想去人工智能行业，数学与应用和信息与计算科学哪科更合适？
人工智能方向也有不少细分领域，目前大都发展前景不错。总的来说，如果个人对各种人工智能算法设计与优化、神经网络调优、数据建模、等方面比较感兴趣或有特长，可以考虑选择数学与应用专业方向，因为这些都需要深厚的数学尤其是线性代数、图论、概率论等方面的功底；
如果偏向于应用方向，例如编程、一般的神经网络设计、深度学习模型构建、自然语言处理、计算机视觉方向的各种研究，可以选择信息与计算机科学方向。
总的来说，后者偏向于应用，需要的知识深度没有前者那么深，但要求知识面更丰富，发展选择的余地也更多一些。
作为一名教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，数学与应用专业和信息与计算科学专业在知识体系上还是比较接近的（都属于数学专业体系），这两个专业的学生都可以向人工智能方向发展，但是如果一定要选择一个更适合的专业，那么应该重点考虑一下信息与计算科学专业。
信息与计算科学专业的前身是计算数学专业，本身就比较注重数学知识的学习，学生会构建一个比较完善的数学知识体系，这为学生向人工智能方向发展奠定了一个扎实的数学基础。当前信息与计算科学专业还涉及到大量的计算机相关知识，包括编程语言、算法设计、数据结构等知识，而这些知识对于学习人工智能也有明显的积极意义。实际上，当前有不少信息与计算科学专业的毕业生会选择在IT行业从事软件开发岗位。
当前人工智能方向的人才培养还是以研究生教育为主，所以如果未来想在人工智能领域走得更远，应该考虑读一下人工智能方向的研究生。另外，由于人工智能方向的人才培养主要集中在计算机相关专业，所以考研的时候，还需要学习计算机专业的一些专业课，从这个角度来看，信息与计算机科学专业的学生考研计算机相关方向也会更容易一些。
最后，如果想在人工智能领域发展，除了读人工智能方向的研究生之外，也可以选择读本专业的研究生，然后选择与人工智能相结合的研究方向，这会明显降低考研的难度。实际上，当前人工智能领域有许多数学专业出身的算法设计师。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
自学人工智能需要学哪些专业知识？
这是一个非常好的问题，作为一名科技工作者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下。
首先，自学人工智能知识对于学习者的要求还是比较高的，一方面人工智能技术的知识量比较大，另一方面学习难度也相对比较大。对于初学者来说，可以根据自己的发展规划来制定学习路线，如果未来要从事行业领域内的人工智能技术开发，可以分别学习编程语言和人工智能平台知识，然后通过实践来提升开发能力。
从目前人工智能人才的培养方式来看，当前研究生教育依然是培养人工智能技术人才的主要渠道，但是随着人工智能平台的陆续开放，人工智能应用开发的技术门槛也有了较大幅度的下降，普通开发人员经过一个系统的学习过程（主要学习人工智能平台），也能够完成各种人工智能应用软件的开发。
对于自学者来说，以人工智能平台为基础来学习人工智能知识是比较现实的选择，一方面学习难度相对比较低，另一方面对于实验环境的要求也相对比较简单。在具体的学习过程中，需要学习以下两方面内容：
第一：编程语言。编程语言可以从Python语言开始学起，目前Python语言在人工智能开发领域也有比较广泛的应用。在学习Python语言的过程中，还可以同时学习一下计算机基础知识，包括操作系统、数据库和计算机网络等。在条件允许的情况下，可以进一步学习一下机器学习知识，这会在一定程度上提升对于人工智能技术的认知能力。
第二：人工智能平台。人工智能平台的学习首先要选择一个开放的人工智能平台，目前选择计算机视觉平台和自然语言处理平台都可以，相关的案例也比较多。
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高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识。线性代数将研究对象形式化，概率论描述统计规律。
需要算法的积累：核心算法
人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累。
需要掌握至少一门编程语言：
比如C语言，MATLAB之类。毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。
