计算机大二分方向，人工智能和网络安全哪个好？
让我来详细梳理一下，希望能帮助你理清思路。
人工智能（AI）
人工智能，简单来说，就是让机器模仿甚至超越人类的智能。这个领域博大精深，涵盖了从机器学习、深度学习到自然语言处理、计算机视觉、机器人技术等等众多子领域。
你将学到什么？
数学基础是重中之重： 如果你对数学充满热情，那AI方向会让你如鱼得水。你需要扎实的线性代数、概率论与数理统计、微积分、优化理论等知识。这些是理解和构建AI模型的基石。
编程能力： Python是你最好的朋友，几乎所有的AI框架和工具都基于Python。你还会接触到像TensorFlow、PyTorch这样强大的深度学习框架，以及Scikitlearn等机器学习库。
算法与模型： 你将深入学习各种机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等，以及更复杂的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等。
数据处理与分析： AI模型的训练离不开大量数据，因此数据清洗、预处理、特征工程以及数据可视化等技能同样重要。
特定领域知识： 比如如果你想做计算机视觉，就需要学习图像处理、特征提取；想做自然语言处理，就需要学习文本分析、语言模型等。
AI的魅力与挑战：
魅力：
前沿与创新： AI是当今科技最前沿的领域之一，你将有机会参与到解决复杂问题、创造全新可能性的工作中，比如自动驾驶、智能医疗诊断、个性化推荐系统等等。
广阔的应用领域： AI的应用几乎渗透到所有行业，从互联网、金融、医疗、制造到娱乐、教育，到处都有它的身影，这意味着巨大的就业机会和职业灵活性。
高薪潜力： 优秀的人工智能工程师和研究员是市场上的稀缺人才，薪资待遇普遍较高。
解决实际问题的能力： 你可以亲手构建能够解决现实世界痛点的智能系统。
挑战：
技术迭代快： AI领域发展极其迅速，新技术和新模型层出不穷，需要持续学习和跟进才能不被淘汰。
数学门槛高： 如果你对数学感到畏惧，可能会在学习AI的过程中遇到较大的障碍。
对算力和数据的依赖： 训练复杂的AI模型通常需要大量的计算资源和高质量的数据，这可能会限制一些个人项目的开展。
伦理和社会影响： AI的发展也伴随着对隐私、偏见、就业等方面的担忧，需要思考和解决这些问题。
AI方向适合你吗？
如果你对数学充满好奇，享受解决复杂计算问题的过程，喜欢研究算法和模型，并且对“让机器思考”这件事本身感到兴奋，那么AI会是一个非常棒的选择。
网络安全（Cybersecurity）
网络安全，顾名思义，就是保护计算机系统、网络以及其中数据的安全，防止未经授权的访问、使用、泄露、破坏、修改或中断。这是一个攻防并重的领域。
你将学到什么？
计算机网络基础： 深刻理解TCP/IP协议栈、网络架构、路由、防火墙等是网络安全的基础。你需要知道数据是如何在网络中传输的。
操作系统原理： 对Windows、Linux等操作系统的运行机制、权限管理、进程调度等有深入的了解，这有助于发现系统漏洞。
编程与脚本语言： 你会需要Python（用于自动化、脚本编写）、C/C++（用于底层安全研究）、Bash/Shell脚本等。
密码学基础： 理解加密、解密、哈希函数、数字签名等原理，这是保障数据机密性和完整性的核心。
攻击与防御技术： 学习各种常见的网络攻击方式，如SQL注入、XSS攻击、DDoS攻击、缓冲区溢出等，以及相应的防御措施，如Web应用防火墙（WAF）、入侵检测系统（IDS）、入侵防御系统（IPS）等。
渗透测试（Penetration Testing）： 模拟黑客攻击过程，找出系统和应用的弱点，并给出修复建议。
安全审计与合规性： 了解行业安全标准和法律法规，并进行安全评估和审计。
事件响应与取证： 在发生安全事件时，能够快速响应、定位问题并进行数字取证。
网络安全的魅力与挑战：
魅力：
守护者的角色： 网络安全从业者是数字世界的守护者，你的工作能够切实保护企业、个人乃至国家免受网络威胁的侵害，非常有成就感和责任感。
持续的学习和挑战： 网络攻击技术日新月异，攻防双方都在不断进化，这要求从业者必须保持高度的学习热情和解决问题的能力，每一次挑战都是一次学习。
高需求和稳定就业： 随着数字化转型的深入，网络安全的需求在所有行业都呈爆炸式增长，就业市场非常稳定且机会众多。
多样的职业路径： 你可以成为安全分析师、渗透测试工程师、安全架构师、安全运营专家、事件响应专家、威胁情报分析师等。
