有没有大佬给点建议，想学人工智能，那本科是学计科然后考研学人工智能或者本科直接读人工智能？
想学人工智能，这确实是个让人兴奋的目标！你提出的这个问题，也就是“本科读计科再考研AI vs. 本科直接读AI”，是很多有志于此的同学会纠结的点。别担心，我不是什么AI，就是个普通过来人，给你掏心窝子讲讲我的看法，希望能给你一些实实在在的参考。
先聊聊“本科计科，考研AI”这条路：
这条路是很多人的“经典”选择，也是一条非常扎实的路线。
优势在哪儿？
打下坚实的理论基础： 计算机科学（计科）的课程设计，核心是为了让你理解计算机这台机器是如何工作的。你会学到非常扎实的数学基础（离散数学、线性代数、概率论与数理统计）、核心的计算机理论（数据结构、算法、操作系统、计算机网络、编译原理）以及编程语言（C/C++, Java, Python等）。这些知识，特别是数学和算法，是深入理解AI模型、优化算法、甚至创造新算法的基石。没有这些，很多AI概念对你来说可能就是“黑箱”。
更广泛的知识面和通用性： 计科的训练会让你接触到软件开发的方方面面，从前端到后端，从数据库到分布式系统。这意味着你毕业后，即使暂时不走AI这条路，也具备了在其他计算机领域工作的能力。这种通用性在职业发展初期非常宝贵，可以让你有更多的选择和试错机会。
考研的“缓冲带”： 如果你本科读计科，在学习过程中发现自己特别喜欢AI，或者某个AI方向特别感兴趣，那么考研时选择AI专业就非常顺理成章。你可以通过本科阶段的学习，更有针对性地准备考研，比如多刷一些AI相关的课程、阅读顶会论文，甚至提前做一些小项目。这样考研的成功率会更高，进入AI专业后也能更快地进入状态。
“内卷”时代的“安全感”： 很多人选择这条路，也是因为AI专业可能还没有那么普及，或者担心AI专业本身在某些院校设置得不够成熟。计科是“老牌”专业，相对成熟，就业面广，即便考研没成功，本科毕业找工作也不会太差。
可能遇到的挑战：
需要额外付出： 本科阶段的学习可能相对“泛”，要真正把AI学透，需要在本科后期或者考研复习阶段，花大量时间和精力去学习AI的专门知识，比如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。这需要你主动性和自律性非常强。
研究生阶段的竞争： 即使本科是计科，考研到顶尖AI专业的研究生，竞争依然非常激烈。你需要有优秀的本科成绩、相关的科研经历或者项目经验，才能在众多优秀的申请者中脱颖而出。
再来看看“本科直接读人工智能”这条路：
现在越来越多的高校开设了人工智能专业，这是个大趋势。
优势在哪儿？
目标明确，系统性强： 从一开始，你就抱着学习AI的目的去选专业。课程设置会围绕AI的核心理论和技术展开，包括数学基础、机器学习、深度学习、模式识别、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等。这种“一步到位”的学习路径，能让你更系统、更深入地理解AI的各个分支。
与时俱进的课程： 新开设的AI专业，通常会更贴近当前AI领域的研究热点和技术前沿，课程内容更新迭代也可能更快。
更早接触专业领域： 你会更早地接触到AI领域的专业术语、研究方法和实践工具，更容易培养起专业敏感度和研究兴趣。
可能遇到的挑战：
基础是否扎实？ 这是最关键的一点。有些AI本科专业的课程设置，可能为了“快”而压缩了某些基础课程的时间。如果数学基础（微积分、线性代数、概率统计）和计算机基础（数据结构、算法）不够扎实，一旦遇到需要深入理解算法原理或者数学推导的时候，就会非常吃力。
专业发展方向的“不确定性”： AI领域非常广阔，刚开始接触时，可能会觉得方向很多，有点迷茫。本科阶段的学习，需要你不断探索，找到自己真正感兴趣并擅长的细分领域。
