硕士人工智能学什么？
AI硕士项目大致分两类，一类是偏应用，一类是偏理论 应用的项目里又分很多方向，比如机器人，智能硬件，自然语言处理，计算机视觉，机器学习等等，具体看项目设置。
偏理论的AI一般在大学里开设在数学院或者信息学院下面（当然也有开在工学院下的，不过比较少见），一般包括统计学习，优化理论，机器学习，数据挖掘，神经网络，人工智能基础，人工智能法律等相关方向。 一般来说，无论什么项目的master of AI，必修的课程包括概率论，统计学，线性代数，随机过程等（数学基础必备），其次根据项目不同的方向，会选修不同方向的课程，如机器学习的会有机器学习方法，统计学习的方法，优化方法与编程实践（Python/R/C++）之类的课程。 目前开设的AI项目大部分是以授课型为主，以授课型为主的项目大多是为了让同学能系统的学习该领域的相关知识并掌握基本的研究方法，为读博士做准备；个别项目也会提供一些相关的research opportunities给学生。
虽然目前有很多项目的录取人数都是个位数甚至个位数以下，但据我了解的大部分项目，虽然看起来是授课型的，实则上是比较注重学生的自学能力和思考能力，毕竟有大量的阅读报告和课程讨论要做。所以如果同学是想申请AI的master，建议还是先修一下相关的基础课程，如机器学习，统计学习，神经网络，数据分析，编程语言（python，R，matlab）等，提高自己的soft skills，对今后的申请有一定的帮助。