人工智能专业的硕士研究生考博容易吗
首先第一点，很少有人去考博士的，大部分都是直接保博、直博或硕博连读。
2017年是人工智能的元年。现在是一个风口过渡期，也就是说，2017年之前搞人工神经网络的人，大部分都是偏理论多一点，未曾真正地应用在工程上。当时大家都不太看好人工神经网络的发展，人数也比较少。正是他们的坚持，让这个行业度过了最艰难的寒冬，现在是他们的春天，是他们应得的回报，因为是他们推动了社会的发展。
随着吴恩达等一帮人持续多年的研究，成功的将卷积神经网络应用于图像处理，将深度神经网络、深度学习算法应用于AlphaGo围棋比赛，人工神经网络步入第三个发展阶段。因此出现了人才断层，也就是说当前能够将人工智能算法应用于工程的人数是很少的，也是工薪动辄百万的原因。
但社会的本质就是资源配置，现在正有大批的从业者进军这个行业。
因此人工智能算法工程化是当前最重要的发展方向。相反，在理论研究上，则步入了发展的瓶颈时期。也就是说能研究的方向已经基本上到了研究的极限，很难再提出根本性的创新。图像识别的准确率已经达到了90%多，除非有体制上的创新，很难再有突破了。
也就是说，理论研究陷入了一个新的发展时期。工程研究却如火如荼。
如果此时你去选择攻读博士，注意是开始读博士，那四五年毕业之后，很有可能和其他行业是一样的，你可能会错过这个行业的黄金发展时期。
因此有一个强烈的建议，不一定准确，如果你研究生是
人工智能方向，恭喜你，赶紧去趟这趟浑水。因为，如果你进入一个好的平台，在四五年的时间里，将会让你成为一个真正的工程领域的专家，你可能年薪百万以上。
如果你这个时候还想读一个博士，回头再读也不迟。
如果你是一个致力于研究的人，对金钱名利没有特别大的欲望，是完全可以选择这个方向去读博士的，因为社会的进步离不开这一类的人。
搞工程的和搞研究的最大的区别就是：
搞工程的，将那些搞研究的成果工程化、批量化、产业化，与金钱有关，与GDP有关。
搞研究的，不允许重复研究，不允许抄袭，只能搞新的方向，终其一生都有可能没有真正的成果。因为你干的是探索创新的工作。社会进步的真正动力来自你们，社会离不开你们。
人工智能专业本科考研难度大吗
难度大。
二本考生靠人工智能的难度大不大与考生选择的院校有关系，并不是说考生考研就一定难度很大。排名靠前的人工智能院校有北京航空航天大学、浙江大学、国防科技大学、中国科学技术大学、哈尔滨工业大学等院校，考生想考这些院校，难度很大。
人工智能技术应用专科难学吗
人工智能当然不好学，因为非常高科技，但是如果学出来以后不但好就业而且还会有非常好的发展前景。
人工智能专业对于数学基础不好的人可能会比较难学的。因为需要学编程，而且学的东西比较繁杂，从认知与神经科学、人工智能伦理到人工智能平台与工具都要学。但学得好，就业前景也不错。
虽然一些中国高校开设了相关课程，但总体上缺乏人工智能的基础教学能力，高校在独自培养具有动手能力的应用型人才上有所欠缺。
人工智能与大数据专业怎么样
接楼上刘老师的回答，这确实是个不错的问题。随着近几年人工智能技术和大数据技术的发展，大数据和人工智能在各行各业的落地应用变多，人才需求也变得越来越大，这两个词也逐渐被大众熟知。作为大数据与人工智能领域的一名从业者，下面我分享下我对这两个专业的一些看法。
人工智能专业和大数据专业分别是什么？1、人工智能专业：
人工智能专业：以培养掌握人工智能理论与工程技术的专门人才为目标，学习机器学习的理论和方法、深度学习框架、工具与实践平台、自然语言处理技术、语音处理与识别技术、视觉智能处理技术、国际人工智能专业领域最前沿的理论方法，培养人工智能专业技能和素养，构建解决科研和实际工程问题的专业思维、专业方法和专业嗅觉
这里引用百度百科中的解释，个人感觉说的还是比较全面的。其中几个关键词为机器学习，深度学习、自然语言处理、语音处理、视觉智能，这几个关键词大概覆盖了目前人工智能方向的核心理论和核心应用。其实本阶段的人工智能的核心就是基于机器学习和深度学习的理论，研究自然语言（小冰机器人）、语音（讯飞翻译）、视觉（无人价值、人脸识别）三大大类方向的智能应用。
2、大数据专业
大数据专业在某些学校开设的可能叫数据科学与大数据技术专业，其培养目标为：