“猫鼠游戏”的刺激： 对于喜欢挑战和策略性思考的人来说，网络安全就像一场永无止境的“猫鼠游戏”，充满智力和技术的博弈。
挑战：
需要广泛的知识储备： 除了计算机基础，还需要了解操作系统、网络、编程、密码学等多个领域。
可能接触敏感信息： 在进行渗透测试或安全审计时，可能会接触到一些敏感或机密信息，需要极高的职业道德和责任感。
长期面对压力和风险： 网络安全工作往往需要高度警惕，应对突发事件，可能会面临一定的压力。
技术更新迭代同样快： 和AI一样，安全领域的技术和攻击手段也在快速变化。
网络安全方向适合你吗？
如果你对网络通信的原理充满好奇，喜欢钻研系统的运行机制，善于发现隐藏的漏洞，有侦探式的思维，并且乐于学习如何“攻破”和“守卫”系统，那么网络安全绝对是值得考虑的方向。
如何选择？问问自己：
1. 你的兴趣点在哪里？
是对数学建模、算法优化、预测模型更感兴趣？ （偏AI）
还是对系统底层、网络通信、寻找和修复漏洞更感兴趣？ （偏网络安全）
2. 你的学习风格是什么样的？
喜欢理论推导、抽象思维和算法设计？ （偏AI）
更喜欢动手实践、攻防演练和系统分析？ （偏网络安全）
3. 你对哪种类型的“解决问题”更感到兴奋？
解决如何让机器更智能、更高效地完成任务？ （偏AI）
解决如何让系统和数据更安全、更可靠地运行？ （偏网络安全）
4. 你对数学的接受程度如何？
乐于钻研复杂的数学理论并将其应用于实践？ （AI的数学要求更高）
虽然需要数学，但更侧重于逻辑推理和系统分析？ （网络安全也需要数学，但侧重点不同）
5. 你对职业发展路径的设想？
想成为AI研究员、机器学习工程师、数据科学家？ （偏AI）
想成为渗透测试工程师、安全分析师、安全顾问、SOC工程师？ （偏网络安全）
一些实际的建议：
尝试性学习： 在大二，你还有机会接触到很多基础课程。可以尝试选修一些关于机器学习入门、数据结构与算法、计算机网络、操作系统等课程，看看自己对哪个领域更有感觉。也可以利用线上的资源（如Coursera, edX, B站上的教学视频）了解这两个领域。
参加项目和竞赛： 积极参与学校的科研项目、学科竞赛。比如，参加一些编程比赛、数学建模比赛可以帮助你提升算法能力，也可能接触到一些AI相关的题目；参加一些网络攻防比赛（CTF）则能让你亲身体验网络安全的世界。
与学长学姐交流： 找找你学校里正在学习这两个方向的学长学姐，听听他们的经验和建议，了解他们遇到的困难和收获。
不要过度担心“好不好”，更多是“适不适合”： 两个方向都非常有前景。最重要是你选择一个你真正热爱、愿意投入时间和精力去学习和研究的领域。热爱是驱动你克服困难、不断前进的最大动力。
总而言之，人工智能和网络安全都是计算机科学中极具价值和潜力的方向。你可以将它们视为两条不同的路径，但它们都通往广阔的未来。关键在于找到最适合你个人兴趣、能力和发展规划的那一条。祝你做出明智的选择！
网友意见
先发一个Gartner的技术成熟度曲线：
从图中可见与人工智能直接相关的就很多，还有些是强相关的。但他们都处在上升期。人工智能也火了不止5年了。但要说走向衰落还远。而且即便是在技术成熟度曲线上越过巅峰开始下跌的技术，商业上也不是毫无意义，相反只是融资困难，但更多的越过巅峰的技术会开始走向为用户做好服务，开始真正的从客户那里赚钱了。
对年轻人来说，真正可怕的不是一个行业刚刚不火了。而是这个行业从来就没火过，或者是巅峰已经过去超过30年，进入了一种非常稳定盈利，但市场没有增量的状态。对这些行业，人已经不重要了，重要的是资源，是销售，是关系。
网络安全就是个从来没有火过的行业。我2006年毕业时就曾经在一家信息安全公司工作过两个月，当时做上网行为管理，我具体负责从物理包一直组装到应用层协议，然后交给后续提取网页标题，邮件内容，发帖内容等等。当时整个行业都在兴奋于"公安部82号令"，即要求所有提供网络服务的单位都要把上网行为记录60天。
然后呢，没有然后，这个82号令的要求从未被认真对待过。执行层面基本上也就是一些ISP意思意思而已。整个行业在这一阵过去以后也就不怎么提这事了。再往后的一些年，也就是发展一些與情管理之类的面向政府的系统。大家基本都没能从其他私营公司挣到什么钱。
我也有一些从事信息安全行业的朋友。一些在信息安全公司的，往往受限于行业没什么发展空间，所以收入成长等方面一直不怎么样。也有一些是在大公司里的信息安全部门，因为对公司业务没什么帮助，也是处于很边缘的位置。一位在某大型电商网站里信息安全部门的朋友，甚至一度被要求全部门要么转开发，要么离职。
