是數據和算力上的不足，這一點不僅國内是這樣，國外也同樣如此，所以不少導師目前都會跟互聯網大廠進行合作，因此在選擇導師的時候，還需要看一下導師的課題組情況。
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