硕士人工智能学什么区别？
AI这个大类下面有挺多小类的，不同学校AI下的研究方向差别很大，不能一概而论。以我们学校（某不知名985）为例，AI主要分三个大方向，机器智能、模式识别（含计算机视觉）和认知神经系统。每一个大方向下又有若干个小方向。 举个例子说说这三个大方向的划分情况吧。我们的机器智能方向主要是研究机器学习方法及其应用，具体包括机器学习、统计学习、数据挖掘、神经网络、深度学习这些研究方向；模式识别主要是研究计算机或者数学的图形图像处理理论和方法，包括图像处理、计算机视觉、模式识别的理论和方法；而认知系统则是研究大脑和神经系统的结构与功能，以及如何模仿这种结构或功能来设计计算系统。
当然啦，每个大方向下面还有很多小的方向，比如说我的专业是计算机视觉，属于模式识别下面一个分支。 而你的问题里提到的研究生阶段的学习内容应该是指你研究生期间的研究方向和所发表论文的内容，这个是根据你所选择的导师的研究方向而定。但一般来说，如果导师有项目的话，会给你安排一些基础课程的学习，比如我研一的时候学了数值分析、随机过程、神经网络、Python等。 如果不是有特别明确的方向，建议还是广撒网，多打基础。除了主修的专业课外，最好再选一门编程语言（Python、Java都行）和学习相关算法（梯度下降法、支持向量机、神经网络都要会！）。这样不管以后你是想从事机器学习方法的研究还是模式识别理论的研究都有了一定的基础。