1樓：苦亦是甜
大學裡好好打好基礎吧，不管是基本的高數，線代，還是程式語言的掌握，還有很多計算機方面的課程資料結構，計算機網路之類的。能夠出去實習就爭取大二大三去實習，最好去一些大公司實習，這比蒙著頭學要有用得多。總之，不要浪費時間，能夠做到這些，不要求你拿什麼acm大獎，你就已經很優秀了，讀研的方向選擇自然會有自己的想法。
2樓：argv
如果不是基於興趣，而是基於當今ML比較熱的話，我奉勸題主不要輕易嘗試，水退了才知道誰在裸泳。
看題主的問題描述，題主恐怕不太了解AI具體是什麼，只是跟風聽著報紙上那些，連基本理科素養都沒有的編輯吹b。
所以這樣，題主先學習下吳恩達在coursera上的課，粗淺的了解一下這個所謂的AI到底是個什麼東西，別給這樣先蒙上神秘面紗。
如果發現有興趣，再談論轉專業的問題，其實說實話，就本科那點東西，連ai開發的門檻都摸不到(數學專業除外)。但是數學專業也別驕傲，水吹理論，沒辦法實驗驗證的也是你們，不相信可以試試神經網路啊。
所以如果偏工程就讀計算機，如果偏理論研究就數學，大不了到研究生轉一下就行。
ps:題主你說的這幾個專業，你最好自己去問問同校這些個專業的同學。說實話，這幾個專業，哪個也不是那麼特別好學的專業，是需要有大量的時間，精力學出來的。
如果沒有興趣支撐，越往上走會越累(尤其數學專業)，希望題主千萬考慮清楚。
pps:軟體工程和計算機這倆專業本科沒什麼區別，可以合併。
3樓：海潮
能轉專業就轉專業，別太指望考研了，競爭是越來越大了，今年估計都要超過300萬。其中應屆生大概約有一半，在職+二戰+三站的人真的挺多。
4樓：
還是路過強答一波
建議看一下培養方案
我是西電的，當時是全國第二個成立AI學院
校內氛圍非常火爆
轉專業的時候50個名額報了將近100個
結果轉去AI的發現
大一大二學的和電院一模一樣
要學一大堆硬體
簡直電信的翻版
還不如去數統院……
反正我兩個轉去的同學是後悔了
5樓：太帥不顯示使用者名稱
數學系真正的問題不在於說學AI那套理論，說實話，AI的理論本身就沒什麼高深之處。很多方法還是直接拿別的領域的研究成果過來的，只是很多人沒見過，以為這是新鮮玩意兒。
數學系真正的問題就如同這個專業一樣，變現能力比較差，如果不是能跨專業打架的學神，恐怕轉行遠沒有傳說的那麼容易……
而且AI國內的問題就是落地難，但學術界反而領先了不少。最近我在做知識圖譜的落地專案，就訓練用的資料如何處理，如何從雜亂無章的語料庫裡識別命名實體，構建實體模型，抽取關係，還要保證精度，同時因為標註資料缺少，如何使用類似distant supervise的非監督方法降低對標註資料的依賴就很頭疼了。因為很多看似很美好的前沿工作實際上都沒法用。
這個坑要謹慎入，有時候資本跟進結果學術界自嗨反而不是好事
計算機系的問題在於數學訓練不夠……同時不少學校只教理論，至於實踐，分數好看就行了，管那麼多幹嘛……［微笑］
其實打聽前幾年學長學姐們的出路，是最直觀的參考了，很可能你四年後也是這樣沒差了。
6樓：郭斯特
數學系的未來是做AI演算法的開發和改良純理論的東西
計算機系和軟體系的未來是做工程師實現或者說使用現成的AI演算法更偏應用。計算機系的就業面更廣些不只可以做AI軟體還可以涉及作業系統甚至硬體層面的AI應用也可以在理論上再深挖一點雖達不到數學系的程度但理解的深度和知識面廣度都要強於軟體系。
7樓：learner