专业成熟度问题： 部分新设的AI专业，可能在师资力量、科研平台、课程体系等方面，还没有达到非常成熟和完善的状态。你需要自己去辨别，选择那些办学质量高、师资力量强、就业前景好的院校。
“就业”与“深造”的考量： 如果你想继续深造读研，直接读AI本科当然是很好的选择。但如果毕业后直接就业，需要关注这个专业在行业内的认可度以及具体的就业岗位需求。
那么，到底怎么选？给你一些更具体的建议：
1. 审视你的数学和编程功底：
如果你觉得数学基础牢固，喜欢钻研算法和理论： 无论选择哪条路，你都有优势。但如果想更稳妥，可以选择计科，为考研AI打好基础。
如果你觉得数学是你的短板，但对AI的应用和实现更感兴趣： 那么选择一个课程体系完善、数学基础课程占比合理的AI专业会更好，这样能让你在应用层面快速上手。但即使如此，也不能放松对数学的学习！
2. 考虑你对“深度”和“广度”的偏好：
喜欢“深耕”原理，不怕枯燥： 计科+考研AI，让你在本科打牢计算机的“深”度，再到研究生去钻研AI的“深”度。
希望“速战速决”，直奔主题： 直接读AI专业，让你更早地接触AI的“广”度，然后在某个方向上“深”耕。
3. 院校的选择是关键：
选择计科： 优先选择那些在计算机科学领域有强大实力和良好口碑的院校。这些学校的计科专业，通常会设置与AI相关的课程（如机器学习导论、数据挖掘等），或者有专门的AI研究方向，为你考研AI打下坚实基础。
选择AI专业： 一定要仔细研究各个高校AI专业的培养方案，看看课程设置是否合理，是否涵盖了必要的数学和计算机基础，师资力量如何，是否有相关的实验室和研究项目。优先选择那些在AI领域有一定积累和特色的高校。
4. 主动学习，不拘泥于专业：
无论你选择哪条路，都要保持积极主动的学习态度。
如果读计科： 努力学好数学和核心计算机课程，并在本科后期主动去学习AI相关的知识，多看吴恩达的视频，阅读经典论文，参与相关的项目。
如果读AI： 别因为专业名称是AI就忽视了数学和基础算法，一定要把它们学扎实。同时，也要关注AI与其他领域的结合，比如AI+医疗、AI+金融等。
5. 你的兴趣和未来规划：
你对AI的哪个方向最感兴趣？ 是自然语言处理？计算机视觉？强化学习？还是AI伦理？提前了解这些，可以帮助你选择更适合的专业和导师。
你的目标是就业还是继续深造？ 如果想做科研，那么扎实的理论基础和清晰的研究思路就尤为重要。
我的个人建议（仅供参考）：
我个人会稍微倾向于 “本科计科，考研AI” 这条路，尤其是在当下。
原因有几个：
“根基”更稳： 计算机科学作为“工科之母”，其基础知识的扎实程度，决定了你未来能走多远，能爬多高。AI的技术发展日新月异，但底层不变的是那些数学和算法的原理。计科能够让你在这些原理层面有更深的理解。
“保险”系数更高： 计科的通用性提供了更多的职业选择，即使AI行业发展不如预期，你依然有其他计算机领域的工作机会。
“学习曲线”更平缓： 本科计科打下的基础，在考研进入AI领域时，能让你更快地理解和掌握AI的专业知识，而不是感觉“天上掉下来的”。
但请记住，这只是我的一个倾向性建议。 如果你运气好，找到了一个非常优秀、课程设置极佳、师资力量雄厚的AI本科专业，并且你的数学基础也足够好，那么直接读AI也是一个非常好的选择。
最终决定权在你手中。
你需要做的是：
1. 去目标院校的官网，仔细查看计科和AI专业的培养方案、课程设置、师资介绍。
2. 多问问在读的学长学姐，听听他们的真实体验。
3. 尝试自学一些AI的基础知识，看看自己是否真的喜欢和适合。
无论选择哪条路，最重要的是 持续学习、保持好奇心，并且脚踏实地地去实践。 AI领域是个充满机遇和挑战的领域，祝你在这个领域里找到属于自己的精彩！
先聊聊“本科计科，考研AI”这条路：
这条路是很多人的“经典”选择，也是一条非常扎实的路线。
优势在哪儿？