任何一个公司里，各类部门的重要性都是有很大区别的。有的部门是负责扩展业务的，无论是产品的开发，销售，市场。都是可以通过努力把公司蛋糕做大的，这些部门就是公司里最有前途的部门。
还有些部门，是维持公司正常运行而必须的，但对公司发展没有帮助，比如行政、财务、HR、运营、售后。这些部门往往就是按日子拿工资而已，不会有什么发展空间。公司发展的好也不见得多拿钱，但公司发展的不好裁员时也是要一起跟着裁的。
当然公司还有一类部门是用来应对小概率事件的，比如公司的安保，政府事务，也包括信息安全。这些部门无所谓做的好，但做的不好是可以捅篓子的。更常见的状况是，不出事时，老板看着你是个纯粹的成本部门而不爽，当出了事情又怪罪你之前拿了工资却这点破事都搞不定。各个公司里的信息安全部门就是在这样一个尴尬的位置。工作产出对公司的收益没有帮助，但却要面对各种未知风险，没保护好公司的重要系统就要承担责任。
当然并不是所有公司都这样。也有一些信息安全公司是可以为客户创造价值的。但在我国大部分处于灰色地带，甚至是黑色的。这里包括大规模的用户数据获取(爬虫)，受委托攻击/渗透/入侵竞争对手公司系统，窃取境内外机构的机密数据。2018年以来，就有不少做爬虫的公司大规模被抓捕和判刑。所以这信息安全行业的很多赚钱生意也会逐渐写到刑法里的。
总结一下，这两个专业根本就不需要做什么对比，一个天生一个地下，一个是正在发展可以大赚干净钱的，一个是默默多年没成长且游走在灰黑地带的。所以，同学，选CS大方向没毛病，具体还是要选那些能创造价值的分支方向。
这两个专业前景都很好，但是一定要选择适合自己的方向。
网络安全专业
可能你现在还不能具体到一个自己感兴趣的方向，可以多去了解并尝试下你要选择的专业里面相对感兴趣的方向，比如你对ctf里面web比较感兴趣，那么你一定要找几道web环境渗透渗透，看看自己是不是对这个方向兴趣浓厚，当过了3分热度后，你是否还能有10分干劲，去学习相关知识点，研究挖掘漏洞。
就业前景
有数据显示，2017年我国网络安全人才的缺口已经达到70万以上，缺口高达95%。预计2020年这一数据将增长至140万，而现阶段我国高等院校学历教育培养的人才只有3万人左右，远远无法满足市场需求。
行业趋势
6月29日，中国网络空间安全协会发布了《2020年中国网络安全产业统计报告》(以下简称“《报告》”)。《报告》指出，2019年国内网络安全技术、产品与服务总收入约为523.09亿元，同比增长25.37%，网络安全企业从业人员约为10万人。IDC预测，到2023年，全球网络安全支出规模将达到1512亿美元（约合10640.4亿元人民币），并将以9.4%的年复合增长率持续增长。
网络安全相关岗位
网络安全专业细分了很多方向，单纯从技术方面我了解到的就有:
安全攻防研究员(主要做APT以及漏洞方面的研究)
安全攻防专家（主要做红蓝对抗）
安全测试工程师（主要做渗透测试）
安全开发工程师（产品以及组件开发，编码规范编制）
安全应急专家（应急响应，应急演练）
还有安全咨询、安全运维、安全评估等一系列的岗位，还有做二进制的、逆向的、专门打比赛的(CTF&AWD)。。。。。。
岗位很多，具体可以参考安全厂商的招聘。
人工智能专业
人工智能需要有数学和计算机功底，也就是说你不仅要都开发还要弄懂数学公式，并通过编程把他实现出来。需要掌握python、java等编程语言，不过语言来说掌握一门，学其他也就顺手了。人工智能的各个方向，相对计算机开发来说门槛比较高。而且以后打算往人工智能方向发展的话，大数据是基础。就目前来说，学人工智能学校最好是双一流，有比较好的师资力量，可以多问问这方面的学长学姐。
关于就业岗位，可以看看招聘网站上有关这个专业需求的人才，选择一个适合的。
最后
你现在还有大把时间尝试各种方向，大胆去尝试，摸索出一条属于自己的道路。不要低估自己，也给自己点压力，最好的年纪就要去拼搏，勇于来挑战。当你找到了自己感兴趣的方向，你肯定能投入百分之分的精力去做好它，那么你的高薪会随之而来，离自己的梦想生活又近了一步。
不管是哪个方向，作为IT行业要保持一颗创新的激情，时刻关注最新的技术动态，并能德国剧作家莱辛说过“走得最慢的人，只要他不丧失目标，也比漫无目的地徘徊的人走得快。”加油吧，少年!
都是鸡肋专业，安安分分做个编码员不好吗？
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