人工智能考研方向的选择与准备策略
了解人工智能基础知识
人工智能作为一门跨学科的科学，它的研究涉及计算机科学、数学、哲学和工程等多个领域。因此，首先要对人工智能有一个全面的了解，这包括它的定义、发展历史、主要技术手段（如机器学习、大数据分析等）、应用场景以及当前的研究热点。通过阅读专业书籍和相关论文，可以逐步深入理解AI领域内的一些基本概念和理论框架。
掌握必要的数学工具
在攻读人工智能相关专业硕士或博士学位之前，必须具备扎实的地理信息系统(GIS)基础知识。这包括但不限于概率论、统计学、高级线性代数和优化理论，以及强大的编程能力。在实际操作中，需要能够将这些数学工具转化为算法，从而解决复杂的问题。
学习编程技能
编程是实现AI算法最直接的手段之一。因此，对于想要从事AI研究的人来说，掌握至少一种高级编程语言，如Python或R，是非常重要的。此外，还应该熟悉数据结构和算法设计，因为这对于后续在大规模数据集上进行处理至关重要。
获取足够的人工智能实验室经验
实验室工作是加深对理论知识理解并提升实践能力不可或缺的一部分。在实验室中可以接触到各种先进设备，如超级计算机、高性能GPU服务器等，并且参与到项目开发过程中，可以更好地理解如何将理论应用到实际问题上。
参与竞赛与项目实践
参与人工智能相关竞赛，如Google Code Jam、中科院大数据挑战赛等，不仅能够锻炼自己的代码能力，更能在短时间内快速提高解决复杂问题的速度。同时，也可以通过参与一些实际项目来检验所学知识是否符合行业标准，同时也能增强求职时面试中的自信心。