在当前高科技浪潮中，人工智能无疑备受瞩目。
从智能助手到无人驾驶，从智能家居到语言处理，应用几乎触及到各行各业。
换而言之，它在重塑着世界的未来。
有人的地方就有江湖，这种背景下，相关专业自然成为了考生们的热门选择。
毕竟人都习惯于理想状态下生活，谁不想成为驾驭未来技术的先驱？
但机会与挑战永远并存，领域快速发展意味着技术迭代更新。
对于即将步入大学校门的孩子来讲，这真的能为职场生涯铺平道路吗？
就在此时，张雪峰老师给出了个人看法。
行业非专业各位需要明确概念，人工智能是行业，并非所谓的“专业”。
很多人带有错误观念，张雪峰老师曾形象举例：
比如无人驾驶汽车、比如穿戴智能手环、比如三维打印机、比如智能服装。
做第一种的未必干得了第二种，做第二种的未必干得了第三种。
在看待发展时完全不用太局限，尤其是孩子对行业有没有兴趣？
我时常讲，这是志愿填报的关键原则。
T字形人才有了这个基础，各位也便于规划，但学术之路任重道远，人工智能是“T字型人才”。
细说课程内容，涵盖了机器学习、深度学习、计算机视觉等等。
这些全部都是科技前沿的方向，相关技术同样被广泛应用于医疗诊断、金融分析。
进一步细说，无人驾驶汽车是典型的人工智能，背后实际上为各种专业集合。
包括软件驱动、芯片、通信设备、自动化、机械、大数据分析等等。
为了确保孩子们更好地在行业中立足，那就需要了解人工智能的方方面面。
对于教育机构来讲，上述课程内容在本科阶段都有设置。
到了研究生阶段，再选择所谓的细分，具体解决某一领域问题。
比如AI芯片、IC、计算机视觉、机器学习、人脸识别技术等等。
这点很多专业学习者感同身受，一切正如张雪峰老师所言：
本科阶段是“横”，研究生阶段是“竖”，加起来即所谓的“T”。
要不要填报行业发展趋势不容否认，如果真有这样的困惑，只需要回答一个问题：
能不能吃苦？
答案是肯定，完全可以填报；
答案是否认，建议趁早放弃。
人工智能专业本身属于电子信息大类，并不是各位口中所谓的“计算机大类”。
关于前者大学阶段，几乎除了累还是累，什么专业课都要学，上文同样有所提及。
比如集成电路、数电模电、通信工程、光电等等，多是一方面，而且专业性很强。
作为孩子们自身来讲，需要去权衡课业压力。
我不否认大家向好初心，但有时候真的吃不消。
可话说回来，因为难就要放弃吗？
困难无时不有、风险无处不在，如果连这点苦都吃不了，未来也将会吃更多的苦。
好东西需要争取，想躺平那就别学，人工智能恰是最真写照。
看到这里，相信各位也有了答案，张雪峰特意形象表述：
做难而正确的事情。
在我看来，行业本身没有问题，落脚仍是考生自己。
比如对领域是否感兴趣？比如是否做好长期教育准备？
因为研究生才会细分，这也意味着“硬性基础”。
关于可选择的高校，具体看能达到什么分数段，比如清华大学、南京大学、浙江大学。
如果成绩中规中矩，同样能考虑桂林电子科技大学、北方工业大学、长沙理工大学等。
与此同时，行业本身迭代较快，今天学的东西明天未必就用得上。
这种情况下，从业者需要具备“终身学习能力”，有助于在社会中更好地立足！
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