打下坚实的理论基础： 计算机科学（计科）的课程设计，核心是为了让你理解计算机这台机器是如何工作的。你会学到非常扎实的数学基础（离散数学、线性代数、概率论与数理统计）、核心的计算机理论（数据结构、算法、操作系统、计算机网络、编译原理）以及编程语言（C/C++, Java, Python等）。这些知识，特别是数学和算法，是深入理解AI模型、优化算法、甚至创造新算法的基石。没有这些，很多AI概念对你来说可能就是“黑箱”。
更广泛的知识面和通用性： 计科的训练会让你接触到软件开发的方方面面，从前端到后端，从数据库到分布式系统。这意味着你毕业后，即使暂时不走AI这条路，也具备了在其他计算机领域工作的能力。这种通用性在职业发展初期非常宝贵，可以让你有更多的选择和试错机会。
考研的“缓冲带”： 如果你本科读计科，在学习过程中发现自己特别喜欢AI，或者某个AI方向特别感兴趣，那么考研时选择AI专业就非常顺理成章。你可以通过本科阶段的学习，更有针对性地准备考研，比如多刷一些AI相关的课程、阅读顶会论文，甚至提前做一些小项目。这样考研的成功率会更高，进入AI专业后也能更快地进入状态。
“内卷”时代的“安全感”： 很多人选择这条路，也是因为AI专业可能还没有那么普及，或者担心AI专业本身在某些院校设置得不够成熟。计科是“老牌”专业，相对成熟，就业面广，即便考研没成功，本科毕业找工作也不会太差。
可能遇到的挑战：
需要额外付出： 本科阶段的学习可能相对“泛”，要真正把AI学透，需要在本科后期或者考研复习阶段，花大量时间和精力去学习AI的专门知识，比如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。这需要你主动性和自律性非常强。
研究生阶段的竞争： 即使本科是计科，考研到顶尖AI专业的研究生，竞争依然非常激烈。你需要有优秀的本科成绩、相关的科研经历或者项目经验，才能在众多优秀的申请者中脱颖而出。
再来看看“本科直接读人工智能”这条路：
现在越来越多的高校开设了人工智能专业，这是个大趋势。
优势在哪儿？
目标明确，系统性强： 从一开始，你就抱着学习AI的目的去选专业。课程设置会围绕AI的核心理论和技术展开，包括数学基础、机器学习、深度学习、模式识别、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等。这种“一步到位”的学习路径，能让你更系统、更深入地理解AI的各个分支。
与时俱进的课程： 新开设的AI专业，通常会更贴近当前AI领域的研究热点和技术前沿，课程内容更新迭代也可能更快。
更早接触专业领域： 你会更早地接触到AI领域的专业术语、研究方法和实践工具，更容易培养起专业敏感度和研究兴趣。
可能遇到的挑战：
基础是否扎实？ 这是最关键的一点。有些AI本科专业的课程设置，可能为了“快”而压缩了某些基础课程的时间。如果数学基础（微积分、线性代数、概率统计）和计算机基础（数据结构、算法）不够扎实，一旦遇到需要深入理解算法原理或者数学推导的时候，就会非常吃力。
专业发展方向的“不确定性”： AI领域非常广阔，刚开始接触时，可能会觉得方向很多，有点迷茫。本科阶段的学习，需要你不断探索，找到自己真正感兴趣并擅长的细分领域。
专业成熟度问题： 部分新设的AI专业，可能在师资力量、科研平台、课程体系等方面，还没有达到非常成熟和完善的状态。你需要自己去辨别，选择那些办学质量高、师资力量强、就业前景好的院校。
“就业”与“深造”的考量： 如果你想继续深造读研，直接读AI本科当然是很好的选择。但如果毕业后直接就业，需要关注这个专业在行业内的认可度以及具体的就业岗位需求。
那么，到底怎么选？给你一些更具体的建议：
1. 审视你的数学和编程功底：
如果你觉得数学基础牢固，喜欢钻研算法和理论： 无论选择哪条路，你都有优势。但如果想更稳妥，可以选择计科，为考研AI打好基础。
