热门问答
我从学习、科研和就业这三个角度来说说我的个人看法。
首先，人工智能的前景还是非常广阔的，目前包括机器学习（深度学习）、自然语言处理、计算机视觉、知识表示、自动推理、机器人学这六大方向，都有巨大的创新空间，未来这些领域也一定是成果频出的领域。
对于主攻人工智能方向的准硕士研究生同学来说，在开学前应该学习一些人工智能相关的基础知识，比如从机器学习开始就是不错的选择，机器学习也被认为是打开人工智能大门的钥匙。
我目前就在给研一的同学上机器学习这门课，总体上来说，这门课还是有一定难度的，而且需要完成一些场景实践的任务。
具体的学习路径还是比较清晰的，可以从学习经典算法开始，然后进一步学习深度学习相关的知识，这对于后续开展科研实践活动，会有比较重要的影响。
其次，从科研的角度来说，不同课题组往往有不同的科研任务，切入点和技术选型也有一定的区别，所以要根据具体课题组的情况，来学习相关的技术。
如果组内用C++比较多，那么在开学前应该重点学习一下C++语言，虽然关于这门语言的争议比较多，但是目前在科研领域，C++的应用还是比较普遍的，尤其在人工智能领域，包括我的视觉组也在大量使用C++。
从就业的角度来看，目前更多的硕士研究生同学会从事开发岗，因此多学习一门Java，或者是Python语言，会有更强的就业竞争力，也会给自己带来更大的就业选择空间。
大厂的算法岗对于人工智能方向的同学还是比较友好的，尤其是在当前业务算法岗快速发展的大背景下，更多同学都有机会拿到算法岗，但是相比于开发岗来说，算法岗的竞争依然比较激烈，除了要有较强的成果之外，还需要重视行业场景知识的积累。
最后，如果有人工智能相关的学习和科研等问题，欢迎与我交流。
以上内容由考研网友：IT人刘俊明(提问者)发布
