作為一名教育工作者，我來回答一下這個問題。
首先，對于大數(shù)據(jù)專業(yè)的本科生來說，在讀研的時候有比較多的選擇，既可以選擇大數(shù)據(jù)相關(guān)方向，也可以選擇人工智能相關(guān)方向。從當(dāng)前的行業(yè)發(fā)展趨勢來看，讀研選擇人工智能方向是不錯的選擇。
從知識體系結(jié)構(gòu)來看，大數(shù)據(jù)與人工智能本身就有比較緊密的聯(lián)系，比如機(jī)器學(xué)習(xí)既在大數(shù)據(jù)分析中有廣泛的應(yīng)用，同時也是人工智能的六大主要研究方向之一，所以對于大數(shù)據(jù)專業(yè)的本科生來說，可以把機(jī)器學(xué)習(xí)作為切入點(diǎn)來進(jìn)入人工智能領(lǐng)域。實(shí)際上，通過機(jī)器學(xué)習(xí)來入門人工智能也是比較常見的選擇。
人工智能領(lǐng)域的研究方向是比較多的，在當(dāng)前工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的推動下，人工智能與傳統(tǒng)行業(yè)的結(jié)合也比較多，在讀研的時候可以根據(jù)目標(biāo)學(xué)校的資源整合情況，來選擇具體的研究方向。通常來說，不同高校往往都有自己的傳統(tǒng)優(yōu)勢方向，選擇這些方向往往會有更多的科研資源，也更容易做出科研成果。
從目前人工智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和落地應(yīng)用情況來看，當(dāng)前計算機(jī)視覺、自然語言處理和機(jī)器人學(xué)這幾個方向有比較多的機(jī)會，這些領(lǐng)域也有大量的科研課題。從當(dāng)前大型科技公司開放的人工智能平臺來看，主要還是基于自然語言處理和計算機(jī)視覺兩大內(nèi)容來展開，未來隨著人工智能平臺的不斷迭代，可以落地應(yīng)用的人工智能技術(shù)會越來越多。
雖然當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的發(fā)展速度比較快，但是當(dāng)前算法崗位的就業(yè)也并不像想象中的那么容易，近兩年很多希望從事算法崗位的研究生，往往也會因為激烈的競爭而轉(zhuǎn)向從事開發(fā)崗位，所以研究生在讀研期間，應(yīng)該關(guān)注自身的程序開發(fā)能力。