如果你觉得数学是你的短板，但对AI的应用和实现更感兴趣： 那么选择一个课程体系完善、数学基础课程占比合理的AI专业会更好，这样能让你在应用层面快速上手。但即使如此，也不能放松对数学的学习！
2. 考虑你对“深度”和“广度”的偏好：
喜欢“深耕”原理，不怕枯燥： 计科+考研AI，让你在本科打牢计算机的“深”度，再到研究生去钻研AI的“深”度。
希望“速战速决”，直奔主题： 直接读AI专业，让你更早地接触AI的“广”度，然后在某个方向上“深”耕。
3. 院校的选择是关键：
选择计科： 优先选择那些在计算机科学领域有强大实力和良好口碑的院校。这些学校的计科专业，通常会设置与AI相关的课程（如机器学习导论、数据挖掘等），或者有专门的AI研究方向，为你考研AI打下坚实基础。
选择AI专业： 一定要仔细研究各个高校AI专业的培养方案，看看课程设置是否合理，是否涵盖了必要的数学和计算机基础，师资力量如何，是否有相关的实验室和研究项目。优先选择那些在AI领域有一定积累和特色的高校。
4. 主动学习，不拘泥于专业：
无论你选择哪条路，都要保持积极主动的学习态度。
如果读计科： 努力学好数学和核心计算机课程，并在本科后期主动去学习AI相关的知识，多看吴恩达的视频，阅读经典论文，参与相关的项目。
如果读AI： 别因为专业名称是AI就忽视了数学和基础算法，一定要把它们学扎实。同时，也要关注AI与其他领域的结合，比如AI+医疗、AI+金融等。
5. 你的兴趣和未来规划：
你对AI的哪个方向最感兴趣？ 是自然语言处理？计算机视觉？强化学习？还是AI伦理？提前了解这些，可以帮助你选择更适合的专业和导师。
你的目标是就业还是继续深造？ 如果想做科研，那么扎实的理论基础和清晰的研究思路就尤为重要。
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原因有几个：
“根基”更稳： 计算机科学作为“工科之母”，其基础知识的扎实程度，决定了你未来能走多远，能爬多高。AI的技术发展日新月异，但底层不变的是那些数学和算法的原理。计科能够让你在这些原理层面有更深的理解。
“保险”系数更高： 计科的通用性提供了更多的职业选择，即使AI行业发展不如预期，你依然有其他计算机领域的工作机会。
“学习曲线”更平缓： 本科计科打下的基础，在考研进入AI领域时，能让你更快地理解和掌握AI的专业知识，而不是感觉“天上掉下来的”。
但请记住，这只是我的一个倾向性建议。 如果你运气好，找到了一个非常优秀、课程设置极佳、师资力量雄厚的AI本科专业，并且你的数学基础也足够好，那么直接读AI也是一个非常好的选择。
最终决定权在你手中。
你需要做的是：
1. 去目标院校的官网，仔细查看计科和AI专业的培养方案、课程设置、师资介绍。
2. 多问问在读的学长学姐，听听他们的真实体验。
3. 尝试自学一些AI的基础知识，看看自己是否真的喜欢和适合。
无论选择哪条路，最重要的是 持续学习、保持好奇心，并且脚踏实地地去实践。 AI领域是个充满机遇和挑战的领域，祝你在这个领域里找到属于自己的精彩！
网友意见
读什么都不重要，但是在本科就开始实用起来，这才重要。
人工智能太多可以应用的了。
我是在工业界，所谓AI没有应用是指AI 没法成为核心的应用，但是作为辅助的应用可以说到处都是。
但是，一般公司或者个人是没有愿意到辅助的。
这个时候，年轻的本科生就是你发挥的时候了。
这个类似20多年的PC，一个人写点小程序给工业公司做辅助，甚至excel的简单提取和验证，都可以大幅度减少这些公司或者个人的工作。
本科生甚至研究生，在这些小程序中逐渐去发掘大程序的机会。
比如，我们最近做仿真，经常到最后log文件才发现一些问题，这些问题其实在前面步骤的
log文件理论上是能看到的（前面步骤太多，如果人一步一步看，太费时间）。这个如果一个本科生去做，正好。
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