1、我们专业的官网上有这样一句话：“随着人与机器之间的界限越来越模糊，机器人设计师面临着新的挑战。机器人必须能够对不可预见的情况做出自主反应并具有适应性。并非所有交互和可能的行动过程都可以预见并因此提前编程。这就是为什么现代机器人必须能够使用人工智能进行自我学习。（谷歌翻译）”简单来说，本专业就是将传统机器人技术与人工智能结合，最终创造出具有自我学习能力的机器人。

2、最重要的课程为CV（Computer Vision，计算机视觉）、ML（Machine Learning，机器学习）这两门课基本上都会占每个学期总学习时长的50%左右（据说挂科率也相当可观）。

单从专业侧重来说，机器人技术的进步非常依赖于视觉算法，这也是当前主要的研究话题。

此外，人工智能始终是一门研究和教学齐头并进的学科，所以该专业的课程规划也反映了如今的研究重点。由于人工智能这两年的蓬勃发展，当前有许多公司都对CV技术有很大需求，最典型的例子就是无人驾驶中的感知模块（环境识别）。而CV中采用了大部分ML算法理论。所以，可以说这两门课的知识几乎是本专业的核心科技。

顺便，慕尼黑工大的CV是世界一流，所以中国人巨多，而且卷上天。

3、作为初学者，我个人觉得至少需要掌握高等数学，线性代数，概率统计，并同时有一定编程经验。需要强调的是，由于人工智能对数学具有一定要求，非常不建议本科生在未完成基础课的情况下，过早接触人工智能相关知识。

学习内容主要关注各种深度学习算法的原理，优化，及其不同的应用。学习后会对人工智能各项算法的使用方法及场合有深入的了解。

4、基础的编程语言主要为python（pytorch库）和MATLAB。

名校的网课也有很多，我个人比较推荐的主要有以下两种：

MIT的吴恩达老师推出的Deep learning网课（工具为MATLAB）：吴老师的课属于“新手友好型”，节奏较慢，不要求学生有任何数学基础，但也会花相当长时间讲解线性代数在内的许多基础知识。

Stanford的李飞飞教授负责的CS231n（工具为python/jupyter-notebook）：主要内容为CV相关，适合上文中提到的，有一定数学基础的同学。

5、人工智能因为专业特殊性，个人感觉参赛和考证的意义远小于做（fa）科（wen）研（zhang）。

我比较推荐的路径是在大二时开始询问学校是否有实验室/老师在进行相关研究，然后冲上去就是一个抱大腿。比如我们大学，有机器人社团，部分车队有无人车组，都是比较理想的人工智能启蒙幼儿园。

6、人工智能的就业方向非常固定——当前许多大公司（如我现在实习所在的BSH）都需要掌握人工智能算法的工程师帮忙提供与企业现有技术配套的算法，以加速生产效率，当然也有部分企业直接进行人工智能产品开发，如无人驾驶，人脸识别等。

如上文中所提及，我的建议就是去实验室，多写代码。就我的经验而言，人工智能对编程能力要求不高，但熟练掌握始终是一个必要条件（AI本质就是一个码农专业）。

7、国内就业我不是很了解，美国肯定是硅谷的顶尖大厂，google、facebook之类。当然就我目前在德国的环境来看，只要是有一定规模的，有研发能力的中型企业，一般还是会开设一两个人工智能算法岗。

理由的话，人工智能当前还是以研究投入为主，只有大厂才供得起这样高成本的研发投入。

8、读研必要。人工智能是新专业，而许多新专业的特点就是，在原有专业的基础上进行整合和提升。我个人的学习经验来看，它非常需要扎实的本科学习基础，再在此基础上进行拓展和提升。具体来说，本科4年熟练掌握各种数学工具，编程工具，其实就已经是一个稍有难度的任务了。而这样利用现有知识，再进行整合性的利用和学习（比如最经典的神经网络模型中就包含了大量矩阵运算），很明显更适用于研究生阶段的学习。

至于专升本，倒不是学历歧视，人工智能对学习能力还是有相当高的要求，并且授课教材与文献以英文为主，建议专科同学慎重考虑。

9、目前是CS行业的收入天花板，硕士毕业的平均年薪是24，7K。几年后就未知了。

10、以下观点仅代表我个人：就我目前所接触的企业来看，大家更倾向于将人工智能看作一个加速生产的工具。所以我会将它作为我未来就业的加分项，但并不是主要方向。

换句话说，可能我的博士和未来就业都会选择如引擎开发，图形学等其他的方向，然后在履历上写上一句，我有人工智能算法学习和使用经验。

11、这里是大白话：AI这两年因为炒太热，看上去哪里都招人，实际上这帮工程师就是公司的招财猫，除了那个快做的差不多的人脸识别，什么无人驾驶，什么AI算法工业调参（对这个就是我这几天在公司摸的鱼），这些工程师全都是花瓶招财猫——成天埋头做研究，却也并创造不出什么实际价值。说到底，算法速度提升个3，5秒，在科研界可能是个大突破，公司根本不在乎这种利益层面过于微小的改善。

某乎上人工智能一片唱衰不是没有道理，这两年热度下不来，互联网大大场玩命招人，学CV的冲过去就是一个钱的捞，然后大家一起卷，卷上天……过两年热度下来，大批裁员，现在在岗的码农全都是吃了上顿没下顿的，但入都入了，加上学习成本太大，转行又难，so……

12、我能理解大家在刚接触到人工智能这个专业时，对它抱有强烈的憧憬和喜爱，因为我和我许多同学都有过这样的经历。

但目前我们针对人工智能的了解还太少，他就像一个黑盒子，人类始终在外围敲敲打打，却一直没能真正接触到核心。

不可否认，过去的十多年，以无人驾驶为首，人工智能在许多领域取得了突破性的成果，但那都是因为，在此之前，人类从未接触过这项会给当前生活带来革命性改变的技术。

而如今这支箭飞出去太久，很难说现在是不是它的强弩之末。人类褪去发现新事物的激情后，其实剩下的就是少数有能力也有耐心的科研人员十年如一日的埋头研究，在微弱的曙光中期待下一次革命性突破的到来。

所以如果你只是想赚钱，那其实，计算机行业有许多传统方向可供选择，而且前景更为明朗。

而那些真正抱着一腔热血的年轻人，我希望你们在入行时想一想，你真的有毅力日复一日的与代码，矩阵为伍，花费无数时间与经历，去进行这一项枯燥而前途未卜的研究，您说是吗？

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