數學系的研究生，要走人工智慧還是走計算機吧，因為數學系經常一根筆一沓紙，跟計算機接觸的不是太多，但是人工智慧還是要接觸計算機多一些，個人看法哈，最終還是在你自己
8樓：自由自在走一生
軟體或者計算機都可以，人工智慧很長時間以來都屬於軟體與理論方向，學軟體肯定是可以的，一般學校的計算機專業都在軟體之前，所以計算機的實力一般更強一些，牛老師也多一些，底層課程多一些，其他跟軟體方向實際上也沒多大區別，所以學計算機也沒問題。人工智慧對數學的要求蠻高的，但是需要的數學內容在數學的整個體系中只佔很小一部分，我覺得沒必要為了這個專門去數學系，平時注意多學好數學內容就好了，基礎打好，以後數學需要什麼學什麼。
9樓：「已登出」
利益相關:機器學習方向博士三年級，主攻醫學電子病歷分析建議:主修計算機，輔修數學
原因:當前機器學習主要還是概率導向的，數學本科生需要學大量可能你一輩子都用不到的代數工具和分析工具。但是其對隨機過程，運籌學，統計學的關注可能不足以支撐機器學習的研究需要。
因此，需要在幾個機器學習的基礎數學上鑽研的比普通數學系本科生更深，很顯然要比工科數學學的多很多，但是無需去關注太多其它內容。
至於有人提到AI和程式設計無關，這個就很荒謬了，程式設計的能力非常重要。
10樓：小小乙隻羊
千萬不要盲目跟風湊熱點！
千萬不要盲目跟風湊熱點！
千萬不要盲目跟風湊熱點！
自動駕駛概念太大了，就跟車輛工程一樣，聽起來很nice，但這類交叉應用類學科感覺學了幾年下來沒學到啥，課程多而雜，很多機械電子他們學的課我們都沒學，而且車輛的課還是偏機械電子了，還不如好好學機械電子呢！自動駕駛也一樣，要學會細分，好好學軟體，懂點硬體那都能去，幹嘛非要盯著這塊肉呢
再回家的車上刷到了這帖子囉嗦一下，不喜勿噴
11樓：
當然是去計算機系
去數學系學抽象代數、拓撲、微分幾何、復分析、實分析這些對人工智慧來說沒什麼卵用的屠龍之技嗎？你又不是要去研究弦論……
當然應用數學/統計還是要學一學的，所以你可以考慮修雙學位
12樓：雅爾達
人工智慧除了技術崗，也有產品和市場崗。可以先了解清楚再做選擇，如果確定技術崗，可以先了解各個技術再看自身的興趣進行方向的選擇，方向選擇了答案就很明顯了。
13樓：
a）如果自學能力強，也願意勤奮努力，可以去數學系，然後自學機器學習和程式設計（人工智慧）；
b）如果只想學好本專業，不想學額外的東西，還是去計算機比較好；（不過不知道計算機本科有沒有機器學習這個方向，最多也就一兩門門課，也不太夠）
c）不過你大一就想走人工智慧方向是不是太早了點；至少讀個研吧，本科生是幾乎很難找到人工智慧方向的技術崗的吧。
14樓：綠巨人
答主是軟體工程師，不算是人工智慧的業內人士，只是說說本人的認識。
電腦科學或者軟體的學習內容是比較偏向於工科，可以認為理論上已經沒有問題了，你學成之後，只要努力的開墾荒原就可以了。
人工智慧，更像是搞科學，理論還不完善。是個需要有奉獻精神的方向，你可能很長時間都沒有出人頭地的研究成果，默默無聞。
關於人工智慧，答主屬於悲觀者。人工智慧的基本理論沒有解決，現在來說，只有頂尖級的AI人才才有好的出路。
現在說說題主的問題。
方法一，倒推：
你的博士想在什麼地方上？
這個地方需要什麼樣的預備知識？
這些知識在哪個方向上可以學好？
方法二：破釜沉舟搞數學。
答主也認為數學是最有可能解決AI理論問題的工具。
祝你好運！
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