随着人工智能的不断发展和应用，越来越多的人开始关注和学习这一领域。为此，人工智能考研也渐成热门话题。然而，人工智能考研并不是一件易事，有哪些难点呢？
一、知识体系广泛复杂
人工智能涉及很多领域，比如数学、计算机科学、电子工程、统计学、机器学习等等，需要掌握丰富的知识体系。而且，这些知识往往不是线性的、单向的，而是交织在一起的、互相关联的。因此，很难针对一个具体问题，快速迅速地找到解决方案。
二、考纲难度大
人工智能考研的考纲相对较大，需要掌握的知识点也较为繁杂。而且，还需要具备较为扎实的数学基础和编程能力。例如，涉及到的数学基础包括概率论、线性代数、最优化理论等等。而对于编程的要求，需要熟练掌握C++、Python、Java等常用编程语言。
三、难以较为全面地了解人工智能的前沿领域
人工智能涉及的前沿领域不断拓展，如深度学习、神经网络、自然语言处理等等，需要考生掌握的知识也随之不断增多。但由于前沿领域的更新速度非常快，很多新的技术和方法还没有完全形成并成为定论，因此考生可能需要大量的自学和探索。
四、求职形势不容乐观
人工智能是个热门领域，竞争也非常激烈。然而，人工智能的雇主对于招聘的要求非常高。首先，需要具备扎实的数学和计算机科学基础，其次，需要具备较高的编程能力和算法实现能力。最后，要求能够灵活应对业务需求并做好相关解释，起到沟通与协调的作用。因此，即使考生顺利通过了考试，亦不能保证顺利找到一份工作。
在人工智能考研方面，难度可谓高不可攀。然而，只要认真学习，做好充分准备，通过努力拼搏，相信终究会完成自己的目标。