旨在培养社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。具体包括：掌握计算机科学、大数据科学与信息技术的基本理论、方法和技能，受到系统的科学研究训练，具备一定的大数据科学研究能力与数据工程实施的基本能力，掌握大数据工程项目的规划、应用、管理及决策方法，具有大数据工程项目设计、研发和实施能力的复合型、应用型卓越人才。
目前的大数据专业大概可能氛围三个大的方向：
大数据开发方向;所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等；数据挖掘、数据分析和机器学习方向;所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等；大数据运维和云计算方向；对应岗位：大数据运维工程师；大数据开发可能涉及到如各种云平台（阿里云、腾讯云、华为云）、大数据系统（大数据中台）等的开发；数据挖掘、分析和机器学习方向，主要对大数据进行分析，如广告推荐、视频推荐等等；大数据运维主要是保障大数据平台的稳定和可靠。
这两个专业的前景是怎样的？两个专业作为近年来的热门专业，肯定是有一定理由的。国家推广、商业应用前景大可能是这两个专业比较火爆的原因之一。
1、“新基建”浪潮，大数据中心、人工智能
最近国家提出“新基建”的七大领域：特高压、新能源汽车充电桩、5G基站建设、大数据中心、人工智能、工业互联网、城际高速铁路和城际轨道交通。其中人工智能和大数据中心都名列其中，可见国家对这两个方向的重视程度。
另外像人工智能技术，早就被国家定义为全民都应该掌握的技术，也是未来有可能超过美国的一个点。
所以从国家层面，这两个专业都是国家未来要着重发展的方向。
2、高实用性、各行业信息化、智能化转变的需要
数据是数字经济的命脉
随着移动互联网和智能终端的普及，基于信息技术的人类日常生产生活繁衍出诸多数据。这些数据成为社会生产者和消费者的行为分析最有效的依据。从信息经济向数字经济转变的过程，就是从人工知识到大数据驱动学习迈进的过程。
数据爆炸时代，将数据科学简单定义就是“从数据中提取有用知识的一系列技能和技术”。为“浩如烟海”的数据提供全强大的计算方式，进行数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘、实现数据价值的“精纯度”，正是大数据专业所要培养的技术核心所在。
我感觉在未来，大数据技术可能是每个行业必备的。而数据也将成为未来企业的巨大的竞争力，谁掌握了数据，谁就更具备优势。
两个专业的关系和关于专业选择的一些建议大数据智能是人工智能最基础的方向之一，必将推动新一代人工智能的发展。数据科学和大数据，通过建立驱动数据和知识引导的智能计算平台和方法，从数据样本中提取知识构建模型。形成从数据到知识，从知识到智慧的人工智能的进阶之路。因此数据是实现智能的基础，两个专业有所交叉，又各有特色。
一些建议：
从目前各高校开设这两个专业的情况来看，这两个专业还是属于计算机专业的分支，即使成立的单独的学院，师资力量也不一定雄厚。所以，如果国内牛校的计算机专业也不影响具体内容的学习，而计算机专业可能师资和培养计划会更加完善。目前计算机相关的各专业其实都在往这两个专业方向靠近，比如数据库、计算机软件、操作系统等等，都会有大数据-人工智能在本方向的一个更细分的应用作为结合，所以不是说只有读这两个专业才会进这两个专业对应的岗位，夯实基础、学好技能才是最重要的。回答终于回归到专业领域，哈哈！如果有其他问题也可以关注我或者想我提问！
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对于人工智能，你有什么看法
人工智能首先是人为可控，没有自主意识的非生物类人体，它能通过程序触发式操控。(比如声控，触摸控，手势控，甚至以后还可以用人的生物电流进行意念控。)它可以替人做大部分的工作，它在有些领域会超过人类。(比如云计算，红外成像，超声波探测等等。)但人工智在现代物理学没有划时代的突破，不知道时间是何物的时候是不可打造自主意识的人工智能。我相信宇宙是一个自然循环往复的生命体。我们会凭借我们的自主意识和人工智能融合，突破结界，向更高维度的宇宙进发。说个题外话，宇宙最极致的状态也许是让一切归零。