人工智能专业的读研方向是非常多的 ， 除了可以选择机器学习（深度学习）、自然语言处理、视觉、自动推理、知识表示、机器人这些传统的大方向之外 ， 还可以选择物联网与人工智能相结合的方向 ， 这也是目前很多同学关注的创新热点领域 。

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在产业互联网的推动下 ， 人工智能要想顺利落地应用 ， 一定要有技术场景的支撑 ， 而物联网就是一个非常重要的支撑场景 ， 包括自动驾驶、数字孪生、智能装备、智慧城市等领域 ， 都需要物联网与人工智能技术相结合 。
读研期间有明确的创新要求 ， 人工智能领域的创新对于场景的要求是相对比较高的 ， 所以要想创新 ， 除了要有理论知识的积累 ， 还需要有场景的支撑 ， 能否找到适合自己的创新场景 ， 同时能否有一个较好的交流和实践环境 ， 对于读研体验有非常直接的影响 。
如果说早期人工智能领域的创新更多会集中在互联网领域 ， 那么未来产业领域将为人工智能领域的创新打开一个巨大的创新空间 ， 也可以说这是一个创新的蓝海 ， 不仅创新机会多 ， 也更容易实现落地应用 。
如果读研期间想选择人工智能方向 ， 那么在本科期间要尽量积累一定的科研经验 ， 积极申请参加老师的课题组 ， 也可以通过参加专业比赛来给自己营造学习和实践的环境 。
站在学习体验的角度来看 ， 本科期间可以从机器学习开始 ， 一方面机器学习是打开人工智能技术大门的钥匙 ， 另一方面机器学习相关的资料和案例也比较多 ， 很多复现对于场景的要求也相对简单一些 ， 本科生就可以完成 ， 甚至可以独立完成 。
目前在大数据时代背景下 ， 高校的创新团队在跟互联网大厂进行竞争时 ， 确实会有一定的劣势 ， 主要是数据和算力上的不足 ， 这一点不仅国内是这样 ， 国外也同样如此 ， 所以不少导师目前都会跟互联网大厂进行合作 ， 因此在选择导师的时候 ， 还需要看一下导师的课题组情况 。

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