從專業(yè)學(xué)科的角度來看，人工智能涉及到哲學(xué)、數(shù)學(xué)、計算機(jī)、控制學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、神經(jīng)學(xué)和語言學(xué)等學(xué)科，所以人工智能是一個非常典型的交叉學(xué)科，不僅知識量比較大，學(xué)習(xí)難度也相對比較高。雖然人工智能領(lǐng)域經(jīng)過了半個多世紀(jì)的發(fā)展，但是目前人工智能領(lǐng)域的知識體系依然處在發(fā)展的初期，所以長期以來人工智能領(lǐng)域的人才培養(yǎng)，一直以研究生教育為主。

從人工智能技術(shù)體系目前的研發(fā)方向來看，主要有六大研究方向，涉及到計算機(jī)視覺、自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí)）、機(jī)器人學(xué)、自動推理和知識表示，其中計算機(jī)視覺、自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)這三個方向的熱度比較高，很多研究生也更愿意選擇這三個研究方向。

人工智能領(lǐng)域的研發(fā)涉及到三個大的基礎(chǔ)，分別是數(shù)據(jù)、算力和算法，所以要想從事人工智能領(lǐng)域的研發(fā)也需要重視場景的搭建，這也是為什么大數(shù)據(jù)和云計算對于人工智能研發(fā)比較重要的原因。大數(shù)據(jù)和人工智能在技術(shù)體系結(jié)構(gòu)上有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性，比如機(jī)器學(xué)習(xí)就是大數(shù)據(jù)兩個重要的數(shù)據(jù)分析方式之一，所以很多從事大數(shù)據(jù)的研發(fā)人員，要想轉(zhuǎn)向到人工智能領(lǐng)域也會更容易一些。

在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代，人工智能與傳統(tǒng)行業(yè)的結(jié)合也會越來越緊密，比如智能裝備就是當(dāng)前一個熱點(diǎn)的研究領(lǐng)域。除此之外，人工智能與出行、醫(yī)療、教育、金融等領(lǐng)域的結(jié)合也越來越密切，所以人工智能涉及到的行業(yè)領(lǐng)域也非常廣泛。