有的專業聽起來很好，實際上是個坑，主要是一些交叉學科或是新興學科。
比如有的專業，專業名稱裡包含了一些熱門詞彙，比如網絡、經濟、信息、技術、智能等字眼，其實名不符實，是個空心專業。
比如生物信息學、網絡經濟學、醫療產品管理、神經工程、文化產業管理、生物功能材料等等交叉學科。
這些專業看上去，是原有基礎專業的一種升級，其實是一種學科雜糅，還沒有形成完整的本碩博培養體系，想考研都不知往哪個方向考，也沒有對口工作。
還有一些專業，很熱門，但不適合所有人，也會有人因誤會跳坑。
比如人工智慧。
它本是一個只有研究生才能學的高精尖專業，它涉及的學科非常廣，數學、統計學、計算機、微電子，乃至運動學、哲學等都有涉及。
但人工智慧前兩年爆出高薪，成為熱門專業後，這兩年有幾百所學校都開設了人工智慧本科專業，有數據統計，現在已有近500所高校開設人工智慧本科專業。甚至一些四五個月就能速成的培訓班也如雨後春筍，紛紛湧現。
國內領先的AI研究機構，主要集中在北上深杭州的高校與企業。
人工智慧的學習，無疑是有難度的。
高數得學好，軟體編程要學好，微電子也要學好，還要有一定的機械設計能力，一門門深入鑽研，這樣才能成為AI行業專家乃至大師。
這也是為什麼說，學人工智慧，碩士是標配，很多崗位博士才能做，本科做不現實，或者做個皮毛，那樣的工作含金量太低，人才會迅速飽和。
人工智慧專業畢業後，就業方向主要是AI研究院、公司研發部門或公司產品部，做研發科學家需要博士學歷，做軟體工程師碩士本科均可申請。
有報告顯示，人工智慧行業的高薪主要分布在京津、長三角、珠三角及部分內陸省會城市，平均月薪在1.3萬~1.8萬，60%以上崗位需要研究生學歷。
所以，問題來了，如果是一般高校，在深造率整體不高的情況下，大多數人工智慧本科學生將面臨直接就業，這就是尷尬所在。
說了這麼多，意思是，如果高校計算機、數學、自動化等與人工智慧相關的學科實力不強，比如學科評估低於B時，慎重選擇人工智慧專業，不如選計算機，學得更紮實，就業範圍廣。
你覺得呢？