首先，人工智慧專業目前的熱度確實比較高，而且一部分教學資源比較豐富的高校也陸續在本科階段開設了人工智慧專業，未來相信會有更多的高校在本科階段開設人工智慧專業，以滿足人工智慧領域的人才需求。但是如果僅僅憑藉專業熱度來判斷專業的好壞，難免具有片面性，專業本身並沒有好壞之分，在具體專業的選擇上要考慮多方面因素，比如就業情況、自身的知識結構、興趣愛好、發展前景等等。
雖然人工智慧專業目前的熱度比較高，但是學習人工智慧專業也面臨以下幾個方面的困難：
第一：知識量大。人工智慧專業是非常典型的交叉學科，而且交叉的學科數量也比較多，涉及到數學、哲學、計算機、控制學、經濟學、神經學和語言學等多個學科，所以人工智慧專業的知識量也比較大，對於學生的學習能力有較高的要求。
第二：難度高。人工智慧專業不僅知識量大，學習難度也比較大，一方面人工智慧領域的知識體系結構還處在發展的過程中，很多內容也並不完善，另一方面人工智慧領域的研發需要學習者具有紮實的基礎學科基礎。如果想在人工智慧領域走得更遠，一定要重視基礎學科的學習，比如數學和物理。
第三：學習周期長。人工智慧領域的人才培養一直以研究生教育為主，雖然目前在本科階段也開設了人工智慧專業，但是要想形成乙個較為完整的知識體系，還應該繼續讀一下研究生。由於目前人工智慧領域的研發依然處在初級階段，所以行業的人才招聘也以研究型人才為主。
我從事網際網路行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大資料和人工智慧領域，我會陸續寫一些關於網際網路技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